利用状态归约处理跨分片交易的多轮验证方案

在区块链系统中, 分片是主要的链上扩容方案, 其中的状态分片可以在不降低安全性的前提下解决公链可扩展性问题. 但是, 分片技术的引入, 又带来了处理跨分片交易验证的难题, 当系统内大多数交易为跨分片交易时, 跨分片交易的处理能力决定了整个系统的性能. 因此, 在设计分片系统的过程中, 跨分片交易验证和处理策略至关重要. 针对上述问题, 提出了利用状态归约处理跨分片交易的多轮验证方案SRMR (state reduction and multi-round). 首先对跨分片交易的概率进行分析, 然后提出利用状态归约处理跨分片交易方案, 并在此模型下分析各层处理跨分片交易的概率, 分析出仅用状态归约模型会使上层分片处理交易负载过大. 为均衡上层交易负载的问题, 又提出激励机制并将状态归约与多轮验证相结合, 最后得出合理轮数取值并提出了一种合理平衡归约与多轮验证的策略. 此方案综合利用节点的能力, 力保跨分片交易的顺利完成, 降低跨分片交易回滚率.     

提升分片规模和有效性的多轮PBFT验证方案

分片技术是解决区块链扩容难题的可行方案,但存在分片规模与分片内验证有效性的矛盾：采用PBFT共识算法,即使总体拜占庭节点数占比不超过三分之一,单个分片内拜占庭节点占比也存在一定概率会超过三分之一,无法验证共识。针对该问题,提出多轮PBFT共识的改进方案,在提高分片规模的同时,保证分片内PBFT共识的验证有效性。总结了已知项目的解决方案并分析优缺点,详细分析了分片的有效共识验证,提出并论述了多轮验证方案,给出了拜占庭比例节点较高情况下多轮轮数的合理取值。基于实验得到的数据与现有方案进行对比,验证了多轮方案在提升整体TPS方面的有效性,为分片方案的进一步研究提供有益的参考。     

状态分片中交易过载处理的节点竞选方案

分片技术是目前最有效的实现高性能而不降低去中心化程度的区块链扩容方案,仅实现交易分片并不能解决实质问题,只有状态分片才能从根本上解决区块链资源瓶颈问题。针对区块链状态分片随机分配交易产生的交易过载问题,提出状态分片约束下交易过载处理的多轮节点竞选均衡化验证方案。将分片内的交易验证分为多轮,在每轮验证完成后根据节点通信能力和节点共识表现进行综合积分,并确认分片的交易过载情况,进而在下一轮验证中增强分片的处理能力。考虑到状态分片约束下节点在分片之间不能随意调度,利用节点竞选策略将分片内的节点在不同轮次之间均衡使用,在提升分片规模和有效性的基础上,充分发挥高性能节点的优势,使得过载交易在后续轮次得到及时的验证。实验表明,方案可以有效处理分片内交易过载,提高分片内的交易验证率,提升系统的每秒交易数（transaction per second,TPS）,为分片的进一步研究提供有益的参考。     

基于键值状态分片的HyperLedger Fabric性能优化

HyperLedger Fabric是受关注度较高的开源联盟区块链.针对现有区块链分片方法不适用于Fabric三阶段交易模型的问题和分片粒度过粗导致存在热点访问的问题,提出一种基于Fabric实现的细粒度键值状态分片方法.首先,详细设计了Fabric在键值状态分片下的跨片交易处理,引入跨分片排序节点和两阶段提交处理流程,高效保证跨片交易的一致性和原子性.然后,针对细粒度分片可能导致交易跨片概率上升进而影响性能的问题,提出启发式的交易提案路由表,旨在减少预执行阶段交易的跨片读数据请求,降低计算资源和网络资源的消耗.最后,在Fabric仿真系统上实现改进的分片方案并进行性能测试.实验结果表明,该方法在提升Fabric性能的基础上,有效解决了热点访问问题和高跨片交易占比下的性能下降问题.     

