L'algorithme de consensus du protocole Ripple
Abstract
Bien que plusieurs algorithmes de consensus existent pour le Probleme des Generaux Byzantins, en particulier en ce qui concerne les systemes de paiement distribues, beaucoup souffrent d'une latence elevee induite par l'exigence que tous les noeuds du reseau communiquent de maniere synchrone. Dans ce travail, nous presentons un nouvel algorithme de consensus qui contourne cette exigence en utilisant des sous-reseaux collectivement fiables au sein du reseau plus large. Nous montrons que la "confiance" requise pour prevenir les attaques Sybil n'est en fait pas globale, mais plutot locale a chaque noeud du reseau.
L'algorithme de consensus du protocole Ripple (RPCA) est applique toutes les quelques secondes par tous les noeuds, afin de maintenir la correction et l'accord du reseau. Une fois le consensus atteint, le ledger actuel est considere comme "ferme" et devient le dernier ledger ferme. Cet algorithme est unique en ce qu'il atteint le consensus avec une faible latence tout en maintenant de fortes garanties contre les defaillances byzantines, ce qui le rend adapte aux systemes de reglement financier en temps reel.
Introduction
Un systeme de paiement distribue doit implementer un algorithme de consensus pour traiter correctement les paiements en temps opportun, meme en presence d'acteurs defaillants ou malveillants. Bitcoin atteint le consensus en utilisant la preuve de travail (proof-of-work), qui exige que tous les noeuds depensent des ressources de calcul pour resoudre des puzzles cryptographiques. Bien que cette approche fournisse de solides garanties de securite, elle souffre d'inconvenients importants, notamment une consommation energetique elevee, un faible debit de transactions et de longues latences de confirmation pouvant s'etendre a une heure ou plus pour les transactions de grande valeur.
L'algorithme de consensus du protocole Ripple propose une nouvelle approche du consensus distribue qui ne necessite pas de preuve de travail. Au lieu de cela, les noeuds du reseau s'accordent collectivement sur des ensembles de transactions par un processus de vote qui atteint le consensus en quelques secondes. Ce mecanisme de consensus est specifiquement concu pour les exigences d'un reseau de paiement mondial, ou une faible latence et un debit eleve sont essentiels pour un deploiement pratique.
L'innovation cle du RPCA est qu'il ne necessite pas que tous les noeuds du reseau s'accordent entre eux. Au lieu de cela, chaque noeud maintient une Liste de Noeuds Uniques (Unique Node List, UNL) d'autres noeuds en lesquels il a confiance pour ne pas s'entendre. Tant que les UNL choisies par les noeuds ont un chevauchement suffisant et que moins d'un pourcentage seuil de noeuds sont defaillants, le reseau atteindra le consensus. Cette approche fournit les garanties de securite necessaires a un systeme de paiement tout en atteignant une latence de consensus mesuree en secondes plutot qu'en minutes ou en heures.
Definition of Consensus
Dans les systemes distribues, le consensus designe le processus par lequel un reseau de noeuds parvient a un accord sur un etat partage, malgre la presence de participants defaillants ou malveillants. Un algorithme de consensus doit satisfaire trois proprietes fondamentales : la correction (deux noeuds corrects ne prennent pas de decisions differentes), l'accord (tous les noeuds corrects parviennent a la meme decision) et la terminaison (tous les noeuds corrects finissent par prendre une decision). Ces proprietes garantissent que le systeme distribue se comporte comme s'il s'agissait d'un noeud unique et fiable.
Le defi pour atteindre le consensus provient de la non-fiabilite inherente des systemes distribues. Les noeuds peuvent tomber en panne, les messages peuvent etre retardes ou perdus, et les noeuds byzantins peuvent se comporter de maniere arbitraire ou malveillante. Le Probleme des Generaux Byzantins, formalise par Lamport, Shostak et Pease, capture ce defi : comment un groupe de processus peut-il parvenir a un accord lorsqu'une fraction d'entre eux peut etre defaillante et que la communication n'est pas fiable ?
