릴레이 정책을 이해하고 비트 코인 네트워크에 미치는 영향

마지막 Mempool 기사에서, 나는 다양한 종류의 릴레이 정책 필터, 존재하는 이유 및 궁극적으로 각 필터 클래스가 다른 클래스의 트랜잭션 확인을 방지하는 데 얼마나 효과적인지 결정하는 인센티브를 살펴 보았습니다.

In the last Mempool article, I went over the different kinds of relay policy filters, why they exist, and the incentives that ultimately decide how effective each class of filter is at preventing the confirmation of different classes of transactions. In this piece I’ll be looking at the dynamics of the relay network when some nodes on the network are running different relay policies compared to other nodes.

마지막 Mempool 기사에서, 나는 다양한 종류의 릴레이 정책 필터, 존재하는 이유 및 궁극적으로 각 필터 클래스가 다른 클래스의 트랜잭션 확인을 방지하는 데 얼마나 효과적인지 결정하는 인센티브를 살펴 보았습니다. 이 작품에서는 네트워크의 일부 노드가 다른 노드와 비교하여 다른 릴레이 정책을 실행할 때 릴레이 네트워크의 역학을 살펴볼 것입니다.

All else being equal, when nodes on the network are running homogenous relay policies in their mempools, all transactions should propagate across the entire network given that they pay the minimum feerate necessary not to be evicted from a node’s mempool during times of large transaction backlogs. This changes when different nodes on the network are running heterogenous policies.

네트워크의 노드가 Mempool에서 균질 한 릴레이 정책을 실행할 때, 모든 트랜잭션은 큰 트랜잭션 백 로그의 시간 동안 노드의 멤버를 퇴거시키지 않기 위해 최소한의 퇴행을 지불해야한다는 점을 감안할 때 모든 트랜잭션이 전체 네트워크에서 전파되어야합니다. 네트워크의 다른 노드가 이종 정책을 실행할 때 변경됩니다.

The Bitcoin relay network operates on a best effort basis, using what is called a flood-fill architecture. This means that when a transaction is received by one node, it is forwarded to every other node it is connected to except the one that it received the transaction from. This is a highly inefficient network architecture, but in the context of a decentralized system it provides a high degree of guarantee that the transaction will eventually reach its intended destination, the miners.

비트 코인 릴레이 네트워크는 홍수 마개 아키텍처를 사용하여 최선의 노력으로 작동합니다. 즉, 트랜잭션이 하나의 노드로 수신되면 트랜잭션을받은 트랜잭션을 제외한 다른 모든 노드로 전달됩니다. 이는 비효율적 인 네트워크 아키텍처이지만 분산 시스템의 맥락에서 거래가 결국 의도 된 목적지 인 광부에 도달 할 것이라는 높은 수준의 보증을 제공합니다.

Introducing filters in a node’s relay policy to restrict the relaying of otherwise valid transactions in theory introduces friction to the propagation of that transaction, and degrades the reliability of the network’s ability to perform this function. In practice, things aren’t that simple.

노드의 릴레이 정책에 필터를 도입하여 이론에서 달리 유효한 트랜잭션의 릴레이를 제한하는 것은 해당 트랜잭션의 전파에 대한 마찰을 도입하고 네트워크 의이 기능을 수행 할 수있는 능력의 신뢰성을 저하시킵니다. 실제로는 상황이 그렇게 간단하지 않습니다.

How Much Friction Prevents Propagation

마찰의 양은 전파를 방지합니다

마찰의 양은 전파를 방지합니다

Let’s look at a simplified example of different network node compositions. In the following graphics blue nodes represent ones that will propagate some arbitrary class of transactions known to be consensus valid, and red nodes represent ones that will not propagate those transactions. The collective set of miners is denoted in the center as a simple representation of where transacting users ultimately want their transactions to wind up so as to eventually be confirmed in the blockchain.

다른 네트워크 노드 구성의 단순화 된 예를 살펴 보겠습니다. 다음 그래픽에서 파란색 노드는 컨센서스 유효한 것으로 알려진 임의의 임의의 클래스를 전파하는 것들을 나타내며, 빨간색 노드는 해당 트랜잭션을 전파하지 않는 것들을 나타냅니다. 집단 광부 세트는 중앙에 트랜잭션 사용자가 궁극적으로 블록 체인에서 확인되도록 거래가 시작되기를 원하는 곳의 간단한 표현으로 표시됩니다.

This is a model of the network in which the nodes refusing to propagate these transactions are a clear minority. As you can clearly see, any node on the network that accepts them has a clear path to relay them to the miners. The two nodes attempting to restrict the transactions propagation have no effect on its eventual receipt by miners’ nodes.

이것은 이러한 거래를 전파하는 것을 거부하는 노드가 분명한 소수라는 네트워크의 모델입니다. 분명하게 볼 수 있듯이 네트워크를 받아들이는 노드는 광부에게 전달할 수있는 명확한 경로가 있습니다. 트랜잭션 전파를 제한하려는 두 노드는 광부 노드에 의한 최종 영수증에 영향을 미치지 않습니다.

In this diagram, you can see that almost half of the example network is instituting filtering policies for this class of transactions. Despite this, only part of the network that propagates these transactions is cut off from a path to miners. The rest of the nodes not filtering have a clear path to the collective set of miners. This has introduced some degree of friction for a subset of users, but the others can still freely engage in propagating these transactions.

