當(dāng)一切正常時(shí)，您通常不會擔(dān)心區(qū)塊鏈測試。我們將在下面解釋為什么最好不要擱置性能評估，使用什么度量標(biāo)準(zhǔn)并充分利用它才是最好的。就讓我們一探究竟吧。

“每秒交易數(shù)”（ TPS）

在分布式系統(tǒng)中，TPS是一個(gè)非常模糊和反復(fù)無常的度量。

TPS測量來自分布式數(shù)據(jù)庫。它們通常使用標(biāo)準(zhǔn)化的交易類型或集合（例如，一些插入、更新、刪除以及常量選擇數(shù)）來執(zhí)行，并針對特定的集群或單獨(dú)的機(jī)器進(jìn)行配置。這樣的“綜合”指標(biāo)并不能反映出所討論的數(shù)據(jù)庫或區(qū)塊鏈的實(shí)際性能，因?yàn)樵谶@樣的系統(tǒng)中，交易處理時(shí)間可能會有所不同。

面向共識性的數(shù)據(jù)庫（請參閱“CAP-theorem”）在從其他節(jié)點(diǎn)接收到足夠數(shù)量的確認(rèn)之前不會提交交易——這是很慢的。

面向可用性的數(shù)據(jù)庫時(shí)，如果交易被簡單地寫入磁盤，那么它就是成功的。他們立即提供更新的數(shù)據(jù)——這是非?？斓模ūM管這個(gè)交易可能在將來回滾）。如果交易只更新一個(gè)數(shù)據(jù)單元，則TPS將更高。如果交易更新許多數(shù)據(jù)單元（行、索引、文件），它們將彼此阻塞。

這就是為什么我們在Oracle、MSSQL、PostgreSQL和MongoDB、Redis、Tarantool之間看不到任何“TPS競爭”的原因——它們的內(nèi)部機(jī)制和任務(wù)差別很大。

在我們看來，“測量區(qū)塊鏈TPS”是指進(jìn)行全面的性能測量：

a）在可重復(fù)的條件下

b）具有接近實(shí)際的塊驗(yàn)證器數(shù)量

c）使用不同類型的交易：

-研究區(qū)塊鏈的典型情況（例如，主要加密貨幣的transfer （））

-加載存儲子系統(tǒng)（每個(gè)交易都有相當(dāng)大的變化）

-加載網(wǎng)絡(luò)帶寬（大交易大?。?/p>

- cpu加載（大規(guī)模密碼轉(zhuǎn)換或計(jì)算）

要討論我們所珍視的“每秒交易數(shù)”，您需要描述所有網(wǎng)絡(luò)條件、參數(shù)和基準(zhǔn)測試邏輯。在區(qū)塊鏈中，將交易應(yīng)用到某個(gè)內(nèi)部數(shù)據(jù)庫并不意味著共識會接受它。

在PoW共識中，交易永遠(yuǎn)不會最終確定。如果一個(gè)交易包含在一臺機(jī)器上的一個(gè)塊中，這并不意味著它將被整個(gè)網(wǎng)絡(luò)接受（例如，另一個(gè)分叉獲勝的情況）。

如果區(qū)塊鏈有一個(gè)額外的算法來確保終結(jié)性（如EOS、Ethereum 2.0、Polkadot parachains使用與祖父終結(jié)性一共識的方式），那么處理時(shí)間可以視為節(jié)點(diǎn)看到交易和下一個(gè)完成塊的時(shí)間。這樣的TPS是非常有用的，但是因?yàn)樗鼈儽阮A(yù)期的要低，所以很少見。

TPS涉及到很多東西。保持懷疑，詢問細(xì)節(jié)。

Blockchain-specific指標(biāo)

本地TPS

處理交易的數(shù)量和最大/平均/分鐘處理時(shí)間（在本地節(jié)點(diǎn)上）是非常方便測量的，因?yàn)閳?zhí)行這些操作的函數(shù)通常用代碼表示。交易處理時(shí)間等于更新狀態(tài)數(shù)據(jù)庫所需的時(shí)間。例如，在“樂觀”區(qū)塊鏈中，已處理的交易可能已經(jīng)經(jīng)過驗(yàn)證，但還沒有被一致接受。在這種情況下，節(jié)點(diǎn)將更新后的數(shù)據(jù)發(fā)送到客戶機(jī)（假設(shè)不會有任何鏈分叉。

