Источник: Aptos Labs

С момента появления вычислительных технологий инженеры и исследователи постоянно изучают, как довести вычислительные ресурсы до предела их производительности, стремясь максимизировать эффективность при минимизации задержек при выполнении вычислительных задач. Высокая производительность и низкая задержка всегда были двумя столпами, определяющими развитие информатики, влияя на широкий спектр областей, включая CPU, FPGA, системы баз данных, а также на последние достижения в инфраструктуре искусственного интеллекта и блокчейн-системах. В погоне за высокой производительностью трубопроводная техника стала незаменимым инструментом. С момента своего появления в 1964 году в IBM System/360 [1] он стал ядром проектирования высокопроизводительных систем, стимулируя ключевые дискуссии и инновации в этой области.

Технология конвейера применяется не только в аппаратуре, но также широко используется в базах данных. Например, Джим Грей представил параллельный метод конвейера в своей работе High-Performance Database Systems [2]. Этот метод декомпозирует сложные запросы к базе данных на несколько этапов и выполняет их параллельно, тем самым повышая эффективность и производительность. Технология конвейера также критически важна в искусственном интеллекте, особенно в широко используемой глубокой сети TensorFlow. Он использует параллелизм конвейеров данных для обработки и загрузки данных, обеспечивая плавный поток данных для обучения и вывода, делая рабочие процессы искусственного интеллекта быстрее и эффективнее [3].

Блокчейн не является исключением. Его основная функциональность аналогична базам данных, обработке транзакций и обновлению состояний, но с дополнительным вызовом консенсуса с поддержкой византийской ошибки. Увеличение пропускной способности блокчейна (транзакций в секунду) и сокращение задержки (времени до окончательного подтверждения) заключается в оптимизации взаимодействия между различными этапами - сортировка, выполнение, отправка и синхронизация транзакций - при высоких нагрузках. Этот вызов особенно критичен в сценариях с высокой пропускной способностью, поскольку традиционные конструкции борются с поддержанием низкой задержки.

Для изучения этих идей давайте вернемся к знакомой аналогии: автомобильному заводу. Понимание того, как конвейерная линия революционизировала производство, помогает нам оценить эволюцию блокчейн-каналов - и почему дизайны нового поколения, такие как Zaptos[8], поднимают производительность блокчейна на новые высоты.

Из автомобильного завода в блокчейн

Представьте, что вы владелец автомобильного завода с двумя основными целями:

· Максимизируйте пропускную способность: Собирайте как можно больше автомобилей каждый день.

· Минимизация задержки: Сократите время, необходимое для постройки каждой машины.

Представьте себе три типа заводов:

Простая Фабрика

На простом заводе группа универсальных рабочих поэтапно собирает автомобиль. Один рабочий собирает двигатель, следующий устанавливает колеса и так далее, производя по одной машине за раз.

В чём проблема? Некоторые работники часто бездействуют, и общая производительность низкая, потому что никто не работает одновременно над разными частями одной машины.

Завод Ford

Войдите на сборочную линию Ford [4]! Здесь каждый работник сосредотачивается на одной задаче. Автомобиль движется по конвейерной ленте, и по мере прохождения каждый специализированный работник добавляет свои собственные детали.

Что происходит? Несколько автомобилей находятся на разных этапах сборки одновременно, и все работники заняты. Производительность значительно увеличивается, но каждый автомобиль все равно должен проходить через каждого работника по очереди, что означает, что время задержки на каждый автомобиль остается неизменным.

Магическая Фабрика

Теперь представьте себе волшебный завод, где все работники могут работать над одной и той же машиной одновременно! Нет необходимости перемещать машину с одной станции на другую; каждая часть машины строится одновременно.

Каков результат? Автомобили собираются со скоростью рекордно, причем каждый шаг происходит синхронно. Это идеальный сценарий для решения проблем как пропускной способности, так и задержки.

Теперь, раз завершилось обсуждение завода по производству автомобилей, что насчет блокчейна? Оказывается, разработка высокопроизводительного блокчейна не так уж и отличается от оптимизации конвейера.

Блокчейн как автомобильный завод

В блокчейне обработка блока аналогична сборке автомобиля. Аналогия следующая:

· Рабочие = Ресурсы валидатора

· Автомобили = Блок

· Задачи сборки = Этапы, такие как консенсус, исполнение и представление

Как простая фабрика обрабатывает по одной машине за раз, если блокчейн обрабатывает по одному блоку за раз, это приводит к недоиспользованию ресурсов. В отличие от этого, современные конструкции блокчейнов стремятся функционировать как конвейер Форда - обрабатывая различные этапы нескольких блоков одновременно. Здесь и используется технология конвейера.

