Pergunta 1: O mercado já desensibilizou completamente a "blockchain de alta velocidade", por que se diz que a Somnia pode ser diferente?
Pergunta 2: Somnia, que afirma ser o Layer 1 EVM paralelo mais rápido e com o custo mais otimizado, está a exagerar?
➡️➡️➡️ Simples • Limpo • Versão ⬅️⬅️⬅️
Esta parte resume a Somnia sob três dimensões: técnica, contexto e ecologia, permitindo que todos compreendam os destaques e as vantagens deste projeto.
💠Destaques tecnológicos da Somnia
🔹Algoritmo de consenso multi-fluxo: cadeia de dados + cadeia de consenso, favorável para prevenir MEV, reduzir redundâncias, diminuir custos enquanto aumenta a eficiência.
🔹Compilador EVM inovador: realiza EVM em paralelo a nível de instrução, resolvendo interações de alta frequência em situações extremas.
🔹Motor de banco de dados IceDB desenvolvido internamente: aumenta a velocidade de leitura e escrita de dados e a estabilidade da rede.
🔹Tecnologia de compressão de dados: aumentar a eficiência de transmissão de dados.
💠Vantagens de fundo da Somnia
🔹Equipe: A equipe de desenvolvimento é da Improbable, uma empresa de tecnologia multinacional fundada em 2012, com sede em Londres, Reino Unido. Já desenvolveu software, jogos e produtos do metaverso Web3.
🔹Financiamento: Investimento de 270 milhões de dólares por instituições renomadas como MSquared, a16z, SoftBank, Mirana, entre outras.
💠Progresso ecológico da Somnia
🔹Mapa ecológico: A rede de testes Somnia já integrou 4 produtos de AI/redes sociais, 7 jogos, 4 projetos NFT e 6 aplicações DeFi, além de 2 produtos de AI/redes sociais, 11 jogos e 1 aplicação DeFi que estarão disponíveis em breve.
🔹Dados ecológicos: Desde o lançamento no final de fevereiro de 2025 até a redação deste artigo em 26 de junho de 2025, a rede de testes Somnia produziu mais de 100 milhões de blocos, com um tempo médio de produção de 0,1 segundo por bloco. Um total de 96.878.557 endereços de carteira participaram da rede de testes, com um volume de transações de 26,43 milhões no último dia.
No explorador de blocos, é comum ver o número de transações e o número de blocos a piscar constantemente, a Somnia chama isso de "nível sub-milissegundo", visível a olho nu.
💠Por que se diz que a Somnia pode ser diferente dos outros?
🔹Interações de alta frequência: Embora o mercado já tenha se dessensibilizado ao conceito de "blockchain de alta velocidade", a Somnia não busca apenas indicadores técnicos, mas sim como a tecnologia Web3 pode realmente servir a cenários de aplicação, especialmente nas áreas de interação de alta frequência, como jogos e redes sociais.
🔹Fusão entre Web3 e Web3: O contexto único da Somnia pode desempenhar um papel crucial na fusão entre Web3 e Web2. A Somnia tem o potencial de fornecer aos usuários do Web2 um acesso sem costura ao mundo Web3, o que pode resultar em um ecossistema de aplicações verdadeiramente centrado na experiência do usuário.
➡️➡️➡️ Detalhes • Explicação • Versão ⬅️⬅️⬅️
A parte anterior apresentou os destaques, vantagens e avanços ecológicos do 【WHAT】Somnia, esta parte fará uma análise aprofundada da tecnologia do Somnia. Vamos entender 【HOW】Somnia realiza interações de alta frequência do ponto de vista tecnológico, como consegue manter baixos custos e alto desempenho, e 【WHY】Somnia é diferente de outros projetos EVM paralelos.
💠Algoritmo de Consenso Multi-Fluxo: Cadeia de Dados + Cadeia de Consenso
🔹Resumo: Estrutura de cadeia de dados + cadeia de consenso
Somnia adotou um novo algoritmo de consenso multistream (MULTISTREAM).
O chamado multi-chain, o Somnia regista informações de transações em várias cadeias de dados, onde cada cadeia de dados é registada por um único validador, e cada validador não pode interferir nas cadeias de dados de outros validadores.
O que se entende por consenso, o Somnia executa o consenso na cadeia de consenso, ordena as transações e registra as referências às transações na cadeia de consenso. A cadeia de consenso é executada e mantida por todos os validadores.
🔹Resumo: O fluxo de trabalho do Somnia de consenso multi-corrente
Após um usuário fazer um pedido à rede Somnia, o validador que recebeu o pedido grava a transação na cadeia de dados.
b A cadeia de consenso a cada período de tempo (, por exemplo, 30 segundos, 1 segundo, etc., ), os validadores da cadeia de dados carregam e descarregam fragmentos de dados do topo da cadeia de dados com outros validadores da cadeia de dados.
