Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
クラスターmempool
Search
Sponsored
·
SiteGround - Reliable hosting with speed, security, and support you can count on.
→
shigeyuki azuchi
April 21, 2026
Technology
31
0
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
クラスターmempool
GBECの解説動画の資料です。
https://goblockchain.network/2026/04/cluster-mempool/
shigeyuki azuchi
April 21, 2026
More Decks by shigeyuki azuchi
See All by shigeyuki azuchi
FORS
azuchi
0
4
W-OTS+
azuchi
0
32
Shorのアルゴリズム
azuchi
0
55
DahLIAS: Discrete Logarithm-Based Interactive Aggregate Signatures
azuchi
0
42
Fiat-Shamir変換と注意点
azuchi
0
220
AssumeUTXOを利用したブロックチェーンの同期
azuchi
0
54
BIP-374 離散対数の等価性証明
azuchi
0
71
BIP-353 DNS Payment Instructions
azuchi
0
87
OP_CAT and Schnorr Trick
azuchi
0
86
Other Decks in Technology
See All in Technology
AIはどのように 組織のアジリティを変えるのか?
junki
4
1k
スタートアップにAmazon EKSは早すぎる? マルチプロダクト戦略を加速する Platform Engineeringの実践 / Is Amazon EKS Too Soon for Startups? Practical Platform Engineering to Accelerate a Multi-Product Strategy
elmodev09
0
370
【NRUG vol.18】KubernetesにおけるNew Relicデータ取得量削減の考え方
nrug_member
0
170
10年間のブログ発信を振り返って見えたWebアプリケーションエンジニアとしての軌跡
stefafafan
0
170
秘密度ラベル初心者が第1歩でつまづかないための「設計・運用」ポイント
seafay
PRO
0
220
データサイエンスを価値につなげるプロジェクト設計 〜 DS一年目が現場で得た気づき 〜
ysd113
1
280
AIAU_UMEMOGU_ninomiya_slide
ninomiya_ii
0
240
人材育成分科会.pdf
_awache
4
300
マルチアカウント環境での コーディングエージェントを使った障害調査が大変なので AIエージェントにReadOnly権限を付与してみた / ReadOnly AI Agents for Multi-Account AWS Incident Response
yamaguchitk333
2
110
ロボティクスの技術 / Robotics Technology
ks91
PRO
0
110
2026TECHFRESH畢業分享會 - 原生還是跨平台? App 開發踩坑實錄
line_developers_tw
PRO
0
1.3k
[AWS Summit Japan 2026]迷っているあなたへ_小さな一歩が、やがて自分を助けてくれる
sh_fk2
1
170
Featured
See All Featured
Into the Great Unknown - MozCon
thekraken
41
2.6k
VelocityConf: Rendering Performance Case Studies
addyosmani
333
25k
Crafting Experiences
bethany
1
180
Bridging the Design Gap: How Collaborative Modelling removes blockers to flow between stakeholders and teams @FastFlow conf
baasie
0
590
16th Malabo Montpellier Forum Presentation
akademiya2063
PRO
0
150
Typedesign – Prime Four
hannesfritz
42
3.1k
Jamie Indigo - Trashchat’s Guide to Black Boxes: Technical SEO Tactics for LLMs
techseoconnect
PRO
0
170
Navigating the moral maze — ethical principles for Al-driven product design
skipperchong
2
390
Docker and Python
trallard
47
3.9k
Code Review Best Practice
trishagee
74
20k
Speed Design
sergeychernyshev
33
1.9k
Leading Effective Engineering Teams in the AI Era
addyosmani
9
2.1k
Transcript
クラスターmempool
1 mempool mempoolは未承認トランザクションが一時的に保持されるスペース mempool内のTxはインプット/アウトプットの関係からDAG(有向非巡回グラフ)を形成
2 従来のmempool設計の課題 各Txは複数の祖先(ancestor)および子孫(descendant)を持ち、 子をマイニングするためには必ず親もマイニングする必要がある(パッケージ手数料率の評価) • ancestor fee rate Txをマイニングするために必要な祖先全員を含めた、パッケージ全体の手数料率 •
