We use cookies to improve your experience with our site.

基于有向无环图(DAG)的分布式账本系统性能建模与测试

Performance Modeling and Testing of DAG-Based Distributed Ledger Systems

  • 摘要:
    研究背景 分布式账本系统(Distributed Ledger System,DLS)是一种分布式的数据管理系统,在多个节点之间采用共识机制,记录和维护数据信息,性能是其大规模落地应用的关键挑战。到目前为止,分布式账本系统的账本结构主要有两种:链式(chain-based)结构和有向无环图式(directed acyclic graph based, DAG-based)结构。相比于链式账本,有向无环图式(图式)分布式账本系统在并行记录交易方面展现出一定的潜力,逐渐受到广泛关注。
    目的 图式账本结构增强了系统交易的并行处理能力,但同时也在交易处理过程中引入了额外的复杂性。现有的性能评价指标,如吞吐量和延迟,难以深入揭示图式分布式账本系统内部的性能情况。为此,本研究提出一套系统化、细粒度的性能建模方法与度量指标,旨在帮助开发者深入理解图式分布式账本系统的性能表现。
    方法 本研究深入分析了系统中的交易生命周期,通过识别工作流中的关键操作,提出了交易状态模型以及一套基于交易生命周期的细粒度性能指标,用于系统性地刻画图式分布式账本系统的性能表现。本研究根据上述模型与指标,设计开发了一种自动化测试工具,测试并分析图式分布式账本系统。
    结果 本研究通过该工具对两个代表性的开源系统IOTA 和 Conflux进行测试与分析。实验从系统架构、账本拓扑、运行时行为、DAG设计机制等方面展开,揭示了影响系统性能的关键设计。例如,IOTA将交易打包转移至客户端,使得其服务端的验证时间开销明显小于Conflux。随着节点出度的增加,交易的平均等待确认时间不断减少。
    结论 本研究针对图式分布式账本系统设计较为复杂、性能分析难度大的问题,提出了一套基于交易生命周期的性能建模方法与细粒度度量指标,并设计开发了一种自动化测试工具,用于深入分析图式账本系统的性能。实验通过对典型的开源系统IOTA和Conflux进行测试与分析,得到一些发现,如将交易打包转移至客户端的设计能够有效减轻服务端的性能压力,而区块具有较大的出度可以增强区块之间的数据连接,从而加速区块的确认过程。上述发现展示了关键设计对系统性能的影响,为进一步探索图式账本系统的性能优化奠定了基础。后续研究可聚焦于探索性能优化方法在实际场景中的应用,研究如何结合应用需求对系统进行性能优化。此外,测试工具的通用性与适配能力也有待完善。支持更多的图式分布式账本系统的测试工具可以为性能分析与优化提供技术支撑。

     

    Abstract: Performance is a major concern of the large-scale application of distributed ledger systems (DLSs). Compared with chain-based DLSs, directed acyclic graph (DAG)-based DLSs are promising to enhance transaction parallel processing capabilities greatly and have gained increasing interest. However, due to the complex technology stack, current metrics, such as transactions per second (TPS) and latency, are insufficient for a deep understanding of DAG-based DLS performance. To address this problem, based on a comprehensive analysis of the transaction lifecycle process, we propose a state model and a set of performance indicators by identifying the key operations in the workflow. Then we develop an automated testing tool and conduct experiments on two representative open-source systems, IOTA and Conflux, considering their open-source nature, extensive documentation, and representativeness. The experiments profile the DAG-based DLS performance with respect to the system architecture, DAG topology, runtime behavior, and DAG processing mechanisms. The state model, indicators, and key experiment findings are valuable for future DLS design, deployment, and performance optimization.

     

/

返回文章
返回