Os validadores C incluirão um conjunto de todos os fragmentos de dados no topo da cadeia de dados como um fragmento de dados completo escrito na cadeia de consenso.
Os validadores ordenam as transações, atualizam o estado com base nas transações ordenadas e todos os validadores escrevem simultaneamente na base de dados IceDB da Somnia.
🔹Destaque: A ordenação das transações da Somnia é benéfica para prevenir MEV
Somnia utilizou uma função pseudoaleatória determinística para ordenar as transações.
Sabemos que, na verdade, não há verdadeira aleatoriedade nos programas de computação, mas sim aleatoriedade pseudoaleatória realizada por meio de algoritmos. As funções pseudoaleatórias determinísticas têm duas características: a primeira é a aleatoriedade, que não pode prever qual será o próximo número aleatório gerado, mas cada validador, ao executá-las, sempre gerará o mesmo número aleatório na mesma ordem.
Desta forma, todos os validadores executam a mesma função pseudoaleatória determinística, gerando uma série de números aleatórios idênticos e ordenando a cadeia de dados de acordo com esses números aleatórios. Com base nisso, as transações desse ciclo são ordenadas.
Por exemplo, a cadeia de dados ordenada é B, A, C...
Assim, a ordenação das transações será que as transações da cadeia de dados B vêm primeiro, seguidas pelas da cadeia de dados A, cadeia de dados C... Claro que, durante este processo, as transações duplicadas serão removidas com base no valor hash.
Claro, a ordem das cadeias de dados é fixa, mas a ordem das transações nas diferentes cadeias de dados pode ser diferente. Por exemplo, na cadeia de dados A, a transação 1 pode vir primeiro, e a transação 2 em segundo, enquanto na cadeia de dados B, a transação 2 pode vir primeiro, e a transação 1 em segundo. Como a ordem da cadeia de dados é B antes de A, a ordem final das transações é a transação 2 em primeiro e a transação 1 em segundo.
A vantagem deste método de ordenação é que é muito difícil para os atacantes de MEV subornarem os validadores, pois eles não sabem como será a ordenação dos dados correspondente aos validadores. Supondo que haja um total de 100 nós validadores na rede, mesmo que o atacante de MEV suborne 50 validadores, desde que haja um validador que não foi subornado ( e que inclua a transação atacada ) antes desses 50 validadores, a cadeia de consenso contabilizará as transações na ordem correta, e o ataque de MEV falhará.
🔹Destaques: Reduzir redundâncias, cortar custos e aumentar a eficiência
Por um lado, cada validador do Somnia registra uma cadeia de dados separada, sem o processo de validação de dados entre os validadores. E ao transmitir o instantâneo, apenas as informações do instantâneo de cada cadeia de dados são transmitidas, e as informações do instantâneo não incluem informações de transações específicas, reduzindo assim a redundância da interação.
Por outro lado, as várias cadeias de dados da Somnia não precisam sincronizar as informações de outras cadeias de dados, e a cadeia de consenso também não registra informações de transações, mas sim, a cada período de tempo, registra um snapshot das informações da cadeia de dados e as referências de transação ordenadas pelo valor hash (. Assim, a redundância de armazenamento é reduzida.
Devido à redução da redundância nas interações, a Somnia pode ser mais eficiente em seu trabalho.
Devido à redução da redundância de armazenamento, a Somnia requer custos mais baixos durante a operação.
🔹Suplemento: A imutabilidade da cadeia de dados
Embora não haja verificação de informações na cadeia de dados, os validadores não podem alterar as informações das transações. Isso porque, se um validador alterar as informações da transação, isso afetará o valor hash da transação e os valores hash das transações subsequentes, resultando em um conflito entre suas informações e as informações armazenadas na cadeia de consenso.
💠nível de instrução EVM em paralelo
🔹Ponto de dor: a concorrência nas interações de alta frequência é difícil de melhorar.
A EVM paralela da Somnia é diferente da Monad e da Reddio, sendo que a EVM paralela dessas três cadeias é a paralelização de transações, ou seja, realizar transações em paralelo para aumentar a velocidade das transações.
O Monad permite a execução paralela de transações de forma otimista, corrigindo-as apenas quando um conflito é detectado. O Reddio, por sua vez, realiza a paralelização de transações que não têm conflitos e são independentes.
No entanto, quando há uma grande quantidade de transações associadas, as transações não podem ser executadas em paralelo, tornando-se suscetíveis a congestionamentos. Existem dois exemplos extremos, como quando um grande número de usuários começa a usar USDC para negociar um determinado token, essas transações, por terem que ser realizadas com a pool de LP, não podem ser executadas em paralelo, apenas sequencialmente.
