分散システム：コンセンサスアルゴリズム実装の複雑さへの対応

現代技術の広大で相互接続された世界において、分散システムは、私たちが毎日使用するほぼすべての重要なサービスのバックボーンを形成しています。グローバルな金融ネットワークやクラウドインフラストラクチャから、リアルタイムの通信プラットフォームやエンタープライズアプリケーションまで、これらのシステムは、複数の独立したコンピューティングノード間で動作するように設計されています。比類のないスケーラビリティ、回復力、可用性を提供する一方で、この分散は、あるノードが必然的に失敗した場合でも、参加しているすべてのノード間で一貫性があり、合意された状態を維持するという重大な課題をもたらします。これがコンセンサスアルゴリズムの領域です。

コンセンサスアルゴリズムは、分散環境におけるデータ整合性と運用継続性のサイレントガーディアンです。これにより、ネットワークの遅延、ノードのクラッシュ、さらには悪意のある動作があっても、マシンのグループが単一の値、操作の順序、または状態遷移に合意できるようになります。これらがなければ、私たちのデジタル世界に期待する信頼性は崩壊します。この包括的なガイドは、コンセンサスアルゴリズムの複雑な世界を掘り下げ、その基本的な原則を探求し、主要な実装を調べ、実際の分散システムへの導入に関する実践的な洞察を提供します。

分散コンセンサスの根本的な課題

堅牢な分散システムの構築は、本質的に複雑です。中心的な難しさは、メッセージが遅延、損失、または並べ替えられる可能性があり、ノードが個別に失敗する可能性がある、ネットワークの非同期な性質にあります。特定のトランザクションがコミットされたかどうかについて、複数のサーバーが合意する必要があるシナリオを考えてみましょう。一部のサーバーが成功を報告し、他のサーバーが失敗を報告した場合、システムのステータスがあいまいになり、データの一貫性が失われ、潜在的な運用上の混乱につながります。

CAP定理とその関連性

分散システムの基本的な概念は、CAP定理であり、分散データストアは、次の3つのプロパティのうち2つを同時に保証できると述べています。

• 一貫性：すべての読み取りは、最新の書き込みまたはエラーを受け取ります。
• 可用性：すべてのリクエストは、最新の書き込みであるという保証なしに、応答を受け取ります。
• パーティション耐性：システムは、ノード間のメッセージをドロップする任意のネットワーク障害（パーティション）が発生しても動作し続けます。

実際には、ネットワークパーティションは、十分に大規模な分散システムでは避けられません。したがって、設計者は常にパーティション耐性（P）を選択する必要があります。これにより、一貫性（C）と可用性（A）のどちらかを選択できます。コンセンサスアルゴリズムは、主に、パーティション（P）が発生した場合でも一貫性（C）を維持するように設計されており、多くの場合、ネットワーク分割中の可用性（A）を犠牲にします。このトレードオフは、財務台帳や構成管理サービスなど、データの整合性が最優先されるシステムを設計する際に重要です。

分散システムのフォールトモデル

システムが遭遇する可能性のある障害の種類を理解することは、効果的なコンセンサスメカニズムを設計する上で重要です。

• クラッシュフォールト（停止）：ノードは単に動作を停止します。クラッシュして再起動するかもしれませんが、誤ったメッセージや誤解を招くメッセージを送信することはありません。これは最も一般的で、処理が最も簡単なフォールトです。
• クラッシュリカバリフォールト：クラッシュフォールトと同様ですが、ノードはクラッシュから回復してシステムに再参加することができ、正しく処理されない場合、古くなった状態になる可能性があります。
• 省略フォールト：ノードがメッセージの送受信に失敗したり、メッセージをドロップしたりします。これは、ネットワークの問題またはソフトウェアバグが原因である可能性があります。
• ビザンチンフォールト：最も深刻で複雑です。ノードは、悪意のあるメッセージや誤解を招くメッセージを送信したり、他の障害のあるノードと共謀したり、積極的にシステムを妨害しようとするなど、任意に動作する可能性があります。これらのフォールトは、ブロックチェーンや軍事用途など、非常に機密性の高い環境で通常検討されます。

