📜 [專欄新文章] 區塊鏈管線化的效能增進與瓶頸
✍️ Ping Chen
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使用管線化(Pipeline)技術可以提升區塊鏈的處理效能,但也可能會產生相應的代價。
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區塊鏈的擴容方案
說到區塊鏈的效能問題,目前討論度最高的應該是分片(sharding)技術,藉由將驗證者分成多組的方式,可以同時分別處理鏈上的交易需求,即使單分片效能不變,總交易量可以隨著分片/驗證者集的數量線性增加。
除了分片,另一個常用來提升程式效能的方案是將計算步驟拆解,以流水線的方式將複雜的運算攤平,降低系統的閒置時間,並大幅提升工作效率。為了達到管線化預期的目的,會需要先知道系統的瓶頸在哪。
區塊鏈的效能瓶頸
熟悉工作量證明設計哲學的人應該會知道,區塊鏈之所以需要挖礦,並不是為了驗證交易的正確性,而是要決定交易的先後順序,從而避免雙花和帳本分裂的發生。可以說,區塊鏈使用低效率的單線程設計,並付給礦工高額的成本,都只為了一件事,就是對交易的全局排序產生共識。
在這樣的基礎之上,區塊鏈在一段時間內可以處理的交易數量是有限的,這之中包含許多方面的限制,包括 CPU 效能、硬碟空間、網路速度等。其中,關於 TPS(每秒交易數) 提升和對硬體的要求大致上是線性增加的,但在設計共識演算法時,通訊複雜度常是平方甚至三次方的關係。
以現在的目標 TPS 來說,處理交易和生成一個合法的區塊並不困難,只是因為區塊鏈的特性,新區塊需要透過洪水法的方式擴散到全網路,每個節點在收到更新請求的時候都要先執行/驗證過區塊內的交易,等於整個廣播的延時會是「驗證區塊時間×經過的 hop 數量」這麼多。似乎網路越分散、節點越多,我們反而會需要降低計算量,以免讓共識不穩定。
管線化的共識機制
使用權益證明取代工作量證明算是行業發展的趨勢,除了環保或安全這些比較顯然的好處之外,權益證明對產生共識的穩定性也很有幫助。首先,權益證明在同一時間參與共識的節點數是已知的,比較容易控制數量級的邊界;其次,權益證明的出塊時間相較工作量證明固定很多,可以降低計算資源不足或閒置的機率。
相較於工作量證明是單一節點出塊,其餘節點驗證,權益證明的出塊本身就需要很多節點共同參與,瓶頸很像是從驗證轉移到通訊上。
以 PBFT 為例,每次產新區塊都需要經過 pre-prepare, prepare, commit 三個階段,你要對同意驗證的區塊簽名,還要對「你有收到某人的簽名」這件事簽名,再對「你有收到 A 說他有收到 B 的簽名」這件事簽名,過程中會有很多簽名飛來飛去,最後才能把一個區塊敲定。
為了降低每兩個區塊間都需要三輪簽名造成的延遲,後來的共識演算法包括 HotStuff 和 Casper FFG 採用了管線化的區塊驗證過程。也就是對區塊 T 的 pre-prepare 同時是對 T-1 的 prepare 和對 T-2 的 commit。再加上簽名聚合技術,出塊的開銷在複雜度等級和係數等級都降低許多。
然而,要保持管線化的區塊生產順利,需要驗證者集合固定不變,且網路通訊狀況良好。如果會經常更動驗證者集合或變換出塊的領導者,前後區塊間的相依性會是個大問題,也就是 T 的驗證者集合取決於 T-1 裡有沒有會導致刪除或新增驗證者的交易,T-1 的合法性又相依於 T-2,以此類推。
