金色觀察｜a16z：為什么說區塊鏈的性能難以衡量？_區塊鏈:STARK

文/JosephBonneaua16zCrypto研究員

性能和可擴展性是加密世界面臨的挑戰，一直是一個激烈討論的話題，與L1項目和L2解決方案密切相關。然而，我們還沒有標準化的指標或基準進行衡量。數據報告往往不一致且不完整，這使得項目間的準確比較變得非常困難，而且常常使實踐中最重要的內容模糊不清。

我們需要一種更細致、徹底的方法來衡量和比較區塊鏈性能——應將性能分解為多個組件，并在多個軸上進行比較權衡。在本文中，我定義了基本術語，概述了困難挑戰，并提供了評估區塊鏈性能需要謹記的指導方針和關鍵原則。

可擴展性vs.性能

首先，讓我們先定義兩個術語，那就是可擴展性和性能，它們具有標準的計算機科學含義，在區塊鏈背景下經常被誤用。性能用來衡量系統當前能夠實現的目標。正如我們下面將要討論的，性能指標可能包括每秒交易數量或交易確認時間中位數。另一方面，可擴展性則用來衡量系統通過添加資源來提升性能的能力。

這個區別是很重要的：如果定義正確，很多提高性能的方法是根本不能提高可擴展性的。一個簡單的例子就是使用更有效的數字簽名機制，例如BLS簽名，其長度約是Schnorr或ECDSA簽名的一半。如果比特幣從ECDSA簽名切換到BLS，每個區塊的交易數量可能會增加20-30%，一夜之間就能提高性能。但我們只能這樣做一次——再沒有其他更節省空間的簽名機制可供切換。

在區塊鏈中還有其他一些一次性技巧可以使用，但你需要一個可擴展的體系架構來實現持續的性能優化，添加更多的資源可以隨著時間的推移提升性能。這也是許多其他計算機系統的傳統智慧，比如構建一個網絡服務器。通過一些常見技巧，你可以構建一個速度非常快的服務器；但最終，你需要一個多服務器體系架構，通過不斷添加新的服務器來滿足不斷增長的需求。

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懂得這個區別還有助于避免語句中出現的常見類別錯誤，比如“區塊鏈X是高度可擴展的，它每秒可以處理Y個交易！”后半句說法可能令人印象深刻，但它是一個性能指標，而非可擴展性指標。它說的并不是通過添加資源來提升性能的能力。

可擴展性本質上要求利用并行性。在區塊鏈世界中，L1擴展明顯需要分片或類似于分片的支持。分片的基本概念是將狀態分割成一系列分區，以便不同的驗證者可以獨立處理，此概念與可擴展性的定義非常匹配。在L2上還有更多選項，L2允許添加并行處理，包括鏈下通道、rollup服務器和側鏈。

延遲vs.吞吐量

通常，區塊鏈系統性能是通過兩個維度進行評估的，即延遲和吞吐量：延遲用以衡量確認單個交易的速度，而吞吐量用以衡量隨著時間的推移交易的總速率。這些度量軸既適用于L1和L2系統，也適用于許多其他類型的計算機系統。

遺憾的是，對延遲和吞吐量的衡量和比較都很復雜。此外，個人用戶實際上并不關心吞吐量。個人用戶真正關心的是延遲和交易費——更具體地說，就是他們的交易盡可能快、盡可能低成本地得到確認。盡管許多其他計算機系統也以成本/性能為基礎進行評估，但交易費是區塊鏈系統的一個新的性能軸，并不真實存在于傳統計算機系統中。

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衡量延遲面對的挑戰

延遲一開始看起來簡單明了：交易需要多長時間才能得到確認？但總是有幾種不同的方法來回答這個問題。

首先，我們可以在不同時間點衡量延遲，得到的結果也不同。例如，我們什么時候開始計時衡量？是當用戶在本地點擊“提交”按鈕時，還是當交易進入內存池時？我們又在什么時候停止計時呢？是當交易進入提議區塊中，還是當一個區塊被后續一個或六個區塊確認時？

最常用的方法是從驗證者角度出發，衡量從一個客戶端第一次廣播交易到合理“確認”交易的時間。當然，不同的商家可能采用不同的驗收標準，甚至同一個商家也可能根據交易金額的不同采用不同的標準。

以驗證者為中心的方法忽略了在實踐中的一些重要事項。首先，它忽略了點對點網絡上的延遲，也忽略了客戶端延遲客戶端延遲可能非常小，對于簽署以太坊支付等簡單的交易來說是可以預測的，但對于更復雜的情況延遲問題則可能變得非常顯著，如證明一個被屏蔽的Zcash交易是正確的。

