面向EOV联盟链的高效隔离性校验方法OA北大核心CSTPCD

Hyperledger Fabric等采用交易预执行(EOV)模型的区块链系统,通常采用多版本并发控制(MVCC)方法校验交易,其基本思想是在提交前校验当前交易的读集合是否已经被跨块和块内的交易修改过,以保证交易隔离性和正确性,然而MVCC常因为并行化低和频繁底层数据库访问成为整个交易周期的性能瓶颈。为解决此问题,本文提出了2种新MVCC算法:C-MVCC和P-MVCC。C-MVCC以内存作为缓存,减少MVCC校验时对底层数据库系统的访问,并且针对跨片校验阶段引入并行化机制;P-MVCC则是在CMVCC的基础上进一步拆解交易间的依赖关系,同时实现了跨块和块内校验的并行化,从而消除分片场景下过高的跨片校验时延累积。实验结果表明,C-MVCC在一般场景下相较于当前的算法可以带来7.5倍的校验效率提升,而P-MVCC在分片场景中可以带来9.0倍的校验效率提升。