技术摘要：并非所有读取都是冲突：针对 Sui 区块链的仅写分析

问题陈述

Sui 区块链利用以对象为中心的数据模型来实现并行交易执行，理论上允许访问不相交状态集的交易并发运行。然而，实际性能受限于工作负载的竞争程度。此前对 Sui 的经验性分析（如 Biton & Friedman [7]）依赖于从账户模型区块链（如以太坊）继承而来的“读+写”（R+W）冲突图模型。在 R+W 模型中，如果两个交易访问同一个对象且其中至少有一个修改了该对象，则存在一条冲突边。

作者认为，R+W 模型与 Sui 的执行语义根本不匹配。因为 Sui 的引擎仅在“可变共享访问”（而非共享读取）时进行序列化，R+W 模型会引入“伪冲突边”。一个主要的例子是系统时钟（对象 0x6）：在 R+W 模型中，每个为了获取时间戳而读取时钟的用户交易，都会与写入时钟的系统交易创建一个冲突边。这人为地夸大了竞争指标，产生了“星型拓扑结构”，暗示存在严重的顺序瓶颈，而实际上并不存在。因此，R+W 模型提供的是竞争的一个上界，可能会显著高估顺序依赖性，并低估可实现的并行度。

方法论

为了解决这些局限性，作者提出并应用了一个互补的**“仅写”（W-only）**冲突模型，对截至 2025 年底的 Sui 主网数据进行了分析。

数据获取与处理

• 数据集： 通过自定义的 Rust/Diesel 索引器从 Sui 主网检查点（checkpoints）中收集交易数据。作者确定性地对每 3,455 个检查点进行采样（在 Mystic 集群升级后约为每天 100 个），以创建一个具有代表性的长期数据集。
• 图构建： 对于每个检查点，构建无向冲突图，其中节点代表交易，边代表冲突。
  • R+W 模型： 如果 $write(T_1) \cap (read(T_2) \cup write(T_2)) \neq \emptyset$，则存在边。
  • W-only 模型： 仅当 $write(T_1) \cap write(T_2) \neq \emptyset$ 时才存在边。
• 指标： 本研究采用了借鉴自先前以太坊研究 [8, 15] 的标准图论指标：
  • 密度（Density）、同配性（Assortativity）、团数（Clique Number）、最大连通分量（LCC）。
  • LSP/χ 比率： 最长简单路径（LSP）与色数（χ）的比率。该比率界定了可实现的并行度（LSP 是顺序链的下界；χ 是理论上的最小轮数）。
  • Gas 加权分析： 并行潜力也通过 Gas 使用量进行加权，以考虑计算成本，从而区分大量廉价交易与少量昂贵交易。

分析技术

1. 并查集分组（Union-Find Grouping）： 根据写共现性对对象进行分组，以隔离特定的应用生态系统（如 DeepBook）与更广泛的网络。
2. 经济映射： 将余额变化锚定到历史 CoinMarketCap 价格，以量化流经顺序路径与并行路径的美元计价价值。
3. 反事实探测（Counterfactual Probes）： 作者模拟移除特定的冲突边（例如，在 DeepBook 生态系统内部），以测试特定应用是否构成了内在的瓶颈。

核心发现

1. 结构拓扑的变化：从星型到团结构

从 R+W 到 W-only 的转变从根本上改变了感知的网络拓扑结构。

• R+W： 受系统时钟驱动，呈现出高度异配（disassortative）的“星型”结构。几乎每个用户交易都连接到时钟写入者，形成了一个巨大的虚假星型结构。
• W-only： 虚假星型结构坍塌。剩余的拓扑结构是高度同配（assortative）且由团（clique）主导的。冲突发生在修改相同对象的交易组成的密集小组中，而非集中于一个中心枢纽。
• 定量变化： 中位度同配性（degree-assortativity）从 $-0.500$（R+W）转变为$\approx +1$（W-only）。中位团数从 5.5 降至 4，最大连通分量（LCC）从 8.5 降至 4。

2. 更紧凑的并行度边界

W-only 模型提供了竞争的下界（从而提供了更紧凑的并行度上界）。

• 常规负载： 估计的最佳并行度余量从 $\approx 1.2\text{--}1.4\times$（R+W）降至 $\approx 1\times$（W-only）。
• 高负载： 天花板从 $\approx 5\times$ 降至 $\approx 3\times$。
• 结论： 在常规负载下，剥离读取侧依赖性会削减 30–40% 的估计最佳并行度。研究指出，Sui 常规负载的瓶颈在于工作负载构成（特别是写热对象），而非并行引擎无法调度。

3. 应用级竞争：DeepBook 生态系统

通过并查集分组，作者隔离了 DeepBook 生态系统（Sui 原生的中央限价订单簿）。

• 成交量 vs 逻辑： 按成交量计算，DeepBook 占所有应用级冲突的 87.3%。然而，反事实探测（移除 DeepBook 内部的边）显示，其对顺序瓶颈的贡献严格与其交易量成正比。
• 分片效应： 与传统的强制在单个合约上进行序列化的账户模型 CLOB 不同，DeepBook 将状态分片到各个池（per-pool）和余额管理器（per-balance-manager）对象中。这使得访问不相交池的交易可以并行执行。
• 结果： DeepBook 并没有相对于其他高交易量应用造成不成比例的顺序瓶颈；其竞争是成交量的函数，而非独特的逻辑约束。

4. 顺序性的经济成本

将图结构映射到美元价值，揭示了对排序效应的经济风险暴露。

• 顺序负担： 10–50% 的网络美元计价价值流经受顺序执行路径约束的路径（LCC）。
• 并行流： 剩余的 50–90% 价值流经并行路径。
• MEV 含义： 顺序部分可能暴露在基于重排序的极大可提取价值（MEV）策略之下，而并行部分则不会。作者指出，这是当前工作负载暴露情况的快照，而非普遍上限。

意义与主张

本文声称对 Sui 的冲突建模进行了语义重新评估。通过将冲突模型与 Sui 实际的执行语义（可变共享对象序列化）对齐，W-only 模型消除了由只读访问引入的“非执行依赖”。

• 方法论贡献： 作者提出 W-only 模型是 R+W 的必要补充，认为 R+W 系统性地高估了以对象为中心的系统的竞争程度。
• 架构洞察： 研究表明，Sui 的对象模型成功地将原本在账户模型链中会导致顺序瓶颈的 CLOB，转化为了一个竞争随成交量而非逻辑约束而变化的负载。
• 实际影响： 研究结果表明，运营商应针对“尾部行为”（如展示了 $\approx 175\times$ 加速的 Sui 8192 游戏等爆发性事件）来配置基础设施规模，而非针对平均行为，因为由于工作负载构成的关系，常规负载往往难以利用剩余的并行性。

作者总结道，W-only 方法论提供了一种跨平台的词汇，用于比较现代区块链（如 Aptos、Solana）的应用驱动型竞争，而无需受到主导账户中心分析的“读取侧噪声”的影响。