Modelling and optimisation of the message distribution algorithm in peer-to-peer blockchain NEO network

Abstract

В данной работе изложена классификация эпидемических алгоритмов и рассмотрены основные способы их оптимизации. Изучен и приведен анализ протокола общения, использующегося в блокчейн-сети Neo, благодаря чему выделены ключевые особенности, характерные для gossip-based алгоритмов в недоверенной среде. Исследована возможность применения модифицированных эпидемических алгоритмов в недоверенной среде, в результате чего на основании наиболее удачных решений предложены способы оптимизации сетевого протокола Neo. Проведены серия экспериментов по оценке эффективности предложенных способов оптимизации и сравнительная характеристика наиболее перспективных из них. Протокол, реализованный с применением наиболее эффективного способа оптимизации, позволяет достичь 88% и 27% уменьшения нагрузки на сетевой трафик для консенсусных и регулярных узлов сети соответственно; уменьшения вероятности нераспространения порции информации за 10 итераций алгоритма распространения сообщений на 3.7%; уменьшения максимальной задержки при передаче сообщений на уровне узлов и блоков на 54%. Исследована возможность применения предложенных способов оптимизации к другим gossip-based протоколам в недоверенной среде.

This paper describes the classification of epidemic algorithms and summurizes the main ways to optimize them. The analysis of the Neo blockchain network protocol is studied and presented. The key characteristics of gossip-based algorithms in an untrusted environment are highlighted. The possibility of epidemic algorithms application in an untrusted environment is investigated. On the basis of the most successful solutions, methods for the Neo network protocol optimization are proposed. A series of experiments were carried out to assess the effectiveness of the proposed optimization methods and a comparative characteristic of the most promising of them. The protocol, implemented using the most effective optimization method, allows to achieve 88% and 27% reduction in the network traffic load for consensus and regular nodes, respectively; decrease in the frame non-delivery probability for 10 iterations of the message distribution algorithm by 3.7%; reduce the maximum delay in the latency at the peer level and latency at the block level by 54%.The possibility of applying the proposed optimization methods to other gossip-based protocols in an untrusted environment is investigated.