Les resultats classiques en informatique distribuee etablissent des limites fondamentales sur ce que les algorithmes de consensus peuvent realiser. Le resultat d'impossibilite FLP montre qu'aucun algorithme deterministe ne peut garantir le consensus dans un systeme asynchrone si meme un seul noeud peut echouer. Les algorithmes de consensus pratiques doivent donc faire des compromis entre la surete (ne jamais atteindre un consensus incorrect) et la vivacite (toujours progresser). La preuve de travail de Bitcoin privilegie la surete par rapport a la vivacite, tandis que le RPCA atteint un equilibre plus adapte aux systemes de paiement en completant les tours de consensus en temps borne tout en maintenant de fortes garanties de surete sous des hypotheses de pannes realistes.
Existing Consensus Algorithms
Plusieurs algorithmes de consensus ont ete proposes pour resoudre le Probleme des Generaux Byzantins dans les systemes distribues. L'algorithme Practical Byzantine Fault Tolerance (PBFT), introduit par Castro et Liskov, peut tolerer jusqu'a f fautes byzantines dans un systeme de 3f+1 noeuds. PBFT atteint le consensus par plusieurs tours d'echange de messages entre tous les noeuds, avec une complexite de communication de O(n^2), ou n est le nombre de noeuds. Bien que PBFT fournisse de solides garanties de surete et une latence relativement faible pour les petits reseaux, il ne s'adapte pas bien aux grands reseaux en raison de la surcharge de communication quadratique.
Paxos et ses variantes, developpes par Lamport, fournissent un consensus dans les systemes asynchrones mais supposent des defaillances par arret plutot que des fautes byzantines. Paxos atteint le consensus par une serie de tours au cours desquels les proposants suggerent des valeurs et les accepteurs votent. Bien que Paxos puisse tolerer des retards de messages arbitraires et des arrets de processus, il necessite une ingenierie soigneuse pour gerer les defaillances byzantines et peut souffrir de livelock dans certains scenarios.
L'algorithme de consensus proof-of-work de Bitcoin adopte une approche fondamentalement differente en rendant les attaques byzantines economiquement irrealisables. Les noeuds rivalisent pour resoudre des puzzles cryptographiques, le gagnant proposant le prochain bloc de transactions. Bien que cette approche s'adapte a des reseaux de taille arbitraire et gere les fautes byzantines, elle presente de serieux inconvenients : une consommation d'energie massive (estimee a plus de 150 millions de dollars par an pour le reseau Bitcoin), de longues latences de confirmation (souvent 40-60 minutes pour les transactions de grande valeur) et un debit limite (environ 7 transactions par seconde). Ces limitations rendent le proof-of-work inadapte a de nombreuses applications de systemes de paiement necessitant un reglement rapide et des volumes de transactions eleves.
Ripple Protocol Consensus Algorithm
L'consensus-algorithm/" class="glossary-link" data-slug="ripple-protocol-consensus-algorithm" title="algorithme de consensus du protocole Ripple">algorithme de consensus du protocole Ripple (RPCA) commence par chaque serveur prenant toutes les transactions valides qu'il a vues et qui n'ont pas encore ete appliquees comme transactions candidates. Les serveurs suivent ensuite un protocole multi-tours ou ils travaillent iterativement vers un accord sur un ensemble de transactions a appliquer au ledger actuel. A chaque tour, les serveurs font des propositions consistant en les transactions qu'ils estiment devoir etre incluses dans le prochain ledger.
Pendant chaque tour de consensus, les serveurs communiquent leurs propositions aux autres serveurs de leur Unique Node List (UNL). Les serveurs calculent ensuite quelles transactions apparaissent dans un pourcentage seuil des propositions. Initialement, ce seuil est fixe a 50 %, ce qui signifie qu'une transaction doit apparaitre dans les propositions d'au moins la moitie de l'UNL d'un serveur pour etre consideree pour le tour suivant. Au fur et a mesure que le consensus progresse a travers les tours successifs, ce seuil augmente progressivement (typiquement a 60 %, 70 %, et finalement 80 %).
Lorsqu'une transaction atteint le seuil de supermajority de 80 % de soutien dans l'UNL d'un serveur, elle est incluse dans la proposition de ce serveur pour le tour de consensus final. Toutes les transactions qui atteignent ce seuil a travers le reseau sont appliquees au ledger, qui est ensuite hache cryptographiquement et signe. Ce ledger nouvellement valide devient le dernier ledger ferme, et le processus recommence avec le prochain ensemble de transactions candidates.
