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猎球者(www.99cx.vip):联博(www.326681.com)_领会区块链延迟和吞吐量

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泉源 | paradigm.xyz

作者 | Lefteris Kokoris-Kogias

人人鲜少提到若何准确地丈量一个(区块链)系统,但它却是系统设计和评估历程中最主要的步骤。系统中有许多共识协议、种种性能的变量和对可扩展性的权衡。

然而,直到现在都没有一种所有人都认同的可靠方式,能够让人举行苹果对比苹果这种统一局限内的合理对照。在本文,我们将概述受到数据中央化系统丈量机制启发的一种方式,并探讨在评估一个区块链系统时可以制止的一些常见错误。

要害指标及其相互作用

在开发区块链系统时,我们应该将两个主要指标考量在内:延迟和吞吐量。

用户体贴的第一件事就是生意延迟,即提议生意或支付和收到确认生意有用性信息(好比,确认生意提议方有足够的钱)之间的时间。

在传统的 BFT 系统中(如 PBFT、Terdermint、Tusk 和 Narwhal 等),一旦生意被确认就会被敲定,而最长链共识机制(如 Nakamoto Consensus、Solana/Ethereum PoS)中,一笔生意可能会被打包进区块,然后再重组。效果就是,我们需要一直等到生意到达“k 个区块深”了才气举行敲定,这就导致了延迟的时间大大跨越了单次确认的时间。

其次,系统的吞吐量一样平常对于系统设计者来说十分主要。这就是系统每单元时间所处置的总负载,一样平常表达为每秒生意量 (TPS)。

乍一看,这两个要害指标看起来是完全相反的器械。但由于吞吐量由每秒的生意量得出,而延迟则是以秒为单元举行丈量。自然而然地,我们会以为吞吐量 = 负载/延迟。

但事实并非云云。由于许多系统倾向于天生在 y 轴上展示吞吐量或延迟,而在 x 轴上展示节点数目的图表,以是这种盘算方式的实现是不能能的。相反,我们能天生一个更好的、包罗吞吐量/延迟指标的图表,它以非线性的方式出现让图表清晰易读。

当没有竞争时,延迟是恒定的,仅是改变系统的负载,就可以改变吞吐量。会发生这种情形,是由于低竞争情形下,发送生意的最小开销是牢固的,且行列延迟为 0,致使“无论进来什么,都能直接出去”。

在竞争猛烈的情形下,吞吐量是恒定的,但仅是改变负载就可以让延迟发生转变。

这是由于系统已经超负载了,而增添更多负载会造成守候行列无限变长。更反常的是,延迟似乎会随着实验长度而发生转变,这是一个无限增进行列的人为效果。

这些显示都可以在典型的“曲棍球图”或“L型图”上看到,它取决于到达距离的漫衍(下文谈判论到)。因此,这篇文章的要害要点是,我们应该在热区举行丈量,这里的吞吐量和延迟都市影响我们的基准;而不用丈量边缘区域,这里的吞吐量和延迟只有一个是主要的。

丈量方式论

在做实验时,实验者有三种主要的设计选项:

开环 vs. 闭环

现在有两种可以控制对目的发出请求流的主要方式。开环系统基于 n = ∞ 个客户端举行建模,这些客户端凭证速率 λ 和到达距离漫衍(例如 Poisson)向目的发送请求。闭环系统会在任何给准时间内限制未完成请求的数目。开环系统和闭环系统的区别是特定部署的特点,统一个系统可以部署在差其余场景中。

例如,一个键值存储(key-value store)可以在一个开环部署中为数千个应用程序服务器提供服务,或在一个闭环部署中只为几个壅闭客户端提供服务。

瞄准确的部署场景举行测试是必不能少的,由于比起闭环系统的延迟通常受制于潜在的未完成请求数目,而开环系统可能会发生大量的守候行列,以是,延迟会更长。一样平常来说,区块链协议可以被随便数目的客户端使用,以是在开环环境下对其做评估会更准确。

