Delegated Byzantine Fault Tolerance

مقدمه

تحمل خطا بیزانسی (Byzantine Fault Tolerance یا BFT) یکی از مهم‌ترین مسائل در طراحی سیستم‌های توزیع‌شده است. این مسئله به چگونگی دستیابی به توافق در یک سیستم اشاره دارد که برخی از گره‌های آن ممکن است خراب یا مخرب باشند و سعی در گمراه کردن سایر گره‌ها داشته باشند. در دنیای بلاک‌چین و سیستم‌های غیرمتمرکز، تحمل خطا بیزانسی برای اطمینان از امنیت و قابلیت اطمینان شبکه ضروری است. با این حال، الگوریتم‌های BFT سنتی معمولاً از نظر محاسباتی پرهزینه هستند و مقیاس‌پذیری محدودی دارند.

Delegated Byzantine Fault Tolerance (dBFT) راه‌حلی برای این مشکل ارائه می‌دهد. dBFT با معرفی مفهوم نمایندگان (Delegates) به سیستم، امکان دستیابی به توافق را با هزینه محاسباتی کمتر و مقیاس‌پذیری بیشتر فراهم می‌کند. این الگوریتم در بسیاری از پلتفرم‌های بلاک‌چین مدرن مانند نئو (Neo) مورد استفاده قرار گرفته است.

مشکل تحمل خطا بیزانسی

تصور کنید گروهی از ژنرال در حال برنامه‌ریزی برای حمله به یک شهر هستند. هر ژنرال باید به طور مستقل تصمیم بگیرد که آیا حمله کند یا نه. اما برخی از ژنرال‌ها ممکن است خائن باشند و سعی کنند با ارسال پیام‌های نادرست، سایر ژنرال‌ها را گمراه کنند. چالش این است که چگونه ژنرال‌های وفادار می‌توانند به یک تصمیم واحد برسند، حتی اگر خائنین در میان آن‌ها وجود داشته باشند.

این مثال، جوهره مشکل تحمل خطا بیزانسی را نشان می‌دهد. در یک سیستم توزیع‌شده، گره‌ها (ژنرال‌ها) باید برای رسیدن به توافق در مورد یک مقدار خاص (تصمیم حمله) همکاری کنند، حتی اگر برخی از گره‌ها (ژنرال‌های خائن) رفتارهای مخرب از خود نشان دهند.

الگوریتم‌های BFT سنتی مانند Practical Byzantine Fault Tolerance (PBFT) برای حل این مشکل طراحی شده‌اند. با این حال، این الگوریتم‌ها نیاز به ارتباط بین تمام گره‌های شبکه دارند، که با افزایش تعداد گره‌ها، هزینه محاسباتی و تاخیر را به طور قابل توجهی افزایش می‌دهد.

Delegated Byzantine Fault Tolerance: یک رویکرد جدید

dBFT یک رویکرد متفاوت برای حل مشکل تحمل خطا بیزانسی ارائه می‌دهد. در dBFT، گره‌های شبکه به جای اینکه مستقیماً در فرآیند توافق شرکت کنند، نمایندگانی را انتخاب می‌کنند تا از طرف آن‌ها تصمیم‌گیری کنند. این نمایندگان مسئولیت رسیدن به توافق و ایجاد بلوک‌های جدید را بر عهده دارند.

فرآیند انتخاب نمایندگان

در dBFT، نمایندگان از طریق یک فرآیند رای‌گیری انتخاب می‌شوند. دارندگان توکن‌های شبکه (مانند نئو) می‌توانند به نمایندگان مورد نظر خود رای دهند. نمایندگانی که بیشترین رای را کسب می‌کنند، به عنوان نمایندگان انتخاب می‌شوند.

فرآیند رای‌گیری معمولاً به صورت دوره‌ای تکرار می‌شود تا اطمینان حاصل شود که نمایندگان منتخب، نماینده واقعی منافع دارندگان توکن‌ها هستند. همچنین، مکانیزم‌هایی برای جلوگیری از تقلب در فرآیند رای‌گیری و اطمینان از عادلانه بودن آن وجود دارد.