即使我們將試圖衡量延遲的時間窗口標準化，答案也幾乎總是視情況而定。迄今為止，還沒有哪個加密貨幣系統能提供固定的交易延遲。要記住一個基本的經驗法則：

StarkWare發布新的Stark Net開源全節點Papyrus:1月12日消息，以太坊Layer2開發公司Stark Ware發布新的Stark Net開源全節點Papyrus，它基于Rust實現，是第三個加入StarkNet生態系統的完整節點，將跟蹤StarkNet，允許用戶和開發人員通過Stark Net的JSON-RPC查詢狀態，Papyrus還將為新的StarkNet定序器提供基礎，以提高StarkNet的吞吐量。[2023/1/12 11:07:27]

延遲是一個分布，而非一個數字。

網絡研究界早就明白這一點。對分布的“長尾”進行了特別強調，因為即使是0.1%的交易的延遲也會給終端用戶帶來嚴重影響。

在區塊鏈中，延遲確認可因多種原因發生變化：

批處理：大多數系統都以某種方式進行交易批處理，例如，在大多數L1系統上交易被批處理到區塊中。這將導致延遲變數，因為一些交易將不得不排隊等候，直到這批交易填滿區塊。其他交易可能比較幸運，因最后加入該批交易而無需等待。這些交易會立即得到確認，不會經歷任何額外延遲。

擁堵變量：大多數系統都會出現擁堵，也就是發布的交易量大于系統能夠立即處理的交易量。當交易在不可預測的時間進行廣播時，或者當新交易在一天或一周內的交易速度發生變化時，亦或在響應外部事件時，擁堵程度會發生變化。

共識層差異：在L1上確認交易通常需要一組分布式節點來達成對一個區塊的共識，無論擁堵情況如何，都可能會增加可變的延遲。工作量證明系統在不可預測的時間找到區塊。權益證明系統也可以添加各種延遲。

DefiLlama旗下NFT借貸項目llamalend完成智能合約部署:10月26日消息，據官方消息，NFT借貸項目llamalend已完成智能合約部署。

據此前報道，10月9日，DeFi數據網站DeFiLlama匿名創始人0xngmi宣布，NFT借貸項目llamalend即將推出，目前智能合約已完成并在Github開源。[2022/10/26 16:39:40]

基于這些原因，一個極價的指導原則就是：

關于延遲的聲明應該顯示確認時間的分布，而不是平均值或中位數這樣的單個數字。

雖然像平均值、中位數或百分位數這樣的匯總統計數據提供了部分情況，但準確評估一個系統需要考慮整個分布。在某些應用程序中，如果延遲分布相對簡單，則平均延遲可以提供很好的洞察。但在加密貨幣中，幾乎從來都不是這樣：通常情況下，確認時間非常緩慢。

支付渠道網絡就是一個很好的例子。這是一個經典的L2擴展解決方案，這些網絡多數時候提供非常快速的支付確認，但偶爾需要重置通道，由此便會增加延遲的數量級。

即使我們對確切的延遲分布有充分的統計，也可能會隨著系統和系統需求的變化而變化。另外，關于如何比較競爭系統間的延遲分布也并不總是很清晰。例如，假設一個系統確認的交易延遲均勻分布在1到2分鐘之間。如果另一個競爭系統在1分鐘內準確確認95%的交易，而在11分鐘內確認另外5%的交易，那么哪個系統更好？答案可能是，有些應用程序更喜歡前者，而有些則更喜歡后者。

Glassnode：以太坊期權未平倉合約歷史首次超過比特幣期權未平倉合約:金色財經報道，據區塊鏈分析公司Glassnode最新分析顯示，衍生品交易商正在關注以太坊“合并”，當前以太坊期權未平倉合約為66億美元，比比特幣的48億美元期權未平倉合約還要高，屬于歷史上頭一次。雖然還沒有達到歷史最高點，但ETH期權的未平倉合約已經接近創造新的歷史，而比特幣的未平倉合約仍然遠遠低于峰值，僅為歷史最高值的35%。市場上已經堆積了巨量的看漲期權，讓看跌期權相形見絀，交易者們似乎看好以太坊價格上漲至2200美元，大量未平倉合約甚至達到5000美元。[2022/8/10 12:16:20]

最后，需要注意的是，在大多數系統中，并非所有交易的優先級都是相同的。用戶可以通過支付更多錢來獲得更高的優先級，所以除了上述幾個因素外，延遲也取決于所支付的交易費。總而言之：

延遲是復雜的。報告的數據越多越好。理想情況下，應該在不同擁堵條件下衡量完整的延遲分布。將延遲分解為不同組件也會有所助益。

衡量吞吐量面對的挑戰

乍一看，吞吐量似乎也很簡單明了：一個系統每秒可以處理多少交易？這里存在兩個主要難點：究竟什么是“交易”，以及我們是在衡量一個系統今天正在做什么，還是未來可能做什么？

雖然“每秒交易量”是衡量區塊鏈性能的實際標準，但交易量作為度量單位是有問題的。對于提供通用可編程性的系統或者甚至是有限功能的系統，如比特幣的多路交易或多信號驗證選項，存在的基本問題是：

