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.


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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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