FLP不可能定理

衝撃的な理論的結果であるFLP不可能定理（Fischer、Lynch、Paterson、1985）は、非同期分散システムでは、1つのプロセスでもクラッシュした場合、コンセンサスを保証することは不可能であると述べています。この定理は、コンセンサスを達成することの固有の難しさを強調し、実用的なアルゴリズムがネットワークの同期性（たとえば、バウンドされた時間内でのメッセージ配信）について仮定をしたり、ランダム化とタイムアウトに依存して、すべてのシナリオで決定論的ではなく確率的に進展させる理由を強調しています。これは、システムが非常に高い確率でコンセンサスを達成するように設計できる一方で、完全に非同期で障害が発生しやすい環境では、理論的には絶対的な確実性が達成不可能であることを意味します。

コンセンサスアルゴリズムのコアコンセプト

これらの課題にもかかわらず、実用的なコンセンサスアルゴリズムは不可欠です。それらは一般的に一連のコアプロパティに準拠しています。

• 合意：すべての非障害プロセスは、最終的に同じ値に同意します。
• 有効性：値vが合意された場合、vは、何らかのプロセスによって提案されている必要があります。
• 終了：すべての非障害プロセスは、最終的に値について決定します。
• 整合性：各非障害プロセスは、最大で1つの値を決定します。

これらの基本的なプロパティに加えて、いくつかのメカニズムが一般的に使用されています。

• リーダー選出：多くのコンセンサスアルゴリズムは、値を提案し、合意プロセスを調整する役割を担う「リーダー」を指定します。リーダーが失敗した場合は、新しいリーダーを選出する必要があります。これにより調整が簡単になりますが、堅牢に処理されない場合、潜在的な単一障害点（合意のためではなく、提案のため）が発生します。
• クォーラム：すべてのノードが合意する必要があるのではなく、コンセンサスは、「クォーラム」（過半数または特定のサブセット）のノードが提案を承認した場合に達します。これにより、一部のノードがダウンまたは低速であっても、システムは進展することができます。クォーラムサイズは、交差する2つのクォーラムが常に少なくとも1つの共通ノードを共有し、矛盾する決定を防ぐように慎重に選択されています。
• ログレプリケーション：コンセンサスアルゴリズムは多くの場合、複数のマシン間で一連のコマンド（ログ）を複製することによって動作します。コンセンサスによって合意された各コマンドは、ログに追加されます。次に、このログは「ステートマシン」への決定論的な入力として機能し、すべてのレプリカが同じ順序でコマンドを処理し、同じ状態に到達するようにします。

一般的なコンセンサスアルゴリズムとその実装

コンセンサスの理論的な状況は広大ですが、実用的な分散システムでは、いくつかのアルゴリズムが支配的なソリューションとして登場しています。それぞれが、複雑さ、パフォーマンス、フォールトトレランス特性のさまざまなバランスを提供しています。

Paxos：分散コンセンサスのゴッドファーザー

1990年にLeslie Lamportによって最初に公開された（ただし、ずっと後になってから広く理解されるようになった）Paxosは、おそらく最も影響力があり、広く研究されているコンセンサスアルゴリズムです。クラッシュしやすいプロセスを備えた非同期ネットワークでコンセンサスを達成できることが知られており、プロセスの過半数が動作していれば可能です。しかし、その正式な説明は理解するのが非常に難しく、「Paxosは理解すれば簡単である」ということわざにつながっています。

Paxosの仕組み（簡略化）

Paxosは、3種類の参加者を定義しています。

• 提案者：合意する値を提案します。
• アクセプター：提案された値に投票します。これらは、これまでに見られた最高の提案番号と、受け入れた値を格納します。
• 学習者：どの値が選択されたかを見つけます。