當激烈的分叉出現的時候,出塊跟共識的流水線式耦合就從優雅變成災難了。為了避免這種災難,更新的共識演算法會限制驗證者變更的時機,有些叫 epoch 有些叫 checkpoint,每隔一段時間會把前面的區塊徹底敲定,才統一讓驗證者加入或退出。到這些檢查點的時候,出塊的作業流程就會退化成原本的三階段驗證,但在大部分時候還是有加速的效果。
管線化的狀態更新
另一個可以用管線化加速的是區塊鏈的狀態更新。如前所述,現在公鏈的瓶頸在於提高 TPS 會讓區塊廣播變慢,進而導致共識不穩定,這點在區塊時間短的以太坊上尤其明顯。可是如果單看執行一個區塊內的交易所花的時間的話,實際上是遠遠低於區塊間隔的。
只有在收到新區塊的時候,節點才會執行狀態轉移函數,並根據執行結果是否合法來決定要不要把區塊資訊再廣播出去。不過其實只要給定了交易集合,新的狀態 s’ = STF(s, tx) 應該是確定性的。
於是我們有了一個大膽的想法:何不乾脆將交易執行結果移出共識外呢?反正只要大家有對這個區塊要打包哪些交易有共識,計算的結果完全可以當作業留給大家自己算吧。如果真的不放心,我們也可以晚點再一起對個答案,也就是把這個區塊執行後的新狀態根包在下個區塊頭裡面。
這就是對狀態更新的管線化,在區塊 T 中敲定交易順序但暫不執行,區塊 T+1 的時候才更新狀態(以及下一批交易)。這麼做的好處十分顯而易見,就是將原本最緊繃的狀態計算時間攤平了,從原本毫秒必爭的廣播期移出來,變成只要在下個塊出來之前算完就好,有好幾秒的時間可以慢慢來。新區塊在廣播的每個 hop 之間只要驗證交易格式合法(簽名正確,有足夠的錢付手續費)就可以放行了,甚至有些更激進的方案連驗簽名都省略了,如果真的有不合法交易混進去就在下個區塊處罰礦工/提案者便是。
把負擔最重的交易執行移出共識,光用想的就覺得效能要飛天,那代價呢?代價是區塊的使用程度會變得不穩定。因為我們省略了執行,所以對於一筆交易實際用掉多少 gas 是未知的。本來礦工會完整的執行所有交易,並盡可能的塞滿區塊空間,然而在沒有執行的情況下,只能以使用者設定的 gas limit 當作它的用量,能打包的交易會比實際的上限少。
緊接著,下一個問題是退費困難。如果我們仍然將沒用完的手續費退還給使用者,惡意的攻擊者可以透過發送 gas limit 超大,實際用量很小的交易,以接近零的成本「霸佔」區塊空間。所以像已故區塊鏈 DEXON 就直接取消 gas refund,杜絕濫用的可能。但顯然這在使用者體驗和區塊空間效率上都是次優的。
而最近推出的 smartBCH 嘗試擬了一套複雜的退款規則:交易執行後剩餘的 gas 如果小於 gas limit 的一半(代表不是故意的)就退款;如果剩餘量介於 50%-75% 可以退一半;超過 75% 推斷為惡意,不退款。乍看是個合理的方案,仔細一想會發現製造的問題似乎比解決的還多。無論如何,沒用掉的空間終究是浪費了,而根據殘氣比例決定是否退款也不會是個好政策,對於有條件判斷的程式,可能要實際執行才知道走哪條路,gas limit 一定是以高的情況去設定,萬一進到 gas 用量少的分支,反而會噴更多錢,怎麼想都不太合理。
安全考量,退費大概是沒希望了。不過呢,最近以太坊剛上線的 EIP1559 似乎給了一點方向,如果區塊的使用程度能以某種回授控制的方式調節,即使偶爾挖出比較空的區塊似乎也無傷大雅,也許能研究看怎麼把兩者融合吧。
管線化方案的發展性
考慮到以太坊已經堅定地選擇了分片的路線,比較激進的單鏈高 TPS 管線化改造方案應該不太有機會出線,不過管線化畢竟是種歷史悠久的軟體最佳化技巧,還是很有機會被使用在其他地方的,也許是 VDF 之於信標鏈,也許是 rollup 的狀態轉換證明,可以坐等開發者們表演。
