一文速览顶级国际学术会议USENIX ATC收录的Conflux论文

编者注：原标题为《录用率 18.6% 顶级国际学术会议USENIX ATC 收录Conflux 论文》。本文作了不改变作者原意的删减。

日前，Conflux 团队创作的论文 《A Decentralized Blockchain with High Throughput and Fast Confirmation》被国际顶级学术会议 USENIX ATC录用， 并受邀参加 2020 USENIX Annual Technical Conference（USENIX ATC）做主题报告。在 2019年，中国计算机学会依据技术专业、举办届数、参会人数、录用率等相关因素，同时重点听取了院士成员的意见，并且向广大学者们也征集了建议，将USENIX ATC列为A类国际学术会议。

随着近几年中国计算机理论研究水平的迅速提高USENIX ATC上也出现了越来越多的中国高校与企业。本次Conflux投递的论文旨在从共识协议出发，通过合理的系统设计与优化来提升区块链的性能，同时保证区块链的安全性。文章指出，在共识层面提升区块链的吞吐率，减少区块确认的等待时间对于区块链技术的应用有着重要的意义。与最近两年其他的前沿学术工作相比，Conflux论文的亮点在于：

1.提出了自适应权重的概念，根据网络是否受到攻击，在乐观策略和保守策略之间切换，兼顾效率与安全。

2.实现了3倍网络延迟时间内的区块确认，相比之前的结果大幅提升。

3.在20Mbps的网络条件下，实现了9.38 Mbps的共识协议数据运载能力。以每交易 100字节计算，相当于每秒 11000 笔交易。

4.执行以太坊的真实历史交易（含智能合约）测试系统性能，达到了每秒1392笔交易。而其它系统开发团队暂无该测试数据。

协议设计

论文首先指出了，当我们通过调整工作量证明的参数，调高区块生成速率时，中本聪共识协议存在安全性的问题，而 GHOST 共识协议存在活性攻击的问题。

在这个攻击模型中，假设攻击者对矿工之间的网络有一定的控制能力：当一个诚实的矿工挖出或收到一个区块后，经过一个固定的时间 d 秒, 模型保证所有的诚实矿工都收到了这个区块。但在此期间，攻击者可以决定谁能收到区块，谁无法收到区块。

在中本聪协议中，过高的区块生成速率会导致大量的区块分叉，最长链增长速度缓慢，攻击者更容易构造一条侧链反超。

在 GHOST 协议中，攻击者利用其控制网络的能力，将诚实节点分成算力大概均等的两组。组内的通讯是顺畅的，但是组与组之间的通讯延迟是d秒. 于是，每一组矿工都看不到另一组矿工在最近 d 秒生成的区块。利用网络延迟造成的差异，攻击者让两组参与者对于 “X, Y 谁的子树权重更大观点不一”，从而导致诚实参与者的观点出现了分裂。

为了解决这一问题，Conflux首先提出了 结构化的 GHOST。与 GHOST 协议不同的是，在结构化的 GHOST 中，只有 1/h 的区块是有权重的，其他区块是没有权重的。h是一个共识协议参数。而哪些区块有权重，是根据区块头哈希值，通过一个确定的方法选出来的。为方便理解，我们举一个例子，如果 h=1024，当前的难度要求每个合法区块的哈希值前 50 位都是0，那么此时，只有前60位都是 0 的区块，才可以有权重。

通过这种方法，在安全性上，等价于将 GHOST 的区块生成速率降低至 1/h。而前文所述的攻击方式，只在区块生成速率很高时成立。这样，就解决了 GHOST 的活性攻击问题。

然而，更慢的“含权重区块”生成速率，导致了更慢的区块确认时间。于是，Conflux 设定了两种区块生成策略，乐观策略使用普通的 GHOST 规则，而保守策略使用结构化的 GHOST。当攻击真的发生时，共识协议非同步地切换到保守策略。没有攻击发生时，使用乐观策略。特别在保守策略下，每个含权重区块的权重被设为 h, 以保证两种策略下生成区块的期望权重不变。两种策略之间的切换规则显得尤为重要，Conflux 设计了一套规则来保证：

1.如果攻击发生并持续一段时间，所有诚实节点都切换到保守策略。

2.在诚实节点没有探测到攻击发生时，攻击者不能使用保守策略挖一条侧链。（影响区块确认时间）

同时，为了提高吞吐率，不浪费主链以外的区块，Conflux 采用了树图结构。在 GHOST 规则里，每个区块通过父边指向另一个区块，所有区块构成树的结构。而 Conflux 允许每个区块通过引用边引用其他分支上的区块，形成树图结构。树图结构不丢弃任何区块，大大提高了共识层面的吞吐率。

在树图结构之上，Conflux 通过 GHOST 规则选出一条主链。然后基于主链，将区块进行排序。区块的排序进而决定了哪些交易在前，哪些交易在后。

系统实现与优化

将吞吐率提高后，Conflux 在系统实现过程中遇到了大量的挑战。Conflux 针对性地提出了若干优化方案。

1.检查点机制：当一个区块以高概率被确认，并持续一段相当长的时间后，Conflux 全节点将删除这个区块更早的交易内容与账本状态，仅保留区块头，以节约内存空间。

2.引导机制：如果一个区块链系统的吞吐率接近带宽极限，当一个新节点加入时，从创世块开始同步会导致新节点永远无法追上最新状态。因此 Conflux 从检查点开始同步交易。

3.交易转发：Conflux 使用了更有效、对带宽占用更小的去重方式来实现交易转发。

4.签名验证：签名验证的计算开销巨大，Conflux 使用多线程并行化签名验证。

5.激励机制：Conflux 设计了若干激励机制细节，以应对树图结构里可能的攻击行为。

6.延迟执行（Deferred Execution）：在高区块生成速率下，GHOST 规则所选取的主链末端往往是不稳定的。在 trivial 的实现中，每次主链末端“摆动”，区块的顺序都会发生改变，于是 Conflux 需要重新执行交易。这带来了不必要的开销。在延迟执行策略中，对于高度为 x 的主链区块，区块只需要执行高度 x-c 区块之前的交易并填入账本 Merkle Root 中。c 是一个经验参数满足：在系统正常运行时，主链上最后 c 个区块以外的区块，“摆动”的频率很低。

7.使用 Link-cut tree 维护树图结构。将维护子树权重的计算开销从 O(n) 降低到 O(log n).

实验数据

Conflux 在 800 台 Amazon EC2 m5.2xlarge 虚拟机上进行实验。在可扩展性实验中，每台机器运行 15 个 Conflux 全节点，以模拟最高 12000 个全节点。在其他实验中，每台机器运行 1 个 Conflux 全节点。所有实验都将各节点网络带宽限制在 20 Mbps.

在不同的区块大小和区块生成速率等系统参数下，Conflux 区块传输延迟和确认时间均在几十秒量级上。最高支持 9.38 Mbps 共识吞吐率。（以 100 byte/交易计算，等价于每秒承载 11000笔交易）

当网络中全节点增多时，交易转发和确认时间没有明显的增长。

在交易执行实验中，Conflux 重跑了以太坊上的真实数据，达到了 1392 笔/秒的速度。交易执行实验说明了，Conflux 不仅仅设计了一个高效的共识协议，并且为区块链系统的效率问题提供了端到端的解决方案。