Outro exemplo extremo é o número incontável de pessoas apressando-se para mintar o mesmo NFT, o que também não pode ser feito em paralelo, uma vez que a quantidade de NFTs é limitada, e deve ser executado em sequência para determinar quem pode mintar com sucesso e quem falha.
A solução da Reddio para este problema é utilizar GPUs, aproveitando o poderoso poder de cálculo das GPUs para resolver essa congestão de interações de alta frequência. Embora isso possa aumentar a eficiência das transações, também eleva os custos das transações.
🔹Destaque: EVM paralelo a nível de instrução
Para resolver o problema de congestionamento causado pela realização simultânea de um grande número de transações relacionadas, a Somnia desenvolveu de forma inovadora um compilador EVM.
Durante o processo de execução padrão do EVM, os comandos nas transações só podem ser interpretados e executados sequencialmente um a um. No entanto, a Somnia suporta dividir as transações em vários conjuntos de instruções, que podem ser executados em paralelo, desde que não haja conflitos e que não haja dependências entre eles.
Tomando como exemplo a negociação Swap, pode-se dividir as funções em vários conjuntos de instruções: verificação de parâmetros, processamento de parâmetros, verificação de saldo, verificação de autorização, verificação do estado do pool, cálculo de preços, cálculo de taxas, transferência de tokens de entrada, atualização do estado do pool e registro de taxas, transferência de tokens de saída e emissão de eventos. Dentre eles, os conjuntos de instruções que não se conflitam e não possuem dependências podem ser executados em paralelo, aumentando assim a eficiência da execução da transação.
A chave do EVM paralelo baseado em conjuntos de instruções é o Somnia, seu compilador EVM exclusivo, que compila o bytecode EVM em código de máquina x86. Os CPUs modernos têm núcleos multithread, e cada núcleo de CPU pode executar código de máquina em paralelo em múltiplas threads, permitindo assim que vários conjuntos de instruções EVM sejam executados em paralelo, aumentando a velocidade de execução de uma única transação. Portanto, o Somnia também pode ser chamado de EVM paralelo em nível de hardware.
🔹Destaque: Vantagens duplas em custo e eficiência
Execução interpretativa padrão do EVM: Transação 1 → analisada como bytecode → execução interpretativa sequencial → Transação 2 → analisada como bytecode → execução interpretativa sequencial → Transação 3 → analisada como bytecode → execução interpretativa sequencial …
Execução de compilação EVM da Somnia: código do contrato → analisado em bytecode → compilado dinamicamente em código de máquina → execução paralela do conjunto de instruções da transação 1 → execução paralela do conjunto de instruções da transação 2 → execução paralela do conjunto de instruções da transação 3…
A comparação mostra que quanto mais transações, mais vantagens a execução de compilação EVM da Somnia possui.
Assim, para negociações normais não de alta frequência, a Somnia ainda utiliza a execução interpretativa padrão do EVM, interpretando o código do contrato inteligente em bytecode do EVM a cada execução, executando-o sequencialmente.
Para a negociação de alta frequência centralizada, a Somnia ativa o compilador EVM, que compila o bytecode EVM em código de máquina x86. Depois, o código de máquina pode ser executado repetidamente de acordo com os parâmetros para completar rapidamente as negociações de alta frequência centralizadas, algo que não pode ser alcançado pelo EVM paralelo em nível de negociação.
Assim, a Somnia pode alcançar uma dupla vantagem entre custo e eficiência.
💠IceDB engine de banco de dados
🔹Resumo: Uso da estrutura de dados LSM Tree em vez da estrutura de dados Merkle Tree
A grande maioria das blockchains utiliza a estrutura de dados da Árvore de Merkle (Merkle Tree). As folhas da Árvore de Merkle armazenam os valores hash dos dados da transação (ou os dados da transação em si, que são então hashados), enquanto os nós não-folha armazenam os valores hash dos nós filhos, calculando os hashes em pares, camada por camada, até que um raiz de Merkle (Merkle Root) seja calculado, permitindo assim verificar com segurança a integridade dos dados dentro do bloco e prevenir a alteração dos dados.
Tomando como exemplo a árvore de Merkle utilizada para armazenar dados de contratos de tokens ERC20, os nós folha da árvore de Merkle incluem:
• Total de tokens armazenados )TotalSupply(, símbolo do token )NameSymbol( e outras propriedades, cada propriedade corresponde a uma chave )nome da propriedade( e um valor )valor da propriedade(;
• A situação de posse de tokens de todos os endereços de posse, cada endereço corresponde a uma chave ), um hash de endereço ( e um valor ) com a quantidade de tokens (;
• A situação de autorização de todos os tokens, cada endereço de autorização corresponde a uma chave ), um hash de endereço ( e um valor ) que representa a quantidade autorizada (;
……
Se um token ERC tiver 4 atributos, 32.000 endereços de detentores de tokens e 2.764 endereços autorizados. Este número claramente não é muito. Mas há um total de 32.768 nós folha, e a Merkle权 do token requer o cálculo de 65.535 hashes.
