Sunnyside Devnet更新 - 07/14

Sunnyside Devnet 更新 - 07/14

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Sunnyside Devnet 报告 (内部)

概述

大多数单个 CL devnet 可以达到每个区块约 72 个 blob，但在本轮中，Lighthouse 和 Teku 的峰值约为 60 个，Nimbus 的峰值约为 40 个。这种性能不佳可能是由于使用的验证器较少（8 个而不是 100 个）。

所有经过测试的 EL 客户端都支持 ≥72 个 blob/区块（Reth 需要手动 peer boosting 才能超过 ~40 个 blob）。

持续负载：一个 128 节点的混合 devnet 在 60 个 blob/区块的负载下保持稳定超过 48 小时。

30 Mbps 带宽上限：单个 CL devnet 实现了 ~60 个 blob/区块，而 128 节点的 devnet 实现了 ~45 个 blob。

网络使用：即使在高负载下，平均带宽仍然适中（在 60 个 blob 时 <20 Mbps），但短暂的突发流量（尤其是在 slot 开始时的 gossip）经常达到带宽上限，并成为限制因素。

EL 网络方面的发现：比较在 peering 和网络使用中观察到的行为。

资源使用：在整个测试过程中，CPU 利用率保持在较低水平，但 RAM 使用率在长时间运行中稳步攀升（与 Fusaka-Devnet-2 中已经观察到的情况相同）。

Genesis 同步：所有客户端对 (CL+EL) 都从 genesis 开始同步，除了那些使用 Geth 的客户端，它们遇到了同步错误。Geth 问题的修复正在审查中

简介

在这一轮 Sunnyside devnet 中，我们专注于高 blob 吞吐量下的网络带宽基准测试，对每个客户端使用最新的 Fusaka-Devnet-2 规范镜像。在之前的测试中，为 fullnode 使用了不切实际的高验证器数量（每个节点 100 个）；这次，我们将每个 fullnode 的验证器数量减少到 8 个，以获得更真实的设置。我们运行了一系列 devnet，涵盖了每个主要的 CL 客户端（每个客户端都与默认的 EL 配对）和每个主要的 EL 客户端（与默认的 CL，Prysm 配对）。我们还启动了一个包含 128 个节点的混合 Devnet（4 个 CL x 4 个 EL 的组合，每种组合 8 个节点），以观察互操作性。

我们的分析强调了在高 blob 吞吐量下网络使用情况和带宽限制的影响，同时还监控了其他数据 & 测试，例如 CPU/RAM 使用情况和 genesis 同步测试。

方法

我们总共运行了 12 个 devnet。每个 devnet 都经历了最多三个连续的测试阶段（测试 1 → 测试 2 → 测试 3），进展取决于前一阶段的成功（如果一个 devnet 在一个阶段失败或产生的数据不足，则跳过后面的阶段）。

测试 1: Blob 吞吐量基准测试

我们逐渐增加每个区块的 blob 数量（每 5 分钟增加 1 个），直到 devnet 达到目标最大值（≥72 个 blob）或链失败。这可以指示每个客户端当前最大可持续的 blobs-per-block，并确定网络或客户端在什么吞吐量下会崩溃。 其结果指导了在下一次测试中使用哪些 blob 速率（例如，我们根据每个 devnet 可以处理的情况，选择 48、60、72、84 个 blob/区块作为标准化速率）。（注意：单客户端的仅 EL devnet 仅运行测试 1，因为它们的目的仅仅是为了评估本轮的最大 blob；它们没有继续参加测试 2-3。）

测试 2: 网络带宽基准测试

对于在测试 1 中至少达到 ~48 个 blob 的 devnet，我们进行了持续负载测试。我们将 blob 吞吐量固定为每区块 48、60、72 和 84 个 blob（取决于 devnet 的容量），并持续较长时间（每次 ≥1-2 小时）。这使我们能够测量在高 blob 速率下的稳态网络带宽使用情况，并验证客户端是否可以持续保持这些速率。它还有助于观察在大量 blob 负载下的任何长期性能问题（例如，内存泄漏）。除非测试 2 显示出异常的网络行为，否则所有 devnet 都将进入下一阶段。

