- In den letzten 2 Jahren hat das XRPL einige Fortschritte erzielt und sich nicht nur auf die Einführung neuer Funktionen, sondern auch auf die Verbesserung der Stabilität und Sicherheit konzentriert.
- Der Hauptaugenmerk der Nicht-Feature-Entwicklungsarbeit fällt in wichtige Bereiche wie Speichergebrauch, Konnektivität und Peering, Profiling, Verriegelungskonkurrenz und Testumgebungen.
Im Jahr 2012 machten sich eine Gruppe von Entwicklern, David Schwartz, Jed McCaleb und Arthur Britto, eine bessere Version von Bitcoin (BTC). Sie wollten schnellere Transaktionen, einen geringeren Energieverbrauch und keinen Bergbau. Sie entwickelten das, was zum XRP -Hauptbuch werden würde. In einem kürzlich erschienenen Artikel Bart Thomee, Senior Engineering Manager bei Ripple, mit dem Titel „XRPL-Stabilitäts- und Skalierbarkeitsanstrengungen“ betonte, dass ungefähr 80% der Entwicklungsarbeiten nicht-Feature-Aufgaben gewidmet waren und sich auf vier Schlüsselbereiche konzentrierten: Speicherverwendung, Penerung, Sperrkonkurrenz und Testumgebungen.
Wie Thomee bemerkt: „Wir möchten Transparenz anbieten, indem wir hervorheben, was wir in letzter Zeit getan haben und woran wir derzeit arbeiten, um die Stabilität, Skalierbarkeit und Widerstandsfähigkeit des Hauptbuchs zu verbessern.“
XRPL -Speicheroptimierungsbemühungen
Um Skalierbarkeit zu unterstützen und die Hardwareanforderungen zu verringern, Das XRP -Ledger -Team arbeitet an der Optimierung des Speicherverbrauchs. Derzeit können interne Strukturen wie Shamap und TaggedCache über 20 GB Speicher verbrauchen. So viel Speichernutzung erhöht die Messlatte für Serveranforderungen und macht möglicherweise eine breitere Teilnahme am Netzwerk schwieriger.
Zu den jüngsten Änderungen gehörten das Ersetzen gemeinsamer Zeiger durch leichte, benutzerdefinierte intrusive Zeiger, was zu einer Reduzierung der Speicherverringerung von 10–15% bei Hauptnetz-Validatoren führte. Das Entwicklungsteam sucht auch die Cache -Konsolidierung, eine schnellere Räumung inaktiver Objekte und die Entfernung unnötiger Caches, die auf modernen Datenbanken platziert sind, um den Speicheraufwand zu reduzieren und die Barriere auf die Teilnahme von XRPL zu senken. Das zweigleisige Ziel von Ripple ist es, die Speicheranforderung für Validatoren zu verringern und die Bühne für die monumentale Skalierbarkeit in den nächsten Jahren zu setzen.
Stabilität und Kommunikation
„Da die Kryptowährung an Popularität zugenommen hat und folglich mehr Transaktionen eingereicht werden als in der Vergangenheit, haben wir in letzter Zeit eine gewisse Instabilität im Netzwerk beobachtet“, erklärte Thomee. Um dies anzugehen, verwendet der XRPL ein Kosten-per-Message-System. Jede Nachricht, die ein Knoten sendet, entspricht aufgrund ihrer Komplexität eine Kosten. Wenn die Kostennutzung eines Knotens einen bestimmten Schwellenwert überschreitet, können Gleichaltrige vorübergehend trennen. Trotz der Korrekturen bestehen Konnektivitätsprobleme in einigen Bereichen. Protokolls zeigen, dass viele Peer -Trennungen durch fehlende Herzschlagreaktionen, ein neues und besorgniserregendes Muster verursacht werden. Um dies zu beheben, führte die Version 2.4.0 in Smarter Timeout Resets ein, wenn Transaktionssätze empfangen werden. Mit Blick auf die Version von Version 2.5.0 wird zwei Failsafes enthalten, um zu verhindern, dass Konsens auf unbestimmte Zeit in seiner „etablierten“ Phase festsitzt.
Derzeit verwendet XRPL a Überschwemmungsansatz Um Nachrichten über das Netzwerk zu verteilen und sicherzustellen, dass jeder Knoten jede Nachricht empfängt. Eine Analyse ergab, dass mit diesem Ansatz nur 1,8 TB der 14,4–43 TB des täglichen Nachrichtenverkehrs für den Konsens nützlich war.
Die Lösung? Quetschend. Diese Technik beschränkt, wie viele Kollegen die Nachrichten eines Validators weiterleiten und den doppelten Verkehr verringern. Frühe Tests mit einer Peer -Grenze auf 5, reduziert das Gesamtmeldungsvolumen auf 8,9–16,8 TB/Tag, ohne dass sich die Konsensgenauigkeit auswirkt.
Angriff auf Verringerung der Schloss
Hinter den Hochgeschwindigkeitstransaktionen und nahtlose Benutzererfahrung des XRP-Hauptbuchs liegt eine komplexe und fein abgestimmte Motor, die für parallele Ausführung und Parallelität gebaut wurde. Eine Herausforderung in dieser Architektur ist die Lock -Konkurrenz, ein Leistungsengpass, der entsteht, wenn mehrere Threads versuchen, gleichzeitig auf dieselbe Ressource zuzugreifen. „So falls angemessen, können wir locklose Techniken einführen, um einige dieser Probleme zu mildern oder zu beseitigen“, erklärte er.
Das XRPL-Engineering-Team verwendet fortschrittliche Profiling-Tools, darunter EBPF (Extended Berkeley Paket Filter), um zu verfolgen und zu verstehen, wo in der Codestrasse die Konkurrenz auftritt und gleichzeitig genaue Einblicke in das Systemverhalten zur Laufzeit bietet, um die reale Leistung zu optimieren.
Upgrade von XRPL -Tests
Da neue Funktionen hinzugefügt werden und die Leistung optimiert wird, definieren die Ingenieure von Ripple neu, wie sie die XRPL-Codebasis testen, nicht nur im Labor, sondern unter realen Bedingungen. Bei Tests geht es nicht mehr nur darum, sicherzustellen, dass der Code funktioniert. Es geht darum zu beweisen, dass es in einem dezentralen, dynamischen und oft unvorhersehbaren Netzwerk zuverlässig funktioniert.
Ein wichtiger Durchbruch besteht darin, eine Plattform der nächsten Generation zu erstellen, die die tatsächlichen Bedingungen genauer nachahmt als typische Labortests. Dieser Ansatz ermöglicht die Identifizierung von Fehler, die nur dann auftreten, wenn reale Last- und Netzwerkbedingungen vorhanden sind, was in Labors nicht modelliert werden kann.
Für schwer fassbare Fehler, Ripple verwendet Antitheseeine autonome Test- und Fuzzing -Plattform. Es mutiert aggressiv Eingabedaten und simuliert die Fehler, Probleme wie Deadlocks oder Abstürze aufzudecken. Dank der Antithesis haben Ingenieure Fehler wie ein fehlendes Hauptbuch in Shamap-Logik und einen Job-Warteschlangen-Deadlock mit mehreren Fehler mit moderatem Niveau entdeckt. “ Die bevorstehende Version 2.5.0 sollte für Knotenbetreiber zu einem erheblichen geringeren Speicher- und Bandbreitengebrauch führen, und wir werden weiterhin an den anderen Nicht-Feature-Verbesserungen arbeiten, sobald sie fertig sind “, schloss Thermos.
