[论文解读] Shard Scheduler: object placement and migration in sharded account-based blockchains

Michał Król, Onur Ascigil+4 more|arXiv (Cornell University)|Jul 15, 2021

Blockchain Technology Applications and Security参考文献 32被引用 8

一句话总结

Shard Scheduler 是一种确定性、可验证的系统，用于优化基于账户的分片区块链中的对象放置与迁移。它将跨分片交易减少50%，在60个分片下将吞吐量提升3倍，并在降低用户延迟70%的同时，使Chainspace的吞吐量提升超过200%，其核心在于动态负载均衡与激励对齐的迁移决策。

ABSTRACT

We propose Shard Scheduler, a system for object placement and migration in account-based sharded blockchains. Our system calculates optimal placement and decides of object migrations across shards and supports complex multi-account transactions caused by smart contracts. Placement and migration decisions made by Shard Scheduler are fully deterministic, verifiable, and can be made part of the consensus protocol. Shard Scheduler reduces the number of costly cross-shard transactions, ensures balanced load distribution and maximizes the number of processed transactions for the blockchain as a whole. It leverages a novel incentive model motivating miners to maximize the global throughput of the entire blockchain rather than the throughput of a specific shard. Shard Scheduler reduces the number of costly cross-shard transactions by half in our simulations, ensuring equal load and increasing the throughput 3 fold when using 60 shards. We also implement and evaluate Shard Scheduler on Chainspace, more than doubling its throughput and reducing user-perceived latency by 70% when using 10 shards.

研究动机与目标

• 解决由于频繁的跨分片交易和负载不均导致的分片化、基于账户的区块链中的性能瓶颈。
• 实现跨分片的动态、确定性且可验证的对象迁移，以改善数据局部性并降低交易成本。
• 设计一种激励机制，使矿工行为与最大化全局区块链吞吐量而非分片特定性能保持一致。
• 无缝集成到现有分片区块链协议中，无需客户端更改或额外的共识轮次。
• 通过一种新颖的费用-激励模型，确保迁移决策轻量化、高效且具有经济合理性。

提出的方法

• 以基于哈希的确定性对象到分片映射作为基线，并根据交易访问模式扩展动态迁移决策。
• 采用一种新颖的激励模型，根据全局吞吐量提升而非分片特定吞吐量来奖励矿工。
• 引入一种轻量级、可验证的调度器，无需额外的共识消息或计算开销即可计算迁移计划。
• 利用历史交易访问模式预测并主动将频繁交互的账户重新分配到同一分片。
• 使矿工能够独立验证和强制执行迁移决策，确保共识安全与一致性。
• 与现有分片区块链协议（如Chainspace和Ethereum 2.0）集成，对矿工软件的修改极少。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何优化分片化、基于账户的区块链中的对象放置与迁移，以最小化跨分片交易？
• RQ2 是否可以设计一种确定性且可验证的迁移调度器，在不引入共识开销的前提下提升全局区块链吞吐量？
• RQ3 何种激励机制可使矿工行为与最大化整体系统吞吐量保持一致，而非仅关注分片特定性能？
• RQ4 动态对象迁移在降低用户感知延迟和改善分片间负载均衡方面的效果如何？
• RQ5 迁移决策在多大程度上可以实现轻量化，并集成到现有分片区块链架构中？

主要发现

• 在使用60个分片的模拟中，Shard Scheduler 将跨分片交易数量减少了50%，显著降低了交易成本。
• 在60个分片下，与静态哈希映射相比，该系统使全局区块链吞吐量提升了3倍。
• 在Chainspace上部署10个分片时，Shard Scheduler 使吞吐量翻倍以上，并将用户感知延迟降低了70%。
• 通过主动将频繁交互的账户迁移至同一分片，系统实现了分片间的负载均衡。
• 激励模型成功促使矿工优先考虑全局吞吐量，因为当整体系统表现更好时，他们能获得更高的费用。
• 迁移决策完全确定且可被所有网络参与者验证，实现了无需额外共识轮次的信任机制强制执行。