Raft는 분산 시스템을 위한 기본 합의 프로토콜로, 머신 클러스터 간 상태 머신 복제와 데이터 일관성을 보장하는 것을 목적으로 합니다. 그러나 전통적인 Raft는 특히 대규모 배포 시 성능 병목 현상에 직면하며, 선거 효율이 낮고 합의 지연이 높습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 높은 효율성과 낮은 지연을 달성하는 MH-Raft라는 향상된 합의 변형이 제안되었습니다. 네트워크 조정을 최적화하기 위한 계층적 노드 관리 및 선거 프레임워크가 제안되었습니다. 구체적으로, 분할 기반 다목적 진화 알고리즘(MOEA/D)을 기반으로 하는 리더 선거 방법이 수립되었으며, 이 방법은 다차원 노드 속성을 평가하여 선거 지연을 최소화합니다. 제안된 계층 구조를 더욱 완성하기 위해 최적 중개 노드 선택을 위한 엄격한 밀도 정의가 설계되어 이를 네트워크를 적응적으로 분할하고 중개 노드와 팔로워 노드 간 매핑을 최적화할 수 있는 혼합 클러스터링 알고리즘에 통합했습니다. 종합적인 실험의 정량적 평가 결과, MH-Raft는 기존 Raft 구현과 비교하여 전체 선거 지연을 크게 줄이며, 합의 지연을 14.87%~34.45% 감소시키고 평균 처리량을 30.43% 향상시켰습니다.

합의 알고리즘;블록체인;다목적 진화 알고리즘;분산 시스템