資訊專欄INFORMATION COLUMN
摘要：從外因的角度來說，系統應該能夠容忍黑客攻擊受托人作弊的情況。這里的黑客攻擊不是說，造成的后果最多是部分服務器宕機，我們已經歸到內因里去了，這里的黑客攻擊主要是指通過入侵拿到部分受托人密鑰并獲取權限，然后利用這些權限獲利。
0 前言
我曾分析了DPOS算法的漏洞并且模擬了一個簡單的攻擊的方法，然后實現了一個簡化的PBFT算法模型試圖去修復該漏洞，并且對比了效果。
隨后在正式的產品中實現了完整版的算法，并且部署了10臺機器進行了測試。測試的結果在安全性方面完全符合預期，即經過頻繁的重啟、不按常規的廣播區塊、少數受托人聯合作弊的情況下，整個系統依然不會分叉；但是在性能方面，不太理想，在沒有任何交易的情況下，網路流量的峰值(廣播區塊的瞬間)達到了1.5Mbps。
其實這個流量也不算離譜，為了安全性，付出一些帶寬的代價也算合理，但我們認為還有很大的優化空間，而且asch作為一個開發平臺，平臺底層的效率和穩定性是很重要的，帶寬方面的優化是很有必要的，我們立刻著手去做了。截止到8月9號，系統已升級到0.9.5版本，在49個節點組成的testnet中，帶寬的峰值在600kbps左右。
帶寬統計
下面我們會對比下這幾個版本共識算法的差異和基本原理。為了方便起見，我們把最初實現的dpos with pbft算法稱為AC0.5(AC即asch consensus)，優化后的版本稱為AC1.0。
1 AC0.5與DPOS
我們之前分析過，DPOS的主要問題在于受托人的權力過高，而其他節點對區塊的有效性驗證過于簡單，這就很容造成一個局面，即不同內容、但相同高度的區塊共存于網絡中的不同節點，也就是所謂的分叉，進而造成雙重支付。
PBFT算法的本質則是讓每一個節點都盡可能知道其他節點的決策，并以此來確定自己的決策。
因此，PBFT帶來額外的流量消耗就可以理解了，其根源也找到了。在AC0.5算法中，這個額外的流量或者說“其他節點的決策”指的就是每個節點對下一個區塊的投票信息，投票信息主要內容有4個部分，即區塊高度、區塊ID、簽名、公鑰，其中區塊高度和區塊ID的長度可以忽略不計，簽名的長度為64字節，公鑰的長度為32字節，一個區塊達成共識需要全部受托人總數的2/3的投票，在asch系統中受托人總數為101人，也就是說需要至少67個投票。一個區塊的大小大約是200字節，相當于2個投票的大小，因此AC0.5中流量消耗是原始DPOS的30多倍(在沒有交易的空block情況下，如果有交易則交易不會消耗額外的流量)。
2 AC1.0做了哪些改進
2.1 序列化方法
AC0.5中服務器之間的消息傳遞使用json格式，二進制字段則是轉化為hex編碼后再進行傳輸，投票中的二進制字段包括公鑰和簽名，之前我們算的是100字節，轉化為hex編碼后則翻1倍，變成200字節了。
另外json的字段信息和冗余的分隔符所占的字節數也不少。
AC1.0對這一點做了改進，使用了protobuf作為序列化方法，效果很不錯，帶寬降為原來的60%左右。
consensus proto
2.2 算法流程
AC0.5的流程為
廣播一個待確認區塊
收集選票(以廣播的形式)
收集確認信息(以廣播的形式)
確認區塊
AC1.0的流程為
propose (廣播一個區塊的元信息及當前generator的ip信息)
collect votes (其他節點采用一對一的方式直接將選票發送給當前generator)
commit and broadcast(廣播一個已經確認的區塊并攜帶投票信息)
通過對比可以發現，AC0.5需要三次廣播，AC1.0僅需要兩次廣播，并且在propose環節，只廣播了區塊的元信息，不包括交易信息，只廣播元信息有個好處，可以防止在區塊無法達成共識的情況下白白浪費流量，因為如果連元信息都無法通過，那就沒必要廣播交易信息了。
