Hyperledger Fabric中阶段分解的随机性能分析
分布式、并行与集群计算
2023-09-19 v1 网络与互联网体系结构
性能
摘要
Hyperledger Fabric是最受欢迎的许可链区块链平台之一。尽管现有许多关于Hyperledger Fabric整体系统性能的工作，但其各阶段的分解仍有待探索。诚然，在调用交易时，Hyperledger Fabric的整体系统性能或许能为终端用户提供满意的性能信息；然而，在部署具有特定性能目标的分布式系统时，除了解解Hyperledger Fabric各阶段外，整体性能远不够具参考性。本文中，我们基于Fabric SDK Nodejs开发了一个测量框架来刻画Hyperledger Fabric中各阶段的交易与区块数据，并彻底分析且开源了该测量框架的实现细节。我们评估了Hyperledger Fabric的性能并有一些有趣发现：1. CPU核数对背书节点吞吐量的影响呈线性。2. 基于Raft的排序服务随排序服务节点数量表现出良好可扩展性。3. Hyperledger Fabric中客户端与服务间通信延迟显著。随后我们通过基元操作分析识别了Hyperledger Fabric各阶段的主导延迟，并提出了用于性能分析的随机计算模型。我们还使用alpha-beta通信模型分析相应通信延迟。最后，我们在本地与云集群上验证了性能模型的准确性。实验结果与时性能模型有助于指导Hyperledger Fabric服务的部署。
引用
@article{arxiv.2309.09547,
title = {Stochastic Performance Analysis of Phase Decomposition in Hyperledger Fabric},
author = {Canhui Wang and Xiaowen Chu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.09547},
year = {2023}
}