這個(gè)度量不是很可靠：如果選擇另一個(gè)鏈分支作為主分支，那么關(guān)于交易的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)也必須回滾。在測試中，這一點(diǎn)常常被忽略。

“我們的區(qū)塊鏈昨天收到了8000個(gè)tps”。這些數(shù)字通?？梢栽诤喍痰捻?xiàng)目報(bào)告中找到，因?yàn)樗鼈兒苋菀诇y量。只需一個(gè)運(yùn)行節(jié)點(diǎn)和一個(gè)加載腳本就足夠了。在這種情況下，沒有網(wǎng)絡(luò)延遲會降低達(dá)成網(wǎng)絡(luò)共識的速度。

該指標(biāo)反映了狀態(tài)數(shù)據(jù)庫在不受網(wǎng)絡(luò)影響的情況下的性能。這個(gè)數(shù)字并沒有反映真實(shí)的網(wǎng)絡(luò)帶寬，但是顯示了如果共識和網(wǎng)絡(luò)足夠快，它將努力達(dá)到的極限。任何區(qū)塊鏈交易的結(jié)果都是多個(gè)原子存儲寫。例如，一個(gè)比特幣支付交易涉及刪除幾個(gè)舊的UTXOs（刪除）和添加新的UTXOs（插入）。在以太坊中，執(zhí)行一個(gè)小型智能合約代碼并更新幾個(gè)鍵-值對。

原子存儲寫是發(fā)現(xiàn)存儲子系統(tǒng)瓶頸和區(qū)分低級邏輯問題和內(nèi)部邏輯問題的優(yōu)秀指標(biāo)。

區(qū)塊鏈節(jié)點(diǎn)可以用幾種編程語言實(shí)現(xiàn)——這更可靠。例如，以太坊節(jié)點(diǎn)有Rust和Go實(shí)現(xiàn)。在測試網(wǎng)絡(luò)性能時(shí)請記住這一點(diǎn)。

本地生產(chǎn)的區(qū)塊數(shù)量

這個(gè)簡單的指標(biāo)顯示了某個(gè)驗(yàn)證器生成的塊的數(shù)量。它依賴于共識，并且對于評估單個(gè)驗(yàn)證者網(wǎng)絡(luò)的“有用性”至關(guān)重要。

因?yàn)轵?yàn)證器在每個(gè)塊上都能賺錢，所以它們負(fù)責(zé)機(jī)器的穩(wěn)定運(yùn)行和安全。您可以確定哪個(gè)驗(yàn)證器候選是最合格的、受保護(hù)的，并且準(zhǔn)備好在具有真實(shí)用戶資產(chǎn)的公共網(wǎng)絡(luò)中工作。公制值可以公開檢查—只需下載區(qū)塊鏈并計(jì)算塊的數(shù)量。

最后結(jié)尾и不可逆轉(zhuǎn)的塊

終局性確保在區(qū)塊鏈中包含的所有交易都不會回滾，也不會被另一個(gè)鏈分叉替換。這是PoS網(wǎng)絡(luò)防止雙重消費(fèi)攻擊和為用戶確認(rèn)加密貨幣交易的一種方式。

當(dāng)有一個(gè)塊完成包含該交易的鏈時(shí)，而不是當(dāng)某個(gè)交易被節(jié)點(diǎn)接受時(shí)，用戶認(rèn)為該交易是最后塊。要完成一個(gè)塊，驗(yàn)證器必須在p2p網(wǎng)絡(luò)中接收這個(gè)塊并相互交換簽名。這里檢查區(qū)塊鏈的實(shí)際速度，因?yàn)榻灰淄瓿傻臅r(shí)刻對用戶來說是最重要的。