Le processus de consensus se termine generalement en 5 secondes ou moins, la plupart des transactions ne necessitant qu'un seul tour de consensus pour atteindre le seuil de supermajority. Les transactions qui n'atteignent pas le consensus en un tour restent candidates pour les tours suivants. Cette conception garantit que le reseau progresse continuellement tout en maintenant de fortes garanties de surete, car aucune transaction ne peut etre appliquee au ledger sans le soutien d'une supermajority de validateurs de confiance.
Formal Analysis of Convergence
La correction du RPCA depend de maniere critique du chevauchement entre les UNL choisies par les differents noeuds du reseau. Soit UNL_i la liste de noeuds uniques du noeud i, et soit UNL_i ∩ UNL_j l'ensemble des noeuds qui apparaissent a la fois dans UNL_i et UNL_j. Pour que le reseau maintienne le consensus, nous exigeons que pour deux noeuds quelconques i et j, l'intersection de leurs UNL soit suffisamment grande par rapport a la taille maximale de l'une ou l'autre UNL.

Specifiquement, le protocole garantit la surete lorsque |UNL_i ∩ UNL_j| / max(|UNL_i|, |UNL_j|) 1/5 pour toutes les paires de noeuds i et j. Cette condition garantit que meme si des noeuds byzantins tentent de faire en sorte que differentes parties du reseau atteignent des decisions de consensus differentes, le chevauchement des noeuds de confiance empeche une bifurcation (fork). Si cette condition est remplie et que moins de 1/5 des noeuds dans une UNL sont byzantins, alors tous les noeuds corrects atteindront la meme decision de consensus.
La preuve formelle procede en montrant que si deux noeuds pouvaient atteindre des decisions de consensus differentes, il devrait exister une transaction T qui apparait dans le ledger final d'un noeud mais pas dans celui de l'autre. Pour que cela se produise, T devrait avoir obtenu 80 % de soutien dans l'UNL du premier noeud mais moins de 80 % de soutien dans l'UNL du second noeud. Cependant, etant donne l'exigence de chevauchement et la contrainte sur les noeuds byzantins, on peut montrer que ce scenario est impossible : si T atteint 80 % de soutien dans UNL_i, elle doit atteindre au moins 60 % de soutien dans toute UNL_j qui satisfait la condition de chevauchement, et avec suffisamment de tours de consensus, cela convergera vers 80 % ou sera rejete par les deux noeuds.
La propriete de vivacite -- que le consensus sera finalement atteint -- decoule de l'observation que le seuil d'inclusion augmente de maniere deterministe a travers les tours de consensus. Meme en presence de noeuds byzantins et de retards reseau, le protocole garantit que les transactions soutenues par une supermajority de noeuds honnetes seront finalement incluses, tandis que les transactions manquant d'un tel soutien seront exclues. Le temps borne pour le consensus (typiquement 5 secondes) fournit des garanties pratiques de vivacite adaptees aux applications de systemes de paiement.
Unique Node Lists
La Liste de Noeuds Uniques (Unique Node List, UNL) est un composant fondamental du RPCA qui le distingue des autres algorithmes de consensus. Chaque noeud du reseau Ripple maintient une UNL composee d'autres noeuds en lesquels il a confiance pour ne pas s'entendre afin de frauder le reseau. De maniere critique, cette confiance est locale plutot que globale : differents noeuds peuvent avoir differentes UNL, et il n'y a aucune exigence d'un ensemble de validateurs convenu globalement. Cette conception permet au reseau de se developper organiquement tout en maintenant la decentralisation.

L'UNL sert de mecanisme de prevention des attaques Sybil sans necessiter de preuve de travail. Dans un systeme de vote naif, un attaquant pourrait creer de nombreux noeuds pseudonymes pour obtenir une influence disproportionnee. En exigeant que chaque noeud choisisse explicitement les autres noeuds en lesquels il a confiance, le RPCA garantit que la creation d'identites supplementaires ne procure aucun avantage a moins que ces identites ne puissent convaincre les noeuds existants de les ajouter a leurs UNL. Cela deplace le probleme de la resistance Sybil de la depense de calcul vers les relations de reputation et de confiance.
