下一代共识机制探究——基于DAG的BFT共识

在区块链的语义里，BFT 共识是试图让 N 个验证节点（其中最多存在 f 个拜占庭节点）就一个无限增长的提案（区块或者交易集合）序列达成一致的机制。

众所周知，经典的基于 BFT 的共识算法，无论是 PBFT 还是改进的 HotStuff 通信复杂度都比较高，可扩展性差，且在网络不稳定的情况下延迟很高。

最近几年，随着 DAG 技术在区块链上的广泛应用，一种基于 DAG 的 BFT 共识被提出并不断完善，利用 DAG 的高效实现和其天然的异步通信机制在提升共识的可扩展性、缩短确认时间和提高交易吞吐量方面优势明显。但 DAG 作为异步操作，它不存在一个全局的排序机制，这就很可能出现节点间所存储的数据在运行一段时间以后出现偏差，在这种偏差下，如何就序列最终达成一致是 DAG 共识的关键。

本文将先介绍基础理论：基于 DAG 的 BFT 共识和基于轮的 BFT 共识，然后详细解读 DAGRider 、Tusk 以及 Bullshark 协议。

基于DAG的BFT共识

DAG，英文全称 Directed Acyclic Graph，中文意为有向无环图。

图（graph）由两部分组成：点（vertex）和边（edge），所谓有向无环图，其实就是：有方向的边，这些边在一个图中不会构成一个闭合的环路。

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上面是有向树、DAG 图和有向图的示意图，从中可以看出三者之间的区别：

有向树：每个顶点只能指向一个之前的顶点，整个数据有个明显流动方向
DAG 图：每个顶点可以指向多个之前的顶点，整个数据流也有一个明显的方向
有向图：与 DAG 不同的是有向图允许有数据回流，整个结构的数据流向不明显
DAG在共识中的应用

在基于 DAG 的共识中，每个共识消息都包含一个提案（一个区块或者一组交易集合）和一组对以前消息的引用，这里的引用可以理解为：每一条新消息都必须明确地指向若干之前的消息，引用某一条消息即表明对该消息的认可和投票。

对应在 DAG 图中，一个消息是一个顶点，它的引用是一条边，因此，所有共识消息一起形成了一个不断增长的 DAG 图。

基于 DAG 的共识可分为两层：

网络通信层：负责可靠地传播和接收提案、投票消息，并将消息绘制成 DAG 图
零通信开销的定序层：各验证节点在不发送额外消息的前提下，仅通过解析其本地的 DAG 副本独立提取提案的公共顺序，并能保证所有验证节点就提案的串行提交顺序最终达成一致的算法
从消息的产生到消息的最终提交，由于网络的异步特性，不同验证节点上的 DAG 视图在任何时候都可能略有不同，所以如何保证所有验证节点就提交顺序最终达成一致是所有基于 DAG 共识算法的关键和难点。

与传统BFT的比较

经典的基于 BFT 的共识算法，无论是 PBFT 还是改进的 HotStuff 都需要一个 Leader 节点收集交易生成区块，广播并接收来自其他节点的投票，经过三个阶段的交互后（pre-prepare、prepare、commit）最终对区块提交达成一致性共识，协议比较依赖各节点间共识消息的可靠传递。

而基于 DAG 的共识，利用 DAG 图抽象出网络通信层，将消息传播与共识逻辑（提案定序）分离。这种分离带来的好处是，每个节点都可以异步地计算共识状态与提交序列，从而降低延迟与减少通信过程中的网络开销，再加上 DAG 的高效实现，使得基于 DAG 的共识拥有较好的可扩展性和高吞吐量。

基于轮的BFT共识

在基于轮（round）的 DAG 中，每个顶点都与一个整数（round number）相关联。每个验证节点每一轮只广播一条消息，且每条消息至少引用上一轮的 N−f个消息。也就是说，为了推进到第 r 轮，验证节点首先需要在第 r-1 轮中获得 N−f 条来自不同的验证节点的消息。

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上图是一个基于轮的 BFT 的示例，图中有4个验证节点，每一轮的每一条消息都引用了上一轮至少3个消息，如果某一轮无法收齐3个消息则无法推进到下一轮。
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这里有点类似 HotStuff 算法中，每一个区块投票消息都必须携带上一个区块的 parent quorum，因为这样才能保证网络中的大部分节点有序、平衡地推进至下一轮，这也是基于法定人数的 BFT 容错共识的基础。