В жертву эффективности: как работает параллельное выполнение транзакций в блокчейне

Мнение Вечная гонка блокчейнов за производительностью и пропускной способностью породила множество интересных решений. Одно из них – параллельное выполнение транзакций. Как это работает и какую пользу приносит?

Исследование Binance

Криптобиржа Binance выпустила целое исследование, посвященное параллельному выполнению в блокчейне. Само решение появилось довольно давно, однако аналитики уже теоретически обобщили многолетние наработки. О технологии известно в первую очередь благодаря проекту Solana, однако решение в разном виде используют Vara, TON, Sui, Sei, Aptos, Linera, Fuel и Monad. 

Проблема последовательного выполнения

Сдерживающим пропускную способность в блокчейне является проблема последовательного выполнения. В решении с последовательным выполнением каждая транзакция должна проверяться всей сетью, что приводит к значительному потреблению энергии и увеличению нагрузки на майнеров или валидаторов.

Параллельное выполнение призвано развести задачи и обрабатывать за раз большее количество транзакций, что должно благотворно сказываться на пропускной способности и обеспечивать лучшее масштабирование сети.

Специалисты из Binance обращают внимание, что эволюция вычислительных машин движется в сторону многозадачности и многопоточности. Доказательством может служить тот факт, что частоты процессоров за последние 20 лет не сильно ушли вперед – вместо этого увеличилось количество ядер. Это более эффективное решение, так как с подавляющим большинством задач несколько более слабых ядер справятся быстрее одного мощного.

Программирование следует этому тренду – современные решения пишутся таким образом, чтобы максимизировать положительный эффект от многопоточности. Поэтому в моде решения, где множество задач решается параллельно.

Как работает параллельное выполнение в блокчейне

Говоря максимально просто, параллельное выполнение позволяет обрабатывать множество транзакций одновременно. В условиях больших вычислительных мощностей и их многозадачности параллельное решение кажется наиболее эффективным.

Но есть ряд проблем, из-за которых последовательные блокчейн-решения являются более надежными и безопасными. Главная – зависимые транзакции. Что если параллельно будут обработаны две транзакции, в которых, например, один и тот же адрес отправляет криптовалюты на два разных адреса. Если выполнение этих транзакций будет полностью параллельно, то владелец кошелька сможет дважды потратить свои монеты. А такое не приветствуется.

Поэтому зависимые транзакции можно выполнять только последовательно. Зависимость транзакций – ключевой концепт, который означает, что:

1. Выходные данные одной задачи записываются на входные данные другой — например. Алиса переводит ETH Бобу (выход), а Вася (вход) передает ETH Кэрол.

2. Выходные данные нескольких задач записываются в одну и ту же ячейку памяти – например, и Алиса и Кэрол передают ETH Васе (выход).

Из этого очевидно, что распараллелить можно только независимые друг от друга задачи. Это, в свою очередь означает, что скорость блокчейна с параллельным выполнением всегда будет ограничена по самой длинной цепочке зависимых задач. И там не менее, независимых задач довольно много, поэтому для параллельных решений в блокчейне места предостаточно.

Различные способы параллельного выполнения

1. Шардинг. Эксперты Binance отнесли к параллельному выполнению шардинг. Это справедливо на макроуровне (шарды действительно обрабатывают свои транзакции параллельно друг другу), однако на микроуровне каждая из шард внутри себя обрабатывает транзакции последовательно.

2. Параллелизм задач. Это когда одновременно обрабатываются несколько транзакций. Например, если в распоряжении ноды имеется 16 ядер, она может одновременно обрабатывать по 16 транзакций.

3. Параллелизм данных – одна инструкция для множества данных (Single instruction multiple data, или SIMD). SIMD – низкоуровневое решение, позволяющее эффективнее работать с данными. Оно полезно для хеширования и верификации.

Недостатки параллельного выполнения

На фоне простых последовательных решений параллельные конструкции далеко не всегда смотрятся выигрышно. Скорее напротив, они значительно менее безопасны, предсказуемы и просты.

Авторы  исследования суммировали уязвимые места параллельного выполнения и выявили ряд критических:

• ситуация гонки (неопределенность результата, возникающая при неправильном определении независимых транзакций);

• проблемы с повторным входом;

• взаимоблокировки, когда две или более задачи бесконечно ожидают выполнения друг друга. Каждая из них не может выполниться до тех пор, пока не выполнится другая;

• некомпонуемость, когда программный код сам по себе может быть правильным, но выдавать критические ошибки при использовании в разных условиях.

Также условно критическими (то есть критическими в определенных ситуациях) видятся еще две проблемы:

• инверсия приоритетов или состояние, при котором задача с низким приоритетом может косвенно блокировать задачу с более высоким приоритетом из-за неправильной работы планировщика;

• нехватка ресурсов, когда некоторые задачи потребляют больше ресурсов, чем им положено, лишая другие задачи необходимых им ресурсов.

Вывод

Погоня за пропускной способностью может обойтись довольно дорого. Параллельное выполнение – сложная конструкция, которая привносит много проблем, обеспечивая, однако, существенную прибавку к производительности.