Pour que le reseau fonctionne correctement, les UNL doivent etre choisies de maniere a avoir un chevauchement suffisant, comme decrit dans l'analyse formelle. En pratique, cela signifie que bien que chaque operateur de noeud ait une autonomie dans la selection de son UNL, il doit s'assurer que sa liste inclut des validateurs qui sont egalement approuves par d'autres parties du reseau. Ripple fournit une UNL par defaut composee de validateurs operes par des entites diverses, mais les operateurs de noeuds sont libres de modifier cette liste en fonction de leur propre evaluation de confiance.
Le mecanisme UNL fournit egalement une voie naturelle vers une decentralisation progressive. Dans les premieres etapes du reseau, un ensemble plus centralise de validateurs peut etre approprie pour assurer la stabilite et la fiabilite. A mesure que le reseau murit et que des operateurs plus divers demontrent leur fiabilite, les UNL peuvent evoluer pour inclure un ensemble plus large de validateurs, augmentant la resilience et la decentralisation du reseau sans compromettre ses proprietes de securite.
Simulation Code
Pour valider l'analyse theorique du RPCA et evaluer ses performances dans diverses conditions, des simulations approfondies ont ete menees a l'aide d'un logiciel de simulation sur mesure. Le cadre de simulation modelise un reseau de noeuds, chacun maintenant sa propre UNL et participant au protocole de consensus. Le code implemente l'algorithme RPCA complet, incluant la proposition de transactions, les tours de vote avec des seuils croissants et la validation du ledger.
Les parametres cles varies dans les simulations comprennent la taille du reseau (allant de 10 a 1 000 noeuds), le pourcentage de noeuds byzantins (de 0 % a 20 %), la taille de l'UNL (typiquement entre 5 et 50 noeuds) et les configurations de topologie reseau. Pour chaque configuration de parametres, plusieurs executions de simulation ont ete menees avec differentes graines aleatoires afin d'assurer la validite statistique des resultats. Les simulations ont suivi des metriques incluant la latence du consensus, la probabilite de bifurcation (fork) et le debit de transactions.
Les resultats de simulation confirment les predictions theoriques concernant la convergence et la surete. Dans toutes les configurations ou la condition de chevauchement de l'UNL etait satisfaite et ou les noeuds byzantins representaient moins de 20 % de chaque UNL, le reseau a atteint le consensus avec succes sans bifurcation. La latence du consensus est restee constamment faible (se terminant typiquement en 3-5 secondes simulees) independamment de la taille du reseau, demontrant la scalabilite de l'algorithme. Meme avec 15 % de noeuds byzantins tentant activement de perturber le consensus, le reseau a maintenu la correction tant que l'exigence de chevauchement de l'UNL etait respectee.
Des simulations supplementaires ont explore des cas limites et des scenarios de defaillance, incluant des partitions reseau, des changements soudains dans la composition de l'UNL et des attaques coordonnees par des noeuds byzantins. Ces simulations ont fourni des informations sur la robustesse du protocole et ont eclaire les meilleures pratiques recommandees pour la selection de l'UNL et l'exploitation du reseau. Le code de simulation complet a ete mis a disposition pour permettre la verification independante et la recherche approfondie.
Discussion
Compare au consensus proof-of-work de Bitcoin, le RPCA offre plusieurs avantages significatifs pour les applications de systemes de paiement. Plus remarquablement, la latence du consensus est reduite de 40-60 minutes (le temps typiquement recommande pour les transactions Bitcoin de grande valeur) a environ 5 secondes. Cette amelioration rend le RPCA adapte aux points de vente et autres applications ou un reglement quasi instantane est requis. De plus, le RPCA necessite des ressources de calcul minimales par rapport au proof-of-work, eliminant la consommation massive d'energie associee au minage de Bitcoin.
