Storage Trie Optimization Based on Ethereum Transaction Data
Jae‐Hun Kim, Soo‐Mook Moon · Journal of KIISE · 2024
블록체인에 대한 관심이 많아지고, 이더리움의 사용량이 증가함에 따라 블록체인 상태 데이터는 폭발적으로 증가하였는데, 이는 사용자의 네트워크 참여를 어렵게 만들었다. 본 논문에서는 상태 데이터의 상당수를 차지하는 스토리지 트라이를 과거 트랜잭션 데이터를 기반으로 최적화하는 방법을 제안하고자 한다. 본 연구에서는 1,400만 블록의 거대한 스토리지 트라이 중에서 100만 블록동안 한 번도 등장하지 않은 스토리지 트라이를 삭제하여 19.6%인 10.8GB의 저장공간을 줄였다. 본 논문의 연구 결과인 데이터 기반 스토리지 트라이 최적화를 기반으로 더욱 효과적인 스토리지 트라이 최적화를 제안할 수 있을 것으로 기대한다.