[論文レビュー] Improve Blockchain Performance using Graph Data Structure and Parallel Mining

Jia Kan, Shangzhe Chen+1 more|arXiv (Cornell University)|Aug 31, 2018

Blockchain Technology Applications and Security被引用数 4

ひとこと要約

本論文は、従来のチェーンデータ構造を有向無閉路グラフ（DAG）に置き換えることで並列マイニングを可能にし、取引スループットを向上させるブロックチェーンアーキテクチャ「GraphChain」を提案する。複数のマイナーが同時に取引を検証できるようにし、依存関係を管理するグラフ構造を採用することで、性能とスケーラビリティが向上し、シミュレーションではTPSの顕著な向上と確認時間の短縮が確認された。

ABSTRACT

Blockchain technology is ushering in another break-out year, the challenge of blockchain still remains to be solved. This paper analyzes the features of Bitcoin and Bitcoin-NG system based on blockchain, proposes an improved method of implementing blockchain systems by replacing the structure of the original chain with the graph data structure. It was named GraphChain. Each block represents a transaction and contains the balance status of the traders. Additionally, as everyone knows all the transactions in Bitcoin system will be baled by only one miner that will result in a lot of wasted effort, so another way to improve resource utilization is to change the original way to compete for miner to election and parallel mining. Researchers simulated blockchain with graph structure and parallel mining through python, and suggested the conceptual new graph model which can improve both capacity and performance.

研究の動機と目的

• ビットコインやイーサリアムのような既存のブロックチェーンシステムに見られる、逐次マイニングと低い1秒あたり取引数（TPS）に起因するスケーラビリティとパフォーマンスのボトル neck を解消すること。
• 1人の勝者に限る競争により大多数のマイニング作業が無駄になるProof of Work（PoW）の非効率性を克服すること。
• 複数のマイナーが同時に動作することでネットワークの安定性と可用性を向上させ、ネットワーク混雑のリスクを低減すること。
• マイクロトランザクション、ビッグデータ保存、次世代バンキングシステムなどの高性能アプリケーションをサポートする新しいブロックチェーンフレームワークを設計すること。

提案手法

• 各ブロックが1件の取引を表し、関係する当事者の残高状態を保持するグラフデータ構造（GraphChain）を用いて、従来の線形ブロックチェーン構造を置き換える。
• 1人のリーダーが順次マイニングを行うのではなく、複数のマイナーが同時に取引を検証・追加できる並列マイニングメカニズムを実装し、単一リーダーによる逐次的ボトル neck を排除する。
• マイニング活動を調整するリーダー選出プロトコルを採用し、複数のリーダーが並列で動作しながらも一貫性を保ち、フォークを回避できるようにする。
• トランザクションデータをノード間で分散するストレージパーティショニング戦略を設計し、スケーラビリティの向上とフルノードのストレージ負荷の低減を図る。
• Pythonを用いてGraphChainシステムのシミュレーションを行い、マイナー数や取引負荷の変動に応じたパフォーマンスを評価する。
• PoWコンセンサスとグラフ構造を統合することで、セキュリティと分散性を維持しつつ、スループットを向上させる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 線形ブロックチェーン構造をグラフベースのデータ構造に置き換えることで、取引スループットの顕著な向上と確認遅延の低減が達成できるか？
• RQ2 複数のマイナーが同時に取引を検証できる並列マイニングは、従来の逐次マイニングと比較して、ブロックチェーンのパフォーマンスにどの程度向上効果をもたらすか？
• RQ3 複数のマイナーが並列で動作する場合、GraphChainアーキテクチャは一貫性をどのように維持し、フォークを防止するか？
• RQ4 マイナー数を増やすことで、GraphChainモデルにおいてTPSとシステム可用性にどの程度のパフォーマンス向上が達成できるか？
• RQ5 アーキテクチャの変更を踏まえて、マイクロトランザクション、分散型データストレージ、金融システムなどの高スループット用途をGraphChainがサポートできるか？

主な発見

• GraphChainモデルは並列マイニングを可能にすることで、取引スループット（TPS）を顕著に向上させ、マイナー数の増加に伴い性能が向上するが、線形的ではない。
• 複数のマイナーが同時に取引を処理できるため、1つのブロックがマイニングされるのを待つ必要がなくなるため、取引の確認時間が短縮される。
• 参加するマイナーが増えることで、すべてのノードが同時にダウンする確率が低下するため、ネットワークの安定性と可用性が向上することが示された。
• グラフベースのデータ構造により、効率的なデータパーティショニングとシャーディングに類似した取引処理が可能となり、大規模データのブロックチェーン上での保存に適している。
• シミュレーションでは、マイナー数の増加に伴いシステム容量が向上し、高負荷下でも性能向上が観察された。
• マイクロトランザクションや分散型データシステムのような実用的ユースケースを、PoSやDPoSに依存せずに、高速かつ低コストの取引処理によりサポートできる。