Increasing popularity of trading digital assets can lead to significant delays in Blockchain networks when processing transactions. When transaction fees become miners' primary revenue, an imbalance in reward may lead to miners adopting deviant mining strategies. Scaling the block capacity is one of the potential approaches to alleviate the problem. To address this issue, this paper reviews and evaluates six state-of-the-art compression protocols for Blockchains. Specifically, we designed a Monte Carlo simulation to simulate two of the six protocols to observe their compression performance under larger block capacities. Furthermore, extensive simulation experiments were conducted to observe the mining behaviour when the block capacity is increased. Experimental results reveal an interesting trade-off between volatility and scalability. When the throughput is higher than a critical point, it worsens the volatility and threatens Blockchain security. In the experiments, we further analyzed the relationship between volatility and scalability properties with respect to the distribution of transaction values. Based on the analysis results, we proposed the recommended maximum block size for each protocol. At last, we discuss the further improvement of the compression protocols.


翻译:数字资产交易的流行可能会导致处理交易时区块链网络出现显着延迟。当交易费用成为矿工的主要收入时,奖励不平衡可能导致矿工采用不正当的挖矿策略。增加块容量是缓解问题的潜在方法之一。为了解决这个问题,本文回顾和评估了六种最先进的区块链压缩协议。特别地,我们设计了一个蒙特卡罗模拟来模拟其中两个协议在更大的块容量下的压缩性能。此外,进行了大量模拟实验来观察块容量增加时的挖矿行为。实验结果揭示了波动性和可扩展性之间的有趣平衡。当吞吐量高于临界点时,这会恶化波动性并威胁区块链安全。在实验中,我们进一步分析了与交易价值分布相关的波动性和可扩展性属性之间的关系。基于分析结果,我们提出了每个协议的推荐最大块大小。最后,我们讨论了压缩协议的进一步改进。

0
下载
关闭预览

相关内容

不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
73+阅读 · 2022年6月28日
【2022新书】高效深度学习,Efficient Deep Learning Book
专知会员服务
117+阅读 · 2022年4月21日
专知会员服务
52+阅读 · 2020年9月7日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
深度自进化聚类:Deep Self-Evolution Clustering
我爱读PAMI
15+阅读 · 2019年4月13日
LibRec 精选:推荐的可解释性[综述]
LibRec智能推荐
10+阅读 · 2018年5月4日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2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
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月22日
VIP会员
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
深度自进化聚类:Deep Self-Evolution Clustering
我爱读PAMI
15+阅读 · 2019年4月13日
LibRec 精选:推荐的可解释性[综述]
LibRec智能推荐
10+阅读 · 2018年5月4日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2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
1+阅读 · 2015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 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员