Improving Fault Tolerance in Blockchain Sharding using One-to-Many Block-to-Shard Mapping
Notice bibliographique
Résumé
The goal of sharding in a contemporary Blockchain system is to increase throughput linearly in proportion to the number of shards. This is achieved in practice by one-to-one mapping of each transaction block to a shard, with the assumption that each shard is ‘perfect’ and hence cannot fail. The notion of perfection is achieved by forming shards that have negligible failure probabilities. This contemporary approach to blockchain sharding has two drawbacks: (1) shards tend to be large in size to maintain low failure probability, which can negatively affect performance and throughput; (2) the ‘perfect’ shard assumption can easily be breached if any shard becomes faulty, which can fail an entire blockchain system because there is no fault-detection mechanism during transaction-processing (i.e., faulty blocks approved by faulty shards may only be detected after being appended to the blockchain). To overcome these drawbacks, this paper presents a multi-round consensus scheme which adopts one-to-many mapping of a transaction block to$k$shards, followed by a second consensus round among the$k$shard leaders (inter-shard consensus) in an epoch to validate and commit a transaction block with finality. In return, the following are achieved: (1) possibility of increased fault tolerance, despite using smaller shard sizes, because the collective failure probability of a group of$k$small shards can be much lower than the failure probability of an individual larger shard with the proper selection of the values of$k$and other parameters; (2) capability of faulty block detection with high probability during transaction processing; and (3) relaxation of the ‘perfect’ shard assumption so that the system can be tolerant to more faulty shards and still maintain safety. Detailed theoretical analyses are presented which demonstrate the benefits of such a multi-round block validation approach over contemporary approaches in terms of achieving better fault tolerance without compromising on throughput.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».