O motor de banco de dados IceDB desenvolvido pela Somnia não utiliza a estrutura de dados de árvore de Merkle comum, portanto, não há raiz de hash nas informações do bloco.
IceDB utiliza LSM Tree ) Log-Structured Merge-Tree, árvore de mesclagem estruturada por log (. Esta é uma estrutura de dados em árvore baseada em log, cuja principal característica é a gravação de dados por adição, em vez de modificação no local, portanto, não existe o problema de adulteração.
A escrita no banco de dados IceDB é inicialmente feita na MemTable em memória. Quando a MemTable fica cheia, ela é descarregada para o disco, formando um SSTable. O LSM mescla periodicamente os SSTables, ao mesmo tempo que remove chaves duplicadas.
Este processo não requer o cálculo de hashes, apenas é necessário escrever novos dados na MemTable. Assim, quer os dados sejam escritos na memória, no cache ou no disco, a velocidade de escrita do banco de dados IceDB é claramente mais rápida.
🔹Destaque: Leitura e gravação mais rápidas
A estrutura de dados LSM Tree tem claramente uma vantagem de desempenho em termos de gravação de dados. Além disso, o documento técnico da Somnia menciona que "foi criado um cache de dados que pode otimizar simultaneamente a leitura e a gravação, fazendo com que o tempo médio de leitura e gravação do IceDB esteja entre 15 e 100 nanossegundos."
🔹Características: Relatório de desempenho de leitura e escrita e Gas justo e eficaz
Na maioria das redes de blockchain, embora os nós validadores finais tendam a armazenar os mesmos dados, em um curto período de tempo, os dados armazenados na memória e no disco de diferentes nós validadores podem apresentar discrepâncias. Isso leva a que os usuários, ao ler e escrever dados, consumam diferentes quantidades de Gas devido ao acesso a diferentes locais. Por outro lado, devido à variação nos locais de acesso, o tempo que os usuários levam para ler e escrever dados pode ser maior, e durante essa janela de tempo, o Gas da rede pode mudar. Portanto, é difícil determinar um Gas justo e eficaz. Se o Gas for subestimado, os nós podem se tornar passivos devido à baixa rentabilidade, afetando a eficiência da rede. Se o Gas for superestimado, os usuários pagarão custos adicionais desnecessários e até mesmo poderão abrir oportunidades para ataques MEV.
No motor de banco de dados IceDB, os usuários, a cada leitura ou gravação de dados, não encontram os dados necessários no cache, portanto, precisam ler os dados da memória e do SSD, contabilizando a frequência de leitura de dados da memória e do SSD, e retornando um "relatório de desempenho". O "relatório de desempenho" fornece uma base determinística para calcular o Gas necessário pelo usuário, tornando assim o Gas da rede mais justo e eficaz, beneficiando a moeda estável da rede.
💠Tecnologia de compressão de dados
De acordo com a teoria da distribuição de potência de quantidade de informação e frequência apresentada na documentação técnica da Somnia, a agregação com base na probabilidade de ocorrência da informação pode resultar em altas taxas de compressão de dados.
Cada cadeia de dados da Somnia é responsável por um validador, que não precisa enviar todo o bloco, apenas o fluxo de informações, e a compressão em fluxo tem uma taxa de compressão mais alta, o que é benéfico para melhorar a capacidade de transmissão da rede.
Além disso, a Somnia utiliza assinaturas BLS para aumentar a velocidade de transmissão e verificação das assinaturas.
Sob o algoritmo de consenso multi-fluxo da Somnia, os nós validadores da cadeia de dados enviam fragmentos de dados entre si, sem um líder centralizado para upload e download de dados centralizados, permitindo que a largura de banda seja distribuída de forma equilibrada entre os validadores. Cada validador deve enviar fragmentos de dados a outros validadores, enquanto baixa os fragmentos de dados enviados por outros validadores, portanto, a largura de banda necessária para upload e download de cada validador é simétrica. Assim, a capacidade de transmissão da rede Somnia será relativamente equilibrada e estável.
💠Escrito no final
Embora o Web3 pareça mais avançado do que o Web2, na verdade, o sistema tecnológico do Web2 é muitas vezes mais complexo e maduro. Quando os desenvolvedores do Web2 participam do desenvolvimento do Web3, seu conhecimento técnico pode trazer mais inovações para o mundo blockchain.
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O mercado já se desensibilizou completamente em relação às "blockchains de alta velocidade", por que se diz que a Somnia pode ser diferente?
