Optimisation des performances de Hyperledger Fabric: détection précoce des conflits de concurrence de multiversion

Trabelsi, Helmi (2021). Optimisation des performances de Hyperledger Fabric: détection précoce des conflits de concurrence de multiversion. Mémoire de maîtrise électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

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Résumé

Hyperledger Fabric est un système de blockchain privée qui dispose d’un système hautement modulaire et extensible pour le déploiement de blockchains sans permission qui a un effet majeur sur un large éventail de secteurs. Contrairement aux systèmes blockchain traditionnels tels que Bitcoin et Ethereum, Hyperledger Fabric utilise le modèle EOV pour le traitement des transactions : les transactions soumises sont exécutées par le noeud endorseurs, ordonnées et groupées par les services de commande et validées par les noeuds de validation.

Cette architecture EOV pose un problème bien documenté qui est le conflit de concurrence de multiversions. Cela se produit lorsque deux transactions tentent d’écrire et de lire la même clé dans le grand livre en même temps. Les solutions existantes pour résoudre ce problème incluent l’élimination des blocs au profit du traitement des transactions en streaming, la réparation des conflits lors de la phase de commande et la fusion automatique des transactions en conflit à l’aide des techniques CRDT.

Dans ce mémoire, nous proposons une nouvelle solution appelée Détection précoce des conflits MVCC. Notre solution détecte les transactions en conflit à un stade précoce de l’exécution de la transaction au lieu de les traiter jusqu’à la phase de validation pour être abandonnée. L’avantage de notre solution est de détecter les conflits le plus tôt possible afin de minimiser la surcharge des transactions conflictuelles sur le réseau, ce qui réduit la latence des transactions de bout en bout et augmente le débit effectif du système. Nous avons réussi à faire les modifications nécessaires sur le code source de Hyperledger Fabric afin d’implémenter notre solution. Nous proposons trois solutions différentes pour réaliser la détection précoce qui diffère par la structure de données utilisée pour le stockage des clés ainsi que la politique de verrouillage. Nos résultats montrent que nos solutions fonctionnent mieux que la solution basic de Hyperledger Fabric. Notre meilleure solution est la méthode SyncMap qui améliore le débit effectif de 23% et réduit la latence de 80%.

Titre traduit

Optimizing Hyperledger Fabric performance : early detection for multiversion concurrency control conflictsin Hyperledger Fabric

Résumé traduit

Hyperledger Fabric is a popular permissionless blockchain system that features a highly modular and extensible system for deploying permissioned blockchains which are expected to have a major effect on a wide range of sectors. Unlike traditional blockchain systems such as Bitcoin and Ethereum, Hyperledger Fabric uses the EOV model for transaction processing : the submitted transactions are executed by the endorsing peer, ordered and batched by the ordering services, and validated by the validating peers. Due to this EOV workflow, a well-documented issue that arises is the multi-version concurrency control conflict. This happens when two transactions try to writes and read the same key in the ledger at the same time. Existing solutions to address this problem includes eliminating blocks in favor of streaming transactions, repairing conflicts during the ordering phase, and automatically merging the conflicting transactions using CRDT techniques.

In this paper, we propose a novel solution called Early Detection for MVCC Conflicts. Our solution detects the conflicting transactions at an early stage of the transaction execution instead of processing them until the validation phase to be aborted. The advantage of our solution is that it detects conflict as soon as possible to minimize the overhead of conflicting transaction on the network resulting in the reduction of the end-to-end transaction latency and the increase of the system’s effective throughput. We have successfully implemented our solution in Hyperledger Fabric. We propose three different implementations which realize early detection. Our results show that our solutions all perform better than the baseline Fabric, with our best solution SyncMap which improves the goodput by up to 23% and reduces the latency by up to 80%.

Type de document:	Mémoire ou thèse (Mémoire de maîtrise électronique)
Renseignements supplémentaires:	"Mémoire présenté à l’École de technologie supérieure comme exigence partielle à l’obtention de la maîtrise avec mémoire". Comprend des références bibliographiques (pages 107-111).
Mots-clés libres:	Hyperledger Fabric, MVCC, EOV
Directeur de mémoire/thèse:	Directeur de mémoire/thèse Zhang, Kaiwen
Programme:	Maîtrise en ingénierie > Génie
Date de dépôt:	26 janv. 2022 15:29
Dernière modification:	26 janv. 2022 15:29
URI:	https://espace.etsmtl.ca/id/eprint/2857

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