杨帆^1,2, 张鹏^1,2, 王展¹, 元国军¹, 安学军¹

¹（中国科学院计算技术研究所 北京 100190）；²（中国科学院大学 北京 100049) (yangfan@ncic.ac.cn)

出版日期: 2021-01-01


基金资助:国家重点研发计划项目(2018YFB0204400，2016YFB0200205)；国家自然科学基金青年基金项目(61702484)；中国科学院战略性先导科技专项(B类)项目(XDB24050100)

Accelerating Byzantine Fault Tolerance with In-Network Computing

Yang Fan^1,2, Zhang Peng^1,2, Wang Zhan¹, Yuan Guojun¹, An Xuejun¹

¹（Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190）；²（University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049)

Online: 2021-01-01


Supported by:This work was supported by the National Key Research and Development Program of China (2018YFB0204400, 2016YFB0200205), the National Natural Science Foundation of China for Young Scientists (61702484), and the Strategic Priority Research Program of the Chinese Academy of Sciences (class B) (XDB24050100).

摘要/Abstract

摘要： 拜占庭容错算法是一类能够容忍各种形式的软件错误和安全漏洞的容错算法，对云计算的可靠性保障有着重要意义.与其他容错算法相比，拜占庭容错算法稳定性更高，但是其性能表现低下，不能满足当前系统对高吞吐、低延时的需求.在网计算是一种以数据为中心的体系结构，它用网络承担部分计算功能，使数据在流动过程中获得处理，从而提高系统性能.为解决拜占庭容错系统的问题，提出了一种基于在网计算的拜占庭容忍共识算法优化方案，将算法的一部分处理任务卸载到网卡上执行，利用网卡和处理器形成的多级流水线提升系统吞吐量.由于仅使用在网计算的方案在特定场景下效果不佳，因此，使用多线程方法来提升优化方案的可扩展性.同时，对算法进行了详细的系统评测，实验结果表明：相对于普通的拜占庭容错系统，使用在网计算与多线程结合的优化方案能够获得46%的吞吐率提升以及65%的延迟下降，证明了基于在网计算的拜占庭容忍共识算法优化方案的可行性与有效性.

参考文献

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