💬 Neo SPCC демонстрирует реальный потенциал производительности dBFT в новом распределенном тесте производительности

Neo SPCC демонстрирует реальный потенциал производительности dBFT в новом распределенном тесте производительности

Neo SPCC поделился новыми результатами сравнительного тестирования протокола dBFT, реализованного в NeoGo. Отчет демонстрирует значительный прогресс в производительности сети в наиболее реалистичной распределенной тестовой среде, используемой командой до сих пор.

Установка для сравнительного анализа была разработана для оценки минимального достижимого времени на блок, минимального оптимального времени на блок и устойчивости сети в условиях нагрузки. В ходе тестирования изучалось влияние временных ограничений на производительность и стабильность dBFT. В распределенной среде, имитирующей общедоступную сеть с семью узлами консенсуса, распределенными по нескольким центрам обработки данных, NeoGo поддерживал 17 516 транзакций в секунду при времени блока 300 миллисекунд.

Команда провела локальные тесты, чтобы установить базовый уровень. В этих тестах использовались четыре узла консенсуса и один узел RPC на одной машине, работавшей с использованием контейнеров Docker на MacBook Air M1 с 8 ГБ ОЗУ и твердотельным накопителем емкостью 512 ГБ. Эта установка, лишенная задержек сетевой связи, предоставила представление о возможностях NeoGo по обработке необработанных транзакций и управлению ресурсами после настройки параметра Milli SecondsPerBlock.

Более реалистичная распределенная тестовая среда включала восемь отдельных компьютеров, каждая из которых имела процессор Ryzen 5 3600, 64 ГБ ОЗУ и твердотельный накопитель емкостью 500 ГБ. Семь служили узлами консенсуса, географически разделенными для лучшей имитации MainNet, а один вел себя как узел RPC.

В обеих установках использовались одни и те же методы тестирования для определения верхних пределов производительности с использованием рабочего режима и режима скорости neo-bench. Первый используется для установления базовых показателей производительности при изменении времени блока, а второй дает представление о том, как изменения времени блока влияют на возможности обработки нагрузки.

Исследование показало, что сеть эффективно управляла транзакциями даже при уменьшении настройки MSPerBlock, демонстрируя надежность под нагрузкой. Кроме того, тесты показали плавное и предсказуемое снижение производительности из-за задержек принятия блоков и изменений представления по мере увеличения нагрузки на сеть. Результаты показывают, что сети NeoGo могут работать без значительного количества изменений просмотра при времени блока 300 миллисекунд. Кроме того, при чрезвычайно низком минимальном целевом интервале блоков в 60 мс dBFT продолжал работать хорошо: средний интервал принятия блока составлял 139 мс, а максимальное среднее количество транзакций в секунду — 15 974.

Эти результаты подчеркивают впечатляющую производительность и стабильность NeoGo, раскрывая важную информацию о его возможностях и ограничениях в чрезвычайно ограниченных по времени условиях. Усилия Neo SPCC по сравнительному анализу предоставляют ценные данные, которые помогут в дальнейшей оптимизации NeoGo и ядра Neo для реальных приложений.

Полный отчет можно прочитать по следующей ссылке: https://neospcc.medium.com/under-pressure-time-constrained-dbft-a4b4f30b73fd