終結(jié)性算法也不同，它會相交并結(jié)合主要共識（閱讀：Casper在Ethereum，最后不可逆塊在EOS，外公在奇偶Polkadot和他們的修改，例如，MixBytes RANDPA）。

對于沒有完成所有塊的網(wǎng)絡(luò)，一個(gè)有用的度量是在最后完成的塊和當(dāng)前最新的塊之間的延遲。這個(gè)數(shù)字顯示了驗(yàn)證器落后了多少，這與正確的鏈一致。如果差距很大，那么最終性算法需要額外的分析和優(yōu)化。

P2P層

點(diǎn)對點(diǎn)子系統(tǒng)——區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)的中間層——經(jīng)常被忽略。這都要?dú)w咎于塊交付和驗(yàn)證器之間交易的模糊延遲。

當(dāng)確認(rèn)器的數(shù)量很少的時(shí)候，它們是本地化的，對等列表是硬編碼的，一切都工作得很好而且很快。但是，就像驗(yàn)證器存在一樣，節(jié)點(diǎn)在地理上是分布的，丟失的數(shù)據(jù)是模擬的，我們正面臨嚴(yán)重的“tps”故障。

例如，當(dāng)使用附加的終結(jié)性算法測試EOS共識性時(shí)，將驗(yàn)證器的數(shù)量增加到80-100臺，分布在四大洲，對終結(jié)性幾乎沒有影響。與此同時(shí)，增加的包丟失嚴(yán)重影響了最終結(jié)果，這證明了需要額外的p2p層配置來更好地抵抗網(wǎng)絡(luò)包丟失（而不是高延遲）。不幸的是，有許多不同的設(shè)置和因素，只有基準(zhǔn)測試允許我們了解所需的驗(yàn)證器數(shù)量，并獲得相當(dāng)舒適的區(qū)塊鏈速度。

p2p子系統(tǒng)的配置從文檔中很清楚，例如，看看［libp2p］、［Kademlia］協(xié)議或［BitTorrent］。

重要的p2p指標(biāo)可以是：

· 進(jìn)出流量

· 與其他對等點(diǎn)的成功/不成功連接的數(shù)量

· 返回先前緩存的數(shù)據(jù)塊的次數(shù)，以及為了找到所需的數(shù)據(jù)塊需要進(jìn)一步轉(zhuǎn)發(fā)請求的次數(shù)（緩存命中/丟失模擬數(shù)據(jù)）

例如，在訪問數(shù)據(jù)時(shí)，較大的遺漏數(shù)意味著只有少數(shù)節(jié)點(diǎn)擁有請求的數(shù)據(jù)，而它們沒有時(shí)間將這些數(shù)據(jù)分發(fā)給每個(gè)節(jié)點(diǎn)。接收/發(fā)送的p2p通信量允許識別處理網(wǎng)絡(luò)配置或通道問題的節(jié)點(diǎn)。

區(qū)塊鏈節(jié)點(diǎn)的系統(tǒng)度量

區(qū)塊鏈節(jié)點(diǎn)的標(biāo)準(zhǔn)系統(tǒng)度量在大量的源代碼中都有描述，因此我們將簡要介紹。它們有助于發(fā)現(xiàn)邏輯瓶頸和錯(cuò)誤。

中央處理器

CPU顯示處理器執(zhí)行的計(jì)算量。如果CPU負(fù)載高——節(jié)點(diǎn)正在計(jì)算一些東西，積極使用邏輯或FPU（幾乎從未在區(qū)塊鏈中使用）。例如，后一種情況會發(fā)生，因?yàn)楣?jié)點(diǎn)正在檢查電子簽名、使用強(qiáng)密碼處理事務(wù)或進(jìn)行復(fù)雜的計(jì)算。

CPU可以被劃分成更多指向代碼瓶頸的指標(biāo)。例如，系統(tǒng)時(shí)間—花在內(nèi)核代碼上的時(shí)間，用戶時(shí)間—花在用戶進(jìn)程上的時(shí)間，io—等待來自慢速外部設(shè)備（磁盤/網(wǎng)絡(luò)）的i/o，等等。