Cependant, ces avantages s'accompagnent d'hypotheses de confiance differentes. Alors que la securite de Bitcoin repose uniquement sur l'hypothese qu'aucun attaquant ne controle plus de 50 % de la puissance de calcul du reseau, le RPCA exige que les noeuds choisissent des UNL avec un chevauchement suffisant et que les noeuds byzantins ne depassent pas le seuil au sein de ces UNL. Cela transfere une certaine responsabilite aux operateurs de noeuds pour prendre des decisions de confiance prudentes. En pratique, ce compromis est acceptable pour de nombreux cas d'utilisation de systemes de paiement ou les institutions participantes ont des relations de confiance existantes.
La topologie du reseau et la strategie de selection de l'UNL ont un impact significatif sur les proprietes du systeme de consensus. Une topologie hautement centralisee ou tous les noeuds incluent les memes validateurs dans leurs UNL maximise la surete mais peut reduire la vivacite si ces validateurs deviennent indisponibles. Inversement, une topologie hautement decentralisee avec un chevauchement minimal de l'UNL peut ameliorer la vivacite mais risque des echecs de consensus si le chevauchement devient trop faible. Trouver l'equilibre optimal necessite une consideration attentive du scenario de deploiement specifique et de la tolerance au risque.
Les travaux futurs pourraient explorer des algorithmes de selection UNL adaptatifs qui maintiennent automatiquement les exigences de chevauchement tout en maximisant la decentralisation, des mecanismes permettant aux noeuds d'ajuster dynamiquement leurs UNL en fonction du comportement observe des validateurs, et des extensions de l'algorithme de consensus qui pourraient tolerer des pourcentages encore plus eleves de noeuds byzantins. Ces ameliorations pourraient renforcer davantage la robustesse et l'applicabilite du RPCA pour les systemes de paiement distribues a grande echelle.
Conclusion
L'consensus-algorithm/" class="glossary-link" data-slug="ripple-protocol-consensus-algorithm" title="algorithme de consensus du protocole Ripple">algorithme de consensus du protocole Ripple represente une avancee significative dans le consensus distribue pour les systemes de paiement. En utilisant des sous-reseaux collectivement fiables plutot que d'exiger un accord global entre tous les noeuds, le RPCA atteint le consensus en quelques secondes tout en maintenant de fortes garanties contre les defaillances byzantines. L'analyse formelle demontre que tant que les UNL sont choisies avec un chevauchement suffisant et que les noeuds byzantins restent en dessous du seuil, le reseau atteindra un consensus correct sans bifurcation.
Les implications pratiques de ce travail s'etendent au-dela du reseau de paiement Ripple. Le RPCA demontre que le compromis traditionnel entre latence du consensus et garanties de securite peut etre surmonte par une conception de protocole soignee et l'utilisation de relations de confiance locales. Cette approche peut s'averer applicable a d'autres systemes distribues ou une faible latence est critique et ou les participants ont des relations de confiance existantes, tels que les systemes de reglement interbancaires, le suivi de la chaine d'approvisionnement et d'autres applications d'infrastructure financiere.
Le deploiement du RPCA dans les systemes de production a valide les caracteristiques de performance et la robustesse de l'algorithme. Le reseau Ripple traite des milliers de transactions par seconde avec une latence de consensus constante de 3-5 secondes, demontrant que les proprietes theoriques se traduisent efficacement en fonctionnement reel. A mesure que le reseau continue d'evoluer et d'incorporer des validateurs supplementaires d'operateurs divers, il fournit un exemple pratique de la facon dont un systeme de consensus decentralise peut maintenir a la fois la securite et la performance a grande echelle.
References
Lamport, L., Shostak, R., et Pease, M. (1982). "The Byzantine Generals Problem." ACM Transactions on Programming Languages and Systems, 4(3):382-401. Cet article fondateur a formalise le probleme d'atteindre le consensus dans les systemes distribues avec des composants defaillants et a etabli les fondements theoriques des systemes tolerants aux fautes byzantines.
Castro, M., et Liskov, B. (1999). "Practical Byzantine Fault Tolerance." Proceedings of the Third Symposium on Operating Systems Design and Implementation (OSDI). Ce travail a introduit PBFT, demontrant que la tolerance aux fautes byzantines pouvait etre atteinte avec des performances pratiques, bien qu'avec une complexite de communication O(n^2) limitant la scalabilite.
