BFTVarianten

BFTVarianten bezeichnet verschiedene Ansätze zur Umsetzung der byzantinischen Fehlertoleranz in verteilten Systemen. Ziel ist es, dass das System korrekte Zustände auch dann beibehält, wenn ein Teil der Knoten fehlerhaft oder böswillig agiert. In der Regel wird angenommen, dass n Knoten insgesamt vorhanden sind und bis zu f davon fehlerhaft sein können, wobei typischerweise n ≥ 3f + 1 gilt.

Practical Byzantine Fault Tolerance (PBFT) ist eine der bekanntesten BFT-Varianten. Sie verwendet einen führerbasierten Ansatz (Primar) und drei Phasen: Pre-Prepare, Prepare und Commit. PBFT gewährleistet Sicherheit und Fortschritt unter partieller Synchronität, wobei der Kommunikationsaufwand zwischen den Knoten im Quadrat- bis Dreifachquadratsmaß liegt.

Zyzzyva bietet eine spekulative, optimistische Ausführung, um die Latenz in gut funktionierenden Netzwerken zu reduzieren. Im Normalfall genügt eine schnelle Pfadführung, während bei Fehlerzuständen eine herkömmliche Konsensus-Phase nachgeregelt wird.

Tendermint ist eine verbreitete BFT-Variante für Blockchains, die Validatoren und rotierende Proposer nutzt. Es kombiniert eine mehrstufige Abstimmung mit finaler Entscheidung und unterstützt dynamische Validator-Sets sowie eine effiziente Verbreitung von Nachrichten.

HotStuff ist ein modernes, modulare BFT-Konsensusprotokoll, das auf eine saubere Trennung von Konsensus und Ausführung abzielt. Es erreicht eine lineare Kommunikation in der Regel und vereinfacht View-Changes (Proposerswechsel), wodurch die Implementierung robuster und skalierbarer wird.

HoneyBadgerBFT (asynchrone BFT) arbeitet in vollständig asynchronen Netzwerken und verwendet Threshold-Kryptographie sowie zuverlässige Broadcast-Mechanismen. Die Finalität ist probabilistisch, die Latenz unabhängig von Netzwerktopologien oft gering.

SBFT (Scalable BFT) fokussiert Skalierbarkeit über hierarchische Strukturen und optimierte Broadcast-Techniken, um größere Knotenmabeln in Rechenzentren zu unterstützen.

Die Wahl einer BFT-Variante hängt von Netzwerkannahmen, Validatorkonstellationen, Leistungsanforderungen und Sicherheitszielen ab. Typische Trade-offs betreffen Latenz, Durchsatz, Skalierbarkeit und Komplexität der Implementierung.