倒是那些比較中心化的 EVM fork/sidechain,尤其是專門只 for DeFi 的鏈,管線化加速可以在不破壞交易原子性的前提下擴容,確實是有一些比分片優秀的地方可以說嘴,值得研究研究,但這就要看那些機房鏈們有沒有上進心,願不願意在分叉之餘也投資發展自己的新技術了。
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這篇不是抱怨,我要講一點,可以給亟欲宣傳給一般人了解,疫情的嚴重性,以及不要相信謠言的人,也就是俗稱的節點們,知道問題出在哪。
懶人包、一張圖片解釋流程,我看過許多用心的做法,也非常的有效,但只能說涵蓋率不足。因為,能夠一眼過去,就看懂懶人包的,數量真的沒那麼多,流程圖數十上百字,看得完沒幾個。
你會覺得很簡單,那是你的教育水準夠,但在總人數比例,其實沒那麼高。
多數人,只能理解「是」或「否」,連線性變化都很難理解。請相信教過中小學數學的老師,如果一次函數「超級簡單智障都會」,那麼全國的國一上數學平均應該都90分以上。
事實上就是連線性變化都很難抓到個大概,你必須在這條一次函數上,清楚標示「達到這個標準就是『是』」、「未達此標準則『否』」。
以疫情傳播來說,萬一擴散出去,就是級數變化,會算是一回事,一眼就看出1傳3、3傳9概念的有多少?依照我的經驗,可以理解3的5次方就達到243,接下來就是729,7次方即2187的,少之又少。
不用懷疑,覺得1傳3,所以傳播個4、5輪「應該100多的」人,比你想像的多很多。請不要覺得我在唬你,這邊說的是直覺,看到數字的直覺,不是拿筆給他算,得到大家都會。
宣傳就是針對數字的直覺、一眼看到的感覺,能像我們看到公式,腦袋瓜就出現圖形變化,可以把多次函數的圖像描繪出的,比例非常之低。
謠言之所以會盛行,去分解就會發現,都訴諸一種「是非題」的速解
「出現A就代表蓋牌,沒出現就沒蓋,現在有A,你看看有蓋」
一旦相信謠言,疑慮加深,就越不會相信真實。你怎麼講都不會相信的,而若你誤解了「被謠言迷惑」,與「意識形態影響所以不信」的差異,自然會驟下判斷,覺得台灣數以百萬的人,都只想要XXX下台,純粹政治鬥爭。
只不過,就算我們製作了可以對付謠言的是非題,下一步就會遇到怎麼擴散的困境。
擴散不是臉書做一做就好,對台灣會信謠言的主力「LINE」,以及臉書封閉群組說,看不到就是看不到,你得要有滲透進去的辦法。一般來說,地方政治人物,鄰里長、議員助理,都會有大量的群組名單,扣掉政治性的,許多人只會參與娛樂、養生、投資群組,若這些群組中出現一個「老師」,不管他是醫生還是藥師,都會變成這數十人遵循的唯一標準。
因為篩選謠言真假很累,直接相信老師講的比較快。
至於怎樣讓這些小節點,願意幫你傳遞正確的資訊?這去年資訊戰就講過了,不是砸錢培養而已,平時培養信用度都很重要,臨時抱佛腳是沒有辦法的。
不用擔心記者亂講話,報紙標題亂下的問題,現在多數人發現報紙有點怪怪,或是被同學、同事講媒體講的很怪,不是思考,而是拿出手機問他相信的群組專家。
總之,這些都是後面幾步,就以第一步來說,怎樣有效的把訊息傳遞出去,你得要製作很多「是非題」邏輯的圖片,最好有權威背書的那種,不要真的相信配長輩圖就有效。
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【淺談遊戲數據分析的理解與經驗分享】 - By RF
延續前篇文章提到的營運基本素養,本文來說明筆者對於數據分析的理解與經驗分享,
