数据可用性抽样

本文介绍了在 Grandine 客户端中改进 PeerDAS (Peer Data Availability Sampling) 的项目，旨在解决以太坊 L2 Rollup 数据可用性瓶颈问题。

本文总结了一篇关于以太坊数据可用性抽样（DAS）中 Kademlia DHT 可扩展性限制的论文。研究表明，使用标准 DHT 在一个 slot 时间内将区块数据分发到网络中存在瓶颈，但 DHT 仍适用于抽样。建议考虑 Gossipsub 等其他方法，并探索优化 DHT 性能的技术。

本文提出了网络分片（Network Shards）的概念，将网络划分为多个分片，每个分片负责一部分Gossip网络流量的传播（Push）和一部分网络数据的保管与服务（Pull）。这种分片方法旨在优化数据可用性抽样（DAS），解决现有方法中发现和连接子网慢、小规模子网易受攻击、以及随机抽样慢等问题。文章还探讨了自愿分片参与、Danksharding应用以及一些开放性问题。

本文提出了一个增强型的DHT（分布式哈希表）方案，该方案基于“评分列表”的概念和分层结构，旨在解决以太坊数据可用性抽样（DAS）中的瓶颈问题。该方案通过对节点进行评级，提高DHT的安全性，抵抗Sybil攻击。项目计划包括形式化定义、实现和验证三个阶段，最终评估该方案在完整Danksharding中的可行性。