DAG-BFT

把数据传播和排序拆开：验证者并发广播交易批次，用证书（或无证书的引用）织成 DAG，共识只在 DAG 上选一刀切齐的提交切面。数据面解决可用性，排序面解决最终性。模型仍是 BFT 的 \(n \ge 3f+1\)。

Narwhal（数据面）

每个验证者跑若干 worker：

1. Worker 收集交易，打成 batch，广播。
2. 其它验证者存储后回签名。
3. \(2f+1\) 个签名形成 certificate，证明该 batch 可用（至少 \(f+1\) 个诚实节点持有）。
4. Primary 把证书广播。新证书引用上一轮若干证书，形成 round 索引的 DAG。

诚实验证者每 round 至少一个证书（自己的或超时后的空块）。DAG 边是可用性证明，不是执行顺序。通信与存储随 worker 数水平扩展，共识消息只搬运证书哈希。

排序面

提交规则（Bullshark 形状）：在偶数 round 的锚点证书获得足够子引用后，其因果历史一次性 commit。已提交证书不再回滚。应用按确定性拓扑序（作者、round、哈希）把 DAG 线性化成交易流。

形状示例：round 索引的证书互相引用，箭头表示对证书的引用关系：

flowchart LR
  A1[A1] --> B2[B2] --> A3[A3]
  B1[B1] --> A2[A2] --> C3[C3]
  C1[C1] --> C2[C2] --> B3[B3]
  C1 --> B2
  A2 --> B3
  B1 --> C2
  C2 --> A3

若 \(A3\) 是偶数 round 锚点且获得足够子引用，则 commit 其因果前驱 \(A1,B1,C1\) 及 \(A2,B2\) 等可到达集——排序面只看引用闭合，不看交易内容。

Sui：Mysticeti

Sui 先用 Narwhal-Bullshark，后换 Mysticeti：无证书 DAG，块直接引用 \(2f+1\) 个前驱。少一轮签名聚合，提交延迟降到 2–3 次广播。隐式 commit 规则在 DAG 图案上识别，不跑独立的 HotStuff 视图。对象级因果允许无冲突交易并行提交，这是执行模型，不是共识阈值的放宽。

Aptos：Quorum Store

Aptos 排序仍是 AptosBFT（HotStuff 两链 + 超时证书）。Narwhal 思想用在 Quorum Store：交易批次先散到验证者并收集签名，提案只带批次证明，领导者不再塞满交易体。共识带宽与 mempool 解耦。

对照

与 Avalanche Snow 的差别：DAG-BFT 仍收集 \(2f+1\) 可用性或引用，提交是确定的；Snow 用 \(k\)-抽样，提交是高概率的。