Почему показатели TPS блокчейнов часто не работают в реальности

Показатель транзакций в секунду (TPS) часто воспринимают как главный индикатор скорости блокчейна, но сам по себе он не объясняет, сможет ли сеть действительно масштабироваться в реальных условиях.

Основатель Psy Protocol и бывший хакер Картер Фельдман отметил, что цифры TPS нередко вводят в заблуждение, потому что не учитывают, как в децентрализованных системах транзакции распространяются по сети и проверяются узлами.

По его словам, многие тесты до запуска основной сети или лабораторные бенчмарки измеряют TPS фактически на одном узле. В такой ситуации, говорит Фельдман, можно «объявить» любую централизованную систему сверхбыстрой «блокчейн-сетью», поскольку валидация происходит одним центром.

Проблема связана и с устройством большинства блокчейнов: чем выше скорость, тем больше нагрузка на каждый узел, а поддерживать децентрализацию становится сложнее. Один из вариантов снизить нагрузку — разделять выполнение транзакций и их проверку.

Почему TPS не показывает цену децентрализации

TPS как метрика полезен: если сеть способна обрабатывать больше транзакций, она потенциально выдержит больший спрос.

Но, по мнению Фельдмана, громкие цифры в заголовках чаще отражают идеальные условия, которые не совпадают с реальностью децентрализованной сети. Они не показывают, как система ведет себя, когда транзакции нужно не только «исполнить», но и доставить по сети, синхронизировать и проверить множеством независимых узлов.

Фельдман подчеркивает, что TPS отдельной виртуальной машины или одиночного узла — это не то же самое, что пропускная способность блокчейна в основной сети.

При этом количество транзакций, которое блокчейн способен обработать в боевых условиях, остается важной метрикой — именно она должна отражать, какой реальный объем использования сеть выдержит.

В децентрализованной сети каждый полный узел обязан проверять, что транзакции соответствуют правилам протокола. Если один узел примет неверную транзакцию, остальные должны ее отклонить — на этом и держится надежность распределенного реестра.

Кроме скорости выполнения транзакций важны пропускная способность каналов, задержки и топология сети. Поэтому показатели TPS из white paper часто расходятся с тем, что сеть показывает на практике: тесты, где не учитываются затраты на пересылку и проверку, по сути измеряют скорость исполнения, а не масштабируемость блокчейна.

В качестве примера приводится EOS: в технических материалах фигурировала теоретическая планка около 1 млн TPS, но до нее сеть так и не приблизилась. Отдельные оценки говорили о примерно 4 000 TPS в благоприятных условиях, однако исследование тестировщиков Whiteblock показывало, что при реалистичной нагрузке пропускная способность падала примерно до 50 TPS.

Также упоминается Solana: в 2023 году Jump Crypto демонстрировала тест на 1 млн TPS для клиентского ПО валидатора Firedancer. В реальной работе Solana обычно обрабатывает порядка 3 000–4 000 TPS, при этом значимая доля операций — служебные транзакции голосования, а пользовательская активность ниже.

Как пытаются сломать «линейный» потолок масштабирования

Обычно пропускная способность блокчейна растет вместе с нагрузкой: больше транзакций означает больше активности, но одновременно — больше данных, которые узлы должны получить и проверить.

Каждая дополнительная транзакция увеличивает вычислительную и сетевую нагрузку. В какой-то момент ограничения по каналу связи, железу и синхронизации делают дальнейший рост невозможным без потери децентрализации.

Фельдман считает, что выйти за пределы этого ограничения можно, переосмыслив способ доказательства корректности — например, с помощью технологий доказательств с нулевым разглашением (ZK). Идея в том, чтобы подтвердить правильность обработки пакета транзакций, не заставляя каждый узел заново их исполнять. ZK часто обсуждают как инструмент приватности, но, по мнению Фельдмана, это может помочь и масштабированию.

Он указывает на рекурсивные ZK-доказательства — когда одно доказательство подтверждает корректность других доказательств. Так можно «сворачивать» множество подтверждений в одно, уменьшая объем работы по проверке для обычных узлов.

Фельдман описывает подход так: транзакции группы пользователей преобразуются в набор доказательств, затем эти доказательства объединяются в более крупные, пока не останется одно итоговое подтверждение.

В традиционных дизайнах рост TPS повышает требования к проверке и пропускной способности для каждого узла. В модели, где основная ставка делается на доказательства, пропускная способность может расти без пропорционального увеличения затрат на верификацию у всех участников сети.

При этом ZK не отменяет компромиссы: генерация доказательств может быть очень ресурсоемкой и требовать специализированной инфраструктуры. Проверка для обычных узлов становится дешевле, но тяжелая работа смещается на провайдеров доказательств. Кроме того, встроить такую схему в уже существующие блокчейн-архитектуры сложно, поэтому многие крупные сети остаются на традиционных моделях исполнения.

Производительность — это не только «сырой» TPS

Фельдман подчеркивает: TPS не бесполезен, но его значение зависит от того, как именно он измерен. Он считает, что «чистая» пропускная способность менее показательна, чем экономические сигналы — например, комиссии, которые лучше отражают спрос и состояние сети.

По его мнению, TPS можно считать важной метрикой лишь тогда, когда измерение происходит в условиях, близких к боевым: когда транзакции не только обрабатываются, но и распространяются по сети и проверяются другими узлами.

Он также отмечает, что устоявшиеся архитектуры влияют и на инвестиции: сети с последовательным исполнением сложно «прикрутить» к проверке на базе доказательств без глубокого переустройства обработки транзакций.

В итоге высокий TPS в презентациях не гарантирует, что сеть выдержит такую нагрузку в реальности: сама по себе цифра не показывает, является ли этот объем работы устойчивым для децентрализованной системы.

Источник: dc.finance