作者介绍：changbin，某全球区块链企业高级技术总监，拥有十多年R&D开发经验，并且积累了超过5年的区块链工程经验。亲自实现过的共识协议包括POW,POS, POS+BFT, Tendermint等，目前主要的兴趣点是高性能公链、区块链大数据、去中心化应用平台。

本次内容大部分来源于编译于CFG Labs 第六次Office Hour，对内容感兴趣的童鞋可以看CFG Labs@0x_Atom第6次office hour-高性能公链（单片链）的扩展方法 =》https://youtu.be/BBsrFZFkNBg

提示：本文的内容洞察和认知，部分来自演讲者所在的组织的研究，仅代表演讲者本人观点，不代表 cfg labs 和演讲者所在的组织的观点，也无任何投资建议，DYOR。本文内容来自视频转录编译，第一次发布之后，演讲者发现诸多信息失真提出意见。本着实事求是的态度，本文在邀请演讲者校对后重新发布。欢迎感兴趣的同学进入我们的社群交流。

本次 officehour 诸多观点和 insight 是来自目前所在的组织@stars_labs多位同学的共同研究，无财务建议，DYOR。

本次 officehour 将会从四方面介绍L1 性能调优。

1）首先是模型，因为我们要做优化，所以我们必须了解业务模型、网络模型、数学模型是怎么样的，之后我们才知道在哪些地方，哪些部分可以做优化。

2）其次要关注环境，当我们在做性能测试或者读到超高性能的数据的时候，第一个问题就要问这个测试环境是怎么样的。

3）有了这两个背景支持之后，我们介绍下现在工业界都有哪些办法去做优化，有哪些比较好的例子。

4）最后做个总结

首先是模型，这是以太坊公链的区块链模型，其他的公链大框架跟这个也是类似。

第一步，区块的proposer，提议一个区块，负责打包，涉及到两部分内容，1）交易的顺序 2）交易的执行的结果 传统以太坊模型 propose POW miner(矿工）打包交易，将几百个交易，多少笔交易，每一笔交易都会执行一遍。以太坊世界状态本质是一棵状态树，状态树上的内容，根据交易的内容做改变，最后会生成默克尔树的根。

第二步，需要将区块，连同区块头或者区块体，一起广播出去，广播有不同的做法，比如说，可以把整个区块广播出去的，不过这个效率可能比较慢，也有可以把区块头广播出去，这里面包括区块哈希，可以标识到区块的唯一性，也有部分区块链是两者折中，最终区块的交易要广播出去。

第三步，共识，也涉及到两部分，因为别的节点在共识之前，需要去验证你的账本对不对，需要去验证这里面有没有双花的交易，恶意交易，错误的交易，需要去执行一遍。如果是BFT共识的话，又涉及到两轮超过2/3的投票。在这个过程中，你发现第一步和第三步，都有执行的过程，同一笔交易在多个节点上执行了多次，带来了优化的空间。

第四步，写入区块链，如果是 POW，nonce的验证、交易执行之后哈希状态数的根也是合法的，最后写到了本地数据库（账本）。

周而复始。

在这样的模型中，有一些事情是可以做优化的。区块提议出来之后，广播内容优化，使用区块哈希取代完整的区块，Algorand 最早就是这个做法，Solana也采用了类似的树状广播方式，让区块、交易的广播会变得更快。

本人入行区块链的一位老师认为，区块链无非要突破的是三个层次的物理环境局限：计算、带宽、存储。

第一层是计算的瓶颈，如果我们观察区块链程序运行的CPU消耗，我们会发现，验签/签名的时候是比较消耗CPU的，因为椭圆曲线的计算是 CPU 密集型。我们曾经做过测试，占据30%左右的 CPU 时间。也就是说，家庭电脑1秒钟验证的交易签名数量是有限的，例如说几千/1万笔交易，或者更高一点。

优化方式：可以通过密码学本身的进步、定制硬件、硬件加速等方式进行优化。

当你突破了计算的瓶颈之后，你要将区块发出去，需要将状态广播到其他的节点上去，这里会带来时间的问题。比如说1MB的区块在比特币网络上的传播，需要的时间是有统计数字的，平均时间大约是 6-12s时间。因此，如果区块链是搭建在民用带宽（不用专线），假设我们用的是经典的广播区块的方式，能达到的性能也是有限的。这里我们计算下，假设我们用的民用带宽是50Mb-100Mb的中位数，计算一下每个交易的大小，可知道TPS是数千的级别。现在很多的高性能区块链，其用的并不是民用带宽，用的是IDC之间的高速直连，如果是多数据中心的话，也是有专线互通的。

如果没有部署过区块链的话，会将区块链看做很理想的状态，但其实不是。一般很多POS区块链活性很低（liveness), 如果不小心，整个网络会挂掉。不过这是题外话。

