分析 | 衡量区块链网络性能的3大关键指标

网络转载 13369 2019-12-11 13:30

原文作者:MixBytes

编译 :头等仓(First.VIP)

衡量区块链性能的关键指标包括:

1、 区块链节点指标(生产的区块数,已处理的交易数,处理时间,完成时间等)

2、 P2P子系统指标(命中/未命中请求的数量,活跃用户的数量,P2P流量的数量和结构等)

3、系统节点指标(CPU,内存,存储,网络等)

当一切都正常时,你通常不用担心区块链测试。我们将解释为什么最好不要搁置性能评估,使用什么指标并充分利用它。让我们来一探究竟吧。

 

TPS(每秒交易)

 

在分布式系统的上下文中,TPS是一个非常模糊和反复无常的指标。

TPS指标来自分布式数据库。它们通常使用标准化的交易类型或交易集合(例如,INSERT, UPDATE,DELETE的数值与常量SELECTs的数值),并针对特定的集群或单独的机器进行配置。这样的“综合”指标无法反应所讨论的数据库或区块链的真实性能,因为在这样的系统中,交易处理时间可能会有所不同。

面向一致性的数据库(请参阅“CAP定理”)只有在其他节点接收到足够数量的确认后才会提交交易,这样非常慢。

注:面向可用性的数据库认为,如果交易被简单的写入磁盘,那么它就是成功的。他们立即提供了更新的数据,并且速度非常快(尽管这个交易在将来可能会回滚)。

如果交易仅更新一个数据单元,则TPS将更高。如果交易更新许多数据单元(行、索引、文件),它们将彼此阻塞。我们在Oracle,MSSQL,PostgreSQL和MongoDB,Redis,Tarantool之间看不到任何“TPS竞争”,是因为它们的内部机制和任务相差很大。

从我们的角度来看,“测量区块链TPS”意味着进行全方位的性能测量:

1)在可重复条件下

2)接近真实的区块验证节点数量

3)使用各种类型的交易: -      研究的区块链典型(例如,主要加密货币的transfer()) -      加载存储子系统(每笔交易都有相当大的变化) -      加载网络带宽(大型交易) -      CPU加载(大规模密码转换或计算)

要谈论我们所珍视的“TPS”,需要描述所有的网络条件、参数和基准测试逻辑。在区块链中,将交易应用到某个内部数据库,并不意味着共识会接受它。

注:在PoW共识中,交易永远不会最终确定。如果一个交易包含在一台机器上的一个区块中,并不意味着它被整个网络接受(例如,如果另一个分叉获胜)。

如果区块链具有确保最终性的其他算法(例如EOS,以太坊2.0,使用GRANDAPA最终性共识的Polkadot平行链),那么处理时间可以视为节点“看到”交易和下一个最终确定的完成区块的时间。这种“TPS”非常有用,但因为它们会低于预期,所以很少见。

“TPS”涉及很多事情。请保持怀疑的态度,并询问一切细节。

 

一、区块链特有的指标

 

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本地TPS

处理交易的数量最大/平均/最小处理时间(在本地节点上)是非常方便测量的,因为执行这些操作的函数通常用代码表示。交易处理时间等于更新状态数据库所需时间。例如,在“乐观”的区块链中,已处理的交易可能已经通过验证,但还未被共识接受。在这种情况下,节点将更新后的数据发送到客户端(假设没有任何链的分叉)。

这个指标不是很可靠:如果选择另一个分叉链被选为主链,那么交易数据将会回滚,而测量的统计数据也必须回滚。在测试中,这一点常常被忽略。

“昨天我们的区块链达到了8000tps”。这样的数字经常可以在简短的项目报告中看到,因为它们很容易测量。只需要一个运行节点和一个加载脚本就足够了。在这种情况下,全网达成共识的速度不会因为网络延迟而降低。

注:该指标反应了状态数据库在不受网络影响的情况下的性能。这个数字没有反映真实的网络带宽,而是显示了如果共识和网络足够快,那么它努力能达到的极限在哪。

任何区块链的交易都是几次原子存储写入。例如,一个比特币支付交易涉及移除几个旧的UTXOs(删除)和添加新的UTXOs(插入)。在以太坊中,一个交易是执行一个小型智能合约代码并更新几个键值对。

原子储存写入是一个非常好的指标,用来查找存储子系统瓶颈和区分底层逻辑问题和内部逻辑问题。

区块链节点可以用几种编程语言实现,这样更加可靠。例如,以太坊节点有Rust和Go实现。在测试网络性能的时候请记住这一点。

 

本地区块产生的数量

这个简单的指标显示了某个特定验证节点生产的区块数量。它取决于共识,并且对于评估单个验证节点网络的“有用性”至关重要。

由于验证节点在每个区块上都能赚钱,所以他们会确保他们的机器稳定和安全地运行。你可以确定哪个验证节点候选人是最合格、最受保护的,并且准备好在具有真实用户资产的公共网络中工作。指标度量可以公开检查,只需下载区块链并计算区块数量即可。

 

最终确定性&最终不可逆转的区块

最终确定性确保了所有包含在区块链中的交易都不会回滚,也不会被另一个分叉链所替换。这是PoS网络防范双花攻击和为用户确认加密货币交易的一种方式。

当存在一个可以最终确定链上包含一个交易的区块时,而不是当这个交易仅仅被节点接受时,用户可以认为这个交易是最终确定状态。要最终确定一个区块,验证者必须在P2P网络中接受该区块,并互相交换签名。真实的区块链速度就在这里被检测,因为交易最终确定的时间点对于用户来说是最重要的。

