Byzantine Fault Tolerant (BFT) consensus, a crucial component of blockchains, has made significant advancements. However, the efficiency of existing protocols can still be damaged by certain attacks from faulty nodes and network instability. In this paper, we propose a novel Shared Mempool (SMP) protocol, namely IM, that enhances performance under these attacks. Technically, IM organizing microblocks into chains, combined with coding techniques, achieves totality and availability efficiently. IM can be easily integrated into a BFT protocol. We take Fast-HotStuff as an example and obtain the IM-FHS with guarantees of \emph{order keeping}, \emph{bandwidth adaptability} and \emph{over-distribution resistance}. IM-FHS is conducted in a system with up to 256 nodes, and experimental results validate the efficiency of our approach. IM-FHS achieves higher throughput and smaller latency with faulty nodes than Stratus-FHS, the state-of-the-art protocol, and the throughput gain increases as the number of fault nodes. In a system with 100 nodes with 33 faulty nodes, IM-FHS achieves 9 times the throughput of Stratus-FHS while maintaining 1/10 the latency when dealing with maximum resilience against faulty nodes.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

IM:IFIP/IEEE International Symposium on Integrated Network Management。 Explanation:综合网络管理国际研讨会。 Publisher:IFIP/IEEE SIT: http://dblp.uni-trier.de/db/conf/im/index.html
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
43+阅读 · 2019年1月3日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
43+阅读 · 2019年1月3日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员