[论文解读] 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 4

一句话总结

本文提出 GraphChain，一种区块链架构，用有向无环图（DAG）替代传统的链式数据结构，以实现并行挖矿并提升交易吞吐量。通过允许多个矿工同时验证交易，并使用基于图的结构管理依赖关系，该系统实现了更高的性能和可扩展性，仿真结果表明其在 TPS 上有显著提升，且确认时间更短。

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.

研究动机与目标

• 解决现有区块链系统（如比特币和以太坊）中存在的可扩展性和性能瓶颈，这些系统受限于串行挖矿和较低的每秒交易数（TPS）。
• 克服工作量证明（PoW）中的低效问题，即由于单个胜出者竞争，大部分挖矿努力被浪费。
• 通过允许多个矿工并行运行，提升网络稳定性和可用性，降低网络拥塞风险。
• 设计一种新型区块链框架，支持高性能应用场景，如微支付、大数据存储以及下一代银行系统。

提出的方法

• 用图数据结构（GraphChain）替代传统的线性区块链结构，其中每个区块代表一笔交易，并维护相关方的余额状态。
• 实现一种并行挖矿机制，允许多个矿工同时验证和添加交易，消除单领导者挖矿带来的串行瓶颈。
• 使用领导者选举协议协调挖矿活动，允许多个领导者并行运行，同时保持一致性并避免分叉。
• 设计一种存储分区策略，将交易数据分布到各个节点，提升可扩展性并减少全节点的存储开销。
• 使用 Python 对 GraphChain 系统进行仿真，评估在不同矿工数量和交易负载下的性能表现。
• 将图结构与 PoW 共识机制结合，保留安全性与去中心化特性，同时提升吞吐量。

实验结果

研究问题

• RQ1 用基于图的数据结构替代线性区块链结构，是否能显著提升交易吞吐量并降低确认延迟？
• RQ2 与传统串行挖矿相比，并行挖矿（允许多个矿工同时验证交易）在多大程度上提升了区块链性能？
• RQ3 当多个矿工并行运行时，GraphChain 架构如何保持一致性并防止分叉？
• RQ4 在 GraphChain 模型中，随着矿工数量的增加，TPS 和系统可用性可实现多大的性能提升？
• RQ5 考虑到其架构变化，GraphChain 是否能够支持高吞吐量用例，如微支付、去中心化数据存储和金融系统？

主要发现

• GraphChain 模型通过支持并行挖矿显著提升了交易吞吐量（TPS），性能随矿工数量增加而提升，但并非线性增长。
• 交易确认时间缩短，因为多个矿工可同时处理交易，无需等待单个区块被挖出。
• 系统表现出更高的网络稳定性和可用性，因为所有节点同时离线的概率随参与矿工数量增加而降低。
• 基于图的数据结构支持高效的数据分区和类似分片的交易处理方式，使其适用于在区块链上存储大规模数据。
• 仿真结果表明，增加矿工数量可提升系统整体容量，即使在高交易负载下也能观察到性能增益。
• GraphChain 通过支持快速、低成本的交易处理，能够支持实际应用场景，如微支付和去中心化数据系统，且无需依赖 PoS 或 DPoS。