优化方式：上文提到的，用区块 hash 替代完整区块，或者使用有组织的广播方式，而不是完全的 gossip。

第三个瓶颈，就是存储的瓶颈，因为你做了所有的优化，包括几千TPS，几万TPS，最后你所有的数据都会落到磁盘上面，带来存储空间压力。同时磁盘相对于CPU和内存来讲，硬件性能是差很多的。所以你会发现在以太坊的gas消耗表里面，sload/ sstore 这种指令，对存储的这种调用指令，是非常消耗gas的。他需要通过这种方式控制，或者免受DDOS攻击，否则一个交易上来，我拼命调用存储，可能会让整个链停掉。

区块链数据包含几种类型：

1）交易数据，原始的交易数据，这部分历史数据可以删除，不影响正常的共识。

2）账户的信息数据，比如以太坊的事件状态，这个数据是无法删除的，如果删除的话，该节点可用程度就低了。

这部分数据的膨胀会带来状态爆炸的问题（state explosion)。以太坊目前的数据超过1T，如果运行时间长些会更大。

优化方式：1）根据 MPT 的组织结构和 statedb 的特性进行优化。采用剪枝的规则，可以减少一些空间占用，也会有一些新的客户端（erigon）采用不同的组织方式，使得数据组织过程中对磁盘读取的压力降低。

2）存储的计费模型优化。例如存储租赁。存储租赁意味着内空间不像以太坊，如果放上去就可以永久存储在上面，而是以租赁的方式存储。如果不继续续费，空间就变得不可用。最早的案例可以追溯到nervos这个项目上，我们上周介绍的 Sui也采用了类似这样的机制。这个机制在一定程度上在经济上激励去关注存储，但本质上我认为并没有解决问题，所以最终数据都会带来状态爆炸的问题。

比如BSC, 我们日常会运行BNB的节点，普通的节点在10T，archive节点也会在10T，20T, （运行时间长的话），这样的结构其实是不具有可持续性的。不过目前BSC目前也没有很好的解决方案，所以其采用了多链的结构。也就是说你有个超火的应用，他就会推荐你使用Appchain。将不同的应用存储进行分离，不会竞争。我们在联盟链上，也看到解决方案。Sui，Aptos也都是联盟链出身的，我相信之后他们也会采用联盟链的一些扩容的做法，比如说在存储上做分布式，可能看起来很中心化，但是一个有效、直接的实现数据扩容的机制。

上述就是环境的问题。所以，如果我们看到谁提出了几万，几十万TPS的，我们需要看测试环境是怎么样的。

1）首先它用的是什么样的硬件，比如什么 CPU、多少内存，什么硬盘，什么网络带宽。

2）节点数量，这个指标非常关键，我们查看了Sui的文档和测试数据，只用了4个或者10个节点，在1个IDC上面，这个并没有很强的说服力。我们自己在做数据压测的时候也会很注意这样的数据，你组一个3个节点的网络和100个节点的网络，概念是不一样的。

3）节点分布方式，你的节点都是分布在全球、多个大洲，还是腾讯云上一个IDC的同一个可用区下的几台机器，这里面是完全不一样的，我们在看到指标的时候要看具体数据测试环境，有利于我们辨识到其真正性能。

4）同时我们也要看交易里面(TPS),有很多水分，比如Solana有投票环节，也会将投票交易算到TPS里，所以TPS在5000左右，但这个也会有潜在问题（下文介绍）。

接下来我们看办法来优化性能。比如说我们看到的Flow这个链，他比较早的做了共识和执行的拆分，也就是说一个区块他的执行，和共识是可以拆开的，不一定放在一起，或者可以组成一个流水线，可以执行多个区块，接下来再延后去做共识，这样产块可以一直往前产。甚至还有一些方法，比如在一个Epoch里面选定了一个排列顺序，那么验证节点按照顺序去产块，每个节点知道自己什么时候该去产块，我就去产块，或者下一个epoch我去产块，这也可以帮助提高性能。还有一个方法就是一个生产者可以同时多产几个区块，一般以太坊是轮着来，但是一个验证节点可以产十个区块，再往前移一个，这也是扩容的方式。生产区块之后，结果对不对，能否成为真正成为权威区块链的一员，需要交给共识延后去执行，因为共识很慢的，假设你是投票式的，那肯定需要几轮的投票，时间肯定是比较长的，可以将共识和执行拆开。

Flow的设计中还多了些角色，比如说collector, collector收到交易之后，可以做预校验，在以太坊中，最简单的就是校验其签名，当然这里面会很消耗性能。同时，你可以做些基础校验，比如转账的时候，可以校验余额有没有这么多。所以这些基本的内容都可以做校验。Collector 接下来会把一批的交易给Consensus做共识，执行，之后得出结果，我们称为Receipt。这个执行并不代表验证，执行就是你有结果，你拿着这个结果验证你这个执行对不对，所以这里面可以再细分为Verifier。这里是拆分多个角色。第二部分，也提到了将整个共识过程做成流水线，没必要等完一个区块，共识，执行验证之后再做下一个区块，可以同时在做1，2的产块，同时共识的过程可以延后，这是Flow的做法。