內(nèi)存

現(xiàn)代區(qū)塊鏈?zhǔn)褂面I值數(shù)據(jù)庫（LevelDB、RocksDB），這些數(shù)據(jù)庫不斷地在其內(nèi)存中存儲“熱”數(shù)據(jù)。任何加載的服務(wù)都會受到由錯(cuò)誤或針對節(jié)點(diǎn)代碼的攻擊所導(dǎo)致的內(nèi)存泄漏的影響。如果內(nèi)存消耗正在增加或急劇增加，很可能是由于大量的狀態(tài)數(shù)據(jù)庫鍵、大型交易隊(duì)列或不同節(jié)點(diǎn)子系統(tǒng)之間的消息量增加造成的。

內(nèi)存負(fù)載不足表明可能會增加塊數(shù)據(jù)限制或最大化交易復(fù)雜性。

響應(yīng)網(wǎng)絡(luò)客戶機(jī)的完整節(jié)點(diǎn)依賴于文件緩存指標(biāo)。當(dāng)客戶機(jī)訪問狀態(tài)數(shù)據(jù)庫和交易日志的各個(gè)部分時(shí)，可能會出現(xiàn)磁盤中的舊塊并替換新塊。這反過來又降低了客戶機(jī)的響應(yīng)速度。

網(wǎng)絡(luò)

主要的網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)是流量的大?。ㄒ宰止?jié)為單位）、發(fā)送和接收網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包的數(shù)量、丟包率。這些指標(biāo)經(jīng)常被低估，因?yàn)閰^(qū)塊鏈還不能以每秒1 Gbit的速度處理交易。

目前，一些區(qū)塊鏈項(xiàng)目允許用戶共享WiFi或提供存儲和發(fā)送文件或消息的服務(wù)。在測試這樣的網(wǎng)絡(luò)時(shí)，網(wǎng)絡(luò)接口流量的數(shù)量和質(zhì)量變得非常重要，因?yàn)橐粋€(gè)擁擠的網(wǎng)絡(luò)通道會影響機(jī)器上的所有其他服務(wù)。

存儲

磁盤子系統(tǒng)是所有服務(wù)中最慢的組件，常常會導(dǎo)致嚴(yán)重的性能問題。過多的日志記錄、意外的備份、不方便的讀/寫模式、大量的區(qū)塊鏈卷——所有這些都可能導(dǎo)致顯著的節(jié)點(diǎn)減速或過多的硬件需求。

使用磁盤的區(qū)塊鏈交易日志操作模式類似于使用寫前日志（WAL）的不同DBMS。從技術(shù)上講，交易日志可以被看作是狀態(tài)數(shù)據(jù)庫的WAL。

因此，這些存儲指標(biāo)非常重要，因?yàn)樗鼈兛梢源_定現(xiàn)代鍵值數(shù)據(jù)庫中的瓶頸。讀取/寫入IOPS數(shù)、最大/最小/avg延遲以及許多其他有助于優(yōu)化磁盤操作的指標(biāo)。

結(jié)論

綜上所述，我們可以將度量分為：

· 區(qū)塊鏈節(jié)點(diǎn)度量（產(chǎn)生的塊的數(shù)量、處理的事務(wù)的數(shù)量、處理時(shí)間、完成時(shí)間等）

· p2p子系統(tǒng)指標(biāo)（命中/丟失請求的數(shù)量、活動(dòng)對等點(diǎn)的數(shù)量、p2p流量的數(shù)量和結(jié)構(gòu)等）

· 系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)指標(biāo)（cpu、內(nèi)存、存儲、網(wǎng)絡(luò)等）

每個(gè)組都很重要，因?yàn)橐坏┳酉到y(tǒng)錯(cuò)誤，就會限制其他組件的操作。即使是少量驗(yàn)證器的減速也會嚴(yán)重影響整個(gè)網(wǎng)絡(luò)。

在共識性和終結(jié)性算法中，最棘手的錯(cuò)誤只出現(xiàn)在大型交易流或共識性參數(shù)更改時(shí)。他們的分析需要可重復(fù)的測試條件和復(fù)雜的負(fù)載場景。