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Dynamic sharding model and performance optimization method for consortium blockchain
DOI:10.1007/s11227-024-06870-8.png)
摘要
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联盟链由于可控性、可监管性和可操作性等特点,已在金融、电子政务等领域得到广泛应用。然而,传统联盟链在吞吐量方面存在瓶颈。为解决这些瓶颈,本文提出了一种面向联盟链的动态分片模型及性能优化方法(DSPO-CB),该方法提供了一种新的分片架构,并通过深度Q网络(DQN)动态优化该架构。首先,该模型通过分类节点确保安全性,从而减少冗余并提高空间利用率。其次,该模型基于节点状态采用动态聚类方法提出分片结构,以降低跨分片交易的比例。最后,利用DQN动态优化分片与共识架构。实验表明,DSPO-CB相较于现有联盟链,吞吐量提升了33%,存储空间节省了高达78%。
Keyword:
Consortium blockchain
Dynamic sharding
Performance optimization
Reinforcement learning
期刊
IF:
2.7
论文数:
1.2K
被引数:
1.0W
机构
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