2018年是公链技术爆发的一年，诞生了诸多从共识方面创新的项目。由于目前人们普遍认为存在区块链“不可能三角”，这些共识往往要在性能、安全、去中心化、激励机制中做出取舍。例如，EOS达成每秒数千次交易速度是以牺牲去中心化为前提的。然而“不可能三角”从来没有像FLP、CAP这些分布式系统定理一样得到严谨的数学证明，因此有些人认为打破“不可能三角”是有可能的。可验证随机函数VRF被认为是一个有前景的方向。本次为大家带来最近热度非常高的Algorand项目的分析。

1、Algorand共识算法简介

Algorand共识算法是图灵奖获得者Silvio Micali在2017年底提出。Michali是MIT的教授，是一位密码学家和计算机理论学家，在伪随机数以及零知识证明领域很有名。
Algorand共识算法的论文的下载地址：https://people.csail.mit.edu/nickolai/papers/gilad-algorand.pdf

Algorand采用了VRF函数，并结合账户的余额比例，随机确定区块生成以及投票人角色。

所谓VRF（Verifiable Random Function）就是可验证随机函数。

随机数对于区块链技术来说很关键。 本质上，分布式账本的核心问题就是随机选择出块人的问题，这个随机性要能被全网确认，并且不能被操控，也不能被预测， 否则恶意节点通过操控这个随机数就可以操控长链，从而实现双花攻击。

PoW的方案是让大家进行算力竞赛，设置一个计算哈希的难题，谁先算出来谁赢，算力高的赢的概率高，算力低的赢的概率低，以这样的方式保证胜出者是随机的。投入的算力能够体现在哈希值上， 这样全网能够验证，并选择包含最多算力的那条链。恶意节点只能通过提升自己的算力来增加攻击成功的概率。

PoS的方案是选举，大家不用浪费电力去进行算力竞赛，而是文明一点，随机选举一个节点来出块，并且被选中的概率和它拥有的份额相关。 如果“随机”这一步没有问题的话，恶意节点只能通过增加自己的份额，增加自己被选中的概率，从而增加双花攻击的成功概率。 这里有一点比PoW的方案要好就是，要实现攻击，先得成为持币大户，如果攻击成功币价大跌，攻击者也会承受最大的损失。

那么接下来的核心问题就是，这个不能被操控不能被预测的随机数从哪来。传统地PoS方案尝试从链上现有的数据入手，比如使用上一个区块的哈希值，上一个区块的时间戳等等来作为随机数的来源，但这些会带来额外的安全风险。 因为区块本身的信息就是节点写进去的，然后又要根据里面的信息来选举后续的出块者，存在循环论证的嫌疑，安全性不会太好。 这也是传统地认为PoS方案不如PoW可靠的部分原因。

Algorand提出的VRF能够由私钥( SK )以及讯息( X )产生一组可验证的伪随机 (pseudorandom) 数Y以及证明 ⍴。任何人都可以透过Verify函数来检验这个随机字串是否真的是该公钥对应私钥持有者，依照规定使用Evaluate函数所产生，而不是自己乱掰的。更详细一点的VRF三个函示描述如下：

•Keygen(r) → (VK, SK). On a random input, the key generation algorithm produces a verification key VK and a secret key SK pair. •Evaluate(SK, X) → (Y, ⍴) . The evaluation algorithm takes as input the secret key SK , a message X and produces a pseudorandom output string Yand a proof ⍴ . •Verify(VK, X, Y, ⍴) → 0/1 . The verification algorithm takes as input the verification key VK , the message X , the output Y, and the proof ⍴ . It outputs 1 if and only if it verifies that Y is the output produced by the evaluation algorithm on inputs SK and X .

为什么我们需要这么一个大家自己产生，却又要可以被验证的随机字串产生器呢？这是因为在Algorand的拜占庭演算法中，虽然也存在着每一轮不同的区块生产者(称为Leader)以及验证委员会(Committee, Verifiers)，但并不是用「公开选举」的方式来选的，而是透过每个使用者自己对奖的方式来看看自己是不是下一轮的Leader。

algorand就是通过随机算法从一群大范围的验证者中选取一部分验证者运行BFT算法(Micali教授实现的BA*算法)，从而达到提高共识的效果。

无论是在何种BFT的共识机制中，都是由Leader以及Committee来完成区块的发布以及共识决议。例如EOS的dPoS BFT是固定21个BP轮流担任Leader以及投票者、Zilliqa透过PoW加入Committee进行PBFT共识算法。这些比较直观的拜占庭共识演算法都有一个共同特征，就是大家都可以看到下一个区块的Leader是谁，以及负责协议共识的Committee是谁。这造成了一个可能的风险，就是这些区块生产者以及Committee成员容易成为DDOS或是贿赂的目标。