最终确定性的算法互相之间也有所区别,相交,并由主要共识而结合(请阅读:以太坊中的Casper,EOS中的Last Irreversible Blocks,Essence中的GRANDPA和ParityPolkadot中的GRANDPA及其修改,例如MixBytesRANDPA)。

对于并非每个区块都已经最终确定的网络,一个有用的指标是最后最终确定的区块与当前最新区块之间的延迟。在他们同意正确的链的情况下,这个延迟数字表明验证节点落后了多少。如果这个差距很大,那么最终确定性算法需要更多的分析和优化。

 

P2P层

点对点子系统作为区块链网络的中间层经常被忽略。这要归咎于区块交付和验证节点之间交易的模糊延迟。

当验证节点的数量很少时,他们是本地化的,用户列表是硬编码的,所有的一切都运行正常并且非常快速。但是,验证节点在地理上是分布的,并且模拟丢包情况,我们正面临严重的“TPS”故障。

例如,当使用附加的最终确定性算法测试EOS共识时,将验证节点的数量增加80到100台,分布在四大洲,对最终确定性几乎没有什么影响。

同时,增加的丢包验证严重地影响了最终确定性,这证明需要额外地P2P层配置以更大程度地抵抗网络数据包丢失(而不是高延迟)。不幸的是,存在有许多不同的设置和因素,只有基准测试才能使我们了解所需的验证节点数量,并获得相对舒适的区块链速度。

P2P子系统的配置在文档中很清楚,例如,查看[libp2p],[Kadamlia]协议,或者[BitTorrent]。

重要的P2P指标可以是:

1)入站出站的流量 2)链接到用户成功/失败的数量 3)返回了之前缓存的数据块的次数,以及进一步转发请求以找到所需块的次数(缓存命中/未命中模拟)

例如,访问数据时未命中数大,意味着只有少数节点拥有请求的数据,而它们没有时间将这些数据分发给每个节点。接受/发送的P2P流量允许识别处理网络配置或通道问题的节点。

 

二、区块链节点的系统指标

 

区块链节点的标准系统指标在大量的源代码中都有描述,因此我们将做简要介绍。它们有助于发现逻辑瓶颈和错误。

 

CPU

CPU显示处理器执行的计算量。如果CPU负载很高,表示节点正在使用逻辑或FPU(几乎从未在区块链中使用)积极地进行计算。例如,后一种情况会发生是因为节点正在检查电子签名,使用强密码处理交易或进行复杂的计算。

可以将CPU划分为更多指标,以指出代码瓶颈。例如,系统时间——花费在内核代码上的时间,用户时间——花费在用户进程上的时间,io——等待来自慢速外部设备(磁盘/网络)的I/O,等等。

 

内存

现代区块链使用键值数据库(LevelDB,RocksDB),这些数据库不断在其内存中存储“热”数据。任何加载的服务都会遭受,由于错误或针对节点代码的攻击,所导致的内存泄露。如果内存消耗正在增加或急剧增加,则很有可能是由于状态数据库密钥数量大,交易队列大,或者不同节点子系统之间的消息量增加所造成的。

内存负载不足表明可能会增加区块数据限制或最大交易复杂性。

响应网络客户端的完整节点依赖于文件缓存指标。当客户端访问状态数据库和交易日志的各个部分时,磁盘中的旧块可能会出现,并替换新块。这反过来又降低了客户端的反应速度。

 

网络

主要的网络指标是流量的大小(以字节为单位)、发送和接受网络数据包的数量、丢包率。这些指标经常被低估,因为区块链还不能以1Gbit/s的速度处理交易。

目前,一些区块链项目允许用户共享WiFi或提供存储和发送文件或消息的服务。测试此类网络时,网络接口流量的数量和质量变得非常重要,因为一个拥挤的网络通道会影响机器上的所有其他服务。

 

存储

磁盘子系统是所有服务中最慢的组件,常常会导致严重的性能问题。过多的日志记录、意外的备份、不便的读/写模式、大量的区块链总量,所有这些都可能导致节点速度显著下降或者对硬件的过度需求。

使用磁盘的区块链交易日志操作模式类似于使用预写式日志(WAL)的不同DBMS。从技术上来讲,交易日志可以视为状态数据库的WAL。

因此,这些存储指标非常重要,因为它们可以确定现代键值数据库中的瓶颈。读/写IOPS数,最大/最小/平均延迟和许多其他指标可帮助优化磁盘操作。

 

结论

综上所述,我们可以把指标分组成:

1)区块链节点指标(生产的区块数,已处理的交易数,处理时间,完成时间等) 2)P2P子系统指标(命中/未命中请求的数量,活跃用户的数量,P2P流量的数量和结构等) 3)系统节点指标(CPU,内存,存储,网络等)

每组都很重要,因为可能存在子系统错误,限制了其他组件的操作。即使是少量验证节点的减速也会严重影响整个网络。

在共识算法和最终确定性算法中,最棘手的错误只出现在大型的交易流或共识参数更改时。它们的分析需要可重复的测试条件和复杂的负载场景。

原文 :The Key Metrics to Measure Blockchain Network Performance,https://hackernoon.com/how-to-measure-blockchain-network-performance-key-metrics-en1234u4

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