STARK:StarkNet：發布性能路線圖，為改進TPS做好準備_ARK

概要

●?L2不受與L1相同的吞吐量限制。這為L2ValidityRollup帶來更高的TPS。

●?StarkNet性能路線圖解決了系統中的一個關鍵元素：定序器。

●?我們在此展示性能改進的路線圖：

定序器并行化Cairo-VM的新Rust實現Rust中的定序器重新實現●?驗證者，可以處理比現在更多的事情。

介紹

大約一年前，StarkNet在主網發布。一開始，我們主要集中構建StarkNet功能性。目前，我們將重點轉移至通過一系列步驟提高性能，而這將有助于增強StarkNet體驗。

在這篇文章中，我們將解釋為什么廣泛的優化只適用于ValidityRollup，并分享我們在StarkNet上實施這些步驟的計劃。其中一些步驟已經在StarkNetAlpha0.10.2中實現，該版本于測試網和主網發布。但在我們討論解決方案之前，讓我們回顧一下區塊受限問題及其原因。

Google Play允許在應用商店里的App和游戲中集成NFT:金色財經報道，Google Play宣布了一項重大政策轉變，允許開發者將NFT等數字資產集成至其應用商店的APP和游戲中。決定提供購買、出售或賺取代幣化資產功能的公司將被要求在Play Console中明確表示該應用程序中存在基于區塊鏈的元素。

Google Play的Group Product經理Joseph Mills在一篇博客文章中寫道，這將使合作伙伴能夠重新構想“帶有用戶所擁有內容的傳統游戲”，并通過NFT獎勵提高“用戶忠誠度”。[2023/7/13 10:51:28]

區塊空間限制：ValidityRollup與L1

在保持出塊時間不變的情況下，提高區塊鏈可擴展性和TPS的一種潛在方法是解決區塊限制。這將需要區塊生產者付出更多努力，需要更有效地實施這些組件。為此，我們現在將重點轉移到StarkNet定序器優化上，我們將在以下部分中對此進行更詳細的描述。

Wonderland分析Keep3r被攻擊事件：攻擊者獲得列入白名單的Keep3r任務治理后進行攻擊:6月13日消息，Web3基金Wonderland分析鏈上服務外包網絡Keep3r Network V1遭到攻擊事件，攻擊者設法獲得一個列入白名單的Keep3r任務治理，因為它是一個Vanity地址，然后，攻擊者為該任務添加流動性，幾天后，從Balancer進行閃電貸并操作SushiLP池，然后調用Apply Credit Stojob函數，該函數計算了該任務應得到的流動性量的積分。由于操縱，攻擊者獲得4084.27KP3R信用（而非537.89）。攻擊者最后設法耗盡了積分并將其保留給自己。[2023/6/13 21:34:08]

這里自然而然會出現一個問題。為什么定序器優化僅限于ValidityRollup，也就是說，為什么我們不能在L1上實現相同的改進并完全避免ValidityRollup的復雜性？在下一部分，我們將解釋兩者之間存在的根本區別，允許對不適用于L1的L2進行廣泛的優化。

Azuki：官方Instagram賬戶被盜，目前正與Meta取得聯系以奪回控制權:4月12日消息，NFT 項目 Azuki 在社交媒體上發文表示，Azuki 官方 Instagram 賬戶被盜，目前正與 Meta 取得聯系以重新獲得對該帳戶的控制權。[2023/4/12 14:00:02]

為什么L1吞吐量有限？

不幸的是，解除對L1的區塊限制會遇到一個重大陷阱。通過提高區塊鏈的增長率，我們也增加了對全節點的需求，他們試圖跟上最新的狀態。由于L1全節點必須重新執行所有歷史記錄，區塊區間的大幅增加會給它們帶來巨大壓力，再次導致較弱的機器退出系統并將保留運行全節點的能力歸向足夠大的實體。最終，用戶將無法自己驗證狀態，以及以去信任方式參與網絡。

這讓我們明白L1吞吐量應該受到限制，以維護一個真正去中心化和安全的系統。

為什么相同的問題不會影響ValidityRollup？

美SEC主席：加密貨幣發行人和交易所都有義務向SEC注冊:金色財經報道，據相關演講稿內容透露，美國證券交易委員會（SEC）主席Gary Gensler并沒有改變他對加密貨幣執法的看法，將繼續認為大多數加密資產是證券，加密交易所是證券交易所，這將使發行人和交易所都有義務向SEC注冊，加密行業的一些人呼吁在加密貨幣方面提供更大的指導，不喜歡這個消息和沒有收到它不是一回事。（TheBlock）[2022/9/8 13:15:47]

只有從全節點的角度考慮，我們才能看到ValidityRollup所提供的真正力量。L1全節點需要重新執行整個交易歷史，以確保當前狀態的正確性。StarkNet節點只需要驗證STARK證明，而該驗證所占用的計算資源量呈指數級下降。特別是，從頭開始同步不一定涉及執行；一個節點可能會從其對等節點接收到當前狀態的轉儲，并且只能通過STARK證明來驗證該狀態是否有效。這使我們能夠在不增加全節點要求的情況下增加網絡的吞吐量。