Algorand为了解决这种潜在的风险，利用VRF来掩盖Leader Selection的步骤。可以想像成：一般的BFT在每一轮开始时公平公开选出Leader以及Committee，Algorand则是像在每一轮开始时公布中奖号码，每个使用者都可以自己拿自己的票根对奖，中奖的人即可成为下一轮的Leader(或是Committee Verifier)，但在中奖者自己表明身分前，没有人知道谁中奖，也就是没有人能预测下一轮的Leader以及Committee。当然中奖与否并不是口说无凭，中奖者需要出示中奖证明，而这个证明是大家都可以验证的，这正是我们刚刚说到的VRF。

2、Algorand共识算法缺陷

(1)现实环境的随机选择的空间并不大。

VRF是可以提供了公平且不容易收到伪造和攻击的委员会随机选择方式，但是任何随机数的生成必须依赖大的种子集合才可以有作用，在VRF中假设80%节点是诚实的，Committee需要2000个成员才够大，现实情况是不太可能有这么多成员的。

(2)完全没考虑网络延迟情况。

VRF Committee集合选举时依赖数量庞大的主机通讯的，主机之间相互沟通造成的延迟，必然大大拖慢整个系统的处理速度。

(3)没考虑节点的动态加入和退出情况。

Algorand的下一个区块的发布者是从k个区块之前的所有参与者（在k区块之前的某段链上发过交易的节点）里选。于是，恶意节点想影响下个区块的发布者，他得影响k个区块才行，当k很大的时候，这个影响也是微乎其微。于是，Algorand得到了一个无偏向的随机数产生器。不过，这个做法有一个问题——k区块之前的节点，有可能已经不在线了。而对于这一点，虽然Micali做出了解释，但是个人觉得并不符合实际情况。

(4)签名数据庞大，造成存储浪费并影响性能。

Algorand使用VRF来确定提案组与验证组，这个方式充分发挥了VRF的可验证性优势，且后验优势使得Algorand的共识体系更安全。但是，Algorand进入验证阶段，采用的是一种可扩展的拜占庭容错算法，即BA算法，参与节点通过VRF秘密抽签选出。这一设计使Algorand在验证前必须等待凭证（VRF prove）到来，才能知晓参与节点。而且，由于使用了可扩展的拜占庭容错算法，使得Algorand的验证组规模必须比较大(2000～4000人)，这将导致签名数据异常庞大。根据我们的估算，在平均每组3000个验证节点的规模下，每组的签名数据长达126KB，加上其它信息，通知信息约300K，每块的签名数据可达200064*12=1M（共12组，每组3000人，至少2/3达成共识。ed25519签名数据长度是64。），远超一般门限签名几十个字节，严重浪费存储和容量（因每块存储的交易量将被占用，不存储签名又会影响安全），不仅造成存储浪费，而且更影响性能。

(5)无法构建很好的激励机制

在POW中，提案者得到提案权需要预先付出算力成本，若其提案区块有问题（交易双花），则该提案区块在全网其他节点验证必将失败，从而不但没有铸块收益，还付出了算力成本。

Algorand协议并没有设计经济激励机制，Micali教授曾回应”Algorand协议只需要进行平凡的计算，因此不需要激励”。在没有经济激励机制下，高性能带宽和服务器必然不愿意参与（因为它本身要消耗费用），整个网络会遇到网络本身无法解决的困难。

(6)存在潜在的安全问题

网络用户必须连续访问其私钥，以确定其在每一轮中的VRF状态（即验证者、提议者，或者两者都不是）。

一般认为，对于那些将大量资产存储在区块链上的个人，为了防止攻击，他们应该把私钥以冷存储的方式进行保存。而持续的验证（需要经常签名）会需要高频率地动用私钥，从而增加被攻击的风险。这显然将导致网络中很多诚实的个体（出于安全的考虑）会避免参与验证过程，从而造成区块链缺乏活力的问题。

(7)买断问题

在区块链的婴儿期，系统的通证价值通常较低，其市值也是处在相对较低的水平。Token的发行往往要经过私募-->基石-->公募 等逐步分散的过程，因此很长一段时间里币是集中在少数人手里的，因此任何POS共识都面临着EOS类似的中心化的问题。

(8)没有惩罚问题

Algorand所存在的另一个问题是，没有办法识别“离线验证者”并惩罚它们。因此，在没有惩罚措施来防止无效的情况下，没有经济激励就是一个问题，很多人会选择不为共识做贡献，因此离开这个网络。假设网络中只有10%的诚信节点在不断地进行验证，而其余节点是离线的状态，与此同时，恶意的节点选择保持在线，那其就很容易超过在线委员会节点。这使得恶意节点更容易控制共识。

总的来说，Algorand的VRF和加密抽签后验性给出了一个解决“三角悖论”的很好设计思想，但其在验证环节的设计更偏单纯的学术化理想化，导致其对网络流量、有效通讯数据等实际工程落地思考不够，严重影响了公链运行性能、节点网络规模、账本存储容量和去中心化程度。
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