Sharding blockchains enhance scalability by distributing the workload across multiple shards. Within sharding blockchains, securely and efficiently processing cross-shard user requests remains a pivotal challenge. Traditional sharding blockchain protocols execute cross-shard requests under a processing paradigm that treats each user request as a monolithic entity to preserve its atomicity, inherently introducing significant intra-shard BFT execution overhead and cross-shard communication overhead. We propose QuarkShard, a sharding protocol that breaks away from this traditional paradigm to achieve intra-shard and cross-shard overheads below the lower bounds imposed by conventional approaches. QuarkShard decomposes cross-shard requests into single-input-shard transactions, where each transaction requires consensus and processing within only a single shard, thereby substantially reducing total request processing overhead. Meanwhile, through a carefully designed request decomposition algorithm, QuarkShard guarantees fund atomicity or location atomicity during request execution. QuarkShard also enhances the security of blockchain sharding systems against MEV attacks and flooding attacks. Empirical evaluation across a wide-area network spanning four AWS regions demonstrates that QuarkShard achieves superior performance, attaining a peak throughput of $1024$k requests per second with sub-$4$-second latency. Benchmark comparisons show that QuarkShard achieves up to $210.7\%$ and $314.8\%$ of the maximum throughputs of Kronos and 2PC, respectively.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月18日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
机器人操作的“圣杯问题” -- Bin Picking
机器人学家
16+阅读 · 2018年8月2日
半监督多任务学习:Semisupervised Multitask Learning
我爱读PAMI
18+阅读 · 2018年4月29日
论文浅尝 | Question Answering over Freebase
开放知识图谱
19+阅读 · 2018年1月9日
论文笔记:多任务相关粒子滤波跟踪器
统计学习与视觉计算组
10+阅读 · 2017年7月7日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
《面向国防领域的大语言模型基准测试与适配》
专知会员服务
2+阅读 · 今天15:36
世界模型入门:从序贯决策到通用智能体
专知会员服务
12+阅读 · 10月24日
军事域更好使用人工智能的实用指南
专知会员服务
11+阅读 · 10月22日
《衡量语言模型中的作战规划能力》
专知会员服务
14+阅读 · 10月20日
相关VIP内容
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月18日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员