图片来自 @andrew 、@sevenupdao

我们再看下Solana的做法。Solana我们认为是一个眼前一亮的项目。全局时钟在计算机中并不算一个新东西，但是第一次用这种计算哈希的方式实现了全局时钟，用到了区块链上是第一次，有利于交易的排序。也用到了turbine机制，本质上将区块通过这种特殊的传输方式，解决在网络broadcast阶段的性能瓶颈问题。Guild Steam也是，当每个节点知道接下来哪个阶段改产区块了，区块里面该包含哪个内容的时候，我不需要像以太坊那样做P2P广播，也不需要去做这么多的交易对比。

但这里也会带来一些问题。举个例子，Solana引入了比较多的并行执行，并行执行的前提是你这些交易，他的读写集，修改的内容，是不冲突的。只有不冲突的内容才能把它放到GPU上去执行。例如GPU有4096个核，但是问题来了，假如你现在在币安上做提现，币安的主要的热钱包账户可能只有1个或者几个，所以所有人的账户都会堵在这里。

有些知名的NFT项目Mint时候，发生情况是一样的。因为所有的都在冲同一个NFT项目，会涉及到NFT项目本身读写数据的问题，无法将交易进入到4096这么多核中去。只能放在一个核去执行。假设交易特别多，会导致你的 leader 崩掉，需要重新混乱。因为规则一定制定了，为了优化性能减少了冗余性，所以接下来需要费劲的过程重新跳过这个lead，重新执行交易。

Aptos这个项目，我没有提，因为我看了白皮书和论文，基本原理，还是基于高度交易并行化改造，我认为相对于Solana没有那么强的革新性。

但是我认为，Sui是革新的，Narwhal & Tusk。Narwhal是Mempool的协议，Tusk是共识协议，将交易池和共识本身连在一起进行优化, 这也是我个人认为区块链优化的一个方向。之前我也想过这样类似的思路，本质上打包或者共识的过程，你需要合理的巧妙的去组织这些交易，使得这些交易恰当的出现在某些该出现的这些生产者上面，最好这里面消息的损耗至少是O(1)的，或者说是O(nlogn)，这样的话最大减少网络消息的开销，加快交易的最终化的速度。

https://arxiv.org/pdf/2105.11827.pdf 这篇文章拿了EuroSys 2022, 顶级学术会议的最佳学术论文。贡献点引入了DAG结构组织交易池子，并且用这个Tusk基于Narwhal-HotStuff 共识做了改造，这些人就是Libra的同一拨人。当你做共识算法的时候，需要考虑联盟链和公链适用的环境。联盟链中，不会出现恶意作恶的节点，提议非法区块的情况，但是在公链，是无准入的，所以需要考虑。这个协议可能没有考虑公链，这种情况下该如何处理的这个问题。下周会继续分享这篇文章。

这里我们重温下DAG, 很多新入行的同学，或者对这个概念不是那么清晰，同时也会有一定的抗拒。

• blockchain

• dag

我在第一次读相关概念的时候，也产生了同样的想法。Conflux运用了DAG。

DAG的核心是:

1）交易可以随便发，但是每个交易你需要去包含对前面一些交易的确认，区块需要对一些交易的确认，这样自然组织成了网状的模型。上面是一个区块链，每一个区块只有一个parent, 只会对前面一个区块进行确认，而下面则是一个DAG结构。1个区块会reference多个区块，那么问题就来了，DAG成为一个有效无环图，图论里面的一个概念（大学学习），为什么会抗拒这个概念？在我们学数据结构，离散数学的时候，这个会比较难，离散数学会比概率要难，数据结构的时候，图论算法比列表的算法会更加困难。

2）需要有个机制，能够找到真正的规范链，否则你的账本结构不知道如何去表达。这导致了第二个coordiate，引入中枢，coordiate这个结构，大部分是偏中心化的。所以要假设，公正不作恶的情况，所以纯DAG的共识是打折扣。DAG 不好理解，本身涉及到图的东西，比一般的算法要难。不那么直观。

3）目前很多的实现，都需要引入中心化的成分才能去支持智能合约，因为需要最终的状态，否则会跟我们日常的感知很不一样。举个例子，假设一个账户，可能在不同节点，不同时刻，内容是不一样的，没有一个中枢链的情况而导致的。假设是账本结构的账户结构，不是UTXO，还需要支持智能合约，这时候需要偏中心化的机制实现中枢。Sui的优化，DAG用在了mempool 中，将DAG嵌入到BFT的共识。

1）当发现新项目的时候，听说其超高性能的时候，首先我们要了解其结构，超高性能是如何实现例如模块化的，还是个纯L1，不一样的

2）其次性能要看他的测试环境，做了哪些事情，可以有这么高的性能，如果发现交易池子，也没有做优化，广播也没有做优化，也没有做流水线，也没有做并行执行，就不太可能。需要了解环境