Autor: TVBee
Este artigo analisará as seguintes duas questões:
Pergunta 1: O mercado já desensibilizou completamente a "blockchain de alta velocidade", por que se diz que a Somnia pode ser diferente?
Pergunta 2: Somnia, que afirma ser o Layer 1 EVM paralelo mais rápido e com o custo mais otimizado, está a exagerar?
➡️➡️➡️ Simples • Limpo • Versão ⬅️⬅️⬅️
Esta parte resume a Somnia sob três dimensões: técnica, contexto e ecologia, permitindo que todos compreendam os destaques e as vantagens deste projeto.
💠Destaques tecnológicos da Somnia
🔹Algoritmo de consenso multi-fluxo: cadeia de dados + cadeia de consenso, favorável para prevenir MEV, reduzir redundâncias, diminuir custos enquanto aumenta a eficiência.
🔹Compilador EVM inovador: realiza EVM em paralelo a nível de instrução, resolvendo interações de alta frequência em situações extremas.
🔹Motor de banco de dados IceDB desenvolvido internamente: aumenta a velocidade de leitura e escrita de dados e a estabilidade da rede.
🔹Tecnologia de compressão de dados: aumentar a eficiência de transmissão de dados.
💠Vantagens de fundo da Somnia
🔹Equipe: A equipe de desenvolvimento é da Improbable, uma empresa de tecnologia multinacional fundada em 2012, com sede em Londres, Reino Unido. Já desenvolveu software, jogos e produtos do metaverso Web3.
🔹Financiamento: Investimento de 270 milhões de dólares por instituições renomadas como MSquared, a16z, SoftBank, Mirana, entre outras.
💠Progresso ecológico da Somnia
🔹Mapa ecológico: A rede de testes Somnia já integrou 4 produtos de AI/redes sociais, 7 jogos, 4 projetos NFT e 6 aplicações DeFi, além de 2 produtos de AI/redes sociais, 11 jogos e 1 aplicação DeFi que estarão disponíveis em breve.
🔹Dados ecológicos: Desde o lançamento no final de fevereiro de 2025 até a redação deste artigo em 26 de junho de 2025, a rede de testes Somnia produziu mais de 100 milhões de blocos, com um tempo médio de produção de 0,1 segundo por bloco. Um total de 96.878.557 endereços de carteira participaram da rede de testes, com um volume de transações de 26,43 milhões no último dia.
No explorador de blocos, é comum ver o número de transações e o número de blocos a piscar constantemente, a Somnia chama isso de "nível sub-milissegundo", visível a olho nu.
💠Por que se diz que a Somnia pode ser diferente dos outros?
🔹Interações de alta frequência: Embora o mercado já tenha se dessensibilizado ao conceito de "blockchain de alta velocidade", a Somnia não busca apenas indicadores técnicos, mas sim como a tecnologia Web3 pode realmente servir a cenários de aplicação, especialmente nas áreas de interação de alta frequência, como jogos e redes sociais.
🔹Fusão entre Web3 e Web3: O contexto único da Somnia pode desempenhar um papel crucial na fusão entre Web3 e Web2. A Somnia tem o potencial de fornecer aos usuários do Web2 um acesso sem costura ao mundo Web3, o que pode resultar em um ecossistema de aplicações verdadeiramente centrado na experiência do usuário.
➡️➡️➡️ Detalhes • Explicação • Versão ⬅️⬅️⬅️
A parte anterior apresentou os destaques, vantagens e avanços ecológicos do 【WHAT】Somnia, esta parte fará uma análise aprofundada da tecnologia do Somnia. Vamos entender 【HOW】Somnia realiza interações de alta frequência do ponto de vista tecnológico, como consegue manter baixos custos e alto desempenho, e 【WHY】Somnia é diferente de outros projetos EVM paralelos.
💠Algoritmo de Consenso Multi-Fluxo: Cadeia de Dados + Cadeia de Consenso
🔹Resumo: Estrutura de cadeia de dados + cadeia de consenso
Somnia adotou um novo algoritmo de consenso multistream (MULTISTREAM).
O chamado multi-chain, o Somnia regista informações de transações em várias cadeias de dados, onde cada cadeia de dados é registada por um único validador, e cada validador não pode interferir nas cadeias de dados de outros validadores.
O que se entende por consenso, o Somnia executa o consenso na cadeia de consenso, ordena as transações e registra as referências às transações na cadeia de consenso. A cadeia de consenso é executada e mantida por todos os validadores.
🔹Resumo: O fluxo de trabalho do Somnia de consenso multi-corrente
Após um usuário fazer um pedido à rede Somnia, o validador que recebeu o pedido grava a transação na cadeia de dados.
b A cadeia de consenso a cada período de tempo (, por exemplo, 30 segundos, 1 segundo, etc., ), os validadores da cadeia de dados carregam e descarregam fragmentos de dados do topo da cadeia de dados com outros validadores da cadeia de dados.