测试 3: 网络带宽限制

在此阶段，我们重复了 blob 吞吐量测试，但在操作系统级别限制了 fullnode 的网络带宽。我们最初使用 Linux Traffic Control (TC) 脚本应用了 30 Mbps 的上限（每个 fullnode）（有关详细信息，请参见附录 A）。仅对 fullnode 进行了限制（未对 supernode 进行限制），因为即使在负载下，也观察到 supernode 使用的带宽 <200 Mbps，并且我们假设担任该角色的真实 staaker 具有足够的带宽。如果一个 devnet 仍然很容易在 30 Mbps 的速度下达到最大 blob，我们会根据具体情况尝试更低的限制（例如，20 Mbps、10 Mbps）。 该测试评估了带宽限制如何影响 blob 传播，并确定了在网络压力下的吞吐量限制。

测试	总结
Blob 基准测试	Spamoor 逐渐增加 blob 吞吐量，每 5 分钟增加 1 个，直到达到最大 blob 或链失败。
带宽基准测试	Spamoor 持续发送相同数量的 blob (48/60/72/84) 至少 1~2 小时。
带宽限制	与 Blob 基准测试相同，但在带宽受限的环境下 fullnode。

Devnet 配置 & 测试

所有 devnet 的配置都类似于 EthPandaOps 设置。我们使用了位于多个地理位置的 DigitalOcean 节点，这些节点具有相同的规范（8 个 vCPU、16GB RAM）。在每个 devnet 中，一半的节点是 fullnode (每个节点运行 8 个验证器)，另一半是 supernode。应用了相同的 45M gas 上限。我们只是调整为具有更高的 BPO，例如 72 或 96。

CL 和 EL 客户端软件镜像在附录 C 中进行了详细说明。我们为每个 devnet 的指标提供了 Grafana 仪表板（参见附录 B）。下表总结了运行的 devnet，包括每个 devnet 中完成的测试以及最大和目标 BPO。 表示已在该 devnet 上执行了测试。所有配置都在 fusaka-devnets 中。

名称	节点	Blob 基准测试	带宽基准测试	带宽限制	最大/目标 Blobs
混合 Devnet	128 节点*	​	​	​	72
Grandine Devnet	50 Grandine-Geth	​	​	​	96
Lighthouse Devnet	50 Lighthouse-Geth	​	​	​	96
Lodestar Devnet	50 Lodestar-Geth	​	​		96
Nimbus Devnet (互操作性)**	50 Nimbus-Nethermind	​			128
Nimbus Devnet	50 Nimbus-Geth	​			96
Prysm Devnet (Geth)***	50 Prysm-Geth		​	​	96
Teku Devnet	50 Teku-Geth	​	​	​	96
Besu Devnet****	50 Prysm-Besu	​			96
Erigon Devnet	50 Prysm-Erigon	​			96
Nethermind Devnet	50 Prysm-Nethermind	​			96
Reth Devnet	50 Prysm-Reth	​			96

注释：

\* 混合 Devnet 由每个唯一的 CL-EL 对（Grandine、Lighthouse、Prysm、Teku x Besu、Erigon、Geth、Nethermind = 总共 128 个节点）的 8 个节点组成。

\\ “Nimbus (互操作性)” 使用了柏林互操作性构建的 Nimbus 版本，该版本基于 Fusaka-Devent-1 规范（Nimbus 团队的特别要求）

\\*\ 上面的 Prysm-only Devnet 实际上是一个 “Geth-only” EL devneet，因为所有其他 single-EL devnet 都使用 Prysm 作为 CL。（我们跳过了 Prysm-Geth 的显式测试 1，因为之前的运行表明它可以轻松处理 84 个 blob。）

\\\\ Besu devnet 运行了一个自定义的 tx pool 设置，可以将 blob tx 最多设置为 72 个 blob

--tx-pool-max-prioritized-by-type="BLOB=72"

由于内部设置问题，我们本轮没有运行 NimbusEL-only devnet；我们计划将其纳入未来的测试中。

结果 & 主要发现

1. Blob 吞吐量

1.1. 基准测试

CL Devnets

Devnet	Grandine	Lighthouse	Lodestar	Nimbus	Prysm	Teku
Blob 吞吐量	≥72	60+	≥72	40+	≥72	60+

