Reth如何突破每秒1GB Gas处理量并实现更高性能

Paradigm发布Reth扩展路线图,提出以太坊L2实现每秒1GB Gas吞吐量的技术方案。文章深入探讨纵向扩展(JIT/AOT EVM、并行EVM、状态承诺优化)和横向扩展(多Rollup支持、云原生架构)双轨策略,并呼吁建立以”每秒Gas量”为核心的标准化性能评估体系。团队计划通过AlphaNet测试优化方案,同时提出L1/L2兼容性、极端情况测试等开放性问题,邀请生态合作推动加密性能基准发展。

CHAINTT 安全事件资讯

内容

自2022年开始构建Reth以来,我们一直致力于为以太坊L1提供更强的复原能力,同时解决L2上的执行层扩展问题。如今,我们很兴奋地分享Reth在2024年实现L2每秒1GB Gas的规划,以及超越这一目标的长期路线图。我们诚挚邀请生态系统中的伙伴与我们合作,共同推动加密领域在性能和严格基准测试方面的前沿发展。

规模化扩展的现状与思考

要让加密货币达到全球规模并超越投机这一主要用例,关键在于实现交易的低成本和高速处理。这促使我们深入思考:我们是否已经实现了真正的规模化扩展?

性能衡量的新视角

传统的”每秒事务数”(TPS)指标虽然广为使用,但对于以太坊和其他EVM区块链而言,”每秒Gas量”可能提供了更精确的性能衡量标准。这个指标反映了网络处理计算工作的能力,其中”gas”是衡量执行交易或智能合约所需计算工作量的单位。

采用每秒Gas量作为标准指标具有多重优势:它不仅能更清晰地展示区块链的容量和效率,还能帮助评估系统成本影响,防范潜在的拒绝服务攻击。更重要的是,它为比较不同EVM兼容链的性能提供了统一标准。我们建议EVM社区采纳这一指标,并结合Gas定价的其他方面,建立更全面的性能评估体系。

当前发展阶段评估

通过分析各EVM链L1和L2的当前每秒Gas吞吐量和延迟,我们可以更准确地把握行业发展现状。这些数据不仅展示了当前的技术水平,也为未来的优化方向提供了参考。

值得注意的是,我们专注于每秒Gas量来全面评估EVM网络性能,这涵盖了计算和存储成本。虽然Solana、Sui或Aptos等网络因其独特的成本模型未被纳入比较,但我们鼓励整个行业共同努力,协调所有区块链网络的成本模型,实现更公平全面的性能对比。

目前,我们正在开发用于Reth复制真实工作负载的连续基准测试套件。如果您有兴趣参与这项重要工作,欢迎联系我们。我们特别需要为节点建立类似TPC基准的标准化测试框架。

突破性能极限:Reth的技术路线

2022年启动Reth项目时,我们认识到迫切需要为网络规模的汇总构建专用客户端。如今,我们对未来发展充满信心。

Reth在实时同步期间已达到100-200mgas/s的性能水平,这意味着我们还需要提升10倍才能实现每秒1GB gas的短期目标。在推进Reth开发的过程中,我们必须在可扩展性与效率之间找到最佳平衡点。

我们的扩展策略包含两个相辅相成的方向:纵向扩展旨在最大化单个服务器的性能潜力,通过优化交易和数据处理方式显著提升整体效率;横向扩展则通过分布式架构应对网络规模的交易量,避免单一节点成为瓶颈。这种思路类似于区块链节点的Kubernetes模型。

需要说明的是,我们当前的优化工作不涉及解决状态增长问题,这将是我们的独立研究课题。

在整个技术栈中,我们采用参与者模型针对IO和CPU进行优化,允许将每个组件部署为独立服务,实现精细的资源控制。同时,我们也在积极评估替代数据库方案,尽管目前尚未确定最终选择。

纵向扩展:深挖单机潜能

我们的首要目标是最大化单个服务器或笔记本电脑运行Reth时的性能和效率。

EVM执行优化

传统EVM通过解释器顺序处理字节码指令,这种方法不可避免地带来性能开销。即时(JIT)编译技术通过将字节码转换为本机机器代码来绕过解释过程,显著提升执行效率。这种技术已在Java和WebAssembly等虚拟机上得到广泛应用。

考虑到安全因素,Reth将采用提前(AOT)编译来处理高需求合约,避免实时执行中的潜在风险。我们正在为Revm开发JIT/AOT编译器,预计在未来几周内完成基准测试并开源。初步估计这项优化可使EVM执行速度提升约2倍,在某些计算密集型场景下效果可能更为显著。

并行处理革命

并行EVM的概念打破了传统串行执行模型的限制,为实现同步事务处理开辟了新途径。我们探索两种实现路径:历史同步通过分析过去事务识别状态冲突来优化并行调度;实时同步则采用类似区块STM的推测执行技术,无需预先获取访问列表。

根据我们的分析,约80%的以太坊存储插槽是独立访问的,这意味着并行性理论上可使EVM执行速度提升高达5倍。我们欢迎社区参与这项创新工作,相关PoC可参考这里。

状态承诺优化

状态根计算对性能的影响不容忽视。在Reth模型中,状态根计算与交易执行分离,允许使用标准KV存储而无需了解trie结构。目前这占据了区块密封75%以上的时间,存在巨大优化空间。

我们确定了两个能立即带来2-3倍性能提升的优化方向:完全并行化状态根计算和管道化状态根处理。此外,我们还探索了几种突破性的改进方案,包括降低状态根计算频率、延迟状态根计算、优化编码和哈希算法,以及增加trie宽度等。

这些改进引发了一些值得深入探讨的问题:对轻客户端、L2和桥接等基础设施的次级影响如何?能否同时优化SNARK证明和原生执行速度?最宽状态承诺的可行性及其见证规模影响?我们期待与社区共同探索这些前沿课题。

横向扩展:突破单机限制

我们计划在2024年实施上述优化,实现1gigagas/秒的目标。然而,纵向扩展终将遇到物理极限,没有任何单机能够满足全球计算需求。为此,我们规划了两条横向扩展路径:

多Rollup集成方案

当前的L2堆栈需要运行多个服务来维护链状态,这在运行多个节点堆栈时变得异常复杂。我们设想通过Reth实现数千个汇总的近乎零成本运营,大幅降低基础设施复杂度。

云原生架构演进

高性能排序器可能对单机提出过高需求,这促使我们探索云原生Reth节点架构。通过将节点部署为可弹性扩展的服务堆栈,利用近乎无限的云对象存储实现持久性,我们可以突破传统架构的限制。

这一思路借鉴了NeonDB、CockroachDB等无服务器数据库项目的成功经验。我们团队早期关于解决这些问题的思考为当前工作奠定了基础。

未来展望与开放问题

我们计划逐步向所有Reth用户推出这些优化,让1 gigagas/s及以上的性能成为普遍可用的标准。Reth AlphaNet将成为我们的测试平台,同时我们也希望开发者将Reth作为SDK来构建高性能节点。

在前进道路上,我们仍面临一些开放性问题:如何提升整个L2生态系统的性能?如何平衡平均情况和最坏情况的性能评估?如何应对L1和L2之间可能出现的状态分歧?

虽然这些问题尚未有明确答案,但我们拥有足够多的有希望的线索。我们期待在未来几个月看到这些探索取得实质性进展,并与整个社区分享我们的成果。

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