Высокий TPS (транзакций в секунду) демонстрирует масштабируемость, однако каждая новая транзакция увеличивает нагрузку на узлы, которые обеспечивают децентрализацию сети.
TPS широко применяется как основной показатель производительности блокчейнов, но эта цифра не отражает реальную масштабируемость сети.
Основатель Psy Protocol и бывший хакер Картер Фельдман в интервью Cointelegraph пояснил: статистика TPS может вводить в заблуждение, поскольку не учитывает, как транзакции валидируются и распространяются в децентрализованных системах.
«Во многих тестах до запуска основной сети, тестовых сетях или изолированных средах TPS измеряется на одном узле. В таких условиях можно даже утверждать, что Instagram — блокчейн с 10 миллиардами TPS, ведь централизованный орган валидирует все API-запросы», — отметил Фельдман.
Эта проблема частично обусловлена принципами проектирования большинства блокчейнов. По мере роста скорости увеличивается нагрузка на каждый узел, и децентрализация становится сложнее. Разделяя исполнение транзакций и их валидацию, можно частично снизить нагрузку.
Новые проекты заявляют высокий TPS, но фактическое использование сети редко достигает заявленного максимума. Источник: MegaETH
TPS не учитывает цену децентрализации
TPS может служить объективным ориентиром производительности блокчейна: чем выше TPS, тем больше возможностей сети для реального использования.
Но Фельдман отмечает, что большинство заявленных TPS — идеализированы и сложно сопоставимы с реальной пропускной способностью основной сети. Яркие показатели не отражают работу систем в децентрализованных условиях.
«TPS, измеряемый на виртуальной машине или одном узле, не отражает реальную производительность основной сети блокчейна», — пояснил Фельдман.
«Тем не менее, количество транзакций, которое блокчейн способен обработать в секунду в рабочей среде, — это практичный способ оценить масштабируемость. Именно это и есть суть масштабирования».
Каждый полный узел проверяет соответствие транзакций правилам протокола. Если один узел принимает недействительную транзакцию, остальные должны ее отвергнуть. Это основа работы децентрализованного реестра.
Обычно производительность блокчейна измеряют скоростью исполнения транзакций виртуальной машиной, но в реальных условиях критичны также пропускная способность, задержки и топология сети. В итоге производительность зависит от того, насколько эффективно транзакции принимаются и валидируются другими узлами.
Поэтому показатели TPS, приведенные в whitepaper, часто значительно отличаются от производительности основной сети. Тесты, отделяющие исполнение от затрат на распространение и валидацию, в основном измеряют скорость виртуальной машины, а не масштабируемость блокчейна.
EOS, где Фельдман был продюсером блока, установил исторические рекорды во время первичного предложения токенов. В whitepaper заявлялся теоретический TPS в 1 миллион — показатель, который выделялся бы даже в 2026 году.
EOS так и не достиг заявленного теоретического TPS. По ранним данным, сеть могла обрабатывать 4 000 транзакций в секунду в идеальных условиях. Однако исследование Whiteblock показало, что реальная пропускная способность составляла примерно 50 TPS.
В 2023 году Jump Crypto продемонстрировала клиент валидатора Solana Firedancer, достигнув тестового показателя в 1 миллион TPS, который EOS не смог реализовать. Сейчас многие валидаторы используют гибридную версию Frankendancer. В реальных условиях Solana обрабатывает обычно 3 000–4 000 транзакций в секунду, из которых около 40 % — не голосовые транзакции, что лучше отражает реальную пользовательскую активность.
10 февраля TPS не голосовых транзакций Solana составил 1 361. Источник: Solscan
Преодоление дилеммы линейного масштабирования
Пропускная способность блокчейна обычно растет линейно с увеличением нагрузки. Большее число транзакций увеличивает активность, но требует от каждого узла приема и проверки большего объема данных.
Каждая новая транзакция увеличивает вычислительную нагрузку. В определенный момент, если не жертвовать децентрализацией, пропускная способность, оборудование и задержки синхронизации делают дальнейшее линейное масштабирование невозможным.
Фельдман считает, что для преодоления этого ограничения необходимо переосмыслить механизмы проверки — например, использовать технологию zero-knowledge (ZK). ZK позволяет подтверждать пакет транзакций без необходимости повторного исполнения каждым узлом. Поскольку она дает возможность проверки без раскрытия всех данных, ZK также считается решением для конфиденциальности.
По мнению Фельдмана, рекурсивные ZK-доказательства могут помочь решить задачи масштабируемости. По сути, это означает использование одного доказательства для проверки других доказательств.
«Вы можете объединить два ZK-доказательства в новое ZK-доказательство, которое подтверждает корректность предыдущих двух», — пояснил Фельдман. «То есть можно объединить два доказательства в одно».
«Например, транзакции 16 пользователей можно превратить в 8 доказательств, затем эти 8 объединить в 4 доказательства», — объяснил Фельдман, демонстрируя схему многоуровневого дерева доказательств, которое в итоге сводится к одному доказательству.
Как несколько доказательств объединяются в одно. Источник: Psy/Carter Feldman
В традиционных архитектурах блокчейнов увеличение TPS повышает требования к валидации и пропускной способности каждого узла. Фельдман отмечает, что архитектуры на основе доказательств позволяют увеличить throughput без пропорционального роста нагрузки на узлы.
Это не означает, что ZK устраняет все компромиссы масштабирования. Генерация доказательств требует значительных вычислений и может нуждаться в специализированной инфраструктуре. Валидация становится дешевле для обычных узлов, но основная нагрузка переходит к провайдерам, обрабатывающим сложную криптографию. Интеграция proof-based validation в существующие архитектуры блокчейнов сложна, поэтому основные сети пока используют традиционные модели исполнения.
Помимо чистой пропускной способности: оценка производительности
TPS не теряет актуальности, но его ценность зависит от контекста. Фельдман отмечает, что экономические сигналы — например, комиссии за транзакции — дают более четкое представление о состоянии сети и спросе, чем чистый throughput.
«Я считаю, что TPS может быть вторым по важности показателем производительности блокчейна, но только в рабочей среде, когда транзакции не только обрабатываются, но и пересылаются и валидируются другими узлами», — отметил он.
LayerZero Labs представила Zero chain, заявив, что технология ZK позволяет масштабировать сеть до 2 миллионов TPS. Источник: LayerZero
Основные архитектуры блокчейнов также влияют на решения инвесторов. Последовательные execution chains сложно перевести на proof-based validation без полной переработки обработки транзакций.
«Изначально почти все финансирование шло только в проекты ZK EVM (Ethereum Virtual Machine)», — рассказал Фельдман о сложностях раннего финансирования Psy Protocol.
«Никто не хотел инвестировать, потому что это очень трудоемко. Нельзя просто “форкнуть” EVM или ее хранилище состояния, ведь все обрабатывается совершенно иначе».
В большинстве блокчейнов высокий TPS означает большую нагрузку на каждый узел. Один высокий показатель не гарантирует устойчивость этой нагрузки.
Отказ от ответственности:
- Данная статья повторно опубликована с [Cointelegraph]. Авторские права принадлежат оригинальному автору [Yohan Yu]. Если возникнут вопросы по поводу повторной публикации, обратитесь к команде Gate Learn, которая оперативно рассмотрит обращение согласно установленным процедурам.
- Отказ от ответственности: Мнения и взгляды, изложенные в статье, принадлежат исключительно автору и не являются инвестиционной рекомендацией.
- Другие языковые версии этой статьи переведены командой Gate Learn. Без упоминания Gate переведенные материалы не могут быть копированы, распространяться или использоваться для плагиата.
