Aptos lanza el marco Shoal: la latencia del protocolo Bullshark se reduce drásticamente entre un 40% y un 80%.

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Marco Shoal: cómo Soltar la latencia del protocolo Bullshark en Aptos

Resumen

Aptos Labs desarrolló el marco Shoal, que mejora significativamente el rendimiento del protocolo de consenso basado en Narwhal (, como DAG-Rider, Tusk y Bullshark ), mediante el procesamiento en línea y el mecanismo de reputación de líderes. En condiciones sin fallos, Shoal redujo la latencia de Bullshark en un 40%, y en situaciones con fallos, la redujo en un 80%.

La idea central de Shoal es ejecutar múltiples instancias de protocolos subyacentes en secuencia. Tomando como ejemplo a Bullshark, es como si múltiples "tiburones" corrieran en una carrera de relevos.

Explicación detallada del marco Shoal: ¿Cómo reducir la latencia de Bullshark en Aptos?

Antecedentes y Desafíos

Las redes de blockchain han estado buscando un rendimiento más alto. Los intentos tempranos de mejorar el rendimiento mediante la reducción de la complejidad de la comunicación tuvieron resultados limitados. Los avances recientes se basan en separar la propagación de datos de la lógica de consenso, permitiendo la paralelización. El sistema Narwhal utiliza esta arquitectura, logrando un rendimiento de 160,000 TPS.

Sin embargo, el protocolo de consenso de los líderes ( como Hotstuff/Jolteon) no puede aprovechar plenamente el potencial de Narwhal. Y aunque Bullshark basado en DAG soporta un alto rendimiento, la latencia ha aumentado en un 50%.

Implementar procesamiento en paralelo y un mecanismo de reputación de líderes en el protocolo DAG se considera difícil porque:

  1. Modificar la lógica central de Bullshark parece inviable
  2. La selección dinámica de líderes puede dar lugar a diferentes resultados de ordenación

Explicación detallada del marco Shoal: ¿Cómo reducir la latencia de Bullshark en Aptos?

Diseño del marco Shoal

El marco Shoal aborda ingeniosamente los desafíos mencionados anteriormente:

  1. Procesamiento en línea: Ejecutar múltiples instancias de Bullshark en orden, cada instancia maneja un punto de anclaje.
  2. Credibilidad del líder: cálculo de la puntuación de los nodos de verificación basado en la historia causal anclada, con tendencia a elegir nodos de alta puntuación como líderes.
  3. Sin tiempo de espera: utiliza el "reloj" proporcionado por la construcción DAG para estimar la velocidad de la red, evitando el uso del mecanismo de tiempo de espera.

La combinación de estas tecnologías permite que Shoal funcione a la velocidad de la red, incluso en situaciones de latencia o fallos de líder.

Explicación detallada del marco Shoal: ¿Cómo reducir la latencia de Bullshark en Aptos?

Explicación detallada del marco Shoal: ¿cómo reducir la latencia de Bullshark en Aptos?

Explicación detallada del marco Shoal: ¿cómo Soltar la latencia de Bullshark en Aptos?

Explicación detallada del marco Shoal: ¿Cómo soltar la latencia de Bullshark en Aptos?

Explicación detallada del marco Shoal: ¿cómo reducir la latencia de Bullshark en Aptos?

Explicación detallada del marco Shoal: ¿cómo reducir la latencia de Bullshark en Aptos?

Explicación detallada del marco Shoal: ¿Cómo reducir la latencia de Bullshark en Aptos?

Resultado de la evaluación

Los experimentos muestran que Shoal mejora significativamente la latencia de Bullshark:

  • En condiciones sin fallos: latencia Soltar un 40% en comparación con Baseline Bullshark
  • En caso de fallos, 50 nodos de validación (, 16 fallos ): la latencia se reduce en un 65% en comparación con el Baseline Bullshark.

Shoal también tiene la característica de "respuesta universal", manteniendo un buen rendimiento en diversas condiciones de red.

En general, el marco Shoal ha resuelto con éxito los problemas clave en DAG-BFT, mejorando significativamente el rendimiento de la blockchain de Aptos.

Explicación detallada del marco Shoal: ¿cómo reducir la latencia de Bullshark en Aptos?

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MechanicalMartelvip
· hace20h
Con esta caída no sirve de nada, APT sigue tumbado en el mismo lugar.
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TokenTaxonomistvip
· 08-16 07:30
estadísticamente hablando, el 40% sigue estando dentro del margen de error... necesitamos más puntos de datos, para ser honestos
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FancyResearchLabvip
· 08-16 07:29
Este tiburón ya ha comenzado a hacer relevos. Otra operación inútil y llena de adornos.
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PermabullPetevip
· 08-16 07:19
Bullshark alcista ah, tiene un poco de energía
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CodeAuditQueenvip
· 08-16 07:00
Aún se necesita verificar el riesgo de reentrada en el relevo de tiburones.
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