当一切正常时，您一般来说会担忧区块链测试。我们将在下面说明为什么最差不要不了了之性能评估，用于什么度量标准并充分利用它才是最差的。竟然我们一探到底吧。

“每秒交易数”（ TPS）在分布式系统中，TPS是一个十分模糊不清和反复无常的度量。TPS测量来自分布式数据库。它们一般来说用于标准化的交易类型或子集(例如，一些放入、改版、移除以及常量自由选择数)来继续执行，并针对特定的集群或分开的机器展开配备。

这样的“综合”指标并无法体现出所辩论的数据库或区块链的实际性能，因为在这样的系统中，交易处置时间可能会有所不同。面向共识性的数据库(请参阅“CAP-theorem”)在从其他节点接管到充足数量的证实之前会递交交易——这是极快的。面向可用性的数据库时，如果交易被非常简单地载入磁盘，那么它就是顺利的。

他们立刻获取改版的数据——这是十分慢的(尽管这个交易有可能在将往返扯)。如果交易只改版一个数据单元，则TPS将更高。如果交易改版许多数据单元(行、索引、文件)，它们将彼此堵塞。

这就是为什么我们在Oracle、MSSQL、PostgreSQL和MongoDB、Redis、Tarantool之间看到任何“TPS竞争”的原因——它们的内部机制和任务差异相当大。在我们显然，“测量区块链TPS”是指展开全面的性能测量:a)在可反复的条件下b)具备相似实际的块检验器数量c)用于有所不同类型的交易:-研究区块链的典型情况(例如，主要加密货币的transfer ())-读取存储子系统(每个交易都有相当大的变化)-读取网络带宽(大交易大小)- cpu读取(大规模密码切换或计算出来)要辩论我们所珍惜的“每秒交易数”，您必须叙述所有网络条件、参数和基准测试逻辑。

在区块链中，将交易应用于到某个内部数据库并不意味著共识不会拒绝接受它。在PoW共识中，网卓新闻网，交易总有一天会最后确认。

如果一个交易包括在一台机器上的一个块中，这并不意味著它将被整个网络拒绝接受(例如，另一个末端获得胜利的情况)。如果区块链有一个额外的算法来保证落幕性(如EOS、Ethereum 2.0、Polkadot parachains用于与祖父落幕性一共识的方式)，那么处置时间可以视作节点看见交易和下一个已完成块的时间。这样的TPS是十分简单的，但是因为它们比预期的要较低，所以很少闻。

TPS牵涉到到很多东西。维持猜测，告知细节。Blockchain-specific指标本地TPS处置交易的数量和仅次于/平均值/分钟处置时间(在本地节点上)是十分便利测量的，因为继续执行这些操作者的函数一般来说用代码回应。交易处置时间相等改版状态数据库所需的时间。

例如，在“悲观”区块链中，已处置的交易有可能早已经过检验，但还没被完全一致拒绝接受。在这种情况下，节点将改版后的数据发送到客户机(假设会有任何链末端。

这个度量不是很可信:如果自由选择另一个链分支作为主分支，那么关于交易的统计数据也必需回滚。在测试中，这一点经常被忽视。

“我们的区块链昨天接到了8000个tps”。这些数字一般来说可以在结尾的项目报告中寻找，因为它们很更容易测量。

只需一个运营节点和一个读取脚本就充足了。在这种情况下，没网络延后不会减少达成协议网络共识的速度。该指标体现了状态数据库在受网络影响的情况下的性能。这个数字并没体现现实的网络带宽，但是表明了如果共识和网络充足慢，它将希望超过的无限大。

任何区块链交易的结果都是多个原子存储写出。例如，一个比特币缴纳交易牵涉到移除几个原有的UTXOs(移除)和加到新的UTXOs(放入)。

在以太坊中，继续执行一个小型智能合约代码并改版几个键-值对。原子存储写出是找到存储子系统瓶颈和区分低级逻辑问题和内部逻辑问题的杰出指标。区块链节点可以用几种编程语言构建——这更加可信。

例如，以太坊节点有Rust和Go构建。在测试网络性能时请求忘记这一点。

本地生产的区块数量这个非常简单的指标表明了某个检验器分解的块的数量。它依赖共识，并且对于评估单个检验者网络的“简单性”至关重要。因为检验器在每个块上都能赚，所以它们负责管理机器的平稳运营和安全性。您可以确认哪个检验器候选是最合格的、受保护的，并且准备好在具备现实用户资产的公共网络中工作。

公制值可以公开发表检查—只需iTunes区块链并计算出来块的数量。最后结尾и不可逆转的块终局性保证在区块链中包括的所有交易都会回滚，也会被另一个链末端更换。

这是PoS网络避免双重消费反击和为用户证实加密货币交易的一种方式。当有一个块已完成包括该交易的链时，而不是当某个交易被节点拒绝接受时，用户指出该交易是最后块。要已完成一个块，检验器必需在p2p网络中接管这个块并相互交换亲笔签名。

