Los caminos de menor resistencia: Presentamos WFR-Gossip tldr: WFR-Gossip aplica principios de transporte óptimos a la capa de chismes de Ethereum. Preserva la resiliencia de Gossipsub, al tiempo que reduce el ancho de banda en un 50% y reduce la latencia del percentil 90 en un 40% en las simulaciones.

Gossipsub de Ethereum es robusto pero ineficiente. Los nodos a menudo reciben el mismo mensaje muchas veces. Bueno para la resiliencia, costoso en ancho de banda/latencia. WFR-Gossip adopta un enfoque diferente: inspirado en la teoría del transporte óptimo, reenvía mensajes a lo largo de caminos más rápidos. 👇

El chisme clásico trata la propagación como un proceso aleatorio. WFR-Gossip lo reformula como transporte masivo: un mensaje es como un montón de arena, y la latencia es el costo de moverlo. Esto se conecta naturalmente con la teoría del transporte óptimo.

En una red de chismes: • masa en movimiento = reenvío de un mensaje • crear masa = duplicar un mensaje • destruir masa = soltar un duplicado La métrica de Wasserstein-Fisher-Rao (WFR) captura esto, lo que nos permite modelar el flujo de mensajes con intuición física.

Cada nodo utiliza una regla sencilla: • Reenviar a algunos pares de baja latencia (D₍robusto₎ ≈ 3) • Para otros, reenvíe solo si RTT_out < RTT_in Esta heurística "cuesta abajo" no requiere coordinación global. Solo Tiempos de Ida y Vuelta (RTTs) locales, ya en libp2p.

Con D_robust = 3, WFR-Gossip logra: • ~98% de cobertura de red • 50% menos de ancho de banda • Latencia del percentil 90 un 40% más baja La reserva IHAVE/IWANT maneja el 2% restante de los nodos perdidos.

WFR-Gossip no solo está reenviando al par más rápido. Combina redundancia con filtrado: propagación aleatoria robusta + poda selectiva de caminos lentos. Esto evita cuellos de botella y es menos propenso a la manipulación.

También es mínimamente invasivo: • Sin nuevas topologías • Compatible con la puntuación de pares • Funciona bien con CHOKE, IDONTWANT, etc. • Utiliza solo reglas y datos locales (RTT)

¿Qué sigue? • Implementación en simuladores libp2p • Pruebas en condiciones más realistas / adversarias Los primeros trabajos de @open_sourcery aquí:

Enlace a la publicación: Enlace al repositorio githup para el código de simulación: ¡Gracias a Leo Monsaingeon, @casparschwa, @_julianma, @weboftrees, @raulvk, @yannvon, @cskiraly y @open_sourcery por sus comentarios y reseñas!