數據分析可簡單分為三個區塊 Data→ Information → Solution
產品的每日數據表、鑽石產出消耗統計、禮包購買狀況等這類經統計出的「數字」,可視為 Data:
舉例: 每日鑽石產出約150-200萬鑽,但在5/6產出400萬鑽;
深入挖掘造成其數字變化的「背後原因與傳遞出的資訊」,可視為 Information:
舉例: 造成此5/6的鑽石產出變化原因,可能有bug被洗大量鑽石、有大型儲值活動吸引大量付費玩家出來付費、有大R怒儲100萬鑽、活動獎勵配置錯誤等原因;
最後根據其數據分析得到的資訊與結論,做出「相對應的決策與後續計畫」,可視為 Solution:
舉例: 本次活動獎勵配置原先預期A獎勵較吸引中小用戶,經分析後發現是B獎勵命中大R用戶需求,導致大R瘋狂付費,此時可以重新檢視品項設計與用戶需求內容,並思考該如何延續本次的活動成效,同時也要評估是否會過度投放而造成道具失效的狀況。
以下為筆者過去在數據分析時得到的經驗,提供大家參考。
1. 資料驗證
錯誤的分析結論可能會導致錯誤的決策,所以《資料正確性》為首要注意的項目。
營運人員大多從數據後台或請技術撈取資料,尤其在額外撈取的資料當中,有可能因需求說明不清楚或是一時疏失導致撈取欄位或內容錯誤,故在撈取資料前要預先想好如何檢驗資料正確性,且拿到資料後第一時間需做資料驗證。
舉例: 想瞭解A產品在 5/1-5/7的每日營收,在資料撈取需求時可以額外拆分付費渠道(GP、IOS、官網),來進行資料比對與驗證,當拆分付費渠道後的營收加總與每日總營收不同時,此時可以先回頭確認資料源哪裡有異常。
2. 數據結構
《用戶特性差異巨大》,根據自身運營的產品統計,所有用戶中僅10-20%的用戶會付費,在付費用戶中的前20%大R用戶會貢獻約75%-85%的營收,在判斷所有數字時要盡可能瞭解其用戶輪廓,且要有更多種面向的數據來進行輔助判斷。
舉例: 在分析鑽石產出消耗時,如果是所有用戶一起看,可能會無法定位到明確的問題,如果細分成免費用戶、付費用戶(大中小R)等細分數據,則可瞭解各階層用戶花費鑽石的地方,進而找到用戶需求。
3. 輻射思維
大部份情況下,可能是因為看到某個數字異常值或是想解決某個問題而進行分析,建議可以從問題中心進行《射放性的假設與思考》,如果是單線性的思考,過度聚焦於某個論點,容易花了很多時間最終發現方向錯誤導致浪費時間,甚至演變成先射箭再畫靶的情況。
舉例: B產品因為調整活動獎勵,預期ARPPU會從1200元提升至1500元,最終結果提高至2000元,此時如果只是「說明」本次如何調整活動所以達到此結果,而沒有思考其他可能性的話,有可能會忽略真正發生的原因。
4. 善用工具
最常使用也最容易入門的是Excel,其中最重要的功能是「樞紐分析表」,可以將大量資料依自身需求快速轉換成清楚明瞭的統計報表;其次如vlookup等函數,可以加速資料處理與比對,這些基本功除了多使用還是只能多練習來熟能生巧,更進階的也能學習SQL語法、Python、Tableau等軟體與工具來加快資料處理的速度。
5. 挑戰自己
在數據分析的過程中,不斷挑戰自己的想法與觀點,同時切換不同視角來審視自己的分析與結論,除了可以發掘不同問題與報告缺陷外,也可以提前預想上級主管或聽講者會想得知哪些資訊與提問內容。
「重分析,更重結論與後續追蹤」
剛開始接觸數據分析的營運人員容易太重分析或太相信數字,反而忽略了「產品體驗」與「解決問題」,進而導致輕易下結論或缺乏有效驗證其方案。
數據分析雖不是萬能,但也是遊戲營運一項必備技能,時刻關注數據變化,培養數字敏銳度,才有辦法一眼看出異常值!
