Vor ein paar Tagen stellte ich mir plötzlich eine einfache Frage.
Warum verlangsamen sich manche Validator-Knoten, obwohl ihre Hardware ganz offensichtlich in der Lage ist, die Arbeitslast zu bewältigen?
Zunächst nahm ich an, dass die Antwort Netzüberlastung oder Speicherversatz sein würde.
Je tiefer ich nachforschte, desto überraschender wurde die Erklärung.
Moderne Validator-Software verteilt eingehende Aufgaben auf mehrere CPU-Kerne. Signaturprüfungen, Transaktionsausführung, Autorisierungsprüfungen, Netzwerkereignisse und Datenbankoperationen laufen alle parallel. Auf dem Papier klingt das nach der idealen Architektur, um die Leistungsfähigkeit zu skalieren.
Aber paralleles Rechnen bringt seine eigenen, versteckten Kosten mit sich.
Wenn mehrere Worker-Threads wiederholt auf dieselben gemeinsam genutzten Richtliniendaten zugreifen und sie ändern, tauschen Prozessoren ständig die Cache-Eigentümerschaft zwischen CPU-Kernen aus. Ingenieure bezeichnen dieses Verhalten als Cache-Pingponging.
Statt nützliche Arbeit auszuführen, verwenden Prozessoren wertvolle Zyklen darauf, interne Cache-Zustände synchron zu halten.
Technisch gesehen ist nichts kaputt.
Die CPUs bleiben aktiv.
Die Software läuft weiter.
Doch der gesamte Durchsatz sinkt still und leise, weil der Koordinationsaufwand zunehmend produktive Berechnung ersetzt.
Diese Art von Engpass zeigt sich selten im Blockchain-Marketing.
Die meisten Diskussionen drehen sich um Transaktionsgeschwindigkeit, Durchsatz oder Blockproduktion.
Nur sehr wenige untersuchen, was tatsächlich in der Validator-Software passiert, sobald tausende Anfragen darum konkurrieren, dieselben Hardware-Ressourcen zu nutzen.
Diese Sichtweise ist ein Grund, warum ich mich für @NewtonProtocol interessiert habe.
Programmierbare Autorisierung bringt eine ausgefeilte Bewertung von Richtlinien vor der Ausführung ein. Da Automatisierung immer häufiger wird, wird Validator-Software nicht einfach nur schnellere Prozessoren brauchen.
Es wird ein intelligenteres Scheduling brauchen.
Effiziente Verteilung der Workloads.
Weniger Cache-Konkurrenz.
Bessere Abstimmung zwischen parallelen Ausführungspfaden.
Diese Optimierungen können langfristige Skalierbarkeit möglicherweise stärker vorantreiben als allein das Hinzufügen weiterer Hardware.
Die Performance einer Blockchain wurde noch nie durch nur eine einzige Kennzahl bestimmt.
Die Netzwerkbandbreite ist wichtig.
Auch Speicherplatz ist wichtig.
Kryptografie ist wichtig.
Doch die Software-Architektur bestimmt oft, wie effektiv all diese Ressourcen tatsächlich genutzt werden.
Vielleicht wird die nächste Generation von Infrastruktur nicht durch die schnellsten Maschinen definiert.
Sie lässt sich möglicherweise dadurch definieren, dass die Systeme mit der geringsten Verschwendung von Rechenleistung auch zunehmend komplexe Workloads bewältigen.
@NewtonProtocol $NEWT $US $TAC #Newt #SKHynixADRBiggestForeignCorporateFundraising #USNaturalGasFallsOver6% #CorningJumpsOver8% #SpaceXAddedToValueIndexes