Solana 10万TPSへの注目：理想実験の本質とアップグレードに裏打ちされた性能への信頼
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Solana 10万TPSへの注目：理想実験の本質とアップグレードに裏打ちされた性能への信頼
Solanaの10万TPSに関する議論は、専門家が見れば、Solanaの将来のアップグレードにおけるクライアントおよびコンセンサスプロトコルへの信頼を示している。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察執筆：Haotian
この2日間、Solanaの10万TPSをめぐる議論が再び活発になっている。理由は、@cavemanloverboyが実際にSolanaメインネット上で10万以上のTPSを達成したためだ。しかし、多くの人々はこの数字の背後にある意味を正しく理解していない。
1）まず、cavey氏の今回の実験は本質的に「理想的条件」下での限界テストである。これはつまり、Solanaメインネットの通常パフォーマンスではなく、テストネット環境におけるラボデータとは異なるが、ほぼ同程度のものだということだ。
彼はnoop（no operation）すなわち空操作のテストプログラムを使用しており、名前の通り、基本的な署名検証のみを行い即座に成功を返し、一切の計算を実行せず、アカウント状態を変更せず、他のプログラムを呼び出さず、各トランザクションは200バイトと非常に小さく、通常の1KB超のトランザクションよりはるかに小さい。
つまり、今回の10万TPSという数値は非通常のトランザクション条件下で算出されたものであり、Solanaのネットワーク層およびコンセンサス層の理論的スループットを測定したものであり、アプリケーション層の実際の処理能力ではない。
2）今回の実験成功のもう一つの鍵は、Frankendancerバリデータクライアントにある。簡単に言えば、FrankendancerとはJump Cryptoが開発中のFiredancerバリデータの「混血テスト版」であり、完成済みの高性能コンポーネントを既存のSolanaバリデータに接ぎ木したものである。
要するに、ウォール街のハイフリーケンシー取引技術スタックを用いてSolanaノードシステムを再構築し、細緻なメモリ管理やカスタムスレッドスケジューリングなどの低レベル最適化によって性能向上を実現している。部分的なコンポーネント置換にすぎないにもかかわらず、3〜5倍の性能向上が達成されている。
3）この実験により、Solanaは極めて理想的な状況下で10万TPS以上に到達できることが示された。ではなぜ日常的には3000〜4000TPS程度なのか？
大まかに以下の3つの理由がある。
1. SolanaのPOHコンセンサス方式ではバリデータが継続的に投票を行う必要があり、これらの投票トランザクションだけでブロック空間の70％以上を占めており、通常トランザクションのための帯域が狭められている；
2. Solanaのエコシステム活動では頻繁にステート競合が発生する。例えば新しいNFTや新MEMEのリリース時、数千・数万のトランザクションが同一アカウントの書き込み権を争い、失敗トランザクションの割合が高くなる；
3. Solanaエコシステム内のアービトラージロボットがMEV利益を得るために大量の無効トランザクションを送信し、リソースの浪費が生じている。
4）ただし、間もなく全面展開される予定のFiredancerとAlpenglowのコンセンサスアップグレードが、これら問題を体系的に解決するだろう。
Alpenglowコンセンサスアップグレードの重要なポイントの一つは、投票トランザクションをオフチェーンに移行することで、通常トランザクションのために70％のスペースを解放するとともに、確定時間を150ミリ秒まで短縮し、SolanaのDEX体験をCEXに限りなく近づけることにある。また、ローカル料金市場の導入により、特定プログラムのFOMO過熱がネットワーク全体の混雑を引き起こす事態も回避できる。
Firedancerの利点はパフォーマンス最適化だけでなく、クライアント多様性を実現することにある。これにより、SolanaはイーサリアムのようにGeth、Nethermindなど複数のクライアントを持つようになり、分散性や単一ノード障害への耐性が直接的に向上する。
以上。
したがって、Solanaの10万TPSに関する議論において、専門家はその裏にある将来のクライアントおよびコンセンサスプロトコルのアップグレードに対する信頼を見ているのであり、素人はTPS軍拡競争によってSolanaの存在感を高めようとしている（TPS競争自体はすでに時代遅れだが）。しかし、この実験の背後にある意義を理解すれば、十分に価値ある知見が得られる。ここであらためて解説し、皆さまと共有したい。
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Haotian | CryptoInsight
