STAR:StarkNet 性能路线图_Stark Chain

原文：StarkWare?由DeFi之道编译

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的性能路线图中，解决了系统中的一个关键因素——排序器。

性能的改进主要有以下几点：

排序器的并行化

为Cairo虚拟机提供Rust语境下的实现

在Rust语境下的排序器

证明者并不是瓶颈，他们可以处理比现在更多的东西。

简介

大约一年前，StarkNetAlpha正式上线了以太坊主网，这时，我们将重心放在了功能的构建上，现在，我们决定将重点转移到提高性能之上，并计划通过一系列的步骤来提高StarkNet上的用户体验。

美股开盘小幅上涨:金色财经报道，美股开盘小幅上涨，道指涨0.13%，纳指涨0.14%，标普500指数涨0.06%，美联储将于北京时间周四凌晨2:00公布利率决议，市场预期加息25个基点。[2023/5/4 14:40:51]

在这篇文章中，我将解释为什么有很多优化措施只适用于有效性汇总，并分享StarkNet实施这些措施的计划和步骤，其中一些计划已经在StarkNetAlpha0.10.2中实现，在讨论具体的细节之前，让我们先来回顾一下限制链上性能的原因。

区块限制：ValidityRollups与L1

提高区块链可扩展性和TPS的方法之一是：在解除区块的限制同时，保持区块生成时间的不变。这需要区块生产者提供更高效的服务，因此就需要更有效地执行这些组件，因此，我们将重点转移到StarkNet排序器的优化之上，在下文会详述具体内容。

这里会有一个问题，为什么对排序器的优化仅仅对ValidityRollups有效，换句话说，为什么我们不能在L1上以相同的方法改进，避免有效性汇总有复杂性？在下一节内容中，对这一问题将进行回答。

StarkNet生态筹款平台Astraly测试网已上线:6月23日消息，据官方消息，基于StarkNet的筹款平台Astraly（前ZKPad）测试网近日已上线。[2022/6/23 1:26:38]

为什么L1吞吐量有限

如果L1的区块限制被解除，会遇到一个很大的问题，因为链的高吞吐带来了链上区块的高增长率，为了确保不同的节点跟上最新的全链状态，就需要增加了更多的全节点。又由于L1全节点必须记录所有历史记录，区块大小的大幅增加会给全节点运营者带来巨大压力，并导致部分全节点因为机器性能落后而退出系统，结果，能够运营全节点的都是一些比较大的实体，最终就是用户无法以无信任的姿态验证状态并参与网络。

这也让我们明白，从某种意义上来说正是L1吞吐量的限制，成就了一个真正去中心化的和相对安全的网络系统。

上述问题为什么不会出现在ValidityRollups之上？

MetaEstate正式公布Cryptovoxels中Satoshi岛屿整体规划:12月15日，据官方消息，元宇宙服务商MetaEstate正式公布Cryptovoxels中Satoshi岛屿整体规划。根据规划，该岛将以中本聪岛两条中轴线为分割线划分为四个区域，打造高端住宅、基金小镇、休闲娱乐和艺术小镇。据悉，MetaEstate 计划将中本聪岛打造成“数字乌托邦”系列城镇之一，以满足中本聪居民和游客的需求。在Cryptovoxels的世界中，Satoshi 岛位于Origin City的西北侧，以700W，350N的轴线为中心，岛面积33658平方米。截至目前，RocketDollar、Cryptomeria Captial、Waterdrip Capital、Deeper Network、CryptoArt.Ai等企业和机构已经落户中本聪岛。

此前报道，MetaEstate宣布完成百万美元种子轮融资，Cryptomeria Labs和Rocktree Capital领投。[2021/12/15 7:41:55]

只有在考虑全节点的问题时，我们才能看到有效性汇总的优势。正常情况下，一个L1全节点需要重新执行整个链的历史以确保当前状态的正确性，而StarkNet节点只需要验证STARK证明，而且这种验证需要的计算资源呈指数级下降。重点是，链上全节点状态的验证同步没有涉及到执行；一个节点可以从另一个全节点那里接受当前状态的转储，只需通过STARK证明来验证这个状态是否有效即可。这让我们在增加网络的吞吐量的同时，不用增加全节点的数量。

600枚BTC从Bitstamp交易所转入Huobi交易所:Whale Alert数据显示，北京时间3月2日18:41，600枚BTC从Bitstamp交易所转入Huobi交易所，按当前价格计算，价值约529.5万美元。[2020/3/2]

因此，在L2上，通过对排序器的优化可以对整个系统的性能进行提升，但这在L1上不能实现的。

StarkNet的未来性能路线图

这一部分，我们将讨论目前有哪些计划用于对StarkNet排序器的优化。

排序器并行化

性能路线图的第一步是为交易执行引入并行化。这个提议是在StarkNetalpha0.10.2中正式引入的，该版本于11月29日在以太坊主网上发布，我们现在来深入探讨下什么是并行化。