大多数 CL 客户端都实现了高 blob 吞吐量，其中 Grandine、Lodestar 和 Prysm 达到了每区块 84+ 个 blob。 Lighthouse 和 Teku 在本次运行中达到了 60+ 个 blob 左右的峰值，而 Nimbus 达到了 40+ 个 blob。 对于 Lighthouse 而言，这些结果明显低于之前的 devnet（在之前的 devnet 中，Lighthouse 使用 Geth EL 保持了 72 个 blobs/block 24 小时）。 我们怀疑下降是由于自上次运行以来的差异造成的 — 可能是最近的客户端更新/优化或每个节点减少的验证器数量（8 个而不是 100 个），这意味着每个节点订阅的 blob 子网（数据“列”）更少，并且可能会降低整体数据可用性。

Nimbus 在 Fusaka-Devnet-1 配置上使用其 Berlin-Interop 构建实现了 ~40 个 blob/区块，但在 Fusaka-Devnet-2 配置上仅实现了 ~25+ 个 blob。 Nimbus 可能也受到了 8 验证器设置的影响，从而降低了其有效的子网覆盖率。 我们应要求正在运行其他以 Nimbus 为中心的 devnet，并且将继续根据需要重新进行基准测试，并在 Nimbus 进行更新时进行基准测试。

EL Devnets

Reth Devnet blob吞吐量，peers较少

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Reth Devnet blob吞吐量，手动peering

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所有 EL 客户端（在与 Prysm 配对时）都能够达到每区块 72 个或更多 blob。 这是一个令人鼓舞的结果——这是我们第一次在这些 blob 容量下测试每个 EL。 一个需要注意的是 Reth，如果没有手动干预，由于对等连接性差，Reth 只能达到 ~40 个 blob/区块。 通过使用我们的对等协助工具 (Peeroor) 为 Reth 手动连接对等节点 (Discord 线程)，我们使其能够达到完整的 72-blob 速率。 这突出了对等网络在执行层上的重要性：有了足够的对等节点，即使是历史上滞后的 EL 也能跟上。（上面的两张图表说明了手动对等之前和之后的 Reth 的 blob 吞吐量 — 显示了在提高对等节点计数后，吞吐量有了显着提高）

混合 Devnet

混合 Devnet blob吞吐量

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混合 Devnet 平均区块时间

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混合客户端网络（具有 128 个节点，运行 4 个 CL 和 4 个 EL 的混合）最大仅达到每区块 60+ 个 blob 左右。 这似乎受到 Lighthouse 和 Teku 节点的限制，如上所述，在这种配置中它们只能处理 ~60 个 blob。

1.2. 维持高 blob 计数

Grandine Devnet平均84 blobs/block，持续16小时

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Grandine Devnet 区块时间

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我们扩展了几次运行以测试持续的高 blob 吞吐量（作为测试 2：带宽基准测试的一部分）。 过去，我们的 devnet 通常会增加 blob 计数，直到发生故障，但不会长时间保持高速率。 这次，通过将恒定的 blob 速率保持 1-2 小时，我们可以观察到客户端是否在一段时间内在例如 60 或 72 个 blob/区块时保持稳定。 所有 devnet 都能够在至少一个小时或两个小时内维持各自的最大 blob 速率，而没有立即出现问题。 Teku Devnet 是一个例外：Teku 难以持续保持 60 个 blob/区块。 在负载下一段时间后，出现了不稳定迹象，因此我们没有继续进行。

值得注意的是，Grandine Devnet 在 ~84 个 blob/区块下运行了超过 16 个小时（过夜），没有任何明显的故障或降级。 这在一定程度上是偶然的（测试仍在运行），但它提供了一个有价值的数据点：至少某些客户端组合可以在很长一段时间内可靠地将 blob 吞吐量推到非常高的水平。

混合 Devnet 第一次启动，在前24+小时发送48 blobs/block，在接下来的36+小时发送60 blobs/block

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混合 Devnet 第二次启动，发送60 blobs/block持续48+小时

