一年之前， StarkNet Alpha公司正式推出了以太坊的主网，当时我们把主要精力放在了增强性能上，并且打算采取一系列措施改善 StarkNet的用户体验。

区块限制：价值路线与L1

改善区块链可扩充性及 TPS的一种方式是：在不改变区块的范围（例如 GAS及区块大小）的情况下，维持区块产生的时间。这就要求区块生产商（L1上的验证程序，L2上的排序程序）能够提供更高效率的服务，所以我们将集中于 StarkNet排序器的优化，下面详细介绍。

问题是，为何对排序程序的优化只适用于 Validity Rollups，也就是说，我们为何不能用同样的方式在L1上进行改进，从而避免效率累积（Validity Rollups）的复杂性？下一部分将给出这个问题的答案。

L1的吞吐量为何受限

L1的区块限制一旦被解封，将会面临一个大问题，即由于链路的高吞吐量导致了链路上的区块成长率，因此必须要增加更多的全节点，以保证每一个节点都能与最新的全链保持一致。再加上L1的全部数据都要被记录下来，因此，数据块的数量会对整个节点造成很大的压力，甚至会导致某些节点的性能下降，从而导致整个节点的运行受到影响，而那些大型的实体则只能在不受信任的情况下运行。

这也使我们了解到，L1的吞吐量极限在一定程度上造就了一个真正的分散型、相对安全的网路系统。

为何以上的问题没有在 Validity Rollups的上面？

只有当我们把整个结点都考虑进去的时候，我们才会发现有效集合的好处。通常，L1全节点都要重启整个链条的历史才能保证其目前的状态，而 StarkNet则仅需对 STARK进行校验，并且这样的校验所耗费的运算资源会成倍的减少。关键在于，对链上所有节点的状态进行校验并不包括执行；只要用 STARK证明确认该状态是否正确，就可以从其他全节点接收到目前的状态。这样就可以在不增加总结点数目的情况下，提高网络的吞吐量。

所以，在L2上，可以通过优化排序来提高系统的整体性能，但是L1无法做到这一点。

未来的 StarkNet的性能路径

本节我们将讨论 StarkNet排序器当前正在进行的优化。

排序并联

性能路径图的第一个步骤是将并行处理引入到事务执行中。这项建议是正式在 StarkNet alpha0.10.2中推出的，它将于11月29号在 Ethernet上发行。

通常，由于不同的业务可以互相依存，所以不能同时进行多个业务。下面的例子将给出解释，假定存在一个由相同的用户组成的三个事务的区块：

Tx A （A，以下）: USDC与 ETH的转换

Tx B：为特定的 NFT付费

把 USDT换成 BTC

很明显， A交易一定要比 B先进行，但是 C交易是完全独立的，可以同时进行。如果每次交易只需一秒钟，则在采用平行处理的情况下，将生产块的时间从3秒缩短至2秒。

问题是，我们没有提前了解到各种交易的相关性。实际上，如果我们在这个例子中运行 Tx B，那么我们就会发现， Tx A的变化取决于 Tx A。更确切地说，这个依赖是来自 Tx B从 Tx A所写的存储器中读出的行为。我们可以将不同的 Tx看作一个依赖关系，在这个关系中， A和 B之间有一条边沿，只有当 A写到 B所读的内存时， B才会被执行。下面的图表展示了这些依赖性的关系：

StarkNet的性能路径：怎样解决分类器的问题？

在上述例子中，每个栏都可以同时进行。

为克服预先不能识别各种交易活动的相关性，本研究利用 Aptos实验室推出的BLOCK-STM，在 StarkNet分类器中引入 OP并行（optimistic parallelization）。在此模式中，交易将以一种积极的方式并行进行，并且一旦发生冲突，就会被再次执行。例如，在上面的示例图中，我们可以同时进行TX1-4，但是之后发现 Tx 4是Tx1的依赖性，所以这个执行是无效的（Tx4在Tx1被执行之后），此时Tx4将被再次执行。

注意，除了以上提到的乐观平行化外，我们还加入了一些优化。比如，当您找到一个导致运行结果无效的依赖时，您可以停止执行，而不是等待每次执行的末尾。

另外一个最佳化的示例是，选择要重做的交易。假定上面所示的所有交易都包含在一个五核心 CPU的排序程序中。首先，我们要同时进行tx1到5的操作，如果按照Tx2,Tx3,Tx4,Tx1,Tx5，则当Tx4被执行之后，我们会发现Tx1→Tx4，这表示需要重新执行。从直觉上讲，Tx5也必须重新执行Tx4，但是，我们可以重复执行已完成的交易所建立的依赖关系，仅重做Tx4相关的交易，而不是在Tx4失败后所有的交易。

Rust环境下Cairo-VM的实现

在 StarkNet中，智能合同采用Cairo-VM虚拟机上的Cairo-VM实现。现在，利用 python语言对Cairo-VM进行排序。我们已经开始使用 Rust来覆盖Cairo-VM虚拟机，以使虚拟机的性能最优化。

当前cairo-rs能够实现原生 Cairo代码，接下来将会处理执行智能合同，并与 pythonic排序程序整合，如果与cairo-rs整合，那么该排序程序的性能将会得到进一步的改善。

Rust环境中的排序

为了改进网络性能， python向 rust过渡， StarkNet并不局限于Cairo-VM，而是使用 Rust覆盖了与排序程序有关的代码。除了 Rust本身的优点，它还可以对排序程序进行其它的优化，例如，在没有python-rust通讯的开销的情况下，可以将cairo-rs的优点集中起来，并且可以对状态的存取和存取进行彻底的重构。

见证人（Provers）

在本文中，没有提及“证据”的核心要素，即“证据”。作为整个体系结构中最为复杂的一个部件，验证器（Provers）可以说是一个瓶颈，也是一个优化的关键。但是，目前 StarkNet的瓶颈在于“标准”的组件，尤其是在目前的测试网络/主机网络中，有更多的交易可以被添加到这个证书中。实际上， StarkNet区块和 StarkEx的交易都是有效的，而 StarkEx有时候也会发生成百上千的 NFT事件。

总的来说，并行化、 Rust等方面的进步，都是为下一步 StarkNet提高 TPS的基础。