StarkNet功能路线图

译文： StarkWare是在DeFi的路上编译的

由于rollups的无效性不限于L1的吞吐量，因此L2的TPS可能很高。

在StarkNet的功能路线图中，束缚了系统中的一个集线器要素——可编程控制器。

功能创新主要有以下几点。

排序器并行化

在为Cairo虚拟机(Cairo-VM )提供Rust的上下文中完成

在Rust上下文中排序

实证者(Provers )可能处理的不是瓶颈，而是比现在更多的货色。

简介大约一年前，StarkNet Alpha正式连接到以太网主机。 这时，我们把重点放在明天2下午建设功能的结构上。 现在，我们确定将中心转换为进步功能，并考虑经过一系列的方法来进步StarkNet上用户的心情。

本文将解释为什么许多优化方法仅适用于无效性摘要(Validity Rollups )，而StarkNet运行这些方法的讨论和方法。 一些讨论在StarkNet Alpha 0.10.2中结束后，在讨论所有细节之前，我们先考虑一下限制链功能的理由。

块限制： Validity Rollups和L1的进步块链的可伸缩性和TPS的一种方式是在排除块限制(例如GAS和块的巨大限制)的同时保持块天生的时间不变。 这需要更高效地运行这些组件，因为块丢失者(L1上的验证器、L2上的排序器)需要提供更高效的工作。 因此，将中心转换为StarkNet排序器的优化。 在朴素的文章中，详细说明一切的本质。

这里有一个问题，为什么排序器优化只对Validity Rollups无效。 换句话说，为什么我们没能在L1上以不同的方式创新，避免无效聚合(Validity Rollups )变得复杂呢？ 朴素的一节，对这个课题进行反击。

为什么L1吞吐量有限假设排除L1的区块限制，由于链的高吞吐量带来链上的区块的高增长率，为了使分支的节点跟上最新的所有链状态，需要展开更多的所有节点另外，因为L1所有节点都必须记录所有的历史记录，块的巨大大幅普及给所有节点经营者带来了很大的压力，所有节点为了死板的功能维护而加入系统。 毕竟，经营所有节点的是大实体，恐怕最终用户无法用不可靠的姿态验证和收集状态。

这也很难理解，在某种意义上是L1吞吐量的限制，表明真正聚焦且安全地构建了收集系统。

上述挑战为什么位于Validity Rollups之上？ 只要考虑所有节点的课题，我们的才能就会看到无效性集约(Validity Rollups )的劣势。 一般来说，一个L1全节点必须与新实施整体链的历史相乘才能确保当前状态的正确性，而StarkNet节点只需要验证STARK的实证，其验证所需的计算资源呈指数减少。 核心是未参与链上所有节点状态的验证同步。一个节点可能会从另一个所有节点端采用当前状态的转储，但只需在STARK中检查并验证其状态是否无效即可。 这在推进收集的吞吐量的同时，也浪费了推进所有节点的数量。

因此，在L2中，经过对可编程控制器的优化，可能对系统整体的功能进行了选择，但这并不是L1能够完成的。

整个StarkNet的他日功能路线图，讨论StarkN后天3夜的et分类器的优化有什么样的讨论。

排序并行化功能的路线图的第一步是引入交易并行化。 此启动器已在StarkNet alpha 0.10.2中正式部署，并于11月29日在以太网主网上发布。 现在，让我们深入思考什么是并行化。

一般来说，并行实施多个买卖区块的是方济各，因为分支的买卖大概是相互依存的。 假设您有一个包含来自统一用户的三笔交易的块，如以下示例所示。

Tx A (买卖a，下同)将USDC更换为ETH

Tx B :向某个NFT支付ETH

txc :将usdt兑换成BTC

彰、买卖a必须发生在买卖b以前，但买卖c可完全独立于两者，并行实施。 假设每笔买卖都在1秒钟内实施，引入并行化处理后，块丢失时间可能会从3秒减少到2秒。

课题的中心是，我们没有事先分解分歧买卖之间的依赖性。 在尝试中，当我们实施了例子的Tx B时，我们会发明那是依赖于Tx A进行的改革。 更准确地说，该依赖性来自Tx B从Tx A写入的保存单元读取的动作。 让我们把分支的Tx想象成依赖图。 其中存在从买卖a到买卖b的边界，只有a被写入由b读取的保存单元时，b才大致执行。 下图显示了这种依赖关系。

在以下示例中，可以并行执行每一列：

为了克服无法事先决定的买卖分歧的依存关系，基于Aptos Labs发售的BLOCK-STM，将OP并行化(optimistic parallelization )导入StarkNet可编程控制器。 在这个模型中，用悲观的场所式并行处理事物，正确地

在发明碰撞时从新施行。例如正在上述示例图中，咱们也许并行施行 TX1-4，但过后发明 Tx 4 依附于 Tx1，所以这次施行是有效的（应该正在 Tx1 施行后运行 Tx 4 ），正在这种状况下，将从新施行Tx4。

请留神，正在上述这种悲观并行化的根底上咱们也推广一些优化办法。比如，与其等待每个施行的停止，也许正在发明一个使之运行了局有效的依附联系时就停止施行。

另一个优化的例子是挑选哪些事情来从新施行。假定由上述示例图的一切事情组成的区块被送入一个拥有五核CPU的排序器。开始，咱们实验并行施行 tx 1-5，假设告竣的秩序是Tx2、Tx3、Tx4、Tx1，最终是Tx5，那么咱们将正在 Tx4 一经施行后才发明依附联系Tx1→Tx4，这说明它应该今天1早上被从新施行。直不雅地说，思虑到Tx4的从新施行，Tx5也须要从新施行，然而，咱们也许遍历由施行一经停止的事情构建的依附图，只从新施行依附于Tx4的事情，而没有是将作废Tx4之后的事情都从新执。

Rust 语境下的 Cairo-VM 完结

StarkNet 中的智能合约是经过 Cairo 语言编写的，并正在 Cairo-VM 假造机中施行。今朝，排序器在利用python 语言正在 Cairo-VM 上运行。为了优化假造机的完结机能，咱们以前提议了用 Rust 誊写 Cairo-VM 假造机的处事。

今朝，cairo-rs也许施行原生 Cairo 代码，下一步是处置智能合约的施行以及与 pythonic 排序器的集成，一旦与 cairo-rs 集成，排序器的机能有望进一步进步。

Rust 语境下的排序器

经过 python 到 rust 的变化以进步收集机能，没有仅限于 Cairo-VM，StarkNet 用 Rust 誊写了排序器相干的代码。除了 Rust 的内部劣势之外，这还为排序器的其他优化供给了大概，例如，也许集中 cairo-rs 的劣势，而无需 python-rust 通信的支出，也也许全面从新妄图状态的保存以及拜候办法。

证实者（Provers）

正在整篇文章中，没有提到无效性汇总（Validity Rollups）中当中元素之一——证实者（Provers）。算作也许说是架构中最繁复的组件，证实者（Provers）算是瓶颈，也是优化的中心。但而今，StarkNet 的瓶颈是尤其“规范”的组件，稀奇是对付递归证实，也许将现在测试网/主网上的更多买卖放入证实中。真相上，StarkNet 区块与 StarkEx 买卖一统失去无效的墟市证实，后者有时会珍稀十万 NFT 的铸造事宜。

总之，并行化、Rust 等革新，都是为接下来 StarkNet 选拔 TPS 所做的打算。