📊 Блокчейны на основе Move: сравнение Aptos, Sui и Movement
Блокчейны на основе Move становятся все более популярными в мире криптовалют. Aptos, Sui и предстоящий блокчейн Movement привлекли внимание как разработчиков, так и инвесторов. Хотя все три цепочки используют язык программирования Move, их конструкции имеют ключевые различия, которые влияют на их производительность, механизмы консенсуса и скорость транзакций.
Цепи MOVE на подъеме. #Aptos и #SuiNetwork быстро набирают популярность, а предстоящий @movementlabsxyz демонстрирует значительный рост в тестовой сети. Все три цепочки используют язык Move, но что на самом деле разделяет их внутри?
🔸 Архитектуры блокчейнов и механизмы консенсуса
Aptos и Movement используют линейные архитектуры цепочек, в то время как Sui использует структуру направленного ациклического графа (DAG). Aptos полагается на собственный механизм консенсуса AptosBFT (Byzantine Fault Tolerance) для обеспечения безопасных и быстрых транзакций. Sui использует консенсус Mysticeti, который построен на основе BFT на основе DAG и обеспечивает еще более быструю обработку транзакций. Movement использует консенсус Snowman от Avalanche, известный своей эффективностью в децентрализованных сетях.
Время до завершения (TTF) Aptos составляет около 0,9 секунды. Sui лидирует с показателем около 0,5 секунды, в то время как Movement имеет немного большее время завершения — около 1 секунды. Эти скорости показывают, насколько быстро каждая цепочка подтверждает транзакции.
Aptos и Movement используют параллельное выполнение Block-STM для обработки транзакций, что позволяет им обрабатывать множество транзакций одновременно. Однако Sui использует технику параллелизации доступа к состоянию, которая фокусируется на повышении эффективности доступа к состоянию.
Теоретическое количество транзакций в секунду (TPS) различается в трех блокчейнах. Sui может похвастаться самым высоким показателем TPS — 297 000. Aptos и Movement достигают около 160 000 транзакций в секунду. Эти впечатляющие скорости показывают их потенциал для обработки крупномасштабных приложений и баз пользователей.