区块链分片系统的异步共识设计要点探究

摘 要：本文详细分析了异步共识架构的设计，特别是底层和上层异步共识组的结构和功能。在底层异步共识组设计中，本文提出了一种基于超级节点的选举模型、有效的超级节点出块机制和选举机制，以优化系统性能。在上层异步共识组设计中，本文聚焦于区块验证机制的实施和如何有效应对恶意节点的挑战。最后验证了异步共识设计在提高系统吞吐量和安全性方面的有效性。采用本文设计方案能够显著提升区块链分片系统的效率，并有效应对不同场景下的共识挑战，从而推动区块链技术在实际中广泛应用。

关键词：区块链分片；异步共识；超级节点

中图分类号：TP 309" " " " 文献标志码：A

随着区块链应用范围拓展，其性能限制和可扩展性问题日益突出。为应对这些挑战，区块链分片技术应运而生，将其网络划分为多个较小、易于管理的片段，各片段可独立处理交易、运行智能合约。在区块链分片架构中，共识机制的高效实现至关重要。工作量证明、权益证明机制等传统区块链共识算法存在性能不足、可扩展性低等问题。异步共识机制是一种新兴设计理念，能够允许不同节点在时间上以异步方式达成一致，提升了系统处理能力和响应速度，同时降低了对同步通信的需求，降低了网络延迟。

1 异步共识架构设计

作为一种去中心化、安全性高的分布式账本技术，区块链技术被大量用于解决传统中心化系统中的信任问题[1]。本文引入异步共识机制，可允许不同节点在时间上以异步方式达成一致，提高整体系统处理能力和响应速度，同时降低同步通信需求，降低网络延迟。在具体实践中，本文将异步共识架构设计为上、下2层结构，即上层异步共识组（UACG）和底部异步共识组（BACG）。其中，UACG用于验证并确认来自BACG的分片区块，其设计需要具备高效区块验证机制和恶意节点处理机制，以保障系统安全。BACG涉及超级节点选举模型、超级节点出块机制以及选举机制设计（如图1所示）。

2 底层异步共识组设计

2.1 超级节点选举模型

本文引入基于波达计数法的DPoS算法，投票选举出少数超级节点并产生区块。这些超级节点代表整个网络的利益，用于验证交易并打包区块。DPoS的设计目标是减少参与区块生产的节点数量，提高系统的效率和数据吞吐量，同时保持分散的去中心化特性。在该模型框架下，选民按照首选、次选和第三选等顺序对候选节点进行排名。每个排名位置给予不同的加权得分，例如首选给予较高的分数，次选给予较低的分数，以此类推[2]。在此基础上，将所有选民的排名进行加权计算，得到每个候选节点的总得票数，得票数最高的候选人将成为超级节点。完成得票计算后，根据网络中持币者的投票行为，得票数会动态变化，需要周期性地重新计算、调整超级节点的选举结果，以反映当前持币者的最新偏好和权益分布，其代码如下所示。

class Delegate：

def __init__（self， name）：

self.name = name

self.votes = 0

def receive_vote（self， amount）：

self.votes += amount

def __repr__（self）：

return f\"Delegate（{self.name}， Votes： {self.votes}）\"

def dpos_election（delegates， voting_weights）：

# Sort delegates by their voting weights in descending order

sorted_delegates = sorted（delegates， key=lambda delegate： delegate.votes， reverse=True）

# Select top delegates as super nodes based on a fixed number or threshold

super_nodes = sorted_delegates[：21]" # Example： Selecting top 21 delegates

return super_nodes

# Example usage：

delegates = [

Delegate（\"Delegate1\"），

Delegate（\"Delegate2\"），

Delegate（\"Delegate3\"），

# Add more delegates as needed

]

# Simulate voting

delegates[0].receive_vote（100）" # Delegate1 receives 100 votes

delegates[1].receive_vote（150）" # Delegate2 receives 150 votes

delegates[2].receive_vote（75）" "# Delegate3 receives 75 votes

# Perform DPoS election

super_nodes = dpos_election（delegates， []）

print（\"Super Nodes：\"）

for node in super_nodes：

print（node）

其中，“init”方法会初始化每个候选节点的名称和初始得票数为0。“receive_vote”方法模拟接收投票，增加候选节点的得票数。“dpos_election”函数实现了基于波达计数法的选举算法。“sorted_delegates”可根据得票数对候选节点进行排序，以便选择得票数最高的节点。“super_nodes”根据排序后的结果，将前面的节点作为超级节点。上述示例将前21个节点作为超级节点。

该代码创建了若干候选节点delegates，并模拟它们接收不同数量的投票。调用“dpos_election”函数模拟DPoS选举过程，将得票最高的节点作为超级节点。