アルゴリズムは、2つの主要なフェーズで進められます。

1. フェーズ1（準備）：
   • 1a（準備）：提案者は、新しいグローバルに一意な提案番号nを含む「準備」メッセージを、アクセプターの過半数に送信します。
   • 1b（約束）：アクセプターは、準備メッセージ（n）を受信すると、「無視」というメッセージで応答し、今後n未満の番号を持つ提案を無視します。以前の提案に対して既に値を受け入れている場合は、最高の番号の受け入れられた値（v_accepted）と提案番号（n_accepted）を応答に含めます。
2. フェーズ2（承認）：
   • 2a（承認）：提案者がアクセプターの過半数から約束を受け取った場合、提案の値vを選択します。アクセプターが以前に受け入れられた値v_acceptedを報告した場合、提案者は最高のn_acceptedに関連付けられた値を選択する必要があります。それ以外の場合は、独自の値が提案できます。次に、提案番号nと選択した値vを含む「承認」メッセージを、同じアクセプターの過半数に送信します。
   • 2b（承認済み）：アクセプターは、承認メッセージ（n、v）を受信すると、n未満の番号を持つ提案を無視することを約束していない場合、値vを承認します。次に、学習者に承認された値を通知します。

Paxosのメリットとデメリット

• メリット：フォールトトレラント性が高い（2f+1ノードの中でfクラッシュ障害を許容できます）。ネットワークパーティション中であっても、安全性を保証します（誤って決定することはありません）。固定リーダーなしで進展できます（ただし、リーダー選出によって簡単になります）。
• デメリット：理解して正しく実装することが非常に複雑です。特定の最適化（たとえば、Multi-Paxosのように区別されたリーダーを使用する）なしでは、活性度の問題（たとえば、リーダー選出の繰り返し、スタベーションにつながる）に悩まされる可能性があります。

実際の実装とバリアント

その複雑さから、純粋なPaxosが直接実装されることはめったにありません。代わりに、システムは多くの場合、Multi-Paxosなどのバリアントを使用します。これにより、安定したリーダーが多くの値を順番に提案することにより、リーダー選出のオーバーヘッドが複数のコンセンサスのラウンドにわたって償却されます。Paxos（またはその派生物）の影響を受けている、または直接使用しているシステムの例としては、GoogleのChubbyロックサービス、Apache ZooKeeper（PaxosのようなアルゴリズムであるZABを使用）、およびさまざまな分散データベースシステムなどがあります。

Raft：わかりやすさのためのコンセンサス

Raftは、Diego OngaroとJohn Ousterhoutによって、'わかりやすく'することを明確な目的としてスタンフォード大学で開発されました。Paxosがコンセンサスの理論的最小限に焦点を当てている一方で、Raftは、より構造化された直感的なアプローチを優先し、実装と推論を大幅に容易にしています。

Raftの仕組み

Raftは、ノードの明確な役割とシンプルな状態遷移を定義することによって動作します。

• リーダー：すべてのクライアントリクエストを処理し、ログエントリを提案し、フォロワーに複製する主要ノード。一度に1人のリーダーしかいません。
• フォロワー：リーダーからのリクエストに単純に応答し、候補者に投票するパッシブノード。
• 候補者：リーダーが失敗したと判断して新しいリーダー選出を開始し、フォロワーが遷移する状態。

Raftは、2つの主要なメカニズムを通じてコンセンサスを達成します。

1. リーダー選出：フォロワーが特定のタイムアウト期間、リーダーから情報を受け取らない場合、候補者になります。現在の用語（論理クロック）をインクリメントし、自分自身に投票します。次に、「RequestVote」RPCを他のノードに送信します。過半数から投票を受け取った場合、新しいリーダーになります。別のノードがリーダーになった場合、または分割投票が発生した場合、新しい選挙期間が始まります。
2. ログレプリケーション：リーダーが選出されると、クライアントコマンドを受け取り、ローカルログに追加します。次に、「AppendEntries」RPCをすべてのフォロワーに送信して、これらのエントリを複製します。ログエントリは、リーダーがそれをフォロワーの過半数に複製するとコミットされます。コミットされたエントリのみがステートマシンに適用されます。

