第三类共识算法AVALANCE雪崩共识：Part1

最近AVAlanche受到了各大媒体关注，IOSG投了几千万美刀，然后也是在7月15号以公募价格0.05$结束，一共发行7.2亿代币，其中流通的为3.6个亿，其余的留给团队，简直赚大发了，上线市值就3600多万！

那么其实，我们不禁要问，它的价值到底在哪里，现在公链的故事已经不多了，而Avalanche还能异军突起，这必然有其极为独特的地方，带着这个问题，我去研究了其相关的共识协议《Scalable and Probabilistic Leaderless BFT Consensus through Metastability》。

共识历史

实现共识是区块链的核心，最早的基于拜占庭的共识依赖节点间的互相通信来达成共识，但是问题是通信开销与节点个数的平方成正比，没法拓展。后来中本聪在2008年创造性的提出了中本聪共识，这种共识采用概率性安全保证，有一定的概率推翻已有共识。但是基于中本聪共识的协议，成本很高，性能很差，并且即使没有新的决定需要达成一致，系统也必须一直运转才能保证系统的安全。

Team Rocket团队推出的Snow共识簇，则是两者的结合，首先他也是概率性共识，但是不需要PoW；同时，他去除了BFT共识中leader的角色，这样就使得整个通信的开销降到了,每轮O(n)级别，同时由于不需要leader角色，也就不需要知道网络节点的成员，而这点传统的BFT协议也是做不到了，他们需要了解全网的节点。当然，天下没有免费的午餐，这样的处理带来的问题就是冲突交易的处理会比较的耗时。

那么Snow共识簇的思路是怎样的呢？又是如何做到的？

基本假设及思想

首先需要说下模型基本的假设：

• 网络：采用普遍接受的异步网络模型，并且网络延迟服从指数分布
• 恶意节点：采用普遍接受的恶意节点模型，恶意节点的算力有限，并且不能伪造数字签名；恶意节点内部消息传递速度不受限，并且可以自适应

那么他的思路其实比较的好理解，类似于流行病传播那样，1个节点初始的时候会有一个状态，（比如状态是颜色，而且蓝色），然后交易到达后，就把自己的颜色改为交易的颜色，然后再先询问其他有限的k个节点的颜色是什么样的；其他的节点收到这个询问之后，就对他进行相应，同时再询问其他的k个节点。一旦一个节点收到了k个响应，并且有α(α大于[k/2],是该共识的参数)个节点是同一个颜色，那么就把自己的颜色改为这个颜色。然后他继续询问m轮，并最终确定他的颜色。

可以看下这个他们开发团队做的demo：

这个基础的协议成为Slush，Slush的有些比较好的性质：

• 无需记忆：节点不需要保存不同询问轮的其他节点状态
• 相对于传统的共识协议需要询问（后面称为采样）每个节点，它的采样很少
• 在任何网络环境下都能持续进行，这是由于重复采样会放大样本的不平衡
• 如果询问的轮次m足够大，Slush能够保证所有节点的有很大的概率达成状态一致

但是Slush的问题是，他没有考虑拜占庭容错，比如说某个接待你倾向于一种颜色，那么恶意节点可以不断的把这个节点变成另一种颜色，使得整个网络达成不了共识。

那么这个问题该如何解决呢？其实思路也比较的简单，就是想办法让节点要改变的状态置信度很高，这样就不会来回变状态了，研究团队通过引入状态存储来进行解决。

Snowflake:BFT

通过在Slush引入一个计数器，来保存他之前的状态，除非计数器达到一定的门限β，节点才会改变状态。

计数器的规则如下：

1. 每一个节点有一个计数器cnt
2. 每次颜色改变，节点把计数器cnt重置为0
3. 每次采样有≥α个响应（成功的采样），那么就把cnt+1

然而Snowflake的记忆的状态是比较短暂的，为了提高置信度，就需要让颜色改变的时候，cnt不会立即重置。

Snowball

因此，团队提出了Snowball共识。在Snowflake基础上修正cnt计数器为chit计数器，具体而言是这样的

• 节点每收到一次成功采样，就把chit+1
• 节点只有在当前颜色的chit小于新的颜色的chit的时候，才翻转颜色

Snow共识机制可以算是一种伟大的创新，他在中本聪共识簇和BFT共识簇上，提出了这种简单可理解的亚稳态共识。之前的性能提升很多是把DAG这种数据结构与中本聪共识进行结合，本身不能提供共识，只是通过让交易并发提高了吞吐量，而由于中本聪共识的局限性，不能改善延迟；而BFT共识受限于网络规模，局限也很大。而Snow共识实现了拓展性，吞吐量和延迟之间的均衡！

那么他是如何确定交易的序，并且性能到底如何呢，且听下回分解！