descendant fee rate Txとそれに依存しているすべての子孫を含めたパッケージ全体の手数料率 • ancestor fee rateとdescendant fee rateの非対称性 ◦ マイニングではancestor fee rateでマイニング対象を選択 ◦ mempoolからの排除対象を選択する場合は descendant fee rateで選択 • マイニングされにくく、排除もされにくい Txがmempoolに居座ることになる
3 従来のmempool設計の課題 RBF(Replace-by-Fee)は、Tx単体の手数料率に基づき判断するため、 実際にはマイニング優先度が下がる置換を許してしまうケースがある Lightning NetworkなどのHTLCで、 • HTLC Success Txを低手数料率でmempoolに滞留させ
• 相手方のHTLC Timeout TxのRBFを防止する Tx A(3 sat/vB, 100vB, fee=300sat) Tx B(10 sat/vB, 100vB, fee=1000 sat) ancestor fee rateは、 (300 + 1000) / (100 + 100) = 6.5 sat/vB Tx A’(4 sat/vB, 100,000vB, fee=400,000sat) 手数料率、手数料額共にAより高いため(3 sat/vB → 4 sat/vB)置換可能 一方、Tx Bは無効になり排除される(6.5 sat/vB > 4 sat/vBであっても) ※ RBFはTx単体のみをチェックしパッケージを評価しない
4 従来のmempool設計の課題 CPFP(Child pay for Parents)では、子が親の手数料を補填するロジックが 祖先グラフ全体を正確に評価できず、マイナーにとって最適なパッケージ選択が保証されない Tx A(1 sat/vB,
100vB, fee=100sat) Tx B(10 sat/vB, 100vB, fee=1000 sat) Tx C(10 sat/vB, 100vB, fee=1000 sat) Tx B、Tx C共にancestor fee rateは、(100 + 1000) / (100 + 100) = 5.5 sat/vB 実際のマイニング手数料率は (100 + 1000 + 1000) / (100 + 100 + 100) = 7 sat/vB Tx D(6 sat/vB) ancestor fee rateの判断ではTx D > Tx B = Tx Cとなるが 本当は7 sat/vBのA, B, Cをマイニングする方が有利 Tx A, Bマイニング後、 Tx Cのancestor fee rateは10 sat/vB → mempool内のランキングはこの瞬間に何をマイニングするかによって変動する 超低手数料率の子 低手数料率の子がつくと descendant fee rateが下がり排除対象になるリスクが上がる
5 クラスターmempool 1. トランザクション間の依存関係を クラスターとして管理する ◦ クラスターA:[Tx 1 -> Tx
2 -> Tx 3] ◦ クラスターB:[Tx 4] ◦ クラスターC:[Tx 5 -> Tx 6] 2. リニアライゼーション :クラスター内のTxを最適な順序に並べる ◦ 依存関係を満たしつつ、手数料率が単調非増加のセットになるよう並べる https://techmedia-think.hatenablog.com/entry/2026/03/13/182359 3. チャンク分割:リニアライゼーションを手数料率の変化点で区切ったグループ 4. すべてのクラスターをばらしてチャンク単位でフラットにグローバルソート • マイニングでは先頭のチャンクを順次選択 • 排除は最後尾のチャンクから選択 • マイニングされてもチャンクの順序は変わらない 非対称性を排除
6 クラスターmempool • クラスター: ◦ Tx A: fee=100 sat, size=100vB
→ 1.0 sat/vB ◦ Tx B: fee=800 sat, size=100vB → 8.0 sat/vB ◦ Tx C: fee=600 sat, size=100vB → 6.0 sat/vB ◦ Tx D: fee=200 sat, size=100vB → 2.0 sat/vB ◦ Tx E: fee=150 sat, size=100vB → 1.5 sat/vB • チャンク: ◦ チャンク1:{Tx A -> Tx B -> Tx C}(5.00 sat/vB 300vB) ◦ チャンク2:{Tx D}(2.00 sat/vB 100vB) ◦ チャンク3:{Tx E}(1.5 sat/vB) Tx A Tx B Tx C Tx D Tx E 依存関係: 単調非増加の確認 : 5.00 ≥ 2.00 ≥ 1.50 ✓ トポロジカル制約 : A→B, A→C, B→D, C→E すべて満たす ✓
7 クラスターmempool 新しいTxが届いたら: • 依存関係がないTxの場合→新しいクラスターを作成→キューに追加 • 1つのクラスターの子孫の場合 →該当クラスターに追加し、 ◦ リニアライゼーションを再計算
◦ 該当クラスターのチャンクについてキューを更新 • 複数のクラスターにまたがる場合: ◦ 対象のクラスターを統合 ◦ マージ後のクラスターのリニアライゼーションを再計算 ◦ 旧チャンクを削除し、新チャンクをキューに追加 ※ 従来のmempoolではTxが届くたびにすべての祖先・子孫の ancestor/descendant feerateを再計算していたが、 クラスターmempoolでは影響を受けるクラスターのみの再計算 このケースで対象のクラスター数が増えると 再計算の計算量が爆発する可能性があるため、 クラスターには上限が設けられている
8 従来の手法との対比 従来のmempool クラスターmempool 手数料の評価単位 Tx個別/祖先チェーン クラスター→チャンク マイニング順序 ancestor fee
rate リニアライゼーション 排除 descendant fee rate リニアライゼーションの 末尾チャンクから削除 マイニングと排除の一貫性 非対称 同じリニアライゼーションから導出 RBFの判定 部分的な手数料率比較 置換前後のチャンクの手数料率を比較 祖先/子孫の上限 25/25 クラスターサイズの上限 CPFP 祖先のセット単位で比較(近似) クラスター全体で正確に評価