Os validadores C incluirão um conjunto de todos os fragmentos de dados no topo da cadeia de dados como um fragmento de dados completo escrito na cadeia de consenso.
Os validadores ordenam as transações, atualizam o estado com base nas transações ordenadas e todos os validadores escrevem simultaneamente na base de dados IceDB da Somnia.
🔹Destaque: A ordenação das transações da Somnia é benéfica para prevenir MEV
Somnia utilizou uma função pseudoaleatória determinística para ordenar as transações.
Sabemos que, na verdade, não há verdadeira aleatoriedade nos programas de computação, mas sim aleatoriedade pseudoaleatória realizada por meio de algoritmos. As funções pseudoaleatórias determinísticas têm duas características: a primeira é a aleatoriedade, que não pode prever qual será o próximo número aleatório gerado, mas cada validador, ao executá-las, sempre gerará o mesmo número aleatório na mesma ordem.
Desta forma, todos os validadores executam a mesma função pseudoaleatória determinística, gerando uma série de números aleatórios idênticos e ordenando a cadeia de dados de acordo com esses números aleatórios. Com base nisso, as transações desse ciclo são ordenadas.
Por exemplo, a cadeia de dados ordenada é B, A, C...
Assim, a ordenação das transações será que as transações da cadeia de dados B vêm primeiro, seguidas pelas da cadeia de dados A, cadeia de dados C... Claro que, durante este processo, as transações duplicadas serão removidas com base no valor hash.
Claro, a ordem das cadeias de dados é fixa, mas a ordem das transações nas diferentes cadeias de dados pode ser diferente. Por exemplo, na cadeia de dados A, a transação 1 pode vir primeiro, e a transação 2 em segundo, enquanto na cadeia de dados B, a transação 2 pode vir primeiro, e a transação 1 em segundo. Como a ordem da cadeia de dados é B antes de A, a ordem final das transações é a transação 2 em primeiro e a transação 1 em segundo.
A vantagem deste método de ordenação é que é muito difícil para os atacantes de MEV subornarem os validadores, pois eles não sabem como será a ordenação dos dados correspondente aos validadores. Supondo que haja um total de 100 nós validadores na rede, mesmo que o atacante de MEV suborne 50 validadores, desde que haja um validador que não foi subornado ( e que inclua a transação atacada ) antes desses 50 validadores, a cadeia de consenso contabilizará as transações na ordem correta, e o ataque de MEV falhará.
🔹Destaques: Reduzir redundâncias, cortar custos e aumentar a eficiência
Por um lado, cada validador do Somnia registra uma cadeia de dados separada, sem o processo de validação de dados entre os validadores. E ao transmitir o instantâneo, apenas as informações do instantâneo de cada cadeia de dados são transmitidas, e as informações do instantâneo não incluem informações de transações específicas, reduzindo assim a redundância da interação.
Por outro lado, as várias cadeias de dados da Somnia não precisam sincronizar as informações de outras cadeias de dados, e a cadeia de consenso também não registra informações de transações, mas sim, a cada período de tempo, registra um snapshot das informações da cadeia de dados e as referências de transação ordenadas pelo valor hash (. Assim, a redundância de armazenamento é reduzida.
Devido à redução da redundância nas interações, a Somnia pode ser mais eficiente em seu trabalho.
Devido à redução da redundância de armazenamento, a Somnia requer custos mais baixos durante a operação.
🔹Suplemento: A imutabilidade da cadeia de dados
Embora não haja verificação de informações na cadeia de dados, os validadores não podem alterar as informações das transações. Isso porque, se um validador alterar as informações da transação, isso afetará o valor hash da transação e os valores hash das transações subsequentes, resultando em um conflito entre suas informações e as informações armazenadas na cadeia de consenso.
💠nível de instrução EVM em paralelo
🔹Ponto de dor: a concorrência nas interações de alta frequência é difícil de melhorar.
A EVM paralela da Somnia é diferente da Monad e da Reddio, sendo que a EVM paralela dessas três cadeias é a paralelização de transações, ou seja, realizar transações em paralelo para aumentar a velocidade das transações.
O Monad permite a execução paralela de transações de forma otimista, corrigindo-as apenas quando um conflito é detectado. O Reddio, por sua vez, realiza a paralelização de transações que não têm conflitos e são independentes.
No entanto, quando há uma grande quantidade de transações associadas, as transações não podem ser executadas em paralelo, tornando-se suscetíveis a congestionamentos. Existem dois exemplos extremos, como quando um grande número de usuários começa a usar USDC para negociar um determinado token, essas transações, por terem que ser realizadas com a pool de LP, não podem ser executadas em paralelo, apenas sequencialmente.
