TPS 真的越高越好嗎？
對於區塊鏈處理速度無法滿足商用這個難點，業內早已達成共識， 大家也都因為以太坊虛擬貓造成的以太坊擁堵事件是耳熟能詳。Sharding 成為了 2017-2018 最火的技術。
但是要知道，區塊鏈的誕生並不是為了盲目的高性能，有太多人走向極端，過度宣揚 TPS 的重要性，動輒上萬，甚至十萬百萬。這就走向了另外一個極端，好比在一個小村鎮建一個 16 車道，且不論可行性，即便造出來，也沒有這麼多車來開。
我們能看出，用戶量和 TPS 並沒有特別大的關係，而是和市場需求有關。
首先，技術發展和基礎設施（節點等）需要一定的時間。不單單是 TPS 一項指標，區塊鏈的其他技術也有待突破。系統的吞吐量和 TPS 其實是兩碼事。區塊鏈作為一個系統，最終量化性能的其實是吞吐量，也即單位時間內成功傳輸數據的數量，對 CPU 的消耗、外部接口、IO 等等緊密關聯。區塊鏈的網絡節點更為分散，性能不如中心化服務器的帶寬，區塊鏈的 TPS 很可能不是速度處理的瓶頸。
以網速來舉一個例子， 一般個人用戶的網絡速度為數千 KB 每秒，（很少可以達到帶寬上限），假設一個交易記錄所用容量為 0.5 - 1 KB，加上不同節點所需的傳輸步驟，千級別的 TPS 基本就不是效率的瓶頸。
其次，從使用量角度分析：假設有 x 為每天的交易記錄數，所需的 TPS 是 y。我們以簡單的二八原則來考慮：x 筆交易記錄 80% 在 20% 的時間完成，y 需要滿足高峰期的要求。那麼：
y1 = x80% /(24 h20%)* 3600 ) = x / 21600
如果節點完備，用戶發展良好，可以進一步假設用戶平均分佈，那麼：
由上表可見，即便是公鏈每天進行 1 億次交易，千級別的 TPS 也足以應對。目前區塊鏈從發展到猛增階段過渡，我們拿以太坊做一個參考，目前峰值大約為每天 1250k 筆交易，即 1.25 million，下一階段的工作為做好百級別的 TPS，以及探索千級別的解決方案。
當然，如果公鏈需要支撐 DAPP 的集中市場營銷就另當別論了，例如雙十一搶購，全天完成 14.8 億筆交易，峰值 18 萬 / 秒。除非你認為區塊鏈上面的用戶可以持續保持雙十一搶購的狂熱，不然不需要進行十萬級別的處理速度。而話又說回來，真正的點對點經濟模型如果可以建立，是不太可能出現如此集中的交易的。
需要注意的是，上述是對於交易記錄數量的分析，是指使用區塊鏈進行 token transafer 或者部署智能合約的用戶 。
可以粗略估算一下，假設一個公鏈有很多 DAPP，共有千萬級別用戶，每個用戶每天使用不同的 DAPP 消費 10 次（大部分人平均每天沒這麼多消費，實際使用中，並不是每個 DAPP 的用戶的每項操作都需要進行 Token Transfer。假設有一個基於區塊鏈的淘寶，用戶平常更多的是瀏覽商品，編輯購物車，與買家討價還價等操作，真正下單的操作佔比很少。
事實上，不同的應用的用戶數，PV (page view) 與 TPS 都存在 一定的函數關係。這需要根據市場需求來具體建模），系統 TPS 達到千級別也是足夠承載的。2C 用戶突然大規模來使用區塊鏈產品並不現實，真正從可轉化為的用戶量全球保守估計為一千萬。
最後，需要注意的是單機測試的 TPS 並不是最終的 TPS，有的項目方為了刷高 TPS，購買數百萬的設備在一個實驗室內進行測試只是起到 PR 效果或者自娛自樂，沒有大規模被使用的公鏈討論 TPS 是沒有意義的。
所以，在公鏈性能上，並不是 TPS 越高越好，它是根據市場需求而定的。按照現在的情況，TPS 過千，已經能滿足大部分商業需求。過高的 TPS，必然會降低安全性，也可能會導致性能過剩，所以，TPS 的速度，並不是一個公鏈最終的目的。
TPS 的概念
TPS：Transactions Per Section，系統每秒鐘處理的事務。根據定義，TPS 計算方法是：TPS = 併發數 / 平均響應時間
