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Nano Node V20性能改进

除了V20中引入的其他几个功能外,还进行了许多其他性能改进,这些改进集中在减少带宽,优化确认过程,增强PoW优先级和改进自举方面。当结合使用时,这些性能改进将导致更高的事务吞吐量(例如,提高TPS阈值)。让我们更详细地研究其中的一些改进!

投票缓存

Nano协议通过八卦协议传输数据块和投票,其中每个节点将消息广播到少数对等节点。这使阻止和确认能够极快地在网络上传播,并在网络中所有参与节点之间分配负载。例如,在具有大约325个节点的主网络上,当一个节点发送事务时,它将广播该块到约18个对等节点,该对等节点对其进行处理,验证该块,然后将其重新广播到18个对等节点,依此类推,直到所有节点有块。一条消息从一个节点到另一个节点大约需要2 ,这样消息才能到达所有节点,这就是如何如此迅速地确认块的原因。首席代表(PR)的投票过程相同。

八卦协议同时处理块和投票的一个缺点是,由于扇出从其对等列表中选择了一个随机的节点样本,因此它们可能无法按顺序发送到所有节点。这可能导致某些PR的投票有时会在其引用的块之前几毫秒到达节点。V20引入了投票缓存,如果节点看到它尚未看到的块的投票,则该投票将被缓存。块到达后,将检查缓存并将选票附加到该块的确认选择中。这将导致总体上更快的确认并减少带宽,因为该节点不需要从PR节点请求表决,否则如果该块尚未处理,该表决将被丢弃。

在Beta版和主要网络测试结果中,缓存中的投票最多会使用30%的时间,如果缓存中的投票足以达到确认定额,则通常会导致在到达区块时立即对其进行确认。这特别有助于处理中高端节点的中低端节点略慢于高端节点。

批量确认请求

闲话协议既快速又有效,并且具有内置冗余功能,但是偶尔会出现网络故障,节点短暂脱机或其他无法预料的情况,这可能导致节点无法看到足够的PR的投票,从而无法快速达到法定人数。区块已确认。在以前的版本中,该节点将向其未收到投票的PR节点发送请求,以请求对该块的投票进行确认。V20现在对这些请求进行批处理,以减少开销和消息数量。这主要是在引导过程中看到的,该过程包括下载,处理数百万个块并将确认请求发送到PR进行确认,从而减少了带宽使用量,缩短了确认时间。

以下是随时间推移进行的一系列测试,显示了Beta测试结果的进度。通过八卦协议进行的实时投票在投票消息中最多可分为12票,从一个节点到PR节点的投票请求最多可在消息中最多7票。您可以看到最终消除了深蓝色(单票)的位置,以便进行更多批次处理。


按代表投票的消息按消息中的块哈希数堆叠显示。底部的深蓝色表示每条消息1票,顶部的绿松石表示每条消息最多12票。中间的淡蓝色是直接发送到PR节点的确认请求,以请求尚未达到仲裁的特定块的投票。

确认优化

尽管大多数八卦都是由实时八卦流量迅速确认的,但是有一个活跃的交易过程会在未看到针对某区块的投票时向PR节点发送确认请求。此过程有助于确保如果错过实时流量投票,则可以确认阻止。V20优化了此过程,以从36秒到500 ms更频繁地请求较小的批次,从而提高了在实时八卦流程中错过投票时保持快速确认时间的一致性。这也有助于自举过程中的确认过程,因为可以更快地确认块。

PoW优先级

以下是Beta网络上每秒350个块的实时流量示例,其中所有块都得到了快速确认,这是不需要优先级并且网络可以处理网络流量的理想情况。


每秒350块
每秒350块-低于饱和点

但是,在高负载期间,当节点变成饱和的处理块和投票时,发送和接收的消息多于节点可以处理的消息。这导致确认块比正常慢。V19中引入的PoW优先级是一种机制,用户可以通过该机制确保在网络饱和时更快地确认块。通过花费更多的资源进行事务处理,可以将其放置在队列的前面,以便所有节点比其他模块更快地对其进行处理。他们说一张图片值一千字,所以这里有一些测试版网络改进的例子。


V19(顶部)与V20(底部)PoW优先级。红点表示样品中最高的5%PoW。蓝色是最低的PoW,中间是绿色/黄色。请注意比例差异,顶部图最大2000秒,而V20图最大500秒。阻塞率在第一阶段也是220,第二阶段是每秒500。

在上面的图表中,清楚地显示了V20中的优先级提高了多少。请注意,在整个测试过程中发送的块具有随机难度,因此,在测试过程中确认了更高的PoW块(红色点),而较低的PoW(绿色和蓝色)块留给以后使用。

在图表中,0-2秒范围内有一个可见的间隙,通常在较低负载时会填充确认信息。发生这种情况的原因是节点彼此之间不同步,并且它们并非都在同一块上进行投票。当前正在开展工作以在V21中进一步改善此目标,以维持快速确认时间并进一步改善PoW优先级为目标。

自举改进

最后,人们遇到的一个普遍问题是引导程序需要很长时间才能完成或永远不会完成。V20对引导过程进行了多项增强,以显着缩短下载和处理整个分类帐所需的时间。随着上述确认过程的增强,您可以期望能够比以前更快地从头进行引导。

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