
솔라나 10만 TPS에 대한 뜨거운 논의: 이상적 실험의 본질과 업그레이드 이면의 성능에 대한 자신감
글: Haotian
최근 며칠간 Solana의 10만 TPS에 대한 논의가 다시 뜨거워졌다. 그 이유는 @cavemanloverboy가 실제로 Solana 메인넷에서 10만 이상의 TPS를 기록했기 때문이다. 그러나 대부분의 사람들은 이 수치가 의미하는 바를 제대로 이해하지 못하고 있다.
1) 우선, cavey의 이번 실험은 본질적으로 '이상적인 조건' 하에서의 극한 테스트였다. 즉, 이것은 Solana 메인넷의 평소 성능을 반영하는 것이 아니며, 테스트넷 환경의 실험실 데이터와 차이는 있지만 큰 틀에서는 비슷하다.
그는 noop(no operation, 아무 작업도 수행하지 않는) 테스트 프로그램을 사용했는데, 말 그대로 가장 기본적인 서명 검증만 수행하고 바로 성공을 반환하며, 어떤 계산도 실행하지 않고, 계정 상태를 변경하지 않으며, 다른 프로그램도 호출하지 않는다. 또한 각 거래는 200바이트에 불과해 일반 거래의 1KB 이상보다 훨씬 작다.
이는 이번 10만 TPS 테스트가 정상적인 거래 환경에서 산출된 것이 아님을 의미한다. 이 테스트는 Solana 네트워크 계층과 합의 계층의 최대 처리량을 측정한 것이지, 애플리케이션 계층의 실제 처리 능력을 측정한 것은 아니다.
2) 이번 실험이 성공한 또 다른 핵심 요소는 Frankendancer 검증자 클라이언트다. 간단히 말해, Frankendancer는 Jump Crypto가 개발 중인 Firedancer 검증자의 '혼혈 테스트 버전'으로, Firedancer의 완성된 고성능 컴포넌트를 기존 Solana 검증자에 결합한 것이다.
본질적으로 월스트리트식 고주파 거래(HFT) 기술 스택을 활용해 Solana 노드 시스템을 재구성한 것으로, 세밀한 메모리 관리와 사용자 정의 스레드 스케줄링 등의 저수준 최적화를 통해 성능을 향상시킨 것이다. 단지 일부 구성요소만 교체했음에도 불구하고 성능이 3~5배 향상되었다.
3) 이 실험은 극도로 이상적인 조건에서 Solana가 10만 이상의 TPS에 도달할 수 있음을 보여준다. 그렇다면 왜 일상적인 상황에서는 3,000~4,000의 TPS에 머물고 있는가?
대략 다음과 같은 세 가지 원인이 있다:
1. Solana의 POH 합의 메커니즘은 검증자들이 지속적으로 투표를 해야 유지되는데, 이러한 투표 거래들만으로도 블록 공간의 70% 이상을 차지하므로 정상 거래를 위한 성능 채널이 좁아진다.
2. Solana 생태계 내 활동에서는 종종 많은 양의 상태 경쟁이 발생한다. 예를 들어 새로운 NFT 발행이나 신규 MEME 토큰 출시 시, 수천에서 수만 건의 거래가 동일한 계정의 쓰기 권한을 두고 경쟁하게 되어 실패 거래 비율이 커진다.
3. Solana 생태계 내 존재하는 알리브로봇(MEV를 노리는 봇)들이 MEV 이익을 선점하기 위해 다수의 무효 거래를 보내는 경우가 있어 자원 낭비가 발생한다.
4) 그러나 곧 전면 배포될 Firedancer와 Alpenglow의 합의 업그레이드가 이러한 문제들을 체계적으로 해결할 것이다.
Alpenglow 합의 업그레이드의 핵심 중 하나는 투표 거래를 체인 외부로 이전함으로써 정상 거래를 위해 70%의 공간을 확보하는 동시에, 확인 시간을 150밀리초로 줄여 Solana DEX의 사용 경험을 CEX에 무한히 가깝게 만든다는 점이다. 또한 로컬 수수료 시장의 도입은 특정 프로그램의 FOMO 열풍으로 인한 전망 혼잡 현상을 방지할 수 있다.
Firedancer의 장점은 성능 최적화 외에도 클라이언트 다양성을 실현했다는 점이다. 이로 인해 Solana도 이더리움처럼 Geth, Nethermind 등 여러 클라이언트를 갖추게 되어 탈중앙화 및 단일 노드 장애 대응 측면에서 직접적인 향상이 기대된다.
이상.
결국, Solana의 10만 TPS 논의는 전문가들에게는 Solana의 미래 업그레이드인 클라이언트와 합의 프로토콜에 대한 신뢰를 나타내는 것이지만, 비전문가들은 TPS 군비 경쟁을 통해 Solana의 존재감을 부각시키려 한다(비록 TPS 경쟁은 이미 구시대적임에도 불구하고). 하지만 실험 이면의 의미를 제대로 이해한다면 상당한 수확이 있다. 참고로 알려드리며 공유한다.
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