2.3 廣播協議
AC0.5使用的廣播協議為最樸素也最粗暴的gossip算法，即隨機選取一定數量的相鄰節點然后將消息廣播給它們, 這個一定數量固定為100. 任何一個節點在收到一條信息后，會計算這個消息的hash，如果發現沒有收到過，就會繼續廣播給它的相鄰節點。也就是說一輪廣播需要進行100 * N次通訊，在N小于100的情況下，相當于復雜度為O(N^2), 在這里N為整個網絡的節點個數。
AC1.0把這個固定數量改為sqrt(N), 也就是說假如有100個節點，每個節點只需要廣播給10個相鄰節點。
這個改動很小，但是參數的設置卻是非常需要經驗的，我們做過了大量的測試后，認為sqrt(N)可以達到比較理想的效果，一次廣播需要的通訊次數略高于N * sqrt(N)。
除此之外，我們還實現了一個基于一致性哈希的廣播算法，性能達到了極致，算法復雜度降低到了O(N), 但是這個算法需要更多的測試，其穩定性和可靠性也不如更簡單的隨機算法。
算法的demo版本在這里，有興趣的可以研究下。
gossip topology
3 容錯性
關于容錯性，我認為可以從內因和外因兩個方面來說。
從內因的角度來說，系統應該能容忍正常節點出錯，這些錯誤主要是指服務器宕機、硬件錯誤、網絡擁塞等。Asch系統能夠容忍最多1/3的受托人節點同時出錯，假如某個受托人的節點出錯了，那輪到該受托人生產區塊的時候，就會缺失一個，并順延到下一個10秒。假如超過1/3節點同時出錯，那么系統將暫停工作，等到足夠的節點恢復正常后，系統就可以立即恢復正常。
假如1/3以上的節點永遠無法恢復(這種情況是存在的，比如他們的密鑰丟了)，那么系統必須要通過一次軟件升級來恢復，并且這個升級不強制所有節點執行，只要部分節點升級，區塊生產恢復正常后，通過受托人投票把那些不正常的節點撤銷掉，系統就恢復如常了。
從外因的角度來說，系統應該能夠容忍黑客攻擊、受托人作弊的情況。這里的黑客攻擊不是說DDOS，DDOS造成的后果最多是部分服務器宕機，我們已經歸到內因里去了，這里的黑客攻擊主要是指通過入侵拿到部分受托人密鑰并獲取權限，然后利用這些權限獲利。獲利的手段無非是廣播多個版本的區塊，在短時間內造成分叉，然后進行雙重支付。在asch系統中，黑客必須要同時獲得1/3以上節點的密鑰，才能夠發動連續攻擊，使網絡的分叉持續下去，否則系統將通過最長鏈同步算法迅速消除分叉，分叉之間的差距不會超過1個區塊高度，也就是說2次確認以上的交易基本上不可能被回滾了。
從現有的使用DPOS算法的系統來看，包括bitshares、crypti、lisk在內，這些系統出現的分叉都是內因造成的，甚至大多數是算法實現上的bug所導致的。黑客攻擊DPOS的案例還沒有聽說過，雖然存在理論上的漏洞，但要想真正的攻擊，需要高超的技術和昂貴的資源，成本和收益不對等，因此也不會有人去攻擊，當一個DPOS系統的市值慢慢增大，我們可以繼續提高受托人節點的數量，進一步提高攻擊的成本，因此外因的風險基本可以忽略。
最后，我想解釋一下分叉這個詞，分叉來源于英文的fork，fork根據上下文的不同，我認為可以翻譯成兩種意思，一個是分叉，另一個是分裂。
分叉指的是在社區成員團結一致的情況下系統因為bug或被攻擊造成的不一致性，而分裂是指社區成員因觀念分化造成軟件走向不同的方向。
分叉強調的是系統的bug和不一致性，強調了物的因素，分叉后系統可能還是一個系統，并且是很可能被復原的；而分裂則是強調了人為的因素，一旦社區分裂，則系統一分為二，變成兩個系統。
從這個角度來說，asch對于分叉可以做到事前的預防和事后的修復，但無法應對社區的分裂，任何一個區塊鏈系統也無法解決分裂的問題，包括比特幣和任何一個聲稱可以避免分叉的PBFT系統。
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