對於區塊鏈系統而言，TPS 就是每秒鐘新產生的交易記錄。礦工將區塊打包提交到網絡，每個區塊鏈包含一定數量的交易記錄，這個「一定數量」就是是併發數（為了增加一定程度的併發，提高 TPS，中本聰創造 BTC 的時候，使用的是“區塊鏈”的數據結構，來代替「鏈」式數據結構，）。所以在區塊鏈系統中我們也可以這樣計算 TPS：TPS = 一個區塊內包含的交易數量 / 區塊產生時間
以中本聰設計的比特幣為例，一個區塊大小為 1 mb，每筆交易記錄平均大小為 495bytes （數據來源：https://www.bitcoinplus.org/blog/block-size-and-transactions-second）:
那麼平均每個區塊的交易數量 = 110241024 bytes / 495 = 2118
區塊產生時間約為 10 min，那麼 TPS = 2118 /（10*60） = 3.53
對以太坊來講，以太坊每個區塊包含的交易記錄數量不固定，而是根據 gas limit 來決定。區塊交易數量波動較大，從幾十到一兩百不等，區塊產生時間也波動較大。我們在 etherscan 粗略統計 ETH 平均每秒交易記錄，計算得出每秒產生約十餘個交易記錄。
那麼，區塊是如何產生的呢：
Step1: 節點運行共識 : 節點不斷監聽系統，並開始運行共識算法，例如 PoW 共識算法是根據區塊頭 和 nonce 進行哈希運算。
Step2: 廣播並驗證的時間：當一個節點完成計算後，提交給網絡中的 peers，驗證後加入到區塊鏈上，繼續廣播，直到網絡中的節點均達成共識。比如一個班的人想達成共識，老師率先作出答案，把答案傳遞給第一排的同學，第一排的同學驗證完畢傳遞給第二排的同學…. 直到最後一排的同學也驗證完畢才算達成共識。
Step3: x 個 confirmation 之後被認為是安全的：為了防止區塊鏈被攻擊，通常在數個甚至數十個 confirmation 之後才可以動用轉入的 token，例如一些交易所要求 12 個 confirmation。這裡的 x，confirmation 數量是指從包含目標交易的區塊開始往後數，相繼有 x 個區塊依次掛到區塊鏈上。x 越大，表明區塊鏈越長，越難被攻擊者更改。
這三步是有前後次序的，不能併發。事實上，區塊產生的時間僅為第一步與第二步，第三步是前兩步的循環往復，用於確認系統的安全。所以，TPS 的計算公式為：
TPS = 一個區塊內包含的交易數量 / 區塊產生時間
= 一個區塊內包含的交易數量 / （共識算法運行的時間 + 廣播並驗證的時間 ）
提升區塊鏈 TPS 的方法
根據上述推論和公式，我們認為提升區塊鏈 TPS，可以從以下幾方面入手：
1. 增大一個區塊內包含的交易數量（或連續出塊）
前文講過，區塊容量相當於是併發數，區塊容量越大， 越容易形成中心化的系統，一旦系統被惡意攻擊，受到的損傷也越大。
所以可以適當的增加容量，但不能為了追求 TPS 而盲目擴容。因為這相當於少數節點埋頭計算，間隔很久才和其他節點交流一次，不安全。
典型代表：比特幣擴容和 Genaro 的混合共識機制。但比特幣的擴容，更多是不是技術層面，而是應用層面的爭論。
而 Genaro 的 SPoR+PoS 混合共識機制，利用 SPoR 來篩選可信節點，這些可信節點可以同時處理更多的交易，讓被選舉的共識節點連續出塊來提升 Genaro 公鏈的性能。
2. 減少共識算法的複雜度
算法時間複雜度越低，相同硬件條件完成算法的時間越短。
典型代表：Genaro 使用 SPoR 來代替 PoW。SPoR 是數據可檢索性證明，並不需要消耗大量算力，且不隨時間而遞增。詳情見第一篇文章《設計可持續發展的共識算法》中對 SPoR 的介紹。
「在 Genaro 系統中每天都會對存儲節點進行 challenge」，存儲節點通過運行 SPoR 算法表明數據是可被取回的。
這種證明的難度不會隨著時間的推移而增加。證明一個文件可取回，今天的計算量和明年是幾乎一致的。且 SPoR 是雲存儲領域中本身就被驗證為可靠的算法，不會對系統帶來隱患，同時是在做有價值的計算。
3. 減少廣播的目標節點
