I. A Ilusão Favorita da Indústria

Por muito tempo, o desempenho de um blockchain foi promovido como um número. TPS de pico. Finalidade em milissegundos. Benchmarks laboratoriais sob condições ideais capturados. Embora esses números sejam atraentes, eles escondem uma verdade incrível: a taxa de transferência não é a medida da arquitetura do sistema.

A velocidade não é uma virtude em isolamento. É um teste de estresse.

Ao olhar para os tempos de execução sequenciais, as fraquezas estruturais estão bem ocultas. As transações se alinham. Os blocos são preenchidos em ordem. Cada interação passa pela mesma faixa de processamento estreita. E, como tudo é serializado por padrão, cada aplicativo parece estar sujeito à mesma resistência sistêmica. A Latência Ambiente é uma propriedade aceita do ambiente em vez de um sinal diagnóstico.

Quando os usuários são mantidos na escuridão porque os desenvolvedores não veem claramente, eles não conseguem ver qual é o problema. A rede está saturada? O contrato é mal projetado? Um objeto de estado compartilhado está se tornando um ponto de estrangulamento oculto? Tudo é processado um após o outro em ordem sequencial, e as falhas na arquitetura do sistema são enterradas por distribuir a lentidão de maneira uniforme pelo sistema.

Congestionamento é camuflagem, nessas situações.

Agora, imagine aplicar o mesmo programa em uma camada 1 baseada em SVM como o Fogo - a camuflagem vai embora - as transações não enfileiram aleatoriamente mais porque executam, independentemente. Isso significa que não haverá conflitos assumidos, a menos que sejam declarados através de um estado compartilhado gravável.

Flechas paralelas se movem limpidamente pelo sistema - isso é, até que elas intersectem uma única conta.

Nesse ponto, a cadeia retorna à serialização não porque a cadeia é lenta, mas porque a arquitetura exigiu um bloqueio.

O gargalo não é mais abstrato, mas explícito.

E a velocidade não introduz atrito, mas o expõe.

II. Estado como uma Superfície de Concorrência

Em um tempo de execução paralelo, o estado não é armazenamento passivo. É política de concorrência.

Cada conta gravável representa uma fronteira de bloqueio. Quando uma transação declara que pretende mutar uma conta, o tempo de execução deve garantir acesso exclusivo. Se duas transações tentarem modificar a mesma conta simultaneamente, uma deve esperar. Isso não é ineficiência, é correção.

A implicação arquitetônica é severa: cada objeto compartilhado e gravável se torna uma superfície de serialização. Um contador global que é atualizado em cada negociação, uma métrica em todo o protocolo que é recalculada por interação. Há uma conta de pool de liquidez para todas as trocas. Quando o tráfego é baixo, essas escolhas de design parecem razoavelmente seguras. Quando o tráfego é alto, elas representam o limite superior da escalabilidade.

Para que a execução paralela funcione, as modificações que ocorrem devem ser independentes.

Modificações de estado isoladas podem ser feitas por usuários em contas individuais, pools particionados ou livros de ordens separados. Nesses cenários, o tempo de execução do sistema pode agendar a modificação desses estados sem interferir uns com os outros. Isso aumenta naturalmente o throughput.

Quando toda a atividade é direcionada a um único estado mutável, o sistema é forçado a um processamento sequencial naquele estado. Independentemente de quantos núcleos estão presentes ou quão baixas são as latências, o estado compartilhado se torna um gargalo.

Este é o cerne do problema que a demanda por paralelismo cria.

Em um sistema sequencial, um estado global é útil. Em sistemas paralelos, um estado global é um recurso caro.

Ao projetar para concorrência, uma análise de cada variável é necessária:

Este valor realmente precisa ser mutado de forma síncrona?

Pode ser particionado por usuário, mercado ou época?

A reportagem pode ser separada da correção?

Os caminhos de execução crítica podem ser livres de análises?

Isso não é micro-otimização — esses são compromissos estruturais.

