原文：StarkWare?由DeFi之道编译
rollups的有效性不受限于L1的吞吐量，使得L2的TPS可以很高。
在StarkNet的性能路线图中，解决了系统中的一个关键因素——排序器。
性能的改进主要有以下几点：
排序器的并行化
为Cairo虚拟机提供Rust语境下的实现
在Rust语境下的排序器
证明者并不是瓶颈，他们可以处理比现在更多的东西。
简介
大约一年前，StarkNetAlpha正式上线了以太坊主网，这时，我们将重心放在了功能的构建上，现在，我们决定将重点转移到提高性能之上，并计划通过一系列的步骤来提高StarkNet上的用户体验。
数据：StarkEx生态的链上交易量已超过1万亿美元:金色财经报道，自 2020 年 6 月推出以来，以太坊 Layer 2 扩容解决方案 StarkEx 生态系统的链上交易量已超过 1 万亿美元。StarkEx 由区块链扩展和开发公司 StarkWare 运营。[2023/6/29 22:08:51]
在这篇文章中，我将解释为什么有很多优化措施只适用于有效性汇总，并分享StarkNet实施这些措施的计划和步骤，其中一些计划已经在StarkNetAlpha0.10.2中实现，在讨论具体的细节之前，让我们先来回顾一下限制链上性能的原因。
区块限制：ValidityRollups与L1
提高区块链可扩展性和TPS的方法之一是：在解除区块的限制同时，保持区块生成时间的不变。这需要区块生产者提供更高效的服务，因此就需要更有效地执行这些组件，因此，我们将重点转移到StarkNet排序器的优化之上，在下文会详述具体内容。
DAFI Protocol的Super Staking已在以太坊上线:据官方推特消息，链上激励协议DAFI Protocol宣布Super Staking已在以太坊上线。用户现可将ERC-20 DAFI存入Super Staking以获得更好的奖励。[2021/7/10 0:40:49]
这里会有一个问题，为什么对排序器的优化仅仅对ValidityRollups有效，换句话说，为什么我们不能在L1上以相同的方法改进，避免有效性汇总有复杂性？在下一节内容中，对这一问题将进行回答。
为什么L1吞吐量有限
如果L1的区块限制被解除，会遇到一个很大的问题，因为链的高吞吐带来了链上区块的高增长率，为了确保不同的节点跟上最新的全链状态，就需要增加了更多的全节点。又由于L1全节点必须记录所有历史记录，区块大小的大幅增加会给全节点运营者带来巨大压力，并导致部分全节点因为机器性能落后而退出系统，结果，能够运营全节点的都是一些比较大的实体，最终就是用户无法以无信任的姿态验证状态并参与网络。
Badger DAO与Stabilize Protocol为DIGG构建首个自动稳定Vault:Badger DAO在推特上宣布与Stabilize Protocol达成合作，双方将为rebasing资产DIGG构建首个自动稳定Vault。
高于锚定值：卖出部分以建立WBTC储备；
低于锚定值：利用储备购买DIGG。
所有这些操作都不会影响用户在所有链上使用bDIGG。[2021/3/7 18:22:34]
这也让我们明白，从某种意义上来说正是L1吞吐量的限制，成就了一个真正去中心化的和相对安全的网络系统。
上述问题为什么不会出现在ValidityRollups之上？
只有在考虑全节点的问题时，我们才能看到有效性汇总的优势。正常情况下，一个L1全节点需要重新执行整个链的历史以确保当前状态的正确性，而StarkNet节点只需要验证STARK证明，而且这种验证需要的计算资源呈指数级下降。重点是，链上全节点状态的验证同步没有涉及到执行；一个节点可以从另一个全节点那里接受当前状态的转储，只需通过STARK证明来验证这个状态是否有效即可。这让我们在增加网络的吞吐量的同时，不用增加全节点的数量。
Morgan Stanley：中央银行将使用加密货币对公众实施负利率:近日，Morgan Stanley的研究人员在一份报告中预测，央行将利用政府支持的加密货币，快速应对未来金融危机的风险。该报告探讨了各国央行如何利用国家支持的加密货币，以更有效地管理货币供应。该报告认为，这种技术将允许央行将负利率政策直接纳入货币供应，而不是通过金融机构等中介机构来实施。[2018/5/15]
因此，在L2上，通过对排序器的优化可以对整个系统的性能进行提升，但这在L1上不能实现的。