基于跳跃Hash和异步共识组的区块链动态分片模型

区块链系统的实现方案普遍存在性能和容量上的缺陷,使其无法取得更广泛的普及和应用。分片被视为最有可能解决区块链瓶颈的技术,然而目前主流的实现方案普遍存在牺牲去中心化或者安全性来提升性能的问题。基于现有分片技术的研究,文中提出了基于跳跃Hash和动态权重的分片构建算法,该算法满足高效性、公平性、自适应性等特点,网络分片效率对比以太坊提升了8%,分片数量动态增减时节点迁移的工作量对比以太坊降低了25%;同时引入了异步共识组机制,提升了分片的交易安全性,能够有效处理跨分片交易。理论分析和实验证明,基于跳跃Hash和异步共识组的区块链动态分片模型的最大交易性能可达5000笔每秒。     

基于S-BAC跨分片共识协议的改进方案

针对跨分片共识协议S-BAC通过分片之间互相通信来处理跨分片交易,造成通信开销大和高时延的问题,提出了一种改进的跨分片共识协议S-BAC+。首先,通过分片管理员来处理跨分片交易,有效地减少了通信开销和时延;其次,引入基于信誉的投票机制,为节点设置信誉值和信誉等级,通过投票选取最终票数高的节点组成分片管理员,提高了分片管理员的可靠性。实验表明,该协议比S-BAC更有效,减少了通信开销,降低了时延,提高了交易吞吐量。     

区块链分片技术综述

区块链作为分布式账本的关键技术之一,其去中心化、可匿名、不可篡改的特性受到学术界和工业界的青睐,被广泛应用于金融、数字货币、公共服务等领域。分片技术作为区块链扩容的主流方式之一,能够在不降低区块链去中心化程度的同时实现高性能的链上扩容,从而解决区块链可拓展性不足以及吞吐量较低的问题。介绍近年来出现的分片技术以及相关协议,总结分片技术的关键理论与方法,从分片配置、重配置、片内共识协议、跨片共识协议、状态存储等方面对分片技术方案进行对比,归纳不同分片方案在网络分片、交易分片、状态分片等设计中存在的优势和不足。同时,阐述一些经典分片技术在性能和实现方式上的特点,对许可区块链和无许可区块链、片内共识协议、跨片共识协议、准入性方案、状态分片方式等进行分析和概述。在此基础上,从分片内、分片间以及系统层级的角度总结分片技术当前所面临的困境和挑战,并对该领域的发展前景及未来研究方向加以展望。     

基于Raft算法改进的实用拜占庭容错共识算法

针对应用于联盟链的实用拜占庭容错（PBFT）共识算法可扩展性不足、通信开销大等问题,提出了一种基于Raft算法改进的实用拜占庭容错共识算法K-RPBFT。首先,将区块链分片,使用K-medoids聚类算法将所有节点划分为多个节点簇,每个节点簇构成一个分片,从而将全局共识改进为分层次的多中心共识;然后,每个分片的聚类中心节点之间使用PBFT算法进行共识,而在分片内部使用基于监督节点改进的Raft算法进行共识。K-RPBFT算法的片内监督机制赋予了Raft算法一定的拜占庭容错能力,并提升了算法的安全性。实验分析表明,相较于PBFT算法,K-RPBFT算法在具备拜占庭容错能力的同时能够大幅降低共识的通信开销与共识时延,提升共识效率与吞吐量,并且具有良好的可扩展性与动态性,使联盟链能够应用于更广泛的场景中。     

星型区块链架构的TKM分片算法

区块链系统的通量严重不足,而解决此问题最有效的一类方案是并行化处理,并行化方案主要为星型架构,当前星型架构对系统中节点的分片方式多为账户随机分片,这种分片方式的系统通量仍然不足。针对此问题,提出了一种基于星型结构的TKM分片算法,该算法将原始K-means聚类算法进行改进,并运用在节点分片上。TKM分片算法将聚类算法与区块链的网络分片技术相结合,使节点根据地理位置进行分片,极大提高邻近节点发生的交易为片内交易的概率,从而提高系统通量,同时在原始算法的基础上引入了时间戳,减少了恶意节点的攻击。仿真实验表明该算法与传统的随机分片算法相比,最大系统通量提高了20%。根据上述通量模型,通过实验得出基于TKM算法的星型区块链系统的最优分片数量。     