3）相信创新，我是17年入的行，这几年一直在做公链相关的事情，亲自实现的共识协议包含 POW、POS、POS+BFT、Tendermint等。经历过几个图领奖项目之后，一度觉得没有什么可做的。例如 Algorand，论文中将VRF引入区块链惊为天人，但是最终看代码实现的时候，也退化到普通的类PBFT的实现。

这两年新公链如火如荼，例如Solana、Libra系公链等，性能上取得了数量级的提升，信心和兴趣又回来了。细致分析发现，已经进入到了精耕细作的时代了，区块链的每个阶段都需要根据设计需求进行极致调整。在接下来，我们还是会坚持在公链性能提升这个道路上去继续深入，力求将 L1 性能再提升一个数量级，到百万TPS。希望与各位朋友一起同行。

Information Propagation in the Bitcoin Network：https://sites.cs.ucsb.edu/\~rich/class/cs293b-cloud/papers/bitcoin-delay

以太坊->Solana->Aptos：高性能公链竞争的终局在何方？:https://mp.weixin.qq.com/s/07MlRKpL6IqACRRI26KHzg

DAG介绍: https://www.zhihu.com/column/c_1430668549379903488(https://www.zhihu.com/column/c_1430668549379903488

Changbin：如果你去参加过开发者的大会，看过research的东西，他们是将去中心化这个东西作为基本的保证。

1）节点数量举个例子以太坊2.0节点，去中心化程度取决于节点的数量，以太坊矿工6000-7000个，验证者超过几万个（当然1个机器可以跑好几个）。验证者的数量足够多带来的足够的随机性，合谋攻陷网络或者一部分的可能性大大降低

2）节点的要求要尽量低，才可以让更多的普通人，开着电脑，很短的时间进入网络。以太坊1.0的改进，为了让用户在很短时间内，比如几个小时内，快速同步最新的状态，他们花了多大的工程量。所以去中心化是核心能力。所以也导致了以太坊的进度发展比较慢。

3）再看EOS,Tron, HECO, BSC， 缩小共识规模，21个节点，并且超级节点，需要很高配置，这个会带来中心化的问题。这些网络都有核心内网存在，这些网络节点非常少，如果没有核心内网，随便一个DDOS会把网络打挂，所以网络活性非常低，所以必须有内网，内网和内网之间是相互连通的，产块节点和产块节点之间是联通的，通过IP地址，白名单进行联通，外部访问不到。极致中心化换取性能。我们再来看Solana,往前走了一步，号称几百个节点，有什么问题呢，1个epoch里面节点的产块顺序是固定的，如果闲着没事情，真的可以DDOS，你知道哪个时间，哪些节点在产块。你发DDOS流量好了，发了个几百G，打死了，就出不了块了。一旦产块候选阶段没有随机性存在，用一个固定的顺序是为了速度，为了性能，这就没有随机性，网络的活性，被DDOS的可能性就高了，去中心化程度就低了。以太坊网络是充分冗余了，如果一个节点被打死了，还有其他节点能继续工作。以太坊2.0 有几万个验证节点，而且产块的顺序也比较随机的，未来他们用的VDF函数，延迟函数来决定，你没法提前预知，一个节点被临时分配到哪每个分片上，每个出块委员会上面，带来的高度随机化，安全性就提升了。这个是很不一样的。

Changbin：Solana 没有一个市场竞争的机制，不像在以太坊上，你需要提高gas费，才能将交易往前排。Solana直接将交易放在交易池。假设特别火的NFTmint 几百万人冲进来，交易相关，只能在一个Core上，交易堆在一个lead节点上，把lead节点打挂，这个节点很难起来。准确来说不是攻击，而是没有引入合适的机制。其实以太坊gas 市场调节机制，很好地应对网络可用性的问题。1）交易特别多的时候，以太坊缓存一个用户的发出来交易，数量是有限的，不会无限缓存交易2）如果你想让交易快的，打包交易会根据交易gasprice，会倒排，天然有一个市场存在，可以抵抗这个DDOS攻击，3）在gas消耗机制，对于速度比较慢的指令，也是做了比较好的保护，提到了对于存储的访问，非常高的gas。Solana攻击的问题，和内网部署没有关系。是接收了大量这些交易，处理不过来导致的。

TPS中包含了投票交易。因为BFT 类共识，必然会有共识投票过程。大部分用BFT这种共识的链，都不会将投票放在交易池，一般是有一类叫共识消息，共识消息是独立的。Solana是特殊的做法。这个跟他优化性能，一整套解决方案是一起的，共识变得更快，将投票交易也作为交易，并且计算在里面，这是有他的设计原理的。

DDOS攻击也有很多类型，区块链出现以前，是通过一些TCP一些特殊的指令，比如发起一个连接sync指令，但是什么事情也不干，占用服务器资源，让你服务器没法用，在区块链之后，会发送很多交易，把区块给站住，也叫DDOS的方法。攻击以太坊的成本比攻击Solana高，发很多交易把以太坊堵住的话，消耗的钱太多，Solana每天产生的交易费太少，攻击比较容易。