以太坊是全節點達成共識，目前以太坊的節點數量為 16750 個。全節點達成共識，不僅受最慢節點的短板效應的影響，也因為不斷的廣播，在網絡傳播中耗費大量時間。
而如果只選取部分節點，僅在這部分節點中廣播，相當於只讓班裡最聰明的人來計算並相互驗證即可，可以有效減少傳播節點和廣播時間。
典型代表：EOS 的 DPoS 通過 21 個超級節點完成驗證，EOS 採用的是 DPoS （委託權益證明）共識機制，它是由被社區選舉的可信帳戶（受託人，得票數排行前 21 位）來創建區塊。 21 個超級節點相比於以太坊現有的 16750 個節點，21 個節點在速度上將有更大的優勢。減少廣播時間，極大的提高 TPS，讓 EOS 對外的宣傳上，敢對標 ETH，說自己最高達到百萬 TPS。
但問題在於，只選取部分節點達成共識，更容易被攻擊。黑客不需要進行 51% 攻擊，只需攻擊那些特定的節點。此外，選取制度不完善或有漏洞，系統很容易被操控，例如賄選，這也是 EOS 選舉超級節點的一個爭論。
Genaro 的部分 PoS ，也減少了廣播的目標節點，來提高 TPS。Genaro 採用混合共識機制，先由 SPoR 進行信用篩選，然後選取 101 個節點出塊，既保證安全性，又增加了速度。
4. 取消驗證步驟
一個節點運行完共識算法後，提交區塊，其他節點不加思考，即可同意，這種方法會節約大量時間，因為相當於無條件信任運行共識算法的節點，若想避免被攻擊，只能中心化管理服務器。
5. 減少區塊鏈產生時間：Sharding
Sharding 是數據庫中的常見方法，也即並行運算。區塊鏈本質上也是存儲數據的一種方式，所以用數據庫的優化方法是個好主意。
互聯網數據庫的分片是指，將一個數據庫（可以想象為一個 excel 表單）切成多個片，每當運行一些查找等基本操作時，可以在多個片併發進行，從而把鏈式查找的時間複雜度從 o(n) 減少到樹式查找的 o(logn)。
典型代表：Zilliqa，公有鏈，為高吞吐量的應用程序提供運行平臺。在最新的實驗中，測試網絡達到每秒處理 2,400 個交易以上。比目前的主流區塊鏈平臺快了 200 多倍。Zilliqa 區塊鏈平臺致力於支持高吞吐量和數據驅動的分佈式應用程序，以滿足諸如電子廣告、支付、共享經濟和產權管理等業務必要的擴容需求。而他的核心是分片技術 Sharding。
假設網絡存在 6000 個節點，Zilliqa 將自動把網絡劃分成 10 組分片（每分片共 600 節點）。各分片能同時進行交易驗證。若 1 組分片能在一定時間內驗證 400 筆交易，那 10 組分片便能在同樣時間內驗證 4000 筆交易。
還有其他很多火熱的項目也都是踩到了 Sharding 的點，例如夸克 Quarkchain、ETH、MOCA 等。
Sharding 只是分片（並行）的一個技術名詞，不同項目可能是對區塊鏈的不同部分進行 Sharding，例如交易 Sharding，共識 Sharding，智能合約 Sharding 等。
然而區塊鏈中的 Sharding 卻比普通數據庫難的多。互聯網數據庫大多為無序狀態，而區塊鏈是高度有序的狀態：新區塊一定要在老區塊之後誕生。所以無論如何 Sharding，都只能是考慮一個區塊內的併發，無法做到整個鏈的併發。
6. 此外，還可以跳出框框來考慮問題：off chain solutions，鏈外處理方案
鏈下解決方案將部分交易放到鏈外，並將這部分的總賬與系統結算。比方你經營一家咖啡店，所有的交易都發生在你的咖啡店裡，咖啡店的賬只跟你結算，但最後你的賬會跟全球的金融系統來結算。
典型代表：比較典型的代表有以太坊的 Raiden Network （雷電網絡），團隊宣稱已經成功在去中心化應用網絡上完成了第一筆鏈外交易。雷電網絡增加了以太坊的可拓展性，同時使代幣的鏈外轉移速度更快，費用更加低廉。我們可以形象地以升級遊戲舉例，遊戲中的所有出牌得分都是鏈外進行，只有最後的結果被記錄在了區塊鏈上。
同理，比特幣的外鏈 Lighting Network （閃電網絡）相當於在比特幣主鏈外設立點對點支付通道，實現多次、高頻得實現瞬間確認的支付形式，所有用戶的交易可以在這個通道內進行而不被記錄在比特幣主鏈上，主鏈記錄的是用戶之間最終結算的數據，通過鏈外處理方式，實現 Visa 級別的支付速度。