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根据 Lighthouse 团队的要求 (Discord 线程)，我们还运行了更长时间的混合 Devnet。 在第一次混合 devnet 启动中，我们保持了 48 个 blob/区块 24+ 小时，然后提高到 60 个 blob/区块又持续了 ~36 小时。 然后我们重新启动了混合 Devnet 第二次，并设法将其保持在 60 个 blob/区块约 48 小时。 在这 48 小时内，网络在 60 个 blob 吞吐量下保持稳定。 我们仅在 48 小时后降低了 blob 负载，以便为下一阶段（带宽受限测试）做准备。

1.3. 在受限网络带宽下

带宽限制	单个 CL Devnet	混合 Devnet
30 Mbps	~60 blobs/block	~45 blobs/block
20 Mbps	~50 blobs/block (仅限 LH)
10 Mbps	~40 blobs/block (仅限 LH)

对于测试 3，我们将 fullnode 带宽限制为 30 Mbps。 最初，我们在每个单个 CL devnet 中都应用了此限制。 所有 CL devnet（Lodestar 除外）都成功运行了该上限，并且仍然达到了约每区块 ~60 个 blob 的吞吐量。（我们在测试 3 中跳过了 Lodestar，因为 Lodestar 团队告诉我们他们的 fullnode 仍在订阅所有子网，导致使用量异常高；在他们修复此问题之前，结果将没有意义。） 在 30 Mbps 的速度下全面实现了 ~60 个 blob/区块这一事实表明，该速率可能接近上限下的网络绑定限制，而不是特定于客户端的限制。

然后，我们在一个 devnet（Lighthouse）上尝试了更严格的带宽限制，以查看它如何影响 blob 生产。 在 20 Mbps 的速度下，Lighthouse 大约管理了 ~50 个 blob/区块，而在 10 Mbps 的速度下，它大约管理了 ~40 个 blob/区块。 这按预期进行了缩放 — 可用带宽越低，blob 吞吐量就越受到限制。 我们没有在每个客户端上运行 20/10 Mbps 测试，因为我们预计其他客户端在这些限制下也会有类似的行为。

在 30 Mbps 上限下的混合 Devnet 达到了约每区块 ~45 个 blob。 这低于单个客户端网络的 ~60 个 blob，这反映出混合设置具有更高的聚合带宽需求（更多节点、不同的网络策略等）。

2. 网络使用

在看到 blob 吞吐量可能受到网络容量的限制之后，我们接下来详细检查了网络带宽的使用情况。 我们分析了节点在各种 blob 负载下交换了多少数据（入站/出站）、是什么导致了峰值以及不同的组件（CL 与 EL、gossip 与其他）如何影响使用情况。

2.1. 基准测试

2.1.1. Fullnodes

混合 Devnet和单个CL Devnets中，fullnode在48 blobs/block情况下的带宽基准

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每个节点有 8 个验证器，fullnode 平均消耗的带宽出奇地低 — 在每区块 48-60 个 blob 的情况下，约为 ~10 Mbps（入站和出站）。 我们在稳定的 1-2 小时运行中以 30 分钟的平均值收集了指标。 即使在 60 个 blob/区块的情况下，每个 fullnode 的平均网络使用量也保持在 ~20 Mbps 以下。 但是，在这些情况下，峰值使用量（在任何节点上聚合的最大值，仍然平均为 30 分钟窗口）接近 ~25-30 Mbps。 这些峰值表明存在突发流量。 我们认为 30 Mbps 是测试 3 的合理带宽限制，因为大约是 ~72 个 blob 所需平均值的 150-200%，从而提供了一些余量。 事后看来，我们发现实际上是突发流量（而不是平均值）限制了上限下的性能。 此外，混合 Devnet 显示出更高的使用率：在相同的 blob 速率 (48-60) 下，混合 Devnet fullnode 推送了 >30 Mbps 的出站流量。 实际上，在 48 个 blob 的情况下，混合节点已经超过了 30 Mbps，这表明在 30 Mbps 的上限下，混合 devnet 网络可能难以达到每区块 48 个 blob。（包括更高 blob 吞吐量的完整原始数据在附录 D 中。）

