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联合分布算法对区块链分片的稳定性分析优化研究

         

摘要

在基于Hyperledger Fabric架构的区块链网络中,可以通过分片来提高吞吐量.在分片之前,需要预先评估每个委员会的失败概率,以获得更稳定的分片方案.本文提出了一种联合分布(JD)算法.首先,对于预分片方案中的节点,根据预分片方案中的委员会数量进行随机抽样,然后得到每个委员会中节点的超几何分布;其次,根据节点的超几何分布计算每个委员会中恶意节点的概率,并根据这些概率构建所有委员会的联合分布函数;最后,根据各委员会的联合分布函数,计算整个分片方案的失败概率和失败年数,实现区块链分片的稳定性评估.仿真结果表明,通过计算Wilson置信区间验证了计算失败概率的准确性,与RapidChain的分片稳定性分析算法和Hoeffding边界算法相比,联合分布(JD)算法可以更好地估计区块链分片的稳定性.

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