Changbin：其实这两年本质上没有出新的东西，进入了精耕细作的时代。

作者介绍：changbin，某全球区块链企业高级技术总监，拥有十多年R&D开发经验，并且积累了超过5年的区块链工程经验。亲自实现过的共识协议包括POW,POS, POS+BFT, Tendermint等，目前主要的兴趣点是高性能公链、区块链大数据、去中心化应用平台。

本次内容大部分来源于编译于CFG Labs 第六次Office Hour，对内容感兴趣的童鞋可以看CFG Labs@0x_Atom第6次office hour-高性能公链（单片链）的扩展方法 =》https://youtu.be/BBsrFZFkNBg

提示：本文的内容洞察和认知，部分来自演讲者所在的组织的研究，仅代表演讲者本人观点，不代表 cfg labs 和演讲者所在的组织的观点，也无任何投资建议，DYOR。本文内容来自视频转录编译，第一次发布之后，演讲者发现诸多信息失真提出意见。本着实事求是的态度，本文在邀请演讲者校对后重新发布。欢迎感兴趣的同学进入我们的社群交流。

本次 officehour 诸多观点和 insight 是来自目前所在的组织@stars_labs多位同学的共同研究，无财务建议，DYOR。

本次 officehour 将会从四方面介绍L1 性能调优。

1）首先是模型，因为我们要做优化，所以我们必须了解业务模型、网络模型、数学模型是怎么样的，之后我们才知道在哪些地方，哪些部分可以做优化。

2）其次要关注环境，当我们在做性能测试或者读到超高性能的数据的时候，第一个问题就要问这个测试环境是怎么样的。

3）有了这两个背景支持之后，我们介绍下现在工业界都有哪些办法去做优化，有哪些比较好的例子。

4）最后做个总结

首先是模型，这是以太坊公链的区块链模型，其他的公链大框架跟这个也是类似。

第一步，区块的proposer，提议一个区块，负责打包，涉及到两部分内容，1）交易的顺序 2）交易的执行的结果 传统以太坊模型 propose POW miner(矿工）打包交易，将几百个交易，多少笔交易，每一笔交易都会执行一遍。以太坊世界状态本质是一棵状态树，状态树上的内容，根据交易的内容做改变，最后会生成默克尔树的根。

第二步，需要将区块，连同区块头或者区块体，一起广播出去，广播有不同的做法，比如说，可以把整个区块广播出去的，不过这个效率可能比较慢，也有可以把区块头广播出去，这里面包括区块哈希，可以标识到区块的唯一性，也有部分区块链是两者折中，最终区块的交易要广播出去。

第三步，共识，也涉及到两部分，因为别的节点在共识之前，需要去验证你的账本对不对，需要去验证这里面有没有双花的交易，恶意交易，错误的交易，需要去执行一遍。如果是BFT共识的话，又涉及到两轮超过2/3的投票。在这个过程中，你发现第一步和第三步，都有执行的过程，同一笔交易在多个节点上执行了多次，带来了优化的空间。

第四步，写入区块链，如果是 POW，nonce的验证、交易执行之后哈希状态数的根也是合法的，最后写到了本地数据库（账本）。

周而复始。

在这样的模型中，有一些事情是可以做优化的。区块提议出来之后，广播内容优化，使用区块哈希取代完整的区块，Algorand 最早就是这个做法，Solana也采用了类似的树状广播方式，让区块、交易的广播会变得更快。

本人入行区块链的一位老师认为，区块链无非要突破的是三个层次的物理环境局限：计算、带宽、存储。

第一层是计算的瓶颈，如果我们观察区块链程序运行的CPU消耗，我们会发现，验签/签名的时候是比较消耗CPU的，因为椭圆曲线的计算是 CPU 密集型。我们曾经做过测试，占据30%左右的 CPU 时间。也就是说，家庭电脑1秒钟验证的交易签名数量是有限的，例如说几千/1万笔交易，或者更高一点。

优化方式：可以通过密码学本身的进步、定制硬件、硬件加速等方式进行优化。

当你突破了计算的瓶颈之后，你要将区块发出去，需要将状态广播到其他的节点上去，这里会带来时间的问题。比如说1MB的区块在比特币网络上的传播，需要的时间是有统计数字的，平均时间大约是 6-12s时间。因此，如果区块链是搭建在民用带宽（不用专线），假设我们用的是经典的广播区块的方式，能达到的性能也是有限的。这里我们计算下，假设我们用的民用带宽是50Mb-100Mb的中位数，计算一下每个交易的大小，可知道TPS是数千的级别。现在很多的高性能区块链，其用的并不是民用带宽，用的是IDC之间的高速直连，如果是多数据中心的话，也是有专线互通的。

如果没有部署过区块链的话，会将区块链看做很理想的状态，但其实不是。一般很多POS区块链活性很低（liveness), 如果不小心，整个网络会挂掉。不过这是题外话。

