Public blockchains inherently offer low throughput and high latency, motivating off-chain scalability solutions such as Payment Channel Networks (PCNs). However, existing PCNs suffer from liquidity fragmentation-funds locked in one channel cannot be reused elsewhere-and channel depletion, both of which limit routing efficiency and reduce transaction success rates. Multi-party channel (MPC) constructions mitigate these issues, but they typically rely on leaders or coordinators, creating single points of failure and providing only limited flexibility for inter-channel payments. We introduce Hypergraph-based Multi-Party Payment Channels (H-MPCs), a new off-chain construction that replaces bilateral channels with collectively funded hyperedges. These hyperedges enable fully concurrent, leaderless intra- and inter-hyperedge payments through verifiable, proposer-ordered DAG updates, offering significantly greater flexibility and concurrency than prior designs. Our implementation on a 150-node network demonstrates a transaction success rate of approximately 94% without HTLC expiry or routing failures, highlighting the robustness of H-MPCs.


翻译:公有区块链本质上具有低吞吐量和高延迟的特点,这推动了诸如支付通道网络(PCNs)等链下可扩展性解决方案的发展。然而,现有的PCNs存在流动性碎片化——锁定在一个通道中的资金无法在其他地方重复使用——以及通道耗尽问题,这两者都限制了路由效率并降低了交易成功率。多方通道(MPC)结构缓解了这些问题,但它们通常依赖于领导者或协调者,从而产生了单点故障,并且仅为跨通道支付提供了有限的灵活性。我们引入了基于超图的多方支付通道(H-MPCs),这是一种新的链下结构,用集体资助的超边取代了双边通道。这些超边通过可验证的、提议者排序的有向无环图(DAG)更新,实现了完全并发的、无领导者的超边内和超边间支付,提供了比先前设计显著更高的灵活性和并发性。我们在一个150节点的网络上的实现表明,在没有哈希时间锁合约(HTLC)过期或路由失败的情况下,交易成功率约为94%,突显了H-MPCs的鲁棒性。

0
下载
关闭预览

相关内容

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