一般来说，并行执行多个交易区块是不可以的，因为不同的交易可能是相互依赖的。以下方示例中进行说明，我们假设有一个包含来自同一用户的三笔交易的区块：

现场 | 金色财经颁发“2019最具创新力Staking矿池”奖 共9家企业获奖:2019年12月27日，由金色财经主办的“与时共创”颁奖盛典在京举行。金色财经“与时共创”对2019年最具创新力的Staking矿池进行评选，经评委的评选，ViaBTC、Huobi.pool、MEET.ONE、BiKi矿池、OKEx矿池、HashFin、Newpool、HelloPool、HyperPay九家企业获“2019最具创新力Staking矿池”奖项。

本次活动邀请到国内外百余家知名区块链企业、300多名行业领袖、众多产业上下游服务机构代表等业界知名人士共同见证此次颁奖盛典。金色财经“与时共创”活动邀请到40余名资深行业专家作为专业评选团，结合网络投票进行综合评审，通过不同的奖项，对各个企业对实现赋能实体创新引领行业未来发展的努力进行表彰，实现与时代共同探索区块链，共创行业美好蓝图。[2019/12/27]

TxA：将USDC兑换ETH

TxB：为某款NFT支付ETH费用

TxC：将USDT兑换BTC

显然，交易A必须发生在交易B之前，但交易C完全独立于两者，是可以并行执行的。如果每个交易需要1秒执行，那么通过引入并行化处理之后，区块生产时间可以从3秒减少到2秒。

问题的关键在于，我们事先并不知道不同交易之间的依赖性。在实践中，只有当我们执行到示例中的TxB时，我们才会发现它是依赖于TxA所做的改变。更准确地说，这种依赖性源于?TxB?从?TxA写入的存储单元中读取这一动作。我们可以把不同的Tx看成是一个依赖图，其中存在从交易A到交易B的一条边，当且仅当A写入一个由B读取的存储单元时，B才可能执行。下图显示了这种依赖之间的关系：

在上面的示例中，每一列都可以并行执行。

为了克服事先无法确定不同交易事件之间的依赖关系，我们根据AptosLabs推出的BLOCK-STM，将OP并行化引入到StarkNet排序器中。在这种模式下，会以乐观地方式并行地处理事务，并在发现碰撞时重新执行。比如在上述示例图中，我们可以并行执行TX1-4，但事后发现Tx4依赖于Tx1，因此这次执行是无效的，在这种情况下，将重新执行Tx4。

请注意，在上述这种乐观并行化的基础上我们也增加一些优化措施。例如，与其等待每个执行的结束，可以在发现一个使之运行结果无效的依赖关系时就中止执行。

另一个优化的例子是选择哪些事务来重新执行。假设由上述示例图的所有事务组成的区块被送入一个拥有五核CPU的排序器。首先，我们尝试并行执行tx1-5，如果完成的顺序是Tx2、Tx3、Tx4、Tx1，最后是Tx5，那么我们将在Tx4已经执行后才发现依赖关系Tx1→Tx4，这表明它应该被重新执行。直观地说，考虑到Tx4的重新执行，Tx5也需要重新执行，然而，我们可以遍历由执行已经结束的事务构建的依赖图，只重新执行依赖于Tx4的事务，而不是将失效Tx4之后的事务都重新执。

Rust语境下的Cairo-VM实现

StarkNet中的智能合约是通过Cairo语言编写的，并在Cairo-VM虚拟机中执行。目前，排序器正在使用python语言在Cairo-VM上运行。为了优化虚拟机的实现性能，我们之前发起了用Rust重写Cairo-VM虚拟机的工作。

目前，cairo-rs可以执行原生Cairo代码，下一步是处理智能合约的执行和与pythonic排序器的集成，一旦与cairo-rs集成，排序器的性能有望进一步提高。

Rust语境下的排序器

通过python到rust的转变以提高网络性能，不仅限于Cairo-VM，StarkNet用Rust重写了排序器相关的代码。除了Rust的内部优势之外，这还为排序器的其他优化提供了可能，比如，可以集合cairo-rs的优势，而无需python-rust通信的开销，也可以完全重新设计状态的存储和访问方式。

证明者

在整篇文章中，没有提到有效性汇总中核心元素之一——证明者。作为可以说是架构中最复杂的组件，证明者算是瓶颈，也是优化的重点。但现在，StarkNet的瓶颈是更加“标准”的组件，特别是对于递归证明，可以将当前测试网/主网上的更多交易放入证明中。事实上，StarkNet区块与StarkEx交易一起得到有效的市场证明，后者有时会有数十万NFT的铸造事件。

总之，并行化、Rust等改进，都是为接下来StarkNet提升TPS所做的准备。

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