數據：Optimism累計獨立地址數超20萬:5月26日消息，據區塊鏈分析平臺Dune數據，以太坊二層擴容方案Optimism累計獨立地址數為20.04萬。

此外，截止發稿，Optimism上TVL為2.99億美元。[2022/5/26 3:43:18]

因此，我們得出結論，L2定序器會對整個優化范圍帶來影響，但這在L1上是不可能的。

未來的性能路線圖

在接下來的部分中，我們將討論目前哪些計劃用于StarkNet定序器。

定序器并行化

我們路線圖的第一步是將并行化引入交易執行。這是在昨天在主網上發布的StarkNetalpha0.10.2中引入的。我們現在深入了解什么是并行化。

那么“交易并行化”是什么意思？并行執行一個交易塊是不可能的，因為不同的交易可能是相互依賴的。這在以下示例中進行了說明。一個包含來自同一用戶的三筆交易的區塊：

●?交易A：將USDC換成ETH

●?交易B：為NFT支付ETH

●?交易C：USDT換BTC

顯然，TxA必須在TxB之前發生，但TxC完全獨立于兩者并且可以并行執行。如果每筆交易需要1秒來執行，那么通過引入并行化，出塊時間可以從3秒減少到2秒。

問題的癥結在于我們事先并不知道交易的依賴關系。實際上，只有當我們從示例中執行事務B時，我們才能看到它依賴于事務A所做的更改。進一步說，這一依賴性源于事務B從事務A寫入的存儲單元中讀取這一事實。我們可以將交易畫成一個依賴圖，其中存在從交易A執行至交易B，當且僅當A寫入一個由B讀取的存儲單元，因此必須在B之前執行。下圖顯示了依賴圖的示例：

在上面的示例中，每一列都可以并行執行，這是最佳安排。

為克服事先不知道依賴圖的事實，我們本著AptosLabs開發的BLOCK-STM的精神，將optimistic并行化引入到StarkNet定序器中。在該范式下，我們樂觀地嘗試并行運行事務并在發現沖突時重新執行。例如，我們可以并行執行圖1中的交易1-4，之后才發現Tx4依賴于Tx1。因此，它的執行是無用的。在這種情況下，我們將重新執行Tx4。https://malkhi.com/posts/2022/04/block-stm/

請注意，我們可以在optimistic并行化之上添加許多優化。例如，與其天真地等待每次執行結束，我們轉而可以在發現使它無效的依賴項時中止執行。

另一個例子是優化重新執行哪些交易的選擇。假設包含圖1中所有事務的塊被送入具有五個CPU內核的定序器。首先，我們嘗試并行執行交易1-5。如果完成順序是Tx2，Tx3，Tx4，Tx1，最后是Tx5，那么只有在Tx4已經執行完之后，我們才會發現依賴Tx1→Tx4——說明應該重新執行。天真地，我們可能也想重新執行Tx5，因為考慮到Tx4的新執行，它的行為可能會有所不同。然而，我們可以遍歷由執行已經終止的交易構建的依賴圖，只重新執行依賴于Tx4的交易，而不是僅僅重新執行現在無效的Tx4之后的所有交易。

Cairo-VM的新Rust實現

StarkNet中的智能合約是在Cairo中編寫的，并在Cairo-VM中執行，該規范出現在Cairo白皮書中。目前，定序器正在使用Cairo-VM的python實現。為優化VM實現性能，我們發起使用Rust重寫VM的工作。感謝Lambdaclass的出色工作，他們現在是StarkNet生態系統中一個非常寶貴的團隊，這項工作很快就會取得成果。

VM的rust實現，cairo-rs，現在可以執行原生Cairo代碼。下一步是處理智能合約的執行，以及與pythonic定序器的集成。一旦與cairo-rs集成，定序器的性能有望顯著提高。

Rust中的定序器重新實現

我們從python到rust以提高性能的轉變不僅限于CairoVM。除了上述改進之外，我們還計劃用Rust從頭開始，重寫定序器。除了Rust的先天優勢之外，這還為序列器的其他優化提供了想象空間。舉幾個例子，我們可以享受cairo-rs的好處，而無需為python-rust通信支付費用，我們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，我們都沒有提到ValidityRollup中最知名的元素——證明者。可以想象，作為可以說是架構中最復雜的組件，它應該是瓶頸，因此也是優化的重點。有趣的是，現在StarkNet的瓶頸是更“標準”的組件。今天，特別是對于遞歸證明，我們可以將比測試網/主網上的當前流量更多的交易放入證明中。事實上，目前，StarkNet區塊與StarkEx交易一起得到證明，后者有時會產生數十萬NFT鑄造交易。

總結

并行化、Rust等——為即將到來的StarkNet版本中改進的TPS做好準備。

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