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STARK:StarkNet性能路線圖:如何攻克排序器難題?_Bitcoin Planet

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Time:1900/1/1 0:00:00

原文:《StarkNetPerformanceRoadmap》

編譯:wesely

路線圖中的并行化、Rust等改進,都是為接下來StarkNet提升TPS所做的準備。

rollups的有效性不受限于L1的吞吐量,使得L2的TPS可以很高。

在StarkNet的性能路線圖中,解決了系統中的一個關鍵因素——排序器。

性能的改進主要有以下幾點:

排序器的并行化

為Cairo虛擬機提供Rust語境下的實現

在Rust語境下的排序器

證明者并不是瓶頸,他們可以處理比現在更多的東西。

簡介

大約一年前,StarkNetAlpha正式上線了以太坊主網,這時,我們將重心放在了功能的構建上,現在,我們決定將重點轉移到提高性能之上,并計劃通過一系列的步驟來提高StarkNet上的用戶體驗。

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在這篇文章中,我將解釋為什么有很多優化措施只適用于有效性匯總,并分享StarkNet實施這些措施的計劃和步驟,其中一些計劃已經在StarkNetAlpha0.10.2中實現,在討論具體的細節之前,讓我們先來回顧一下限制鏈上性能的原因。

區塊限制:ValidityRollups與L1

提高區塊鏈可擴展性和TPS的方法之一是:在解除區塊的限制同時,保持區塊生成時間的不變。這需要區塊生產者提供更高效的服務,因此就需要更有效地執行這些組件,因此,我們將重點轉移到StarkNet排序器的優化之上,在下文會詳述具體內容。

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這里會有一個問題,為什么對排序器的優化僅僅對ValidityRollups有效,換句話說,為什么我們不能在L1上以相同的方法改進,避免有效性匯總有復雜性?在下一節內容中,對這一問題將進行回答。

為什么L1吞吐量有限

如果L1的區塊限制被解除,會遇到一個很大的問題,因為鏈的高吞吐帶來了鏈上區塊的高增長率,為了確保不同的節點跟上最新的全鏈狀態,就需要增加了更多的全節點。又由于L1全節點必須記錄所有歷史記錄,區塊大小的大幅增加會給全節點運營者帶來巨大壓力,并導致部分全節點因為機器性能落后而退出系統,結果,能夠運營全節點的都是一些比較大的實體,最終就是用戶無法以無信任的姿態驗證狀態并參與網絡。

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這也讓我們明白,從某種意義上來說正是L1吞吐量的限制,成就了一個真正去中心化的和相對安全的網絡系統。

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上述問題為什么不會出現在ValidityRollups之上?

只有在考慮全節點的問題時,我們才能看到有效性匯總的優勢。正常情況下,一個L1全節點需要重新執行整個鏈的歷史以確保當前狀態的正確性,而StarkNet節點只需要驗證STARK證明,而且這種驗證需要的計算資源呈指數級下降。重點是,鏈上全節點狀態的驗證同步沒有涉及到執行;一個節點可以從另一個全節點那里接受當前狀態的轉儲,只需通過STARK證明來驗證這個狀態是否有效即可。這讓我們在增加網絡的吞吐量的同時,不用增加全節點的數量。

因此,在L2上,通過對排序器的優化可以對整個系統的性能進行提升,但這在L1上不能實現的。

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StarkNet的未來性能路線圖

這一部分,我們將討論目前有哪些計劃用于對StarkNet排序器的優化。

排序器并行化

性能路線圖的第一步是為交易執行引入并行化。這個提議是在StarkNetalpha0.10.2中正式引入的,該版本于11月29日在以太坊主網上發布,我們現在來深入探討下什么是并行化。

一般來說,并行執行多個交易區塊是不可以的,因為不同的交易可能是相互依賴的。以下方示例中進行說明,我們假設有一個包含來自同一用戶的三筆交易的區塊:

TxA:將USDC兌換ETH

TxB:為某款NFT支付ETH費用

TxC:將USDT兌換BTC

顯然,交易A必須發生在交易B之前,但交易C完全獨立于兩者,是可以并行執行的。如果每個交易需要1秒執行,那么通過引入并行化處理之后,區塊生產時間可以從3秒減少到2秒。

問題的關鍵在于,我們事先并不知道不同交易之間的依賴性。在實踐中,只有當我們執行到示例中的TxB時,我們才會發現它是依賴于TxA所做的改變。更準確地說,這種依賴性源于TxB從TxA寫入的存儲單元中讀取這一動作。我們可以把不同的Tx看成是一個依賴圖,其中存在從交易A到交易B的一條邊,當且僅當A寫入一個由B讀取的存儲單元時,B才可能執行。下圖顯示了這種依賴之間的關系:

在上面的示例中,每一列都可以并行執行。

為了克服事先無法確定不同交易事件之間的依賴關系,我們根據AptosLabs推出的BLOCK-STM,將OP并行化引入到StarkNet排序器中。在這種模式下,會以樂觀地方式并行地處理事務,并在發現碰撞時重新執行。比如在上述示例圖中,我們可以并行執行TX1-4,但事后發現Tx4依賴于Tx1,因此這次執行是無效的,在這種情況下,將重新執行Tx4。

請注意,在上述這種樂觀并行化的基礎上我們也增加一些優化措施。例如,與其等待每個執行的結束,可以在發現一個使之運行結果無效的依賴關系時就中止執行。

另一個優化的例子是選擇哪些事務來重新執行。假設由上述示例圖的所有事務組成的區塊被送入一個擁有五核CPU的排序器。首先,我們嘗試并行執行tx1-5,如果完成的順序是Tx2、Tx3、Tx4、Tx1,最后是Tx5,那么我們將在Tx4已經執行后才發現依賴關系Tx1→Tx4,這表明它應該被重新執行。直觀地說,考慮到Tx4的重新執行,Tx5也需要重新執行,然而,我們可以遍歷由執行已經結束的事務構建的依賴圖,只重新執行依賴于Tx4的事務,而不是將失效Tx4之后的事務都重新執。

Rust語境下的Cairo-VM實現

StarkNet中的智能合約是通過Cairo語言編寫的,并在Cairo-VM虛擬機中執行。目前,排序器正在使用python語言在Cairo-VM上運行。為了優化虛擬機的實現性能,我們之前發起了用Rust重寫Cairo-VM虛擬機的工作。

目前,cairo-rs可以執行原生Cairo代碼,下一步是處理智能合約的執行和與pythonic排序器的集成,一旦與cairo-rs集成,排序器的性能有望進一步提高。

Rust語境下的排序器

通過python到rust的轉變以提高網絡性能,不僅限于Cairo-VM,StarkNet用Rust重寫了排序器相關的代碼。除了Rust的內部優勢之外,這還為排序器的其他優化提供了可能,比如,可以集合cairo-rs的優勢,而無需python-rust通信的開銷,也可以完全重新設計狀態的存儲和訪問方式。

證明者

在整篇文章中,沒有提到有效性匯總中核心元素之一——證明者。作為可以說是架構中最復雜的組件,證明者算是瓶頸,也是優化的重點。但現在,StarkNet的瓶頸是更加“標準”的組件,特別是對于遞歸證明,可以將當前測試網/主網上的更多交易放入證明中。事實上,StarkNet區塊與StarkEx交易一起得到有效的市場證明,后者有時會有數十萬NFT的鑄造事件。

總之,并行化、Rust等改進,都是為接下來StarkNet提升TPS所做的準備。

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