优化方式：上文提到的，用区块 hash 替代完整区块，或者使用有组织的广播方式，而不是完全的 gossip。

第三个瓶颈，就是存储的瓶颈，因为你做了所有的优化，包括几千TPS，几万TPS，最后你所有的数据都会落到磁盘上面，带来存储空间压力。同时磁盘相对于CPU和内存来讲，硬件性能是差很多的。所以你会发现在以太坊的gas消耗表里面，sload/ sstore 这种指令，对存储的这种调用指令，是非常消耗gas的。他需要通过这种方式控制，或者免受DDOS攻击，否则一个交易上来，我拼命调用存储，可能会让整个链停掉。

区块链数据包含几种类型：

1）交易数据，原始的交易数据，这部分历史数据可以删除，不影响正常的共识。

2）账户的信息数据，比如以太坊的事件状态，这个数据是无法删除的，如果删除的话，该节点可用程度就低了。

这部分数据的膨胀会带来状态爆炸的问题（state explosion)。以太坊目前的数据超过1T，如果运行时间长些会更大。

优化方式：1）根据 MPT 的组织结构和 statedb 的特性进行优化。采用剪枝的规则，可以减少一些空间占用，也会有一些新的客户端（erigon）采用不同的组织方式，使得数据组织过程中对磁盘读取的压力降低。

2）存储的计费模型优化。例如存储租赁。存储租赁意味着内空间不像以太坊，如果放上去就可以永久存储在上面，而是以租赁的方式存储。如果不继续续费，空间就变得不可用。最早的案例可以追溯到nervos这个项目上，我们上周介绍的 Sui也采用了类似这样的机制。这个机制在一定程度上在经济上激励去关注存储，但本质上我认为并没有解决问题，所以最终数据都会带来状态爆炸的问题。

比如BSC, 我们日常会运行BNB的节点，普通的节点在10T，archive节点也会在10T，20T, （运行时间长的话），这样的结构其实是不具有可持续性的。不过目前BSC目前也没有很好的解决方案，所以其采用了多链的结构。也就是说你有个超火的应用，他就会推荐你使用Appchain。将不同的应用存储进行分离，不会竞争。我们在联盟链上，也看到解决方案。Sui，Aptos也都是联盟链出身的，我相信之后他们也会采用联盟链的一些扩容的做法，比如说在存储上做分布式，可能看起来很中心化，但是一个有效、直接的实现数据扩容的机制。

上述就是环境的问题。所以，如果我们看到谁提出了几万，几十万TPS的，我们需要看测试环境是怎么样的。

1）首先它用的是什么样的硬件，比如什么 CPU、多少内存，什么硬盘，什么网络带宽。

2）节点数量，这个指标非常关键，我们查看了Sui的文档和测试数据，只用了4个或者10个节点，在1个IDC上面，这个并没有很强的说服力。我们自己在做数据压测的时候也会很注意这样的数据，你组一个3个节点的网络和100个节点的网络，概念是不一样的。

3）节点分布方式，你的节点都是分布在全球、多个大洲，还是腾讯云上一个IDC的同一个可用区下的几台机器，这里面是完全不一样的，我们在看到指标的时候要看具体数据测试环境，有利于我们辨识到其真正性能。

4）同时我们也要看交易里面(TPS),有很多水分，比如Solana有投票环节，也会将投票交易算到TPS里，所以TPS在5000左右，但这个也会有潜在问题（下文介绍）。

接下来我们看办法来优化性能。比如说我们看到的Flow这个链，他比较早的做了共识和执行的拆分，也就是说一个区块他的执行，和共识是可以拆开的，不一定放在一起，或者可以组成一个流水线，可以执行多个区块，接下来再延后去做共识，这样产块可以一直往前产。甚至还有一些方法，比如在一个Epoch里面选定了一个排列顺序，那么验证节点按照顺序去产块，每个节点知道自己什么时候该去产块，我就去产块，或者下一个epoch我去产块，这也可以帮助提高性能。还有一个方法就是一个生产者可以同时多产几个区块，一般以太坊是轮着来，但是一个验证节点可以产十个区块，再往前移一个，这也是扩容的方式。生产区块之后，结果对不对，能否成为真正成为权威区块链的一员，需要交给共识延后去执行，因为共识很慢的，假设你是投票式的，那肯定需要几轮的投票，时间肯定是比较长的，可以将共识和执行拆开。

Flow的设计中还多了些角色，比如说collector, collector收到交易之后，可以做预校验，在以太坊中，最简单的就是校验其签名，当然这里面会很消耗性能。同时，你可以做些基础校验，比如转账的时候，可以校验余额有没有这么多。所以这些基本的内容都可以做校验。Collector 接下来会把一批的交易给Consensus做共识，执行，之后得出结果，我们称为Receipt。这个执行并不代表验证，执行就是你有结果，你拿着这个结果验证你这个执行对不对，所以这里面可以再细分为Verifier。这里是拆分多个角色。第二部分，也提到了将整个共识过程做成流水线，没必要等完一个区块，共识，执行验证之后再做下一个区块，可以同时在做1，2的产块，同时共识的过程可以延后，这是Flow的做法。