فرآیند توافق در dBFT

پس از انتخاب نمایندگان، فرآیند توافق به شرح زیر انجام می‌شود:

1. یک نماینده به عنوان رهبر (Leader) انتخاب می‌شود. رهبر مسئولیت پیشنهاد بلوک جدید را بر عهده دارد. 2. رهبر بلوک جدید را به سایر نمایندگان ارسال می‌کند. 3. نمایندگان بلوک را بررسی می‌کنند و در صورت تایید، به رهبر رای مثبت می‌دهند. 4. اگر تعداد کافی رای مثبت جمع‌آوری شود، بلوک جدید به بلاک‌چین اضافه می‌شود. 5. رهبر در هر دور تغییر می‌کند تا از تمرکز قدرت در دست یک نماینده جلوگیری شود.

مزایای dBFT

• **مقیاس‌پذیری:** dBFT با کاهش تعداد گره‌هایی که در فرآیند توافق شرکت می‌کنند، مقیاس‌پذیری را بهبود می‌بخشد.
• **کارایی:** dBFT با کاهش هزینه محاسباتی، کارایی را افزایش می‌دهد.
• **امنیت:** dBFT با استفاده از مکانیزم‌های تحمل خطا بیزانسی، امنیت را تضمین می‌کند.
• **سرعت:** به دلیل کاهش تعداد گره‌های درگیر در فرآیند توافق، سرعت تایید تراکنش‌ها افزایش می‌یابد.

معایب dBFT

• **تمرکز:** dBFT تا حدی متمرکز است، زیرا تصمیم‌گیری توسط تعداد محدودی از نمایندگان انجام می‌شود. این مسئله می‌تواند باعث نگرانی‌هایی در مورد سانسور و دستکاری شود.
• **اعتماد به نمایندگان:** دارندگان توکن‌ها باید به نمایندگان منتخب اعتماد کنند تا به نفع آن‌ها عمل کنند.
• **آسیب‌پذیری در برابر حملات Sybil:** اگر مهاجمی بتواند تعداد زیادی از توکن‌ها را به دست آورد، می‌تواند بر فرآیند رای‌گیری تاثیر بگذارد و نمایندگان مخرب را انتخاب کند.

مقایسه dBFT با سایر الگوریتم‌های اجماع

| الگوریتم اجماع | مزایا | معایب | |---|---|---| | Proof of Work (PoW) | امنیت بالا، غیرمتمرکز | مصرف انرژی بالا، مقیاس‌پذیری پایین | | Proof of Stake (PoS) | مصرف انرژی پایین، مقیاس‌پذیری بهتر | آسیب‌پذیری در برابر حملات Nothing at Stake | | PBFT | امنیت بالا، تحمل خطا بیزانسی | مقیاس‌پذیری پایین، هزینه محاسباتی بالا | | dBFT | مقیاس‌پذیری بالا، کارایی بالا | تا حدی متمرکز، نیاز به اعتماد به نمایندگان |

کاربردهای dBFT

dBFT در بسیاری از پلتفرم‌های بلاک‌چین مدرن مورد استفاده قرار گرفته است، از جمله:

• **نئو (Neo):** نئو اولین بلاک‌چینی بود که از dBFT به عنوان الگوریتم اجماع خود استفاده کرد.
• **آنت‌چین (AntChain):** پلتفرم بلاک‌چین شرکت علی‌بابا نیز از dBFT استفاده می‌کند.
• **Matters Lab:** یک بلاک‌چین برای شبکه‌های اجتماعی غیرمتمرکز که از dBFT بهره می‌برد.

تحلیل فنی dBFT

dBFT بر اساس یک مدل تحمل خطا بیزانسی است که به آن مدل "3f+1" می‌گویند. این مدل بیان می‌کند که یک سیستم می‌تواند در برابر f گره مخرب تحمل کند، اگر حداقل 3f+1 گره در شبکه وجود داشته باشد.

در dBFT، نمایندگان نقش گره‌های اصلی را ایفا می‌کنند. تعداد نمایندگان معمولاً به گونه‌ای تعیین می‌شود که شرط 3f+1 برآورده شود. به عنوان مثال، اگر 21 نماینده وجود داشته باشد، سیستم می‌تواند در برابر 7 گره مخرب تحمل کند.

فرآیند توافق در dBFT شامل چندین مرحله است. در هر مرحله، نمایندگان پیام‌هایی را به یکدیگر ارسال می‌کنند و در مورد بلوک جدید رای می‌دهند. برای اطمینان از اینکه پیام‌ها دستکاری نشده‌اند، از امضاهای دیجیتال استفاده می‌شود.

