近日，2021级硕士生程凤（导师肖江教授）的论文“SharDAG: Scaling DAG-Based Blockchains via Adaptive Sharding”被数据库领域顶会The 40th IEEE International Conference on Data Engineering (ICDE 2024) 录用。

基于有向无环图（Directed Acyclic Graph，DAG）的图式区块链已经成为支撑高并发应用的重要技术。图式区块链天然具有并行数据结构，能够显著地提升区块生成效率。然而，性能提升大幅加剧了存储开销，即图式区块链面临存储可扩展性瓶颈问题。一种直观的解决方案是状态分片。尽管每个节点仅存储相应的交易，但带来了跨分片交易高效处理和一致性保证方面的挑战。论文提出了一种面向图式区块链的自适应分片机制SharDAG。首先，通过对以太坊真实负载的分析揭示了负载具有“沉默资产”特性，并据此设计了基于跨分片替身账户缓存的自适应分片机制，实现跨分片交易的高效处理；其次，对跨分片验证过程进行了理论分析，提出了基于双模式的拜占庭容错跨分片验证机制，确保替身账户聚合的一致性和安全性；最后，针对传统单片状态存储模型难以支持高效频繁的状态重组问题，利用主流状态重组策略呈现的“活跃账户”特性，设计了基于活跃账户缓存的片内双层状态存储模型。实验结果表明，与最先进的Broker分片方案相比，SharDAG的吞吐量提升了3.8倍；与未分片方案BullShark相比，存储开销可降低7.5倍，说明了SharDAG在处理跨分片交易方面的高效性和良好的存储可扩展性。

ICDE是电气与电子工程师协会（IEEE）举办的旗舰会议，与SIGMOD、VLDB并称数据管理与数据库领域的三大国际顶级学术会议，入选中国计算机学会（CCF）推荐的A类国际学术会议。

（通讯员：程凤）