Эволюция конвейера блокчейна

Традиционная архитектура: Последовательный блокчейн

Представьте себе блокчейн, который обрабатывает блоки последовательно. Валидаторам нужно:

1. Получить предложение блока.

2. Выполните блок для обновления состояния блокчейна.

3. Продолжайте согласование по этому состоянию.

4. Сохраните состояние в базу данных.

5. Начать консенсус для следующего блока.

В чем проблема?

· Выполнение и представление находятся на критическом пути процесса согласования.

· Каждый экземпляр согласования должен подождать, пока завершится предыдущий, прежде чем начать.

Эта настройка похожа на завод эпохи до Форда: рабочие (ресурсы) часто бездействуют, когда сосредотачиваются на одном блоке (автомобиле) за раз. К сожалению, многие существующие блокчейны до сих пор относятся к этой категории, что приводит к низкой пропускной способности и высокой задержке.

Aptos: Параллельная производительность

Diem ввела архитектуру конвейера, разделяющую выполнение и отправку от фазы консенсуса, а также приняла конвейерное проектирование для самого консенсуса.

· Асинхронное выполнение и отправка [5]: Первоначально валидаторы достигают консенсуса относительно блока, затем выполняют блок на основе состояния родительского блока. После подписи необходимого количества валидаторов состояние сохраняется в хранилище.

· Согласование конвейера (Jolteon[6]): Новые экземпляры согласования могут начинаться до завершения предыдущего, как движущийся конвейер.

Это увеличивает пропускную способность, позволяя разным блокам быть на разных этапах одновременно, что значительно сокращает время блока до всего двух задержек сообщений. Однако дизайн на основе лидера Jolteon может вызвать узкие места, поскольку лидер перегружается во время распределения транзакций.

Aptos дополнительно оптимизировал конвейер с помощью Quorum Store[7], механизма, который отделяет распределение данных от согласования. Quorum Store больше не зависит от одного лидера для передачи больших блоков данных в протоколе согласования, а разделяет распределение данных от упорядочивания метаданных, позволяя валидаторам асинхронно и параллельно распространять данные. Этот дизайн использует общую пропускную способность всех валидаторов, эффективно устраняя узкое место лидера в согласовании.

Иллюстрация: Как Quorum Store балансирует использование ресурсов на основе протокола консенсуса на основе лидерства.

С этим блокчейном Aptos создал «Фордовский завод» блокчейна. Точно так же, как конвейер Форда революционизировал производство автомобилей — различные этапы разных автомобилей происходят одновременно — Aptos обрабатывает различные этапы разных блоков параллельно. Ресурсы каждого валидатора полностью используются, что гарантирует, что ни одна часть процесса не остается в ожидании. Эта хитрая оркестровка приводит к системе высокой производительности, делая Aptos мощной платформой для эффективной и масштабируемой обработки транзакций в блокчейне.

Иллюстрация: Поточная обработка последовательных блоков в блокчейне Aptos. Валидаторы могут наладить поточные этапы последовательных блоков для максимизации использования ресурсов и увеличения пропускной способности.

Важной является пропускная способность, но не менее важно время от отправки транзакции до окончательного подтверждения. Для приложений, таких как платежи, децентрализованные финансы (DeFi) и игры, каждая миллисекунда имеет значение. Многие пользователи испытывали задержки во время высоконагруженных событий, поскольку каждая транзакция должна проходить через серию этапов последовательно: клиент - полный узел - коммуникация валидатора, консенсус, выполнение, проверка состояния, подтверждение и синхронизация полного узла. При высокой нагрузке этапы, такие как выполнение и синхронизация полного узла, добавляют дополнительную задержку.

Иллюстрация: Архитектура конвейера блокчейна Aptos. На диаграмме показаны клиент Ci, полный узел Fi и валидатор Vi. Каждый блок представляет собой этап прохождения блока транзакций в блокчейне слева направо. Конвейер состоит из пяти этапов: консенсус (включая распределение и упорядочение), выполнение, валидация, отправка и синхронизация полного узла.

Это похоже на завод Ford: хотя конвейер максимизирует общий объем производства, каждая машина все равно должна пройти через каждого работника последовательно, поэтому время завершения дольше. Чтобы действительно довести производительность блокчейна до предела, нам нужно построить «волшебный завод» — где эти этапы работают параллельно.

Zaptos: Переход к оптимальной задержке блокчейна

Zaptos[8] снижает задержку за счет трех ключевых оптимизаций без ущерба пропускной способности.

· Оптимистическое выполнение: снижает задержку конвейера, начиная выполнение немедленно после получения предложения блока. Валидаторы немедленно добавляют блок в конвейер и спекулируют на выполнении после завершения родительского блока. Полные узлы также выполняют оптимистическое выполнение после получения предложения от валидатора для проверки состояния доказательства.