并非所有的交易都是平等的。

以太坊明顯如此。在以太坊中，交易可以包括任意代碼和任意修改狀態。以太坊中的gas概念用于量化一筆交易正在進行的總體工作量，但這與EVM執行環境高度相關。沒有簡單的方法可以比較一組EVM交易與一組應用BPF環境的Solana交易所處理的工作總量。將兩者與一組比特幣交易進行比較同樣令人擔憂。

將交易層劃分為共識層和執行層的區塊鏈可以讓這一點更加明確。在共識層上，吞吐量可以用每單位時間添加到鏈上的字節來衡量。執行層的情況總是更加復雜。

例如只支持支付交易的rollup服務器這種比較簡單的執行層，避免了量化計算的困難。即使在這種情況下，支付也會因投入和產出的數量不同而變化。支付通道交易可能因所需的影響吞吐量的“跳數”而異。rollup服務器吞吐量可取決于將一批交易“聯網”到更小的匯總更改集的程度。

吞吐量的另一個挑戰是并非以經驗衡量今天的表現，而是評估其理論能力。這就引入了各種建模問題來評估潛在能力。首先，我們必須為執行層確定一個實際的交易工作負載。其次，實際系統幾乎從未達到理論容量，尤其是區塊鏈系統。出于運行強健的考慮，我們希望節點實施在實踐中是異構的、多樣化的。這使得精確模擬區塊鏈吞吐量更加困難。

總之：

吞吐量聲明需要仔細說明交易工作負載和驗證者。在沒有任何明確標準的情況下，來自以太坊等主流網絡的歷史工作負載就足夠了。

延遲—吞吐量間的權衡

延遲和吞吐量通常是一種權衡關系。正如LefterisKokoris-Kogias所描述的那樣，這種權衡通常不是一條順滑的線，存在一個拐點，即當系統負載接近最大吞吐量時，延遲會急劇增加。

零知識rollup系統是吞吐量/延遲權衡的一個天然例子。大批量的交易會增加證明時間，從而增加延遲。但無論是在證明大小還是在驗證成本方面，鏈上足跡將分攤到更大批、更多的交易中，進而增加吞吐量。

交易費

可以理解的是，終端用戶更關心延遲和費用之間的權衡，而不是延遲和吞吐量之間的權衡。用戶根本沒有關心吞吐量的直接原因，他們只關心是不是能夠以盡可能低的費用快速確認交易。總結起來，費用受多重因素影響：

1、有多大市場需求支持交易？

2、系統能達到的總吞吐量有多大？

3、系統提供給驗證者或礦工的總收益有多少？

4、該收益中有多少是基于交易費或通貨膨脹獎勵？

前兩個因素大致構成導致市場出清價格的供應/需求曲線。在其他條件相同的情況下，更高的吞吐量應該會導致更低的費用，但還有更多的因素。

特別注意上面的第3點和第4點，是區塊鏈系統設計的基本問題，但是對它們我們還沒形成良好的原則。關于給予礦工通脹獎勵還是交易費的優缺點我們已有一定的了解。然而，盡管有許多關于區塊鏈共識協議的經濟分析，我們仍然沒有一個廣泛適用的模型來說明需要給驗證者多少收益。今天，大多數系統都內建一個有根據的猜測，即多少收益足以讓驗證者誠實作為，同時又不會妨礙系統的實際使用。

提高攻擊成本是一件好事，但我們也不知道多少安全措施才是“足夠的”。想象一下，你正在考慮去兩個游樂園。其中一個聲稱在游樂設施維護上比另一個少花50%的費用。去這個公園是個好主意嗎？可能因為這個公園的設施效用更高，用更少的錢就能獲得同等安全性。也許另一個公園花費超過正常所需費用來保證游樂設施的安全，但沒有額外好處。但也可能是第一個公園真的很危險。區塊鏈系統也類似。一旦剔除吞吐量，費用較低的區塊鏈之所以費用低，是因為它們對驗證者的獎勵較少。我們現在沒有得力工具來評估這樣是否可行，或者是否會讓系統更容易受到攻擊。總之：

在不同系統之間比較費用可能會產生誤導。雖然交易費對用戶來說很重要，但除了系統設計本身之外，費用還會受到很多因素的影響。吞吐量則是分析整個系統的更好指標。

結束語

公平準確地評估性能是很難的。就好比測量一輛汽車的性能。拿區塊鏈來說，不同的人會關心不同的方面。對于汽車，有些用戶會關心最高車速或加速性能，有些人會關心油耗，還有一些人會關心牽引力。所有這些都不容易評估。例如，美國環境保護署就制定了詳細的指導方針，規定如何評估汽油里程數，以及在經銷商處必須如何向用戶展示。

區塊鏈世界要達到這個級別的標準化還有很長的路要走。在某些領域，未來我們可能會使用標準化的工作負載來評估系統吞吐量，或者使用標準化的圖形來表示延遲分布。目前，對評估者和建設者來說，最好的辦法就是采集和公布盡可能多的數據，并對評估方法進行詳細描述，以便該方法能夠得以復制，與其他系統進行比較。

來源：金色財經

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