图片来自 @andrew 、@sevenupdao

我们再看下Solana的做法。Solana我们认为是一个眼前一亮的项目。全局时钟在计算机中并不算一个新东西，但是第一次用这种计算哈希的方式实现了全局时钟，用到了区块链上是第一次，有利于交易的排序。也用到了turbine机制，本质上将区块通过这种特殊的传输方式，解决在网络broadcast阶段的性能瓶颈问题。Guild Steam也是，当每个节点知道接下来哪个阶段改产区块了，区块里面该包含哪个内容的时候，我不需要像以太坊那样做P2P广播，也不需要去做这么多的交易对比。

但这里也会带来一些问题。举个例子，Solana引入了比较多的并行执行，并行执行的前提是你这些交易，他的读写集，修改的内容，是不冲突的。只有不冲突的内容才能把它放到GPU上去执行。例如GPU有4096个核，但是问题来了，假如你现在在币安上做提现，币安的主要的热钱包账户可能只有1个或者几个，所以所有人的账户都会堵在这里。

有些知名的NFT项目Mint时候，发生情况是一样的。因为所有的都在冲同一个NFT项目，会涉及到NFT项目本身读写数据的问题，无法将交易进入到4096这么多核中去。只能放在一个核去执行。假设交易特别多，会导致你的 leader 崩掉，需要重新混乱。因为规则一定制定了，为了优化性能减少了冗余性，所以接下来需要费劲的过程重新跳过这个lead，重新执行交易。

Aptos这个项目，我没有提，因为我看了白皮书和论文，基本原理，还是基于高度交易并行化改造，我认为相对于Solana没有那么强的革新性。

但是我认为，Sui是革新的，Narwhal & Tusk。Narwhal是Mempool的协议，Tusk是共识协议，将交易池和共识本身连在一起进行优化, 这也是我个人认为区块链优化的一个方向。之前我也想过这样类似的思路，本质上打包或者共识的过程，你需要合理的巧妙的去组织这些交易，使得这些交易恰当的出现在某些该出现的这些生产者上面，最好这里面消息的损耗至少是O(1)的，或者说是O(nlogn)，这样的话最大减少网络消息的开销，加快交易的最终化的速度。

https://arxiv.org/pdf/2105.11827.pdf 这篇文章拿了EuroSys 2022, 顶级学术会议的最佳学术论文。贡献点引入了DAG结构组织交易池子，并且用这个Tusk基于Narwhal-HotStuff 共识做了改造，这些人就是Libra的同一拨人。当你做共识算法的时候，需要考虑联盟链和公链适用的环境。联盟链中，不会出现恶意作恶的节点，提议非法区块的情况，但是在公链，是无准入的，所以需要考虑。这个协议可能没有考虑公链，这种情况下该如何处理的这个问题。下周会继续分享这篇文章。

这里我们重温下DAG, 很多新入行的同学，或者对这个概念不是那么清晰，同时也会有一定的抗拒。

• blockchain

• dag

我在第一次读相关概念的时候，也产生了同样的想法。Conflux运用了DAG。

DAG的核心是:

1）交易可以随便发，但是每个交易你需要去包含对前面一些交易的确认，区块需要对一些交易的确认，这样自然组织成了网状的模型。上面是一个区块链，每一个区块只有一个parent, 只会对前面一个区块进行确认，而下面则是一个DAG结构。1个区块会reference多个区块，那么问题就来了，DAG成为一个有效无环图，图论里面的一个概念（大学学习），为什么会抗拒这个概念？在我们学数据结构，离散数学的时候，这个会比较难，离散数学会比概率要难，数据结构的时候，图论算法比列表的算法会更加困难。

2）需要有个机制，能够找到真正的规范链，否则你的账本结构不知道如何去表达。这导致了第二个coordiate，引入中枢，coordiate这个结构，大部分是偏中心化的。所以要假设，公正不作恶的情况，所以纯DAG的共识是打折扣。DAG 不好理解，本身涉及到图的东西，比一般的算法要难。不那么直观。

3）目前很多的实现，都需要引入中心化的成分才能去支持智能合约，因为需要最终的状态，否则会跟我们日常的感知很不一样。举个例子，假设一个账户，可能在不同节点，不同时刻，内容是不一样的，没有一个中枢链的情况而导致的。假设是账本结构的账户结构，不是UTXO，还需要支持智能合约，这时候需要偏中心化的机制实现中枢。Sui的优化，DAG用在了mempool 中，将DAG嵌入到BFT的共识。

1）当发现新项目的时候，听说其超高性能的时候，首先我们要了解其结构，超高性能是如何实现例如模块化的，还是个纯L1，不一样的

2）其次性能要看他的测试环境，做了哪些事情，可以有这么高的性能，如果发现交易池子，也没有做优化，广播也没有做优化，也没有做流水线，也没有做并行执行，就不太可能。需要了解环境

