全球領先的全像擴增實境（AR）技術供應商微美全像宣布將RAFT共識演算法整合到區塊鏈系統中，以確保資料一致性。該演算法以其簡單性和分散式一致性的有效性而聞名，特別適合對效能和確定性要求嚴格的環境，例如聯邦鏈、私有鍊和特定的內部區塊鏈組件。其主要技術優勢包括高效的日誌複製和快速的資料同步。
用於提高效率的領導者-跟隨者架構
RAFT 共識演算法採用Leader-Follower 架構，其中單一主動領導節點處理用戶端請求和日誌複製。這種中心化的方式簡化了系統狀態管理並提高了決策效率。領導節點可以及時回應客戶端請求，消除了傳統共識機制中常見的節點之間耗時的協商。這種設計顯著提高了系統的決策效率。當Leader節點發生故障或網路分區時，RAFT的選舉機制會快速選出新的Leader，並遵守嚴格的規則來防止節點之間的競爭衝突。此流程可確保系統的高可用性和穩定性，並降低領導層長期空缺或雙重支出問題的風險。
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RAFT 演算法中的領導節點會依序將傳入的用戶端要求記錄到日誌中，並將這些項目複製到所有跟隨節點。 RAFT透過嚴格的機制來維護不同節點間日誌的順序一致性。日誌條目經大多數節點確認後即視為已提交，確保全域資料一致性。即使在網路分區或節點故障期間，該機制也能確保節點狀態的一致演化。
RAFT 在區塊鏈系統中的應用與優勢
微美的RAFT共識演算法可以深度整合到區塊鏈系統架構中，顯著提升效能和可靠性。其應用情境包括在聯盟和私ChainLink境中實現高效共識、優化側鍊和子鏈設計的性能以及增強系統組件的可靠性。
在聯盟和私鏈專案中，參與節點認證嚴格、數量有限，RAFT強大的領導模式保證了快速共識，顯著減少交易確認時間，高效處理高並發交易。有序的日誌複製機制保證了節點狀態的精確同步，從根本上增強了資料的一致性和系統的可靠性。
對於多鏈架構，RAFT可以為側鍊或子鏈提供高效率的內部共識服務。這些側鏈專注於特定的交易類型和業務邏輯，透過跨鏈協議與主鏈進行互動。 RAFT使得這些側鏈能夠獨立、快速地處理相關交易，減輕主鏈的壓力，提高整個系統的可擴展性。 RAFT也確保側鏈內資料的一致性，防止資料不一致造成的業務中斷。
此外，RAFT演算法還可以應用於關鍵的區塊鏈組件，例如儲存模組和管理服務，以確保這些組件內的資料一致性。例如，RAFT可以管理複製的狀態機，以確保每個節點狀態機以相同的順序執行相同的指令，避免狀態發散。在管理業務中，RAFT保證系統配置資訊的同步更新，防止配置不一致導致的業務中斷或資料混亂。
未來前景和產業影響
微美全美計畫持續探索RAFT共識演算法與其他共識機制的融合，旨在拓寬區塊鏈技術的應用邊界。此措施可望適應更複雜的區塊鏈應用場景，賦能各產業實現安全、高效、可信賴的資料管理。預計持續的發展將為數位經濟注入巨大動力，促進多個行業的創新和成長。
透過RAFT共識演算法增強區塊鏈安全性和效率，微美全像可望對該產業產生重大影響，為區塊鏈技術的效能和可靠性設定新標準。
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