- [[Janus]]の提案 - Prospective StateとStable Stateを分けて、前者はCRDTs的に、後者はDAG-basedのコンセンサスプロトコル（[[Narwhal and Tusk]]）でよしなにしましょうということっぽい? ![[Pasted image 20250521095735.png]] # 書誌情報 - **タイトル**: Making CRDTs Not So Eventual - **著者**: [[Yunhao Mao]], [[Gengrui Zhang]], et al... - **出版年**: 2024 - **ジャーナル・カンファレンス**: [[VLDB]] 2024 - **Abstract**: Conflict-free replicated data types (CRDTs) are highly available and performant data replication solutions for distributed applications. However, their eventual consistency guarantees are often insufficient for ensuring application correctness, especially in the presence of Byzantine failures. Naively applying traditional consensus and Byzantine fault tolerance (BFT) protocols to CRDT updates for stronger guarantees, while intuitive, negates the performance benefits of CRDTs. We introduce a novel programming model called _reliable CRDTs_ that expands CRDTs with additional guarantees: users can query strongly or eventually consistent values, enforce a total order among selected operations, and define data-type level invariants while remaining operational in the presence of Byzantine failures. Reliable CRDTs enable the use of CRDTs in scenarios where strong consistency is needed while maintaining their performance advantages. We present an implementation of reliable CRDTs named _Janus._ It enhances CRDTs with the aforementioned features by functioning as a middleware that facilitates CRDT communication and asynchronously runs a BFT consensus protocol. Our evaluation demonstrates that _Janus_ achieves 21× higher throughput than naively applying state-of-the-art BFT protocols such as HotStuff achieves, and it remains responsive even under heavy loads. # 1. Introduction - [[CRDT]]の課題 1. レプリカは、状態が収束したかどうか・値の鮮度を知ることができない 2. 不変量（invariants）が維持されているかなど、correctnessをチェックすることができない 3. [[Byzantine fault]]に耐えられない - 従来、こうした課題に対処するためには[[Linearizability|Linearizable]]なストレージを用いるなどしていたが、[[Consensus algorithm|Consensus]]のオーバーヘッドが大きかった - **本論文では、[[Reliable CRDT]]と呼ばれる[[On-demand Strong Consistency]], 更新の[[Selective Ordering]]、データタイプレベルでのinvariantsのサポート、[[Byzantine Fault Tolerant|BFT]]なプログラミングモデルを提案する** - [[On-demand Strong Consistency]]のもとで、ユーザーはすべての正しいレプリカで同一であることが保証された安定した値を取得するか、最終的に一貫性のある見込みのある値を取得するかのどちらか - [[Selective Ordering]]により、ユーザーは特定の更新を安全に指定し、すべての正しいレプリカでtotal orderを形成する - アプリケーションは、データ型レベルの不変量をデータ値の制約として宣言できる - これに反する更新を防ぐことで[[Byzantine Fault Tolerant|BFT]] - CRDTs間の通信ミドルウェアとして[[Janus]]を用いる - 非同期コンセンサスプロトコル。[[DAG]] basedで、更新のcausalityを追跡する