Outro exemplo extremo é o número incontável de pessoas apressando-se para mintar o mesmo NFT, o que também não pode ser feito em paralelo, uma vez que a quantidade de NFTs é limitada, e deve ser executado em sequência para determinar quem pode mintar com sucesso e quem falha.
A solução da Reddio para este problema é utilizar GPUs, aproveitando o poderoso poder de cálculo das GPUs para resolver essa congestão de interações de alta frequência. Embora isso possa aumentar a eficiência das transações, também eleva os custos das transações.
🔹Destaque: EVM paralelo a nível de instrução
Para resolver o problema de congestionamento causado pela realização simultânea de um grande número de transações relacionadas, a Somnia desenvolveu de forma inovadora um compilador EVM.
Durante o processo de execução padrão do EVM, os comandos nas transações só podem ser interpretados e executados sequencialmente um a um. No entanto, a Somnia suporta dividir as transações em vários conjuntos de instruções, que podem ser executados em paralelo, desde que não haja conflitos e que não haja dependências entre eles.
Tomando como exemplo a negociação Swap, pode-se dividir as funções em vários conjuntos de instruções: verificação de parâmetros, processamento de parâmetros, verificação de saldo, verificação de autorização, verificação do estado do pool, cálculo de preços, cálculo de taxas, transferência de tokens de entrada, atualização do estado do pool e registro de taxas, transferência de tokens de saída e emissão de eventos. Dentre eles, os conjuntos de instruções que não se conflitam e não possuem dependências podem ser executados em paralelo, aumentando assim a eficiência da execução da transação.
A chave do EVM paralelo baseado em conjuntos de instruções é o Somnia, seu compilador EVM exclusivo, que compila o bytecode EVM em código de máquina x86. Os CPUs modernos têm núcleos multithread, e cada núcleo de CPU pode executar código de máquina em paralelo em múltiplas threads, permitindo assim que vários conjuntos de instruções EVM sejam executados em paralelo, aumentando a velocidade de execução de uma única transação. Portanto, o Somnia também pode ser chamado de EVM paralelo em nível de hardware.
🔹Destaque: Vantagens duplas em custo e eficiência
Execução interpretativa padrão do EVM: Transação 1 → analisada como bytecode → execução interpretativa sequencial → Transação 2 → analisada como bytecode → execução interpretativa sequencial → Transação 3 → analisada como bytecode → execução interpretativa sequencial …
Execução de compilação EVM da Somnia: código do contrato → analisado em bytecode → compilado dinamicamente em código de máquina → execução paralela do conjunto de instruções da transação 1 → execução paralela do conjunto de instruções da transação 2 → execução paralela do conjunto de instruções da transação 3…
A comparação mostra que quanto mais transações, mais vantagens a execução de compilação EVM da Somnia possui.
Assim, para negociações normais não de alta frequência, a Somnia ainda utiliza a execução interpretativa padrão do EVM, interpretando o código do contrato inteligente em bytecode do EVM a cada execução, executando-o sequencialmente.
Para a negociação de alta frequência centralizada, a Somnia ativa o compilador EVM, que compila o bytecode EVM em código de máquina x86. Depois, o código de máquina pode ser executado repetidamente de acordo com os parâmetros para completar rapidamente as negociações de alta frequência centralizadas, algo que não pode ser alcançado pelo EVM paralelo em nível de negociação.
Assim, a Somnia pode alcançar uma dupla vantagem entre custo e eficiência.
💠IceDB engine de banco de dados
🔹Resumo: Uso da estrutura de dados LSM Tree em vez da estrutura de dados Merkle Tree
A grande maioria das blockchains utiliza a estrutura de dados da Árvore de Merkle (Merkle Tree). As folhas da Árvore de Merkle armazenam os valores hash dos dados da transação (ou os dados da transação em si, que são então hashados), enquanto os nós não-folha armazenam os valores hash dos nós filhos, calculando os hashes em pares, camada por camada, até que um raiz de Merkle (Merkle Root) seja calculado, permitindo assim verificar com segurança a integridade dos dados dentro do bloco e prevenir a alteração dos dados.
Tomando como exemplo a árvore de Merkle utilizada para armazenar dados de contratos de tokens ERC20, os nós folha da árvore de Merkle incluem:
• Total de tokens armazenados )TotalSupply(, símbolo do token )NameSymbol( e outras propriedades, cada propriedade corresponde a uma chave )nome da propriedade( e um valor )valor da propriedade(;
• A situação de posse de tokens de todos os endereços de posse, cada endereço corresponde a uma chave ), um hash de endereço ( e um valor ) com a quantidade de tokens (;
• A situação de autorização de todos os tokens, cada endereço de autorização corresponde a uma chave ), um hash de endereço ( e um valor ) que representa a quantidade autorizada (;
……
Se um token ERC tiver 4 atributos, 32.000 endereços de detentores de tokens e 2.764 endereços autorizados. Este número claramente não é muito. Mas há um total de 32.768 nós folha, e a Merkle权 do token requer o cálculo de 65.535 hashes.
