オンチェーン拡張への道: Xthin がブロック転送速度に与える影響

パート4: Xthin通信では必要なバイト数が少なくなる

著者: Andrew Clifford、Peter R. Rizun、@sickpig、Andrew Stone、Peter Tschipper。ブロック リソースを提供してくださった AntPool の Jihan Wu 氏、および中国本土のノードへの支払いを許可してくださった @cypherdoc 氏とその他の寛大な寄付者の方々に特に感謝します。

読者の皆様へ：パート 3 を見逃した方は、中国の GFW がブロック転送速度に与える影響についてこちらで読むことができます。

このセクションでは、非常に薄いブロック (Xthin) を送信するために必要なバイト数と、標準ブロックを送信するために必要なバイト数を比較します。

図 1: Xthin 転送テクノロジーを使用すると、必要なバイト数は元の 1/24 のみになります。結果は簡単です。平均して、1MB のシン ブロックを転送するのに 42kB しかかからないため、ブロック転送に必要な帯域幅は元の帯域幅の 1/24 (1000kB/42kB) だけです。

このセクションの残りの部分では、関連するデータをさらに詳しく調べます。まず、シン ブロック テクノロジにより必要なバイト数を大幅に削減でき、GFC の存在によって平均圧縮量が大幅に変化することはありません。

統計と分散分析

次の表は、ビンごとに転送されたバイト数の平均、中央値、および 95 パーセンタイルを示しています。すべてのブロックの非圧縮サイズは 900kB ～ 1MB で、各ビンの非圧縮ブロックの平均サイズは 0.99MB です。

ブロック転送に必要なキロバイト数の統計

Xthin ブロックを使用すると、帯域幅が大幅に節約されます (41.3kB および 42.6kB 対 0.99MB)。また、GFC もわずかな影響を与えるようです。通常の P2P ネットワークで送信されるシン ブロックは、GFC で送信される超シン ブロック (Xthin) よりも 3% 少ないバイト数を使用します。これが統計的に有意であるかどうかを調べるために、今度は帯域幅データを分析し、別の 2×2 完全要因分散分析を実行しました。

極薄ブロック (Xthin) の効果の p 値は非常に有意 (p=3 x 10^-8796) ですが、GFC の効果の p 値は高くありません (p=0.4)。したがって、Xthin ブロックの影響に関する帰無仮説を破棄できます (Xthin ブロックは帯域幅要件を削減します)。ただし、GFC の影響を完全に否定することはできません (GFC が平均圧縮に影響を与えるかどうかを判断するのに十分なデータがありません)。

圧縮に関しては、bin2 と bin4 の間に統計的に有意な差はないため、このセクションではすべての Xthin データ (つまり、bin2 と bin4) を組み合わせて分析します。

ブルームフィルタとXthinヒストグラム

以下は、Xthin ブロックの送信に必要なバイト数の平坦化されたヒストグラムと、その 2 つのローカル コンポーネント (Xthin (欠落したトランザクションを含む) と Bloom フィルター) のヒストグラムです。下のグラフの横軸は、データの完全な領域を捉えるために対数スケールで表示されていることに注意してください。

図 2: Bloom フィルターのサイズ、Xthin ブロックのサイズ (欠落したトランザクションを含む)、および合計サイズ (Bloom フィルター + Xthin ブロック)。 bin2 と bin4 が含まれます。 6685人。

箱ひげ図

箱ひげ図では、転送に 42kB をはるかに超える容量を必要とする外れ値が時折表示されます。いずれの場合も、これはブルーム フィルターが大きすぎるためではなく、極端に薄いブロック (Xthin) が「太い」ことが原因です。

図 3: ブルーム フィルタ サイズ、超薄ブロック サイズ (欠落したトランザクションを含む)、および合計サイズ (ブルーム フィルタ + 超薄ブロック) の箱ひげ図。

ブルームフィルターはどの程度の影響を与えるのでしょうか?

ブルーム フィルターの目的は、送信ノードに受信ノードのストレージ プールの内容を知らせることです。これにより、送信ノードは、受信ノードが認識しているトランザクションを送信するときに短いハッシュを使用し、受信ノードが完全に認識していないトランザクションを送信するときに短いハッシュを使用できるようになります。パート 2 で示したように、これにより、98.5% のケースでブロック転送に 1.5 回の往復しかかかりません。

（https://medium.com/@peter_r/towards-massive-on-chain-scaling-block-propagation-results-with-xthin-a0f1e3c23919#.2cu90karu）

したがって、メモリプールが十分に均質でブルーム フィルターが効果を持たない場合 (つまり、受信ノードが、コインベース TX (常にシン ブロックの一部として送信される) を除くブロック内のすべてのトランザクションを既に認識している場合) の発生頻度を調べる必要があります。

次の図がこの質問に答えます。半数以上のケース (53%) では、受信ノードはブロック内のすべてのトランザクションをすでに知っていました。ブロック全体がトランザクション ハッシュとして送信され、ブルーム フィルターは効果がありませんでした。下の図の確率密度関数に示されているように、17% のケースでは受信ノードに 1 つのトランザクションに関する知識が欠けており、9% のケースでは受信ノードに 2 つのトランザクションに関する知識が欠けています。全体的に、47% のケース (緑色のケースを除くすべてのケース) で 2 回目のラウンドトリップを防ぐために、ブルーム フィルターが必要です。

図 4: 完全なトランザクション情報 0、1、2、….10 を含む送信ノードによって送信されるシン ブロックの頻度 (Coinbase TX は常に送信され、カウントされません)。

パート 5: 大規模なオンチェーン スケーリングへの道

このセクションでは、実験データの分析をまとめます。この 5 部構成のシリーズの次の最終セクションでは、このテクノロジーを最大限に活用する方法について提案し (注: このテクノロジーはすでにBitcoin Unlimited 0.12に導入され、正常に動作しています)、Bitcoin Unlimited ラボの内部を覗いてみましょう。

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