基于分区型区块链医疗电子病历共享方案

针对基于传统区块链进行医疗数据共享时可扩展性受限制的问题,提出一种基于分片技术的区块链扩容共享方案.首先,基于跳跃一致性哈希算法进行周期性网络分片,通过随机划分全网节点大幅度降低单分片内女巫攻击的风险;其次,分片内使用可扩展的去中心化信任基础设施区块链(SBFT)共识协议以降低实用拜占庭容错(PBFT)共识协议的高通信...     

一种基于双链模型的分区共识协议

针对目前分区模型中区块链的存储容量不能随着分区的增加而同步扩展以及分区算法存在的安全性问题,提出一种基于双链模型的分区共识协议(dual blockchain-based sharding consensus protocol,DB-SCP)。首先通过基于哈希链和交易链的双链分区存储模型来设计验证信息共享机制和交易差异化存储机制,实现了区块链的存储容量随分区的增多而同步增加;其次,采用基于节点投票份额的分区方法将节点权益拆分到不同的分区,有效防止了分区中权益过多节点的出现;最后采用VRF函数改进分区内共识算法,保证了验证者选取的随机性,且使用密钥演变技术保证了交易的前向安全性。安全性分析表明,基于投票份额的分区方式既稳定又安全,实验结果表明该协议有着良好的性能优势,存储容量较传统区块链模型提升了30%~70%。     

Building blocks of sharding blockchain systems: Concepts,approaches, and open problems

Sharding is the prevalent approach to breaking the trilemma of simultaneously achieving decentralization, security, and scalability in traditional blockchain systems, which are implemented as replicated state machines relying on atomic broadcast for consensus on an immutable chain of valid transactions. Sharding is to be understood broadly as techniques for dynamically partitioning nodes in a blockchain system into subsets (shards) that perform storage, communication, and computation tasks without fine-grained synchronization with each other. Despite much recent research on sharding blockchains, much remains to be explored in the design space of these systems. Towards that aim, we conduct a systematic analysis of existing sharding blockchain systems and derive a conceptual decomposition of their architecture into functional components and the underlying assumptions about system models and attackers they are built on. The functional components identified are node selection, epoch randomness, node assignment, intra-shard consensus, cross-shard transaction processing, shard reconfiguration, and motivation mechanism. We describe interfaces, functionality, and properties of each component and show how they compose into a sharding blockchain system. For each component, we systematically review existing approaches, identify potential and open problems, and propose future research directions. We focus on potential security attacks and performance problems, including system throughput and latency concerns such as confirmation delays. We believe our modular architectural decomposition and in-depth analysis of each component, based on a comprehensive literature study, provides a systematic basis for conceptualizing state-of-the-art sharding blockchain systems, proving or improving security and performance properties of components, and developing new sharding blockchain system designs.     

BETASCO: 面向智能合约分片的联盟区块链系统

基于区块链的去中心化应用已在加密数字货币、云存储、物联网等多个领域提供健壮、可信且持久的服务, 然而区块链的吞吐能力难以满足去中心化应用日益增长的性能需求. 分片是当前主流的区块链性能优化技术, 但现有的区块链分片主要面向用户和用户之间的转账交易, 并不完全适用于以智能合约调用交易为主的去中心化应用. 针对此问题, 设计并实现面向智能合约分片的联盟区块链系统BETASCO. BETASCO为每个智能合约提供一个分片作为独立执行环境, 通过基于分布式散列表的合约定位服务将交易路由至目标智能合约所在的分片, 并通过智能合约间的异步调用机制满足跨智能合约的通信和协作需求. BETASCO通过节点虚拟化允许一个节点加入多个分片, 支持同一组节点上多个智能合约的并行执行. 实验结果表明, BETASCO整体吞吐能力可随智能合约数量的增加而线性增长, 且执行单个智能合约的吞吐能力与HyperLedger Fabric相当.