O motor de banco de dados IceDB desenvolvido pela Somnia não utiliza a estrutura de dados de árvore de Merkle comum, portanto, não há raiz de hash nas informações do bloco.
IceDB utiliza LSM Tree ) Log-Structured Merge-Tree, árvore de mesclagem estruturada por log (. Esta é uma estrutura de dados em árvore baseada em log, cuja principal característica é a gravação de dados por adição, em vez de modificação no local, portanto, não existe o problema de adulteração.
A escrita no banco de dados IceDB é inicialmente feita na MemTable em memória. Quando a MemTable fica cheia, ela é descarregada para o disco, formando um SSTable. O LSM mescla periodicamente os SSTables, ao mesmo tempo que remove chaves duplicadas.
Este processo não requer o cálculo de hashes, apenas é necessário escrever novos dados na MemTable. Assim, quer os dados sejam escritos na memória, no cache ou no disco, a velocidade de escrita do banco de dados IceDB é claramente mais rápida.
🔹Destaque: Leitura e gravação mais rápidas
A estrutura de dados LSM Tree tem claramente uma vantagem de desempenho em termos de gravação de dados. Além disso, o documento técnico da Somnia menciona que "foi criado um cache de dados que pode otimizar simultaneamente a leitura e a gravação, fazendo com que o tempo médio de leitura e gravação do IceDB esteja entre 15 e 100 nanossegundos."
🔹Características: Relatório de desempenho de leitura e escrita e Gas justo e eficaz
Na maioria das redes de blockchain, embora os nós validadores finais tendam a armazenar os mesmos dados, em um curto período de tempo, os dados armazenados na memória e no disco de diferentes nós validadores podem apresentar discrepâncias. Isso leva a que os usuários, ao ler e escrever dados, consumam diferentes quantidades de Gas devido ao acesso a diferentes locais. Por outro lado, devido à variação nos locais de acesso, o tempo que os usuários levam para ler e escrever dados pode ser maior, e durante essa janela de tempo, o Gas da rede pode mudar. Portanto, é difícil determinar um Gas justo e eficaz. Se o Gas for subestimado, os nós podem se tornar passivos devido à baixa rentabilidade, afetando a eficiência da rede. Se o Gas for superestimado, os usuários pagarão custos adicionais desnecessários e até mesmo poderão abrir oportunidades para ataques MEV.
No motor de banco de dados IceDB, os usuários, a cada leitura ou gravação de dados, não encontram os dados necessários no cache, portanto, precisam ler os dados da memória e do SSD, contabilizando a frequência de leitura de dados da memória e do SSD, e retornando um "relatório de desempenho". O "relatório de desempenho" fornece uma base determinística para calcular o Gas necessário pelo usuário, tornando assim o Gas da rede mais justo e eficaz, beneficiando a moeda estável da rede.
💠Tecnologia de compressão de dados
De acordo com a teoria da distribuição de potência de quantidade de informação e frequência apresentada na documentação técnica da Somnia, a agregação com base na probabilidade de ocorrência da informação pode resultar em altas taxas de compressão de dados.
Cada cadeia de dados da Somnia é responsável por um validador, que não precisa enviar todo o bloco, apenas o fluxo de informações, e a compressão em fluxo tem uma taxa de compressão mais alta, o que é benéfico para melhorar a capacidade de transmissão da rede.
Além disso, a Somnia utiliza assinaturas BLS para aumentar a velocidade de transmissão e verificação das assinaturas.
Sob o algoritmo de consenso multi-fluxo da Somnia, os nós validadores da cadeia de dados enviam fragmentos de dados entre si, sem um líder centralizado para upload e download de dados centralizados, permitindo que a largura de banda seja distribuída de forma equilibrada entre os validadores. Cada validador deve enviar fragmentos de dados a outros validadores, enquanto baixa os fragmentos de dados enviados por outros validadores, portanto, a largura de banda necessária para upload e download de cada validador é simétrica. Assim, a capacidade de transmissão da rede Somnia será relativamente equilibrada e estável.
💠Escrito no final
Embora o Web3 pareça mais avançado do que o Web2, na verdade, o sistema tecnológico do Web2 é muitas vezes mais complexo e maduro. Quando os desenvolvedores do Web2 participam do desenvolvimento do Web3, seu conhecimento técnico pode trazer mais inovações para o mundo blockchain.