StarkNet的未来性能路线图
这一部分，我们将讨论目前有哪些计划用于对StarkNet排序器的优化。
排序器并行化
性能路线图的第一步是为交易执行引入并行化。这个提议是在StarkNetalpha0.10.2中正式引入的，该版本于11月29日在以太坊主网上发布，我们现在来深入探讨下什么是并行化。
Stargramglobal5月推出保密性“MIT Messenger”:Stargramglobal准备5月份推出MIT Messenger。通过手机注册MIT Messenger时，不需要个人信息，并且服务器不保存聊天记录和通话数据，以此确保个人信息安全和保密性。[2018/4/24]
一般来说，并行执行多个交易区块是不可以的，因为不同的交易可能是相互依赖的。以下方示例中进行说明，我们假设有一个包含来自同一用户的三笔交易的区块：
TxA：将USDC兑换ETH
TxB：为某款NFT支付ETH费用
TxC：将USDT兑换BTC
显然，交易A必须发生在交易B之前，但交易C完全独立于两者，是可以并行执行的。如果每个交易需要1秒执行，那么通过引入并行化处理之后，区块生产时间可以从3秒减少到2秒。
问题的关键在于，我们事先并不知道不同交易之间的依赖性。在实践中，只有当我们执行到示例中的TxB时，我们才会发现它是依赖于TxA所做的改变。更准确地说，这种依赖性源于?TxB?从?TxA写入的存储单元中读取这一动作。我们可以把不同的Tx看成是一个依赖图，其中存在从交易A到交易B的一条边，当且仅当A写入一个由B读取的存储单元时，B才可能执行。下图显示了这种依赖之间的关系：
在上面的示例中，每一列都可以并行执行。
为了克服事先无法确定不同交易事件之间的依赖关系，我们根据AptosLabs推出的BLOCK-STM，将OP并行化引入到StarkNet排序器中。在这种模式下，会以乐观地方式并行地处理事务，并在发现碰撞时重新执行。比如在上述示例图中，我们可以并行执行TX1-4，但事后发现Tx4依赖于Tx1，因此这次执行是无效的，在这种情况下，将重新执行Tx4。
请注意，在上述这种乐观并行化的基础上我们也增加一些优化措施。例如，与其等待每个执行的结束，可以在发现一个使之运行结果无效的依赖关系时就中止执行。
另一个优化的例子是选择哪些事务来重新执行。假设由上述示例图的所有事务组成的区块被送入一个拥有五核CPU的排序器。首先，我们尝试并行执行tx1-5，如果完成的顺序是Tx2、Tx3、Tx4、Tx1，最后是Tx5，那么我们将在Tx4已经执行后才发现依赖关系Tx1→Tx4，这表明它应该被重新执行。直观地说，考虑到Tx4的重新执行，Tx5也需要重新执行，然而，我们可以遍历由执行已经结束的事务构建的依赖图，只重新执行依赖于Tx4的事务，而不是将失效Tx4之后的事务都重新执。
Rust语境下的Cairo-VM实现
StarkNet中的智能合约是通过Cairo语言编写的，并在Cairo-VM虚拟机中执行。目前，排序器正在使用python语言在Cairo-VM上运行。为了优化虚拟机的实现性能，我们之前发起了用Rust重写Cairo-VM虚拟机的工作。
目前，cairo-rs可以执行原生Cairo代码，下一步是处理智能合约的执行和与pythonic排序器的集成，一旦与cairo-rs集成，排序器的性能有望进一步提高。
Rust语境下的排序器
通过python到rust的转变以提高网络性能，不仅限于Cairo-VM，StarkNet用Rust重写了排序器相关的代码。除了Rust的内部优势之外，这还为排序器的其他优化提供了可能，比如，可以集合cairo-rs的优势，而无需python-rust通信的开销，也可以完全重新设计状态的存储和访问方式。
证明者
在整篇文章中，没有提到有效性汇总中核心元素之一——证明者。作为可以说是架构中最复杂的组件，证明者算是瓶颈，也是优化的重点。但现在，StarkNet的瓶颈是更加“标准”的组件，特别是对于递归证明，可以将当前测试网/主网上的更多交易放入证明中。事实上，StarkNet区块与StarkEx交易一起得到有效的市场证明，后者有时会有数十万NFT的铸造事件。
总之，并行化、Rust等改进，都是为接下来StarkNet提升TPS所做的准备。
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