Raptr: Prefix Consensus for Robust High-Performance BFT

在本文中，我们提出了Raptr——一种拜占庭容错状态机复制（BFT SMR）协议，该协议结合了强大的鲁棒性和高吞吐量，同时达到了接近最优的理论延迟。在有利条件下，Raptr能够提供极低的延迟和高吞吐量，并且在存在拜占庭故障和网络攻击时表现出优雅的性能退化。 现有的高吞吐量BFT SMR协议通常采用悲观或乐观的数据传播方法：前者在有利条件下会遭受非最优延迟，而后者在最小攻击或网络不稳定时性能会急剧恶化。Raptr通过一种新颖的前缀共识（Prefix Consensus）机制，弥合了这两种方法之间的差距，结合了两者的优点。 我们在一个包含100个副本的地理分布式环境中实现了Raptr，并将其与几种最先进的协议进行了对比评估。在有利条件下，Raptr实现了每秒26万笔交易（TPS），延迟低于一秒；在1万TPS时延迟为610毫秒，在25万TPS时延迟为755毫秒。即使在网络出现异常时，Raptr依然保持稳健，即使消息丢失率达到1%，其性能下降也非常有限。

论文试图解决拜占庭容错状态机复制（BFT SMR）协议在高吞吐量和低延迟之间的权衡问题。现有的协议要么在有利条件下表现出次优延迟（悲观方法），要么在网络攻击或不稳定时性能急剧下降（乐观方法）。这是一个长期存在的问题，但本文提出了一种新的解决方案。

论文的核心思路是通过一种名为Prefix Consensus的新型机制，结合悲观和乐观数据传播方法的优点。Prefix Consensus能够在有利条件下实现低延迟和高吞吐量，同时在网络攻击或不稳定时保持稳健性。这种混合方法相较于传统的单一方法具有显著优势。

1. 在地理分布式环境下测试了100个副本的系统，展示了260,000 TPS的高吞吐量和亚秒级延迟；2. 即使在网络故障（如1%消息丢失率）下，性能退化也很小；3. 实验设计全面，包括不同网络条件下的测试；4. 尚未明确提及代码是否开源，但实验结果透明且详细，为未来研究提供了坚实基础。值得进一步研究的方向包括优化Prefix Consensus在更大规模网络中的表现，以及探索其在其他应用场景中的潜力。

相关研究包括：1. HotStuff，一种高效的BFT协议，但在极端网络条件下可能表现不佳；2. PBFT（Practical Byzantine Fault Tolerance），经典的BFT协议，但吞吐量较低；3. FBFT（Fast BFT），尝试优化性能但对网络条件敏感；4. Clique，通过减少通信轮次提升性能，但在大规模网络中扩展性有限。这些工作共同构成了BFT领域的研究背景，而Raptr则试图通过创新机制弥补现有方案的不足。