· Оптимистичная отправка: записывает состояние в хранилище непосредственно после выполнения блока, даже до проверки состояния. Когда валидатор в конечном итоге удостоверит состояние, для завершения отправки потребуются только минимальные обновления. Если блок в конечном итоге не упорядочен, оптимистически представленное состояние откатывается для поддержания согласованности.

· Быстрая проверка: Валидаторы начинают состояние проверки выполненных блоков параллельно во время завершающего раунда консенсуса, не дожидаясь завершения консенсуса. Такая оптимизация обычно сокращает задержку конвейера на один раунд в типичных сценариях.

Иллюстрация: Параллельная конвейерная архитектура Zaptos. Все этапы, кроме консенсуса, эффективно скрыты внутри этапа консенсуса, сокращая время от начала до конца.

Благодаря этим оптимизациям Zaptos эффективно скрывает задержку других этапов конвейера внутри этапа консенсуса. В результате, если блокчейн примет протокол согласования с оптимальной задержкой, общая задержка блокчейна также может достичь своего оптимума!

Болтовня бесполезна; данные говорят сами за себя

Мы оценили производительность Zaptos от начала до конца через географически распределенные эксперименты, используя Aptos в качестве базовой модели высокой производительности. Для получения более подробной информации обратитесь к статье [8].

На Google Cloud мы смоделировали глобально децентрализованную сеть, состоящую из 100 валидаторов и 30 полных узлов, распределенных по 10 регионам, используя машины коммерческого класса, аналогичные тем, которые используются в развертывании Aptos.

Пропускная способность-задержка

Иллюстрация: Сравнение производительности блокчейнов Zaptos и Aptos.

Диаграмма выше сравнивает отношение между задержкой от начала до конца и пропускной способностью для обеих систем. Обе системы испытывают постепенное увеличение задержки при увеличении нагрузки, с резкими всплесками при максимальной загрузке. Однако Zaptos постоянно показывает более стабильную задержку до достижения максимальной пропускной способности, сокращая задержку на 160 миллисекунд при низкой загрузке и более чем на 500 миллисекунд при высокой загрузке.

Впечатляюще, Zaptos достигает подсекундной задержки при 20k TPS в среде основной сети, работающей в производственных условиях — этот прорыв делает реальные приложения, требующие скорости и масштабируемости, реальностью.

Разбивка задержки

Иллюстрация: Разбивка задержки блокчейна Aptos.

Иллюстрация: Разбивка задержек Zaptos.

Диаграмма разбивки задержки предоставляет подробный обзор длительности каждого этапа конвейера для валидаторов и полных узлов. Ключевые идеи включают:

· До 10k TPS: Общая задержка Zaptos практически идентична его задержке консенсуса, так как оптимистичное выполнение, валидация и оптимистичная передача в эффективно «скрыты» в пределах этапа консенсуса.

· Свыше 10k TPS: по мере увеличения времени оптимистического выполнения и синхронизации полных узлов становятся более значимыми неконсенсусные этапы. Тем не менее Zaptos значительно сокращает общую задержку, перекрывая большинство этапов. Например, при 20k TPS базовая общая задержка составляет 1,32 секунды (консенсус 0,68 секунды, другие этапы 0,64 секунды), в то время как Zaptos добивается 0,78 секунды (консенсус 0,67 секунды, другие этапы 0,11 секунды).

Заключение

Эволюция архитектуры блокчейна подобна трансформации в производстве — от простых последовательных рабочих процессов к высокопараллельным конвейерным линиям. Подход конвейера Aptos значительно увеличивает пропускную способность, в то время как Zaptos идет еще дальше, сокращая задержку до уровней меньше секунды, поддерживая высокую TPS. Точно так же, как современные архитектуры вычислений используют параллелизм для максимизации эффективности, блокчейны должны непрерывно оптимизировать свои конструкции, чтобы устранить ненужную задержку. Путем полной оптимизации конвейера блокчейна для минимальной задержки Zaptos готовит почву для прикладных блокчейн-приложений в реальном мире, требующих как скорости, так и масштабируемости.

Отказ от ответственности:

1. Эта статья перепечатана из [БлокчейнБитс], и авторское право принадлежит оригинальному автору [Aptos Labs]. Если у вас есть возражения к перепечатке, пожалуйста, свяжитесь с Gate Узнатькоманды, и команда обработает это как можно скорее в соответствии с соответствующими процедурами.

2. Отказ от ответственности: Взгляды и мнения, высказанные в этой статье, представляют собой только личные взгляды автора и не являются инвестиционными советами.

3. Другие языковые версии статьи переведены командой Gate Learn. Переведенная статья не может быть скопирована, распространена или использована без упоминания Gate.io.