Shoal: Improving DAG-BFT Latency And Robustness
Auteurs : Alexander Spiegelman, Balaji Aurn, Rati Gelashvili, Zekun Li
Résumé : The Narwhal system is a state-of-the-art Byzantine fault-tolerant scalable architecture that involves constructing a directed acyclic graph (DAG) of messages among a set of validators in a Blockchain network. Bullshark is a zero-overhead consensus protocol on top of the Narwhal's DAG that can order over 100k transactions per second. Unfortunately, the high throughput of Bullshark comes with a latency price due to the DAG construction, increasing the latency compared to the state-of-the-art leader-based BFT consensus protocols. We introduce Shoal, a protocol-agnostic framework for enhancing Narwhal-based consensus. By incorporating leader reputation and pipelining support for the first time, Shoal significantly reduces latency. Moreover, the combination of properties of the DAG construction and the leader reputation mechanism enables the elimination of timeouts in all but extremely uncommon scenarios in practice, a property we name Prevalent Responsiveness" (it strictly subsumes the established and often desired Optimistic Responsiveness property for BFT protocols). We integrated Shoal instantiated with Bullshark, the fastest existing Narwhal-based consensus protocol, in an open-source Blockchain project and provide experimental evaluations demonstrating up to 40% latency reduction in the failure-free executions, and up-to 80% reduction in executions with failures against the vanilla Bullshark implementation.
Explorez l'arbre d'article
Cliquez sur les nœuds de l'arborescence pour être redirigé vers un article donné et accéder à leurs résumés et assistant virtuel
Recherchez des articles similaires (en version bêta)
En cliquant sur le bouton ci-dessus, notre algorithme analysera tous les articles de notre base de données pour trouver le plus proche en fonction du contenu des articles complets et pas seulement des métadonnées. Veuillez noter que cela ne fonctionne que pour les articles pour lesquels nous avons généré des résumés et que vous pouvez le réexécuter de temps en temps pour obtenir un résultat plus précis pendant que notre base de données s'agrandit.