Raftのメリットとデメリット

• メリット：Paxosよりもはるかに理解しやすく、実装が容易です。強力なリーダーモデルにより、クライアントとの相互作用とログ管理が簡素化されます。クラッシュ障害下での安全性と活性度を保証します。
• デメリット：強力なリーダーは、書き込み負荷の高いワークロードのボトルネックになる可能性があります（ただし、これは多くの場合、多くのユースケースで許容されます）。進展には安定したリーダーが必要であり、頻繁なネットワークパーティションやリーダーの障害の影響を受ける可能性があります。

Raftの実用的な実装

わかりやすさのためのRaftの設計は、その広範な採用につながっています。主な例としては、次のようなものがあります。

• etcd：Kubernetesがクラスタ調整と状態管理に使用する分散キーバリューストア。
• Consul：サービスディスカバリーと構成のための高可用性と一貫性のあるデータストアにRaftを使用するサービスメッシュソリューション。
• cockroachDB：基盤となるストレージとレプリケーションにRaftベースのアプローチを使用する分散SQLデータベース。
• HashiCorp Nomad：エージェントの調整にRaftを使用するワークロードオーケストレータ。

ZAB（ZooKeeper Atomic Broadcast）

ZABは、広く使用されている分散調整サービスであるApache ZooKeeperの中核となるコンセンサスアルゴリズムです。Paxosと比較されることが多いですが、ZABは、状態変更の順序付けられ、信頼できるブロードキャストを提供し、リーダー選出を管理するというZooKeeperの要件に合わせて特別に調整されています。

ZABの仕組み

ZABは、すべてのZooKeeperレプリカの状態を同期させることを目的としています。これは、一連のフェーズを通じて実現されます。

1. リーダー選出：ZooKeeperは、アトミックブロードキャストプロトコルのバリエーション（リーダー選出を含む）を使用して、常に単一のリーダーがアクティブであることを確認します。現在のリーダーが失敗した場合、ノードが新しいリーダーに投票する選挙プロセスが開始されます。通常は、最も最新のログを持つノードです。
2. 発見：リーダーが選出されると、フォロワーから最新の状態を決定するための発見フェーズが開始されます。フォロワーは、最高のログIDをリーダーに送信します。
3. 同期：次に、リーダーは状態をフォロワーと同期し、不足しているトランザクションを送信して最新の状態にします。
4. ブロードキャスト：同期後、システムはブロードキャストフェーズに入ります。リーダーは新しいトランザクション（クライアント書き込み）を提案し、これらの提案はフォロワーにブロードキャストされます。フォロワーの過半数が提案を承認すると、リーダーはそれをコミットし、コミットメッセージをブロードキャストします。フォロワーは、コミットされたトランザクションをローカル状態に適用します。

ZABの主な特性

• すべての更新がすべてのレプリカで同じ順序で処理されるように、合計順序ブロードキャストに焦点を当てています。
• 高いスループットを維持するために、リーダーの安定性を重視しています。
• リーダー選出と状態同期をコアコンポーネントとして統合しています。

ZABの実用的な使用

Apache ZooKeeperは、Apache Kafka、Hadoop、HBase、Solrなど、他の多くの分散システムの基盤となるサービスを提供し、分散構成、リーダー選出、命名などのサービスを提供しています。その信頼性は、堅牢なZABプロトコルから直接派生しています。

ビザンチンフォールトトレランス（BFT）アルゴリズム

Paxos、Raft、ZABは主にクラッシュフォールトを処理しますが、一部の環境では、ビザンチンフォールトに対する回復力が必要であり、ノードは悪意のある動作をしたり、任意に動作したりする可能性があります。これは、パブリックブロックチェーンや非常に機密性の高い政府/軍事システムなど、信頼できない環境で特に関連しています。

実用的なビザンチンフォールトトレランス（PBFT）

1999年にCastroとLiskovによって提案されたPBFTは、最もよく知られており、実用的なBFTアルゴリズムの1つです。これにより、分散システムは、ノードの最大3分の1がビザンチン（悪意のあるまたは障害のある）場合でも、コンセンサスに達することができます。