還有我們熟悉的 Plasma，所有數據計算可以在鏈下發生，但最終可在鏈上強制執行小量的更新。與閃電網絡類似，Plasma 是一系列的運行於現存區塊鏈之上的智能合約，來強制保證大家可以可以在一個合約狀態中持有資金，且能在後面的某個時間在網絡上進行清算、取款，以此來增加網絡的拓展性。
鏈下處理內部交易，DAPP 的需求非常大。試想這樣一種場景，每個 DAPP 和每個用戶部署單筆交易的結算合約，又和公鏈合理的批量結算，兩邊通過合理設定保證金、交易規則等來確保系統獨立運行。那麼公鏈只需要承載直接用戶與各個 DAPP 即可，DAPP 的海量用戶均可以鏈下完成交易。
Genaro 團隊也在進行跨鏈 / 鏈上鍊下協議的研發，我們會在後續文章中進行跟多的分享。
不可能三角
通過對於以上提升 TPS 方法論的研究，我們會發現：提升 TPS 的就是靠放寬 Verify，犧牲安全性或者去中心化程度。如果盲目增加 TPS，會使得區塊鏈完全犧牲了去中心化，同時對礦工的機器配置要求極高，如果跟不上上傳的交易，越多沒有被驗證的交易，後面的隱患越大 。EOS 雖然使用 21 個超級節點達到高效，但同時犧牲了去中心化與安全，引入了 ddos 等潛在風險。這就是著名的不可能三角：效率，安全性與去中心化不可兼得。請記住，提升任意一個指標，必然會犧牲其他兩個指標，如果有一個項目聲稱打破了不可能三角，那 99.9% 是不靠譜的。
如果選擇去中心化和高效低能耗，則要犧牲安全性，在金融領域，這個方案几乎可以一票否決；如果選擇去中心化和安全，捨棄高效低能耗，必然導致交易模式和場景的極大壓縮，幾乎是在所有商業主流業務上的全面撤退；最後，如果選擇高效低能耗與安全性，又破壞了「去中心化」的願景。為了走出這個困局，其實每個項目需要思考的不是如何盲目兼顧三個點，而是其面臨的市場需求可以允許犧牲哪個點。
本文的標題是「兼得安全性的高 TPS」。筆者認為，在當前公有鏈的技術體系與應用場景中結合來看，三個因素當中可以一定程度犧牲的是「去中心化」。
這個結論可能令人一下難以接受，畢竟區塊鏈在人們心中就等於去中心化。比特幣作為第一個區塊鏈應用，去中心化的設計目的在於：不需要信任任何一個節點，通過共識機制的巧妙設計來信任整個系統，同時防止被攻擊。總結一下，去中心化的目的在於：讓系統可信且安全。
所以，去中心化不是目的，而是手段，高效低能耗和安全才是目的。
Genaro 通過把存儲網絡引入共識機制來達到同樣的目的。雖然不是全節點共識，但 Genaro 的存儲網絡+公有鏈的雙底層結構，是對全節點進行篩選，前 101 名貢獻最大的節點作為委員會節點進行出塊，整個網絡都參與進了全程的不同階段。
在比特幣的 PoW 共識中，歷史表現不能代表未來對於網絡的貢獻，每次出塊時所有節點都必須在同一起跑線進行 PoW 運算，而 Genaro 增加了一個存儲的維度，存儲貢獻是一個對網絡連貫的貢獻，可以根據歷史表現來「預判」其未來的可信度。首先，Genaro 存儲網絡中設立了極為嚴格的懲罰措施，如果經常掉線，其 Stake 的 GNX 將被減扣，從而確保大節點的可信度；此外，Genaro 公鏈是不會被分叉的，因為分叉鏈無論如何都掌握不到存儲網絡的全部數據，除非有一個人攻佔了全部存儲節點。從而，可以在一定程度犧牲去中心化的情況下，依然保持了系統的安全性、可信度，同時提升了效率。
最後補充一點，不可能三角雖然不能被打破，但是可以隨著技術日新月異的進步對於系統整體提升。打個比方，短跑與長跑不可兼得，短跑運動員都很強壯，長跑運動員都很纖瘦，一個運動員短跑越強，長跑一定會變弱。但普通上班族和博爾特比長跑，大概率是贏不了的，就是因為博爾特整體能力都相比普通人類進行了提升。現在的互聯網技術無論是安全性還是效率都遠高於 90 年代，有理由相信隨著軟硬件的不斷提升，不可能三角限制將逐漸弱化，行業將迎來總體性能的提升。
我預計 2018 年 TPS 的問題即可被解決，而另外的一些難題則要更為困難。