이 다이어그램에서 예제 네트워크의 거의 절반 이이 트랜잭션 클래스에 대한 필터링 정책을 설립하고 있음을 알 수 있습니다. 그럼에도 불구하고, 이러한 거래를 전파하는 네트워크의 일부만이 광부로가는 경로에서 차단됩니다. 필터링되지 않은 나머지 노드는 집단 광부 세트에 대한 명확한 경로를 가지고 있습니다. 이로 인해 사용자의 하위 집합에 대해 어느 정도의 마찰이 도입되었지만 다른 사람들은 여전히 ​​이러한 거래를 자유롭게 전파하는 데 참여할 수 있습니다.

Even for the users that are affected by filtering nodes, a single connection to the rest of the network nodes that are not cut off from miners (or a direct connection to a miner) is necessary in order for that friction to be removed. If the real relay network were to have a similar composition to this example, all it would take is a single new connection to alleviate the problem.

필터링 노드의 영향을받는 사용자의 경우 마찰을 제거하려면 광부에서 끊어지지 않은 나머지 네트워크 노드에 대한 단일 연결이 필요합니다. 실제 릴레이 네트워크 가이 예와 비슷한 구성을 가지고 있다면, 문제를 완화하기위한 단일 새로운 연결 만 있으면됩니다.

In this scenario, only a tiny minority of the network is actually propagating these transactions. The rest of the network is engaging in filtering policies to prevent their propagation. Even in this case however, those nodes that are not filtering have a clear path to propagate them to miners.

이 시나리오에서는 소수의 네트워크만이 실제로 이러한 거래를 전파하고 있습니다. 나머지 네트워크는 전파를 방지하기 위해 필터링 정책에 참여하고 있습니다. 그러나이 경우에도 필터링되지 않은 노드는 광부에게 전파하는 명확한 경로가 있습니다.

Only this tiny minority of non-filtering nodes is necessary in order to ensure their eventual propagation to miners. Preferential peering logic, i.e. functionality to ensure that your node prefers peers who implement the same software version or relay policies. These types of solutions can guarantee that peers who will propagate something another node won’t find each other and maintain connections amongst themselves across the network.

광부로의 최종 전파를 보장하기 위해서는이 소수의 비 필터 노드만이 필요합니다. 우선 피어링 논리, 즉 노드가 동일한 소프트웨어 버전 또는 릴레이 정책을 구현하는 동료를 선호하는 기능을 보장합니다. 이러한 유형의 솔루션은 다른 노드를 전파 할 동료들이 서로를 찾지 못하고 네트워크 전체에서 연결을 유지하도록 보장 할 수 있습니다.

The Tolerant Minority

관용적 인 소수

관용적 인 소수

As you can see looking at these different examples, even in the face of an overwhelming majority of the public network engaging in filtering of a specific class of transactions, all that is necessary for them to successfully propagate across the network to miners is a small minority of the network to propagate and relay them.

이러한 다른 예를 살펴 보는 것처럼, 특정한 클래스의 트랜잭션 필터링에 관여하는 압도적 인 대다수의 공공 네트워크에 직면하더라도 네트워크를 가로 질러 광부로 성공적으로 전파하는 데 필요한 모든 것은 네트워크의 소수가 전파하고 상담하는 데 필요한 모든 것입니다.

These nodes will essentially, through whatever technical mechanism, create a “sub-network” within the larger public relay network in order to guarantee that there are viable paths from users engaging in these types of transactions to the miners who are willing to include them in their blocks.

이러한 노드는 본질적으로 기술 메커니즘을 통해 대규모 공개 릴레이 네트워크 내에 "하위 네트워크"를 생성하여 이러한 유형의 트랜잭션에 참여하는 사용자로부터 블록에 기꺼이 포함하려는 광부에 대한 실질적인 경로가 있음을 보장합니다.

There is essentially nothing that can be done to counter this dynamic except to engage in a sybil attack against all of these nodes, and sybil attacks only need a single honest connection in order to be completely defeated. As well, an honest node creating a very large number of connections with other nodes on the network can raise the cost of such a sybil attack exorbitantly. The more connections it creates, the more sybil nodes must be spun up in order to consume all of its connection slots.

이러한 모든 노드에 대한 Sybil 공격에 관여하는 것을 제외하고는이 역학을 막기 위해 수행 할 수있는 일이 본질적으로 없으며 Sybil 공격은 완전히 패배하기 위해서는 단일 정직한 연결 만 있으면됩니다. 또한 네트워크의 다른 노드와 매우 많은 연결을 생성하는 정직한 노드는 이러한 Sybil 공격의 비용을 엄청나게 높일 수 있습니다. 연결이 많이 생성 될수록 모든 연결 슬롯을 사용하려면 더 많은 Sybil 노드를 돌려야합니다.

What If There Is No Minority?

소수가 없다면 어떻게해야합니까?

소수가 없다면 어떻게해야합니까?

So what if there is no Tolerant Minority? What will happen to this class of transactions in that case?

그렇다면 소수의 관용이 없다면 어떻게해야합니까? 이 경우이 클래스의 거래는 어떻게됩니까?

If users still want to make them and pay fees to

사용자가 여전히 그들을 만들고 수수료를 지불하고자하는 경우