Monad联创：坎昆之后，Rollup的性能瓶颈是什么？

原文作者：Monad 联合创始人 Keone Hon

编译：Odaily 星球日报 Azuma

编者案：北京时间 3 月 26 日上午，Monad 联合创始人 Keone Hon 于个人 X 发布了一篇关于 Rollup 性能状况的深度长文。文中，Keone 详述了坎昆升级之后 Rollup 的理论 TPS 上限该如何计算，并解释了为何升级之后部分 Layer 2 （Base）的单笔交易费用仍高达数美元，此外 Keone 还概述了 Rollup 所面临的一些瓶颈限制以及潜在的改进方向。

以下为 Keone 的原文内容，由 Odaily 星球日报编译，为了方便读者阅读，译者在原文基础上做了一定补充。

最近市场上有一些关于 Rollup 执行瓶颈和 Gas 限制的讨论，这不仅涉及 Layer 1 ，也包括了 Layer 2 。我将在下文中讨论这些瓶颈问题。

数据可用性（DA）

随着 Blob 数据结构（EIP-4844）在坎昆升级中被引入，以太坊的数据可用性（DA）已得到了大幅改进，Layer 2 的数据同步交易已无需再与普通 Layer 1 交易在同一个费用市场中竞价。

当前，Blob 的容量状况大概是每个区块（12 秒）产出 3 个 125 kb 的 Blob，即每秒 31.25 kb，鉴于一笔交易的大小大概是 100 字节，这意味着所有 Rollup 的共享 TPS 大概是 300 左右。

当然了，这里有一些信息需要特别备注。

一是如果 Rollup 采用了更好的交易数据压缩技术，可缩减单笔交易大小的话，TPS 便可实现增长。

二是理论上 Rollup 除了可以采用 Blob 同步数据之外，还可继续采用 calldata 同步数据（即坎昆升级之前的旧方案），尽管这样做会带来额外的复杂性。

三是不同 ZK-rollup 发布状态的方式存在差异（尤其是 zkSync Era 和 Starknet），因此对于这些 Rollup 来说，计算方式及结果也会有所不同。

Rollup 的 gas 限制

最近，Base 由于其 gas 费用的激增而引发了较大关注，一笔普通的交易在该网络上的费用已上涨到了几美元。

为什么坎昆升级之后，Base 网络只降低了一段时间，现在又回到甚至超过了升级之前的水准呢？这是因为 Base 上的区块存在一个 gas 总额限制，该限制系通过其代码中的一个参数来执行。

Base 目前所采用的 gas 参数与 Optimism 相同，即每个 Layer 2 区块（2 秒）存在 500 万 gas 的总额限制，当该网络之上的需求（交易总数）超过供应（区块空间）之时，价格结算便会采取按需执行的机制，从而导致该网络 gas 的飙升。

为什么 Base 不去提高这一 gas 总额限制呢？或者换句话说，为什么 Rollup 需要设置一个 gas 总额限制呢？除了前文提到的数据可用性存在 TPS 上限之外，这里其实还有另外两大原因，分别是对执行吞吐量的瓶颈以及状态增长的隐患。

问题一：执行吞吐量的瓶颈

一般而言，EVM Rollup 运行的都是一个 fork 自 Geth 的 EVM，这意味着它们与 Geth 客户端有着相似的性能特征。

Geth 的客户端是单线程的（即一次只能处理一个任务），它使用了 LevelDB/PebbleDB 编码，在 merkle patricia trie（MPT）中存储其状态。这是一种通用数据库，使用着另一种树结构（LSM 树）作为底层在固态硬盘（SSD）上存储数据。

对于 Rollup 而言，“状态访问”（从 merkle trie 读取数值）和“状态更新”（在每个区块结束时更新 merkle trie）是执行过程中成本最高的环节。之所以如此，是因为从固态硬盘上单次读取的成本是 40-100 微秒，且由于 merkle trie 数据结构被嵌入到另一个数据结构（LSM 树）中，导致需要进行许多非必要的额外查找。

这个环节可以想象为在一个复杂的文件系统中查找特定文件的过程。你需要从根目录（trie 根节点）一直找到目标文件（叶节点）。在查找每个文件时，都需要查找数据库 LevelDB 中的特定键，而在 LevelDB 内部又必须通过另一个名为 LSM 树的数据结构来执行实际的数据存储操作，这样的过程造成了许多额外的查找步骤。这些额外的步骤让整个数据读取和更新变得相当慢且低效。

在 Monad 的设计中，我们通过 MonadDb 解决了这一问题。MonadDb 是一个自定义数据库，支持直接在磁盘上存储 merkle trie，避免了 LevelDb 的开销；支持异步 IO，允许多个读取并行处理；绕过了文件系统。

此外，Monad 采用的“乐观并行执行”（optimistic parallel execution）机制允许多笔交易并行进行，且能够从 MonadDb 中并行地提取其状态。

然而，Rollup 没有这些优化，因此在执行吞吐量上存在瓶颈。