PBFTの仕組み（簡略化）

PBFTは、一連のビューで動作し、それぞれに指定されたプライマリ（リーダー）があります。プライマリが失敗した場合、または障害があると疑われる場合は、新しいプライマリを選出するためにビュー変更プロトコルが開始されます。

クライアント要求の通常の操作には、いくつかのフェーズが含まれます。

1. クライアント要求：クライアントは、プライマリノードに要求を送信します。
2. 事前準備：プライマリは、要求にシーケンス番号を割り当て、すべてのバックアップ（フォロワー）ノードに「事前準備」メッセージをマルチキャストします。これにより、要求の初期順序が確立されます。
3. 準備：事前準備メッセージを受信すると、バックアップは、その信頼性を検証し、すべての他のレプリカ（プライマリを含む）に「準備」メッセージをマルチキャストします。このフェーズにより、すべての非障害レプリカがリクエストの順序に同意することが保証されます。
4. コミット：レプリカが特定の要求に対して2f+1の準備メッセージ（自分自身のものを含む）を受信すると（fは障害のあるノードの最大数）、他のすべてのレプリカに「コミット」メッセージをマルチキャストします。このフェーズにより、要求がコミットされることが保証されます。
5. 返信：2f+1のコミットメッセージを受信した後、レプリカはクライアントリクエストを実行し、「返信」をクライアントに返します。クライアントは、操作が成功したと見なす前に、f+1の同一の返信を待ちます。

PBFTのメリットとデメリット

• メリット：ビザンチンフォールトを許容し、悪意のある参加者がいる場合でも、強力な安全性保証を確保します。決定論的コンセンサス（確率的な最終性はありません）。
• デメリット：大きな通信オーバーヘッド（コンセンサスのラウンドごとにO（n ^ 2）メッセージが必要、nはレプリカの数）、スケーラビリティを制限します。高遅延。複雑な実装。

PBFTの実用的な実装

オーバーヘッドが原因で、メインストリームインフラストラクチャではあまり一般的ではありませんが、PBFTとその派生物は、信頼が前提とならない環境で非常に重要です。

• Hyperledger Fabric：PBFT（またはモジュール型コンセンサスサービス）の形式を使用してトランザクションの順序付けと最終性を実現する、許可されたブロックチェーンプラットフォーム。
• さまざまなブロックチェーンプロジェクト：多くのエンタープライズブロックチェーンおよび許可された分散元帳テクノロジー（DLT）は、BFTアルゴリズムまたはそのバリエーションを使用して、既知の、ただし潜在的に信頼できない参加者間のコンセンサスを達成します。

コンセンサスの実装：実用的な考慮事項

コンセンサスアルゴリズムの選択と実装は、重要な取り組みです。成功したデプロイメントには、いくつかの実用的な要因を慎重に検討する必要があります。

適切なアルゴリズムの選択

コンセンサスアルゴリズムの選択は、システムの具体的な要件に大きく依存します。

• フォールトトレランス要件：クラッシュフォールトのみを許容する必要がありますか、それともビザンチンフォールトを考慮する必要がありますか？ほとんどのエンタープライズアプリケーションでは、RaftやPaxosのようなクラッシュフォールトトレラントアルゴリズムで十分であり、より高いパフォーマンスを発揮します。非常に敵対的または信頼のない環境（たとえば、パブリックブロックチェーン）では、BFTアルゴリズムが必要になります。
• パフォーマンス対一貫性のトレードオフ：一貫性が高いほど、多くの場合、レイテンシが高くなり、スループットが低くなります。結果整合性と強力な一貫性の許容度をアプリケーションで理解します。Raftは、多くのアプリケーションに適したバランスを提供します。
• 実装と保守の容易さ：Raftのシンプルさにより、新しい実装の一般的な選択肢となっています。Paxosは強力ですが、正しく実現することは非常に難しいことで有名です。エンジニアリングチームのスキルセットと長期的な保守性を考慮します。
• スケーラビリティのニーズ：クラスタにはいくつのノードがありますか？地理的にどの程度分散されますか？O（n ^ 2）の通信複雑さ（PBFTなど）を持つアルゴリズムは、数百または数千のノードにスケーリングしませんが、リーダーベースのアルゴリズムは、より大きなクラスタをより効果的に管理できます。