3）相信创新，我是17年入的行，这几年一直在做公链相关的事情，亲自实现的共识协议包含 POW、POS、POS+BFT、Tendermint等。经历过几个图领奖项目之后，一度觉得没有什么可做的。例如 Algorand，论文中将VRF引入区块链惊为天人，但是最终看代码实现的时候，也退化到普通的类PBFT的实现。

这两年新公链如火如荼，例如Solana、Libra系公链等，性能上取得了数量级的提升，信心和兴趣又回来了。细致分析发现，已经进入到了精耕细作的时代了，区块链的每个阶段都需要根据设计需求进行极致调整。在接下来，我们还是会坚持在公链性能提升这个道路上去继续深入，力求将 L1 性能再提升一个数量级，到百万TPS。希望与各位朋友一起同行。

Information Propagation in the Bitcoin Network：https://sites.cs.ucsb.edu/\~rich/class/cs293b-cloud/papers/bitcoin-delay

以太坊->Solana->Aptos：高性能公链竞争的终局在何方？:https://mp.weixin.qq.com/s/07MlRKpL6IqACRRI26KHzg

DAG介绍: https://www.zhihu.com/column/c_1430668549379903488(https://www.zhihu.com/column/c_1430668549379903488

Changbin：如果你去参加过开发者的大会，看过research的东西，他们是将去中心化这个东西作为基本的保证。

1）节点数量举个例子以太坊2.0节点，去中心化程度取决于节点的数量，以太坊矿工6000-7000个，验证者超过几万个（当然1个机器可以跑好几个）。验证者的数量足够多带来的足够的随机性，合谋攻陷网络或者一部分的可能性大大降低

2）节点的要求要尽量低，才可以让更多的普通人，开着电脑，很短的时间进入网络。以太坊1.0的改进，为了让用户在很短时间内，比如几个小时内，快速同步最新的状态，他们花了多大的工程量。所以去中心化是核心能力。所以也导致了以太坊的进度发展比较慢。

3）再看EOS,Tron, HECO, BSC， 缩小共识规模，21个节点，并且超级节点，需要很高配置，这个会带来中心化的问题。这些网络都有核心内网存在，这些网络节点非常少，如果没有核心内网，随便一个DDOS会把网络打挂，所以网络活性非常低，所以必须有内网，内网和内网之间是相互连通的，产块节点和产块节点之间是联通的，通过IP地址，白名单进行联通，外部访问不到。极致中心化换取性能。我们再来看Solana,往前走了一步，号称几百个节点，有什么问题呢，1个epoch里面节点的产块顺序是固定的，如果闲着没事情，真的可以DDOS，你知道哪个时间，哪些节点在产块。你发DDOS流量好了，发了个几百G，打死了，就出不了块了。一旦产块候选阶段没有随机性存在，用一个固定的顺序是为了速度，为了性能，这就没有随机性，网络的活性，被DDOS的可能性就高了，去中心化程度就低了。以太坊网络是充分冗余了，如果一个节点被打死了，还有其他节点能继续工作。以太坊2.0 有几万个验证节点，而且产块的顺序也比较随机的，未来他们用的VDF函数，延迟函数来决定，你没法提前预知，一个节点被临时分配到哪每个分片上，每个出块委员会上面，带来的高度随机化，安全性就提升了。这个是很不一样的。

Changbin：Solana 没有一个市场竞争的机制，不像在以太坊上，你需要提高gas费，才能将交易往前排。Solana直接将交易放在交易池。假设特别火的NFTmint 几百万人冲进来，交易相关，只能在一个Core上，交易堆在一个lead节点上，把lead节点打挂，这个节点很难起来。准确来说不是攻击，而是没有引入合适的机制。其实以太坊gas 市场调节机制，很好地应对网络可用性的问题。1）交易特别多的时候，以太坊缓存一个用户的发出来交易，数量是有限的，不会无限缓存交易2）如果你想让交易快的，打包交易会根据交易gasprice，会倒排，天然有一个市场存在，可以抵抗这个DDOS攻击，3）在gas消耗机制，对于速度比较慢的指令，也是做了比较好的保护，提到了对于存储的访问，非常高的gas。Solana攻击的问题，和内网部署没有关系。是接收了大量这些交易，处理不过来导致的。

TPS中包含了投票交易。因为BFT 类共识，必然会有共识投票过程。大部分用BFT这种共识的链，都不会将投票放在交易池，一般是有一类叫共识消息，共识消息是独立的。Solana是特殊的做法。这个跟他优化性能，一整套解决方案是一起的，共识变得更快，将投票交易也作为交易，并且计算在里面，这是有他的设计原理的。

DDOS攻击也有很多类型，区块链出现以前，是通过一些TCP一些特殊的指令，比如发起一个连接sync指令，但是什么事情也不干，占用服务器资源，让你服务器没法用，在区块链之后，会发送很多交易，把区块给站住，也叫DDOS的方法。攻击以太坊的成本比攻击Solana高，发很多交易把以太坊堵住的话，消耗的钱太多，Solana每天产生的交易费太少，攻击比较容易。

Changbin：其实这两年本质上没有出新的东西，进入了精耕细作的时代。