Scalability in blockchain remains a significant challenge, especially when prioritizing decentralization and security. The Ethereum community has proposed comprehensive data-sharding techniques to overcome storage, computational, and network processing limitations. In this context, the propagation and availability of large blocks become the subject of research to achieve scalable data-sharding. This paper provides insights after exploring the usage of a Kademlia-based DHT to enable Data Availability Sampling (DAS) in Ethereum. It presents a DAS-DHT simulator to study this problem and validates the results of the simulator with experiments in a real DHT network, IPFS. Our results help us understand what parts of DAS can be achieved based on existing Kademlia DHT solutions and which ones cannot. We discuss the limitations of DHT solutions and discuss other alternatives.


翻译:区块链的可扩展性仍然是一项重大挑战,尤其是在优先考虑去中心化和安全性的情况下。以太坊社区提出了全面的数据分片技术来克服存储、计算和网络处理方面的限制。在此背景下,大区块的传播和可用性成为实现可扩展数据分片的研究课题。本文通过探索使用基于Kademlia的分布式哈希表(DHT)在以太坊中实现数据可用性采样(DAS)提供了见解。我们提出一个DAS-DHT模拟器来研究该问题,并在真实DHT网络IPFS中通过实验验证了模拟器的结果。我们的研究结果有助于理解基于现有Kademlia DHT解决方案可以实现的DAS部分以及哪些部分无法实现。我们讨论了DHT解决方案的局限性,并探讨了其他替代方案。

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分布式哈希表技术(Distributed Hash Table)简称DHT,类似Tracker的根据种子特征码返回种子信息的网络·是一种分布式存储方法。在不需要服务器的情况下,每个客户端负责一个小范围的路由,并负责存储一小部分数据,从而实现整个DHT网络的寻址和存储。新版BitComet允许同行连接DHT网络和Tracker,也就是说在完全不连上[Tracker服务器的情况下,也可以很好的下载,因为它可以在DHT网络中寻找下载同一文件的其他用户。BitComet的DHT网络协议和BitTorrent今年5月测试版的协议完全兼容,也就是说可以连入一个同DHT网络分享数据。
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