ネットワークの信頼性とタイムアウト

コンセンサスアルゴリズムは、ネットワークの状態に非常に敏感です。実装は、次を堅牢に処理する必要があります。

• ネットワークレイテンシ：遅延は、特に複数の通信ラウンドを必要とするアルゴリズムの場合、コンセンサスラウンドを遅くする可能性があります。
• パケット損失：メッセージがドロップされる可能性があります。アルゴリズムは、信頼性の高いメッセージ配信を保証するために、再試行と確認応答を使用する必要があります。
• ネットワークパーティション：システムは、パーティションを検出し、そこから回復できる必要があり、分割中に一貫性を犠牲にして可用性を犠牲にする可能性があります。
• 適応型タイムアウト：固定タイムアウトは問題となる可能性があります。動的で適応的なタイムアウト（たとえば、リーダー選出用）は、さまざまなネットワーク負荷と状態下でシステムがより適切に機能するのに役立ちます。

ステートマシンレプリケーション（SMR）

コンセンサスアルゴリズムは、多くの場合、ステートマシンレプリケーション（SMR）を実装するために使用されます。SMRでは、サービスのすべてのレプリカが同じ初期状態で開始し、同じ順序で同じクライアントコマンドのシーケンスを処理します。コマンドが決定論的である場合、すべてのレプリカは同じ一連の状態を遷移し、一貫性が確保されます。コンセンサスアルゴリズムの役割は、ステートマシンに適用されるコマンドの合計順序について合意することです。このアプローチは、レプリケーションされたデータベース、分散ロック、構成サービスなど、フォールトトレラントサービスの構築に不可欠です。

モニタリングとオブザーバビリティ

コンセンサスアルゴリズムを備えた分散システムの運用には、広範なモニタリングが必要です。追跡する主なメトリックには、次のようなものがあります。

• リーダーのステータス：現在のリーダーはどのノードですか？リーダーになってからどのくらいですか？
• ログレプリケーションの進捗状況：フォロワーはリーダーのログに遅れをとっていますか？レプリケーションの遅延はどのくらいですか？
• コンセンサスラウンドのレイテンシ：新しいエントリをコミットするのにどのくらいかかりますか？
• ネットワークレイテンシとパケット損失：すべてのノード間、特にリーダーとフォロワーの間。
• ノードの正常性：すべての参加者のCPU、メモリ、ディスクI / O。

これらのメトリックに基づく効果的なアラートは、問題を迅速に診断して解決し、コンセンサスの失敗によるサービス停止を防ぐために不可欠です。

セキュリティへの影響

コンセンサスアルゴリズムは合意を保証しますが、本質的にセキュリティを提供するものではありません。実装では、次を考慮する必要があります。

• 認証：承認されたノードのみがコンセンサスプロセスに参加できるようにします。
• 承認：各ノードが実行することを許可されているアクション（たとえば、値の提案、投票）を定義します。
• 暗号化：盗聴や改ざんを防ぐために、ノード間の通信を保護します。
• 整合性：特にBFTシステムでは、デジタル署名またはメッセージ認証コードを使用して、メッセージが転送中に変更されていないことを確認します。

高度なトピックと将来のトレンド

分散コンセンサスの分野は、継続的に進化しており、進行中の研究と新しい課題が生まれています。

動的メンバーシップ

多くのコンセンサスアルゴリズムは、参加ノードの静的なセットを想定しています。ただし、実際のシステムでは、多くの場合、スケーリングアップまたはダウンしたり、障害のあるハードウェアを交換したりするために、動的メンバーシップの変更（ノードの追加または削除）が必要になります。一貫性を維持しながらクラスタメンバーシップを安全に変更することは複雑な問題であり、Raftなどのアルゴリズムには、これに対応するための明確に定義されたマルチフェーズプロトコルがあります。

