Raft ist ein grundlegendes Konsensprotokoll für verteilte Systeme, das entwickelt wurde, um die Replikation von Zustandsmaschinen und die Datenkonsistenz zwischen Maschinenclustern zu gewährleisten. Allerdings stößt das traditionelle Raft auf erhebliche Leistungsengpässe, insbesondere bei großflächigen Bereitstellungen, mit geringer Wahleffizienz und hoher Konsensverzögerung. Um diesen Herausforderungen zu begegnen, wird eine verbesserte Konsensvariante namens MH-Raft vorgeschlagen, die auf hohe Effizienz und geringe Latenz abzielt. Ein hierarchisches Framework zur Knotenverwaltung und -wahl wird vorgeschlagen, um die Netzwerkkoordination zu optimieren. Konkret wird eine Führungswahlmethode basierend auf dem zerlegten Multi-Objective-Evolutionsalgorithmus (MOEA/D) entwickelt; diese Methode bewertet mehrdimensionale Knotenattribute, um die Wahllatenz zu minimieren. Zur weiteren Verbesserung der vorgeschlagenen hierarchischen Architektur wurde eine strenge Definition der optimalen Dichte von Vermittlerknoten entworfen und in einen hybriden Clustering-Algorithmus integriert, der das Netzwerk adaptiv teilen und die Zuordnung zwischen Vermittlerknoten und Folgeknoten optimieren kann. Quantitative umfassende Experimente zeigen, dass MH-Raft im Vergleich zur traditionellen Raft-Implementierung die Gesamtwahllatenz deutlich reduziert, die Konsenslatenz um 14,87 % bis 34,45 % senkt und die durchschnittliche Durchsatzrate um 30,43 % erhöht.

Konsensalgorithmus;Blockchain;Multi-Objective-Evolutionsalgorithmus;Verteilte Systeme