2.2 超级节点出块机制

超级节点在其所属分片内生成新区块，包括分片内交易信息和相关状态更新。超级节点出块机制涉及多个关键实施要点[3]。一方面，超级节点需要维护交易池，接收与管理分片节点提交的交易请求，根据特定策略（例如交易费用或优先级）选择适宜的交易进行打包。另一方面，超级节点须验证各交易的合法性与相关状态，执行预设的共识规则，以保证区块的有效性，并保障其安全。生成的区块应尽快广播至整个网络，同时，超级节点需要设计有效的同步策略，保证所有分片节点和上层异步共识组能及时获取最新区块信息。此外，超级节点还需要采用严格的错误处理与回滚机制，监测潜在错误情况并迅速响应，以维护区块链状态的一致性，并保障其安全。

2.3 超级节点选举机制

超级节点是网络中具有特殊权限和责任的节点，用于处理关键任务，例如生成区块、执行共识算法等。选举超级节点的过程需要考虑节点的信任度、性能和参与度等因素，以保障网络的安全性。本文进行了节点资格验证，通常利用数字签名或加密证书进行身份验证，保证参与选举的节点具有合法身份。并在此基础上评估节点的计算能力、网络带宽等性能指标，保证节点能够承担超级节点的责任。在实际的选举过程中，网络中的节点可以提名自己或其他节点，将其作为超级节点候选人，其他节点对候选节点进行投票，通常需要达到一定的投票门槛才能成为超级节点。需要注意的是，在选举过程中，网络需要保证投票结果的公平性，以防止恶意操纵或攻击。本文引入波达计数法，根据节点的偏好和投票行为来选择适合担任超级节点的节点。假设有n个候选节点，每个节点的排名或偏好列表为Ri=（ri1，ri2，...，rin），rij表示候选节点j在节点i的排名位置（1表示第一位，2表示第二位，以此类推）。候选节点j的总得分Sj可由公式（1）计算得出。

（1）

式中：wij为节点i对排名j的权重。

根据排名位置设定不同的权重系数。一旦选举成功，超级节点将被授予生成区块、参与共识决策等特殊权限。本文考虑权力分散安全性问题，设计了轮换机制，定期或者基于特定事件对超级节点进行轮换，即根据网络性能和节点活动情况，动态调整超级节点的成员，以提高系统的弹性和响应能力。例如对于5个候选节点A、B、C、D和E，每个节点收到的排名情况如下：节点A为（3，4，1，5，2），节点B为（2，5，3，1，4），节点C为（5，3，2，4，1），节点D为（1，2，5，3，4），节点E为（4，1，4，2，5）。

采用等权重wij=n-rij+1，则计算出的每个节点的总得分如下所示。1） 对节点A，SA=（5-3+1）+（5-4+1）+（5-1+1）+（5-5+1）+（5-2+1）=14。2） 对节点B，SB=（5-2+1）+（5-5+1）+（5-3+1）+（5-1+1）+（5-4+1）=18。3） 对节点C，SC=（5-5+1）+（5-3+1）+（5-2+1）+（5-4+1）+（5-1+1）=16。4） 对节点D，SD=（5-1+1）+（5-2+1）+（5-5+1）+（5-3+1）+（5-4+1）=17。5） 对节点E，SE=（5-4+1）+（5-1+1）+（5-4+1）+（5-2+1）+（5-5+1）=11。

上述5个阶段中，节点B的总得分最高，因此节点B将成为使用波达计数法选出的超级节点之一。

3 上层异步共识组设计

3.1 区块验证机制

本文引入PBFT算法构建上层异步共识框架中的区块验证机制。该算法中的节点角色分为客户端、备份节和主节点。主节点提出区块并向备份节点广播提案，备份节点对提案进行验证与决策。具体实践中，PBFT算法采用一定的选举机制来确定哪个节点成为主节点，主节点再生成新的区块，将含有新交易的区块作为提案广播给备份节点。备份节点收到主节点的提案后对提案进行验证。从微观层面来看，该过程分为3个关键阶段。1）预准备阶段。备份节点执行预准备阶段，检查提案的数字签名是否有效，并确认提案中的交易是否符合系统规则，以此来验证主节点的身份和提案的合法性。2）准备阶段。一旦备份节点认可了提案的合法性，随即向其他备份节点广播准备消息，代表备份节点已经验证通过并准备接受该提案。3）准备接收消息。备份节点需要等待来自多数其他备份节点的准备消息[4]。一旦收到足够数量的准备消息，备份节点即进入准备状态，准备接受并执行该区块。