تحلیل حجم معاملات و عملکرد dBFT

عملکرد dBFT در شبکه‌هایی که از آن استفاده می‌کنند، به عوامل مختلفی بستگی دارد، از جمله تعداد نمایندگان، سرعت شبکه و حجم تراکنش‌ها.

به طور کلی، dBFT می‌تواند تعداد تراکنش‌های بیشتری را در ثانیه (TPS) نسبت به الگوریتم‌های اجماع سنتی مانند PoW پردازش کند. با این حال، مقیاس‌پذیری dBFT محدود است و با افزایش حجم تراکنش‌ها، ممکن است با مشکلاتی مواجه شود.

تحلیل حجم معاملات در شبکه‌هایی که از dBFT استفاده می‌کنند، نشان می‌دهد که این الگوریتم می‌تواند برای کاربردهایی که نیاز به سرعت و کارایی بالا دارند، مناسب باشد. با این حال، مهم است که به معایب dBFT، مانند تمرکز و نیاز به اعتماد به نمایندگان، توجه شود.

استراتژی‌های مرتبط با بهبود dBFT

• **Sharding:** تقسیم شبکه به چندین بخش (Shard) برای افزایش مقیاس‌پذیری.
• **Layer-2 Scaling Solutions:** استفاده از راهکارهای لایه دوم مانند Lightning Network برای کاهش بار روی بلاک‌چین اصلی.
• **Randomized Delegate Selection:** انتخاب تصادفی نمایندگان برای جلوگیری از تمرکز قدرت.
• **Incentive Mechanisms:** طراحی مکانیزم‌های انگیزشی برای تشویق نمایندگان به رفتار درست.
• **Governance Models:** ایجاد مدل‌های حاکمیتی برای مدیریت و کنترل شبکه.

منابع بیشتر

• نئو (Neo) - وب‌سایت رسمی
• تحمل خطا بیزانسی (Byzantine Fault Tolerance) - ویکی‌پدیا
• Practical Byzantine Fault Tolerance (PBFT) - مقاله اصلی
• Proof of Stake (PoS) - ویکی‌پدیا
• Proof of Work (PoW) - ویکی‌پدیا
• بلاک‌چین (Blockchain) - ویکی‌پدیا
• Lightning Network - وب‌سایت رسمی

نتیجه‌گیری

Delegated Byzantine Fault Tolerance یک الگوریتم اجماع نوآورانه است که با معرفی مفهوم نمایندگان، امکان دستیابی به توافق را با هزینه محاسباتی کمتر و مقیاس‌پذیری بیشتر فراهم می‌کند. اگرچه dBFT دارای معایبی مانند تمرکز و نیاز به اعتماد به نمایندگان است، اما همچنان یک راه‌حل جذاب برای بسیاری از کاربردهای بلاک‌چین محسوب می‌شود. با پیشرفت فناوری و توسعه استراتژی‌های جدید، می‌توان انتظار داشت که dBFT در آینده نقش مهم‌تری در دنیای سیستم‌های غیرمتمرکز ایفا کند.

• • توضیح:**

دسته‌بندی "الگوریتم‌های_اجماع" به دلیل اینکه dBFT یک الگوریتم برای رسیدن به توافق در یک سیستم توزیع‌شده است، مناسب‌ترین گزینه است. این دسته‌بندی به کاربران کمک می‌کند تا به راحتی مقاله‌های مرتبط با الگوریتم‌های مختلف اجماع را پیدا کنند.

پلتفرم‌های معاملات آتی پیشنهادی

پلتفرم	ویژگی‌های آتی	ثبت‌نام
Binance Futures	اهرم تا ۱۲۵x، قراردادهای USDⓈ-M	همین حالا ثبت‌نام کنید
Bybit Futures	قراردادهای معکوس دائمی	شروع به معامله کنید
BingX Futures	معاملات کپی	به BingX بپیوندید
Bitget Futures	قراردادهای تضمین شده با USDT	حساب باز کنید
BitMEX	پلتفرم رمزارزها، اهرم تا ۱۰۰x	BitMEX

به جامعه ما بپیوندید

در کانال تلگرام @strategybin عضو شوید برای اطلاعات بیشتر. بهترین پلتفرم‌های سودآور – همین حالا ثبت‌نام کنید.

در جامعه ما شرکت کنید

در کانال تلگرام @cryptofuturestrading عضو شوید برای تحلیل، سیگنال‌های رایگان و موارد بیشتر!