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综合基准测试的到达距离漫衍

在确立合成事情负载时,我们一定会问:若何向系统提交请求?许多系统在丈量之前会先预加载事务,但这会使丈量发生误差,由于系统从异常状态 0 最先运行。此外,预加载的请求已经在主存储器中,也因此绕过了其网络客栈。

更好一些的方式则是以确定的速率发送请求(好比,1000 TPS),这会导致 L 型的图表(橙线)的泛起,由于系统的容量获得了最佳使用。

然而,开放系统往往不以可展望的方式运作。相反,它们有处于高负载和低负载的时间段。为了对此举行建模,我们可以接纳概率距离漫衍,该漫衍一样平常是基于泊松漫衍。它将导致“曲棍球”图表(蓝线),由于纵然平均速率低于最佳值,泊松发作也会导致一些排队延迟(最大容量)。但这对我们十分有利,由于我们可以看到系统若那边理高负载以及负载恢复正常时,系统恢复的速率有多快。

热身阶段

最后要思量的一点是何时最先丈量。我们希望流水线在最先之前充满事务;否则,将需要丈量预热延迟。理想情形下,预热延迟的丈量应该通过热身阶段中的延迟丈量来完成,直到丈量效果遵照预期的漫衍。

若何举行对照

最后一个难题是合理对照系统的种种部署。同样,难点在于延迟和吞吐量是相互依赖的,因此我们可能难以天生公正的吞吐量/节点数图表。

最好的方式是界说服务级别目的 (SLO) 并丈量那时的吞吐量,而不是简朴地将每个系统推到其最高吞吐量(这种情形下,延迟毫无意义)。在吞吐量/延迟图上绘制一条与延迟轴相交 SLO 处的水平线并对相交点举行采样,这是一种可视化的好方式。

但我设置了 5 秒的 SLO,它只需要 2 秒

有人可能想要增添这里的负载,以便行使饱和点之后稍高的可用吞吐量。然则这很危险。若是系统操作设置不足,意外的请求发作将导致系统到达完全饱和,致使延迟激增且很快会违反 SLO。实质上,在饱和点之后运行会导致一种不稳固的平衡。

因此,有两点需要思量:

  1. 若是 SLO 下方有空间,请增添 batch 的巨细。这会增添系统要害路径上的负载,而不会增多排队延迟,它为你提供更高的吞吐量以获得你所要的更高延迟权衡。

我正在发生伟大的负载,该若何丈量延迟呢?

当系统的负载很高时,实验接见内陆时钟,并为到达系统的每个事务添加时间戳可能会导致效果泛起误差。

相反,尚有两个更可行的选择。第一种也是最简朴的方式是对事务举行抽样;例如,在某些事务中可能存在一个魔数(magic number),而这些事务是客户端为其保留计时器的事务。在提交时间之后,任何人都可以检查区块链以确定这些事务何时提交,从而盘算它们的延迟。这种做法的主要优点是,它不会滋扰到达距离漫衍。然则,由于必须修改某些事务,以是它可能被以为是“hacky(具有攻击性子的)”。

而更系统的方式则是使用两个负载天生器。第一个是主要的负载天生器,由它来遵照泊松漫衍。第二个请求天生器则用来丈量延迟,而且它的负载会低得多;与系统的其余部门相比,可以将这个请求天生器视为单个客户端。纵然系统向每个请求发送回复(就像某些系统所做的那样,例如 一个键值存储),我们也可以轻松地将所有回复放到负载天生器中,并只丈量来自请求天生器的延迟。

唯一棘手的部门是,现实的到达距离漫衍是两个随机变量的总和;然则,两个泊松漫衍的总和仍然是泊松漫衍,以是数学并不难 : )。

总结

丈量大规模漫衍式系统对于识别瓶颈和剖析压力下的预期行为是至关主要的。希望通过使用上述方式,我们都可以朝着公用语言迈出第一步,这最终将让区块链系统更适用于他们所做的事情以及他们对终端用户的准许。

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