We propose separating the task of reliable transaction dissemination from transaction ordering, to enable high-performance Byzantine fault-tolerant quorum-based consensus. We design and evaluate a mempool protocol, Narwhal, specializing in high-throughput reliable dissemination and storage of causal histories of transactions. Narwhal tolerates an asynchronous network and maintains high performance despite failures. Narwhal is designed to easily scale-out using multiple workers at each validator, and we demonstrate that there is no foreseeable limit to the throughput we can achieve. Composing Narwhal with a partially synchronous consensus protocol (Narwhal-HotStuff) yields significantly better throughput even in the presence of faults or intermittent loss of liveness due to asynchrony. However, loss of liveness can result in higher latency. To achieve overall good performance when faults occur we design Tusk, a zero-message overhead asynchronous consensus protocol, to work with Narwhal. We demonstrate its high performance under a variety of configurations and faults. As a summary of results, on a WAN, Narwhal-Hotstuff achieves over 130,000 tx/sec at less than 2-sec latency compared with 1,800 tx/sec at 1-sec latency for Hotstuff. Additional workers increase throughput linearly to 600,000 tx/sec without any latency increase. Tusk achieves 160,000 tx/sec with about 3 seconds latency. Under faults, both protocols maintain high throughput, but Narwhal-HotStuff suffers from increased latency.


翻译:我们提议将可靠的交易传播任务与交易订单分开,以便实现高性能的拜占庭有过失容忍度的法定人数共识。我们设计并评价一个高通量协议,即专门从事高通量可靠传播和因果历史储存的Narwhal,专门从事高通量交易的可靠传播和交易历史储存的Narwhal。Narwhal容忍一个无序网络,尽管失败,但仍保持高性能;Narwhal的目的是在每一个验证器上使用多个工人来方便地扩大交易传播;我们表明,我们所能达到的完成量没有可预见的限制。将Narwhal与部分同步协商一致协议(Narwhal-HotStuffit)结合成一个部分同步的协商一致协议(Narwhal,Narwhalalhal,即使存在故障或因缺氧而断时断时断时断时断时断时续地丧失。然而,活性可以导致更高的耐久性。在出现故障时,我们设计图斯克,一个零通度协议,即零通关紧性协议,与Narwhal,与Narwx 工作。我们显示,在各种配置和断断断流之间,任何高性规则下,我们显示的运行增加了。在1xxxx1x130之间的结果摘要增加。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
60+阅读 · 2020年3月19日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
最新BERT相关论文清单,BERT-related Papers
专知会员服务
52+阅读 · 2019年9月29日
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
【TED】生命中的每一年的智慧
英语演讲视频每日一推
9+阅读 · 2019年1月29日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
Ray RLlib: Scalable 降龙十八掌
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月28日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
读论文Discriminative Deep Metric Learning for Face and KV
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年4月6日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
已删除
将门创投
7+阅读 · 2017年7月11日
Arxiv
0+阅读 · 2021年12月17日
Arxiv
0+阅读 · 2021年12月17日
Accelerated Methods for Deep Reinforcement Learning
Arxiv
6+阅读 · 2019年1月10日
Arxiv
3+阅读 · 2018年2月7日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
60+阅读 · 2020年3月19日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
最新BERT相关论文清单,BERT-related Papers
专知会员服务
52+阅读 · 2019年9月29日
相关资讯
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
【TED】生命中的每一年的智慧
英语演讲视频每日一推
9+阅读 · 2019年1月29日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
Ray RLlib: Scalable 降龙十八掌
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月28日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
读论文Discriminative Deep Metric Learning for Face and KV
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年4月6日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
已删除
将门创投
7+阅读 · 2017年7月11日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员