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詳解StarkNet性能路線圖:如何優化排序器?_STA

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原文作者:StarkWare

原文編譯:DeFi之道

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。

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。

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外界一度誤以為該案件為此前美國證券交易委員會在紐約聯邦法院起訴加密交易所Coinbase,Coinbase股票(COIN)升至盤中高點后回落。[2023/6/24 21:56:37]

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。

美聯儲資產負債表規模較上周擴大約1000億美元至8.78萬億美元:金色財經報道,美聯儲資產負債表規模較上周擴大約1000億美元至8.78萬億美元。[2023/3/24 13:23:03]

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。

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。

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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。

StarkNet的未來性能路線圖

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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TX?1-4?,但事后發現Tx4依賴于Tx?1?,因此這次執行是無效的,在這種情況下,將重新執行Tx?4?。

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Tx?2、Tx?3、Tx?4、Tx?1?,最后是Tx?5?,那么我們將在Tx?4已經執行后才發現依賴關系Tx?1?→Tx?4?,這表明它應該被重新執行。直觀地說,考慮到Tx?4的重新執行,Tx?5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Tx?4的事務,而不是將失效Tx?4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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