现有的边缘计算系统面临着安全挑战,无法保证边缘节点存储数据和执行计算任务的安全性。区块链作为一个分布式的共享账本和数据库,具有去中心化、不可篡改、可追溯、集体维护、公开透明等特点,被认为是解决安全问题的有效途径之一。但是区块链的可扩展性较差,而边缘计算系统应用于大规模物联网场景,对吞吐量和时延性能的要求较高,导致区块链难以应用于边缘计算系统。为了解决以上难题,本文通过在边缘计算系统中应用区块链和分片技术,达到提高边缘计算系统的安全性和改善区块链的可扩展性的目的。本文的主要研究内容如下:1)单一类别业务场景中,卸载到边缘服务器上的所有业务对于安全性、时延的要求相同。针对该场景,本文基于区块链和分片技术提出了一种新型的边缘计算方案。在提出的方案中,通过将边缘节点和卸载的任务分组,多个边缘节点组并行对不同的任务集进行共识,达到提高边缘计算系统的安全性和改善区块链的可扩展性的目的。本文对提出的方案的安全性、时延和吞吐量性能进行了数学建模与仿真分析。仿真结果表明,与不分片方案相比,提出的方案能够在保证较高安全级别的同时提高系统的吞吐量。例如,当全网恶意节点占比为20%时,提出的方案在保证98%的安全性的同时,将吞吐量提高到不分片方案的5倍。仿真结果还表明,与不采用区块链技术的边缘计算系统相比,提出的方案能够在保证业务时延在阈值内的同时提高安全性。例如,当全网恶意节点占比为20%时,提出的方案在保证业务时延不超过0.2s的同时,安全性相对于现有的边缘计算系统提高了 20%。2)在多类别业务场景下,卸载到边缘服务器上的业务对于安全性、时延的要求不同,例如车联网中的实时广播对于时延比较敏感,而金融领域更注重安全性。针对该场景,本文提出了基于遗传算法（Generic Algorithm,GA）的多等级分片方案。在提出的方案中,通过将边缘节点组划分为不同的等级,各等级的边缘节点组的参数不同,达到满足不同业务的服务质量需求的目的;并使用GA制定资源分配策略来优化系统性能。仿真结果表明,与单一等级分片方案和按比例分配资源方案相比,本文提出的方案的系统性能更优。例如,全网恶意节点占比为20%时,提出的方案的吞吐量大约是单一等级分片方案的3.5倍,相对于按比例分配资源方案提高了 17%;提出的方案的安全性比单一等级分片方案提高了 14%,相对于按比例分配资源方案提高了3%。本文提出了基于区块链分片技术的边缘计算系统,在一定程度上解决了边缘计算系统的安全问题和区块链的可扩展性问题,使其更加符合实际需求。在保证业务时延在阈值内的同时,提出的方案提高了边缘计算系统的安全性;在满足业务的安全性要求的同时,提出的方案提高了边缘计算系统的吞吐量,可以满足大规模的物联网操作。