Nakamoto, S. (2008). "Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System." Ce livre blanc a introduit le consensus par preuve de travail comme solution au probleme de la double depense dans la monnaie numerique, permettant un consensus decentralise sans parties de confiance au prix d'une latence elevee et d'une consommation energetique importante.
Lamport, L. (1998). "The Part-Time Parliament." ACM Transactions on Computer Systems, 16(2):133-169. Cet article a presente l'algorithme Paxos, qui atteint le consensus dans les systemes asynchrones sous des defaillances par arret, influencant les conceptions de protocoles de consensus ulterieures.
Fischer, M. J., Lynch, N. A., et Paterson, M. S. (1985). "Impossibility of Distributed Consensus with One Faulty Process." Journal of the ACM, 32(2):374-382. Le resultat d'impossibilite FLP a etabli des limites fondamentales sur ce que les algorithmes de consensus peuvent realiser dans les systemes asynchrones, faconnant l'espace de conception des protocoles de consensus pratiques.
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Foire aux questions
- Qu'est-ce que le livre blanc du XRP Ledger ?
- Le livre blanc du XRP Ledger décrit l'Algorithme de Consensus du Protocole Ripple (RPCA), un mécanisme de consensus tolérant aux pannes byzantines permettant des paiements transfrontaliers rapides et peu coûteux sans minage.
- Comment fonctionne le consensus XRP ?
- XRP utilise un modèle de consensus fédéré dans lequel des nœuds validateurs de confiance (la Liste de Nœuds Uniques) votent sur la validité des transactions. Le consensus est atteint en 3 à 5 secondes sans minage par preuve de travail.
- Qui a rédigé le livre blanc du XRP Ledger et quand ?
- Le livre blanc du consensus du XRP Ledger a été rédigé par David Schwartz, Noah Youngs et Arthur Britto. Il a été publié en 2014, bien que le XRP Ledger lui-même ait été lancé en 2012.
- Quelle est l'innovation technique centrale de XRP ?
- L'innovation centrale de XRP est l'Algorithme de Consensus du Protocole Ripple (RPCA), qui atteint le consensus par des tours de vote itératifs entre des validateurs de confiance plutôt que par le minage. Cela permet un règlement en 3 à 5 secondes avec une consommation d'énergie minimale.
- En quoi XRP diffère-t-il de Bitcoin ?
- XRP n'utilise pas le minage — il atteint le consensus via un modèle fédéré de validateurs de confiance, réglant les transactions en 3 à 5 secondes contre ~10 minutes pour Bitcoin. XRP a été pré-miné avec une offre fixe de 100 milliards de jetons.
- Quel est le modèle d'offre de XRP ?
- XRP dispose d'une offre fixe de 100 milliards de jetons, tous créés à la genèse. Ripple Labs en détient une part significative en séquestre, libérant jusqu'à 1 milliard de XRP par mois. De petits frais de transaction sont brûlés, rendant XRP légèrement déflationniste.
- Quels sont les principaux cas d'usage de XRP ?
- XRP est conçu principalement pour les paiements transfrontaliers et les envois de fonds. Les institutions financières utilisent RippleNet pour le règlement brut en temps réel, l'échange de devises et la gestion de liquidités sur les corridors internationaux.
- Quel problème XRP résout-il ?
- XRP résout l'inefficacité des transferts d'argent internationaux, qui prennent traditionnellement 3 à 5 jours ouvrables via la banque correspondante (SWIFT). Le XRP Ledger permet un règlement quasi instantané à une fraction du coût.
- Comment fonctionne le modèle de sécurité de XRP ?
- La sécurité de XRP repose sur la Liste de Nœuds Uniques (UNL) — un ensemble de validateurs de confiance que chaque opérateur de nœud configure. Tant que moins de 20 % des validateurs d'une UNL sont défaillants, le réseau maintient la sécurité et la vivacité.
- Quel est l'état actuel de l'écosystème XRP ?
- L'écosystème XRP comprend RippleNet pour les paiements institutionnels, un écosystème DeFi en expansion avec un AMM (Teneur de Marché Automatisé) ajouté nativement, le support NFT via XLS-20, des chaînes latérales, et une adoption institutionnelle croissante à la suite de la conclusion du contentieux de Ripple avec la SEC.