Uma vez que o sistema foi implantado, o paralelismo não pode ser adicionado como um pensamento posterior. Deve ser incorporado ao design da topologia do estado desde o início.

III. Motores e Estruturas

Motores de alto desempenho geram potência. Ajustar a colocação do motor não mudará essa capacidade.

Coloque o motor em uma estrutura bem alinhada. Com a geometria certa e uma boa distribuição de todas as forças, a estrutura também terá um bom desempenho e a aceleração será suave. A estrutura e o motor funcionarão em simetria um com o outro e a conversão de energia em movimento não será desperdiçada.

Mas se esse mesmo motor for colocado em uma estrutura desalinhada com foco em juntas fracas, os caminhos baixos vão mudar e o desempenho também mudará. A vibração será amplificada. Os componentes serão tensionados. Fraturas serão criadas pela pressão. O motor não está falhando. A estrutura não é capaz de suportar a saída.

É assim que os tempos de execução paralelos funcionam.

Um motor SVM como o Fogo oferece baixa latência e alto throughput com execução concorrente. Ele não reduzirá seu desempenho para acomodar falhas na arquitetura. O motor não será bloqueado devido a congestionamento generalizado.

Isso aumentará as falhas da estrutura.

Se um contrato direciona todas as gravações para uma única conta, haverá serialização. Um protocolo que depende de uma atualização global síncrona será interrompido nos pontos de contenção antecipados. O tempo de execução não diminuirá os resultados. Será claro qual será o resultado exato.

Sua frase estava confusa. Eu mudei a ordem de algumas das palavras, mas não mudei o significado.

IV. Quinto. Um Caso Para o Design Integrativo.

O objetivo não é punir. O objetivo é medir.

Quando integrado com limitadores verticais, uma cadeia sequencial fixa pode ocultar inadequações por um longo tempo. Uma cadeia paralela rápida simplesmente não pode.

Uma vez que o primeiro raio-X aparece, o dever do arquiteto não pode mais ser evitado.

Disciplina para manter o paralelismo.

Projetar para execução paralela exige ordem no nível dos estados:

Isolamento padrão dos estados dos usuários. Independência como um estado de ser é uma linha de base, não um ajuste posterior.

Sistemas compartilhados devem ser divididos. Usuários de sistemas compartilhados como mercados, pools ou livros de ordens devem ser divididos, quando possível, para diminuir as superfícies de contenção.

Mantenha a correção e a reportagem separadas. As invariantes on-chain que devem ser verdadeiras devem ser síncronas, enquanto análises e métricas podem ser assíncronas.

Escritas globais devem ser minimizadas. Cada conta compartilhada e gravável deve ser tratada como um recurso escasso.

A contenção deve ser modelada explicitamente. Se um usuário serializa, projete para compensar o custo de contenção enquanto assume nenhuma serialização.

O objetivo não é a eliminação completa de estados e sistemas compartilhados. Invariantes que são críticas requerem algum nível de coordenação. O objetivo deve ser a serialização intencional e mínima.

Clareza estrutural é recompensada com paralelismo.

V. O Que a Velocidade Revela, em Última Análise

Infraestrutura rápida não é uma garantia para aplicações. O que garante é a abertura. *Quando os tempos de execução paralelos atingem tetos de desempenho, geralmente não é um mistério o porquê. Esses são resultados diretos de estado compartilhado gravável, pontos centralizados de mutação e escolhas arquitetônicas feitas cedo e não examinadas.

Nesse sentido, a velocidade não é um recurso de marketing, é um raio-X.

Remove o borrão que antes disfarçava a contenção. Distinque limitações de rede de falhas de design de aplicação. Torna as fronteiras de bloqueio visíveis.

E uma vez visíveis, podem ser redesenhados.

O futuro das blockchains de alto desempenho não será determinado apenas por tempos de execução mais rápidos. Ele será determinado por se os desenvolvedores internalizarem a lição que esses tempos de execução impõem: independência é escalabilidade.

O throughput não é herdado da cadeia. É ganho através da arquitetura.

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