Under de senaste åren har ett oräkneligt antal blockkedjesystem dykt upp på marknaden, och var och en påstår sig revolutionera sättet för distribuerad transaktionsbehandling på ett eller annat sätt. Många blockchain funktioner, såsom byzantinsk feltolerans (BFT), är verkligen värdefulla tillägg i moderna miljöer. Men trots all hype runt tekniken, många av de utmaningar som blockchain system har att möta är grundläggande transaktionshantering problem. Dessa delas till stor del med traditionella databassystem, som redan har funnits i årtionden. Dessa likheter blir särskilt synliga för system, som suddar ut linjerna mellan blockchain-system och klassiska databassystem. Ett bra exempel på detta är Hyperledger Fabric, en öppen källkod godkänd blockchain system under utveckling av IBM. Genom att ha en avslappnad syn på BFT, transaktion pipeline av Fabric mycket liknar arbetsflödet för klassiska distribuerade databaser system. Detta väcker två frågor: 1) Vilka begreppsmässiga likheter och skillnader finns egentligen mellan ett system som Fabric och ett klassiskt distribuerat databassystem? (2) Är det möjligt att förbättra tygets prestanda genom att omvandla teknik från databasvärlden till blockkedjor och på så sätt sudda ut linjerna mellan dessa två typer av system ännu mer? För att ta itu med dessa frågor utforskar vi först Fabric ur databasforskningens perspektiv, där vi observerar svagheter i transaktionsledningen. Vi löser sedan dessa frågor genom att övergå välförstådda databaskoncept till Fabric, nämligen transaktionsreordering och tidiga transaktionsavbrott. Vår experimentella utvärdering visar att vår förbättrade version Fabric++ avsevärt ökar genomströmningen av framgångsrika transaktioner över vaniljversionen med upp till en faktor på 3x.
I det senaste arbetet, Sharma et al REF studera användningen av databasteknik, dvs. transaktion omordning och tidigt avbrytande, för att förbättra prestanda Tyg.
How to Databasify a Blockchain: the Case of Hyperledger Fabric
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}