这里检查区块链的实际速度，因为交易已完成的时刻对用户来说是最重要的。落幕性算法也有所不同，它不会共线并融合主要共识(读者:Casper在Ethereum，最后不可逆块在EOS，外公在奇偶Polkadot和他们的改动，例如，MixBytes RANDPA)。

对于没已完成所有块的网络，一个简单的度量是在最后已完成的块和当前近期的块之间的延后。这个数字表明了检验器领先了多少，这与准确的链完全一致。如果差距相当大，那么最后性算法必须额外的分析和优化。

P2P层点对点子系统——区块链网络的中间层——常常被忽视。这都要归咎于块交付给和检验器之间交易的模糊不清延后。当证实器的数量很少的时候，它们是本地化的，对等列表是软编码的，一切都工作得很好而且迅速。但是，就像检验器不存在一样，节点在地理上是产于的，遗失的数据是仿真的，我们于是以面对相当严重的“tps”故障。

例如，当用于可选的落幕性算法测试EOS共识性时，将检验器的数量减少到80-100台，产于在四大洲，对落幕性完全没影响。与此同时，减少的包在遗失严重影响了最后结果，这证明了必须额外的p2p层配备来更佳地抵抗网络包在遗失(而不是低延后)。意外的是，有许多有所不同的设置和因素，只有基准测试容许我们理解所需的检验器数量，并取得非常舒适度的区块链速度。

p2p子系统的配备从文档中很确切，例如，想到[libp2p]、[Kademlia]协议或[BitTorrent]。最重要的p2p指标可以是:· 出入流量· 与其他对等点的顺利/不顺利相连的数量· 回到先前内存的数据块的次数，以及为了寻找所需的数据块必须更进一步发送催促的次数(内存击中/遗失仿真数据)例如，在采访数据时，较小的遗漏数意味著只有少数节点享有催促的数据，而它们没时间将这些数据分发给每个节点。接管/发送到的p2p通信量容许辨识处置网络配备或地下通道问题的节点。

区块链节点的系统度量区块链节点的标准系统度量在大量的源代码中都有叙述，因此我们将详细讲解。它们有助找到逻辑瓶颈和错误。中央处理器CPU表明处理器继续执行的计算出来量。如果CPU阻抗低——节点正在计算出来一些东西，大力用于逻辑或FPU(完全未曾在区块链中用于)。

例如，后一种情况不会再次发生，因为节点正在检查电子签名、用于强劲密码处理事务或展开简单的计算出来。CPU可以被区分出更加多指向代码瓶颈的指标。例如，系统时间—花上在内核代码上的时间，用户时间—花上在用户进程上的时间，io—等候来自较慢外部设备(磁盘/网络)的i/o，等等。

内存现代区块链用于键值数据库(LevelDB、RocksDB)，这些数据库大大地在其内存中存储“热”数据。任何读取的服务都会受到由错误或针对节点代码的反击所造成的内存外泄的影响。如果内存消耗正在减少或急遽减少，很有可能是由于大量的状态数据库键、大型交易队列或有所不同节点子系统之间的消息量减少导致的。

内存阻抗严重不足指出可能会减少块数据容许或最大化交易复杂性。号召网络客户机的原始节点依赖文件内存指标。

当客户机采访状态数据库和交易日志的各个部分时，可能会经常出现磁盘中的旧块并更换新块。这反过来又减少了客户机的响应速度。

网络主要的网络指标是流量的大小(以字节为单位)、发送到和接管网络数据包的数量、丢包亲率。这些指标常常被高估，因为区块链还无法以每秒1 Gbit的速度处置交易。目前，一些区块链项目容许用户分享WiFi或获取存储和发送到文件或消息的服务。

在测试这样的网络时，网络接口流量的数量和质量显得十分最重要，因为一个挤迫的网络地下通道不会影响机器上的所有其他服务。存储磁盘子系统是所有服务中最快的组件，经常不会造成相当严重的性能问题。过多的日志记录、车祸的备份、不方便的读/写出模式、大量的区块链卷——所有这些都有可能造成明显的节点滑行或过多的硬件市场需求。

用于磁盘的区块链交易日志操作者模式类似于用于写出前日志(WAL)的有所不同DBMS。从技术上谈，交易日志可以被看做是状态数据库的WAL。因此，这些存储指标十分最重要，因为它们可以确认现代键值数据库中的瓶颈。加载/载入IOPS数、仅次于/大于/avg延后以及许多其他有助优化磁盘操作的指标。

结论综上所述，我们可以将度量分成:· 区块链节点度量(产生的块的数量、处置的事务的数量、处置时间、已完成时间等)· p2p子系统指标(击中/遗失催促的数量、活动对等点的数量、p2p流量的数量和结构等)· 系统节点指标(cpu、内存、存储、网络等)每个组都很最重要，因为一旦子系统错误，就不会容许其他组件的操作者。即使是少量检验器的滑行也不会严重影响整个网络。在共识性和落幕性算法中，最棘手的错误只经常出现在大型交易东流或共识性参数变更时。

他们的分析必须可反复的测试条件和简单的阻抗场景。

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