地理的に分散されたデプロイメント（WANレイテンシ）

地理的に分散したデータセンターにコンセンサスアルゴリズムをデプロイすると、広域ネットワーク（WAN）レイテンシが大幅に発生し、パフォーマンスに深刻な影響を与える可能性があります。WAN用に最適化されたPaxosまたはRaftバリアント（たとえば、高速読み取りのためにローカルリージョン内でより小さなクォーラムを使用する、またはリーダーを慎重に配置するなど）などの戦略が検討されています。マルチリージョンデプロイメントでは、多くの場合、グローバルな一貫性とローカルパフォーマンスの間にトレードオフが発生します。

ブロックチェーンコンセンサスメカニズム

ブロックチェーンテクノロジーの台頭は、コンセンサスへの新たな関心と革新を刺激しました。パブリックブロックチェーンは、次のようなユニークな課題に直面しています。中央機関なしで、大規模で動的で、潜在的に敵対的な未知の参加者のセットの間でコンセンサスを達成することです。これにより、新しいコンセンサスメカニズムが開発されました。

• プルーフオブワーク（PoW）：（たとえば、ビットコイン、'The Merge'前のイーサリアム）台帳を保護するために計算パズル解決に依存し、悪意のあるアクターが履歴を書き換えるのに費用がかかるようにします。
• プルーフオブステーク（PoS）：（たとえば、'The Merge'後のイーサリアム、Solana、Cardano）バリデーターは、彼らが担保として「ステーキング」する暗号通貨の量に基づいて選択され、正直な行動を促します。
• 委任型プルーフオブステーク（DPoS）：（たとえば、EOS、TRON）ステークホルダーは、トランザクションを検証するために限られた数の代表者を投票で選びます。
• 有向非巡回グラフ（DAG）：（たとえば、IOTA、Fantom）別のデータ構造により、トランザクションを並行して処理できるため、従来のブロックベースのコンセンサスなしで、より高いスループットを提供できます。

これらのアルゴリズムは、通常、従来の分散システムコンセンサスと比較して、異なるプロパティ（たとえば、検閲耐性、分散化、最終性）を優先します。これは、通常、信頼できるノードの境界セット内での強力な一貫性と高い可用性に焦点を当てています。

最適化とバリアント

進行中の研究は、既存のアルゴリズムを改善し続け、新しいものを提案しています。例としては、次のようなものがあります。

• 高速Paxos：通常の条件下で1回の通信ラウンドで値を選択できるようにすることで、レイテンシを短縮するように設計されたバリアント。
• 平等主義Paxos：一部のシナリオでは、調整なしで複数のリーダーまたは提案者が同時に動作できるようにすることで、スループットを向上させることを目的としています。
• ジェネライズドPaxos：Paxosを拡張して、値のシーケンスと任意のステートマシン操作に関する合意を可能にします。

結論

コンセンサスアルゴリズムは、信頼性の高い分散システムが構築される基盤です。概念的には難しいですが、その習得は、現代のシステムアーキテクチャの複雑さへの冒険を試みるすべての専門家にとって不可欠です。Paxosの厳格な安全性保証から、Raftのユーザーフレンドリーな設計、PBFTの堅牢なフォールトトレランスまで、各アルゴリズムは、不確実性に直面したときの一貫性を確保するための独自のトレードオフを提供します。

これらのアルゴリズムを実装することは、単なる学術的な練習ではありません。ネットワークとハードウェアの障害の予測不可能な性質に耐えることができるシステム、世界中のユーザーのデータ整合性と継続的な運用を保証するシステムを設計することです。クラウドコンピューティング、ブロックチェーン、グローバル規模のサービスに対する需要の高まりによって促進されている分散システムは進化を続けているため、コンセンサスアルゴリズムの原則と実用的なアプリケーションは、堅牢で回復力のあるシステム設計の最前線であり続けます。これらの基本的なビルディングブロックを理解することで、エンジニアは相互接続された世界に役立つ、次世代の高可用性と一貫性のあるデジタルインフラストラクチャを作成できるようになります。