Raft est un protocole de consensus fondamental pour les systèmes distribués, conçu pour assurer la réplication des machines à états et la cohérence des données entre les clusters de machines. Cependant, Raft traditionnel souffre de goulots d'étranglement importants en matière de performance, notamment dans les déploiements à grande échelle, avec une efficacité d'élection médiocre et une latence de consensus élevée. Pour relever ces défis, une variante améliorée du consensus appelée MH-Raft est proposée, visant à atteindre une haute efficacité et une faible latence. Un cadre de gestion et d'élection de nœuds hiérarchique est proposé pour optimiser la coordination du réseau. Plus précisément, une méthode d'élection de leader basée sur un algorithme évolutionnaire à objectifs multiples décomposés (MOEA/D) est formulée ; cette méthode évalue les propriétés multidimensionnelles des nœuds afin de minimiser la latence d'élection. Pour améliorer davantage l'architecture hiérarchique proposée, une définition stricte de la compacité optimale des nœuds intermédiaires est conçue et intégrée dans un algorithme de clustering hybride capable de partitionner adaptativement le réseau et d'optimiser le mappage entre les nœuds intermédiaires et les nœuds suiveurs. L'évaluation quantitative complète des expériences montre que, comparé à l'implémentation traditionnelle de Raft, MH-Raft réduit significativement la latence totale des élections, diminue la latence de consensus de 14,87 % à 34,45 % et améliore le débit moyen de 30,43 %.

algorithme de consensus;blockchain;algorithme évolutionnaire multi-objectifs;systèmes distribués