主节点收到大多数备份节点的准备消息后，将提交区块并广播提交消息。提交消息通知所有节点，包括备份节点，开始执行该区块中的交易。主节点广播提交消息后，所有备份节点执行相同的区块操作。最终保证整个系统中所有节点执行的交易是一致的。备份节点执行区块中的所有交易，并更新其本地状态机。此外，本文还为PBFT算法设计了视图更改、超时检测和重新选举主节点等容错机制，处理节点故障或遇到的恶意行为，保证系统的可靠性。

3.2 恶意节点处理

在上层异步共识设计中，故意广播错误的提案、拒绝执行合法的区块或者试图双重支付等恶意节点，均会对共识过程造成破坏。针对这一问题，本文设计了一整套针对恶意节点的处理方案。当节点发现当前视图下无法达成共识或者有恶意行为发生时，以检测到消息超时或者消息不一致来确定问题存在。一旦检测到问题，系统会触发视图更改机制，选择新的主节点来提出新的提案、引导共识过程，防止恶意节点长期干扰系统正常运行。如果节点在预期时间内未收到足够数量的准备消息或提交消息，系统认定主节点或备份节点可能出现问题，并尝试重新选举或更改视图以恢复共识过程。对于由网络问题或节点故障导致的消息丢失或延迟，系统可以利用重试机制尝试重新发送消息或者重新执行区块，保证共识过程的连续性与一致性，其代码片段为如下所示。

class ConsensusSystem：

def __init__（self）：

self.current_view = 0

self.main_node = None

self.backup_nodes = []

self.timeout_threshold = 10" # Timeout threshold in seconds

def handle_malicious_behavior（self）：

if self.detect_malicious_behavior（）：

self.trigger_view_change（）

def detect_malicious_behavior（self）：

return self.detect_timeout（） or self.detect_inconsistency（）

def detect_timeout（self）：

return self.main_node is None or self.main_node.timeout gt; self.timeout_threshold or any（node.timeout gt; self.timeout_threshold for node in self.backup_nodes）

def detect_inconsistency（self）：

return self.main_node is None or not self.main_node.is_consistent（） or any（not node.is_consistent（） for node in self.backup_nodes）

def trigger_view_change（self）：

self.current_view += 1

self.select_new_main_node（）

def select_new_main_node（self）：

self.main_node = self.backup_nodes.pop（0）

self.backup_nodes.append（self.main_node）

self.recover_consensus（）

def recover_consensus（self）：

if self.detect_malicious_behavior（）：

self.trigger_view_change（）

else：

self.retry_messages（）

def retry_messages（self）：

for node in self.backup_nodes：

node.retry（）

# Usage example

consensus_system = ConsensusSystem（）

consensus_system.handle_malicious_behavior（）

该代码创建了一个“ConsensusSystem”实例，并设置了主节点和备份节点。调用“handle_malicious_behavior”检测并处理恶意行为。分别使用“detect_malicious_behavior”检测是否存在超时或消息不一致；使用“detect_timeout”检测主节点或备份节点是否超时；使用“detect_inconsistency”检测消息是否不一致。如果检测到恶意行为，触发“trigger_view_change”选择新的主节点并尝试恢复共识过程。基于“retry_messages”尝试重新发送消息或重新执行区块，以保证共识过程的连续性。

4 结论

高水平区块链分片系统的异步共识设计能够保障整个系统在分布式环境下的安全，并能保证系统高效运行。本次研究得出以下3个结论。1）在底层异步共识组的设计中，超级节点管理各个分片内的共识过程，因此选举算法的设计必须综合考虑节点的信任度、性能指标和网络条件。在上层异步共识组的设计中，区块验证机制可保障系统的安全性，并保证数据的一致性，避免发生双重支付、无效交易。2）针对可能存在的恶意节点，采用超时检测、错误行为证明和快速视图更改等策略，对恶意节点进行有效处理，以便迅速处理恶意行为，将其对系统的潜在损害最小化。3）共识模块的设计能够保证系统能够在异步环境下稳定运行。有效的共识模块能够实现系统性能、安全性的有效监控，灵活应对动态的网络条件和节点参与情况的变化，从而使整个分片系统能够高效、安全运行。

参考文献

[1]浮宇丽，任亚唯.基于可验证秘密共享的区块链分片存储模型[J].计算机工程与设计，2023，44（12）：3536-3544.

[2]王瑞民，吴佳璇，张建辉.基于秘密分割的区块链安全数据共享模型[J].重庆邮电大学学报（自然科学版），2023，35（6）：1145-1153.

[3]徐克圣，谢诏驰.星型区块链架构的TKM分片算法[J].计算机应用研究，2024，41（3）：683-687.

[4]阙琦峰，陈之豪，张召，等.面向分片许可链的无协调者跨片交易处理[J].计算机研究与发展，2023，60（11）：2469-2488.