希望以上內容對你有所幫助,也歡迎大家一起多多交流。
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本篇為客座專欄,作者RF,現為知名遊戲公司營運主管,希望藉由分享自身經驗,給有志於遊戲營運的朋友一些啟發。
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上課內容:
01_問卷與課程說明與用VBA判斷資料
02_用VBA計算數字的數量說明
03_用VBA計算英文與中文個數
04_VBA改為留下數字英文中文串接
05_用VBA處理住宅竊盜點位住址切割
06_竊盜資料切割路街道欄位與樞紐分析
07_VBA計算資料頓號分隔數量(Split與UBound)
完整影音
http://goo.gl/aQTMFS
教學論壇:
https://groups.google.com/forum/#!forum/scu_excel_vba2_112
與前幾期的課程雖然用的是相同的範例,但最大的不同在:
1.除了解說建函數公式,並將之轉成自訂函數,把複雜的公式變簡單。
2.如何將複雜的公式變成簡單的按鈕,按下按鈕就自動完成工作。
內容主要分成:
單元01_資料拆解相關(VBA基礎)
單元02_表單設計
單元03_輸入自動化與表單與資料庫
單元04_工作表合併
單元05_資料查詢(篩選與分割工作表)
單元06_批次查詢
單元07_從雲端硬碟下載資料
單元08_下載網路資料
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單元10_活頁簿與檔案處理(工作表分割與合併活頁簿)
單元11_表格與圖表處理(自動繪製圖表)
單元12_圖案處理(快速匯入圖片到EXCEL)
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優點:
1.可非線性學習:可按照自己最不熟的部分多次學習。
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上課參考用書:
看!就是比你早下班-50個ExcelVBA高手問題解決法
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更多EXCEL VBA連結:
01_EXCEL函數與VBA http://terry28853669.pixnet.net/blog/category/list/1384521
02_EXCEL VBA自動化教學 http://terry28853669.pixnet.net/blog/category/list/1384524
吳老師 2020/9/23
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吳老師 2020/9/23
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※ 引述《iamwwj (討厭啦你好壞)》之銘言:
: 買喻超凡課本自修
: 但是自己理解能力太差所以有請版上朋友解惑謝謝
: 課本上91頁定義
: 線性(Linear)在D.E中未知函數及其導數均滿足
: 1.次數為一次
ex : y y' y'' 一次(線性)
y^2 (y')^2 (y'')^2 二次(非線性)
y^3 (y')^3 (y'')^3 三次(非線性)
以此類推
: 2.無互乘之項
ex : y^2 = (y)(y) (非線性)
yy' = (y)(y') (非線性)
y''y^2 = (y'')(y)(y) (非線性)
: 3.無非線性函數
ex : siny cosy e^y y^y (非線性) (把圖畫出來看是不是條"非直線"就知道了)
下列題目如果把y當作因變數 x當自變數的話 i.e. y(x)
題目通成都是問y是幾階幾次線不線性 判斷方法 : 把x部分全部刪除
: 請問其中的3.無"非線性函數"指的是什麼?
: 我遇到判斷線性跟齊性的題目不知道該從哪邊切入
: 1.y"+(sin x) y =x^2 我寫的答案是2階1次非線性o.d.e
: 正確答案是2階1次 線性o.d.e
將x部分全部刪除後 => y'' + y = 0 所以是2階1次線性
: 我是以[有y'為函數微分,如果有y^2就是互乘,非線性]當依據,可是錯了@@?
: 2.y"+siny=0 我的答案是線性(1次,無互乘, 無x^2)
: 正確答案是非線性
將x部分全部刪除後 => y'' + siny = 0 所以是2階非線性
: 3.5y"+6e^x sinx+y+7x=0 這題是猜的線性(1次, 無互乘, 無x^2)???
將x部分全部刪除後 => 5y'' + y = 0 所以是2階1次線性
: 4.(1+x^3)(5dy+8dx)=10xy dx 請問這題的線性該怎麼看?
這題要先化成標準式 y' + f(x)y = g(x)
將x部分全部刪除後 => y' + y = 0 所以是1階1次線性
: 5.y'+siny=0 我還是寫線性(1次無互乘無x^2),錯了
將x部分全部刪除後 => y' + siny = 0 所以是1階非線性
: 6.(sinx)y"+(cosx)y'+(tanx)y =e^x +xlnx 請問這題的線性該從哪邊下手?
將x部分全部刪除後 => y'' + y' + y = 0 所以是2階1次線性
當然 如果題目配分很高or有特別說明考慮x為因變數 y為自變數時 i.e. x(y)
那就要先轉換成x'' + 什麼鬼的 再去把y部分刪除掉
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: O.D.E中沒有"只有自變數函數"的項時稱齊次方程式
: 可以解釋自變數函數是指什麼嗎??謝謝
: 2
: 1. d y 2 dy 2
: 一一一 + 3x = 2(一一)
: d x^2 dx
: | | |
: 2階1次 非齊性 非線性 的非齊性跟非線性我還是看不懂@@
: 問這麼多真是不好意思
: 有請各位幫忙感謝您
看了上面說明 這題應該會了 加油
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