混合 Devnet和单个CL Devnets中，fullnode在60 blobs/block情况下的带宽基准

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2.1.2. Supernodes

混合 Devnet和单个CL Devnets中，平均supernode在不同blob负载水平下的带宽

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毫不奇怪，Supernode 使用的带宽比 fullnode 多。 对于 Supernode，使用率大致随 blob 计数线性缩放，类似于 fullnode，但斜率更陡峭。 在我们的测试中，Supernode 的最大聚合使用率（在峰值时的入站或出站）仅略高于 100 Mbps。 我们假设 Supernode 运营商将具有非常好的互联网连接，因此 100+ Mbps 的突发流量应该是可以接受的。

2.2. 受突发流量限制

在 30 Mbps 上限测试中，我们观察到我们的流量控制脚本成功地将节点流量限制为设定速率 — 在 Prometheus 数据中，入站和出站指标均保持在 ~30 Mbps 或以下。 换句话说，节流阀按预期工作：节点没有超过施加的带宽上限。

重要的是要注意，我们的数据收集间隔（和 Prometheus 指标）会随时间平均，因此极短的突发可能会被掩盖。 例如，在每个 slot 的开始时，会在几百毫秒内交换大量的 gossip（blob 公告等）。 这些突发可能会暂时飙升至 30 Mbps 以上，但是由于我们以更长的时间段进行采样，因此记录的值仍然可能低于阈值。 因此，可能比图表明确显示的要更多的短暂爆发活动。

一个关键发现 blob 吞吐量受到这些突发时刻的限制。 在测试 3 中，一旦入站和出站的峰值（突发）使用率开始频繁达到 30 Mbps，devnet 就无法进一步增加 blob 计数。 即使每个节点的平均带宽使用率仍然很低（通常 <10 Mbps）时，也会发生这种情况。 这表明不是连续负载，而是峰值（gossip 泛滥等）耗尽了带宽并限制了系统。 我们还注意到，出站与入站的突发模式有所不同，并且在网络受限制与不受限制时，它们会发生变化（详见下文）。

2.2.1. 数据传输

增加blob吞吐量时混合Devnet的网络上传 (30Mbps Fullnode 带宽限制)

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在带宽上限下，检查单个节点，我们没有发现任何单独的“坏行为者”节点导致所有流量；相反，每个节点都会周期性地爆发。在不受约束的 devnet 中，节点也会爆发，但这不是问题。有了上限，爆发行为如何造成损害？当节点尝试以超过 30 Mbps 的速度发送数据时，Linux HTB 整形器 将延迟或丢弃数据包。如果请求的 blob 数据块被延迟，则请求的对等方可能会超时并向另一个对等方请求相同的数据，从而使流量成倍增加。我们怀疑这导致了一个反馈循环：延迟的响应 -> 重复的请求 -> 额外的流量，这甚至可能淹没了一些节点的传入带宽。因此，出站 限制 可能会由于冗余数据而间接导致入站峰值。

2.2.2. 数据检索

混合 Devnet 网络在增加 blob 吞吐量下的下载情况 (30Mbps 全节点带宽限制)

备选文字

类似地，对于传入数据，在 30 Mbps 的上限下，每个节点的最大入站爆发远高于平均入站速率。（相比之下，在无上限的情况下，入站爆发并不那么重要——大多数全节点没有看到大的周期性下载峰值。）

Teku Devnet 中全节点在增加 blob 吞吐量下的下载情况 (无带宽限制)

备选文字

Teku Devnet 中全节点在增加 blob 吞吐量下的下载情况 (30Mbps 带宽限制)

备选文字

在我们查看的受限运行中，许多节点都表现出如上所述的入站爆发。本质上，当初始响应缓慢或丢弃时，相同blob数据的多个副本会到达，从而导致请求节点上的数据突然涌入。这表明带宽限制可能会导致数据传递效率低下——这是一个潜在的优化点（例如，更智能的请求取消或对等方协调，以避免低带宽设置中的重复）。

2.3. 网络使用组成

从上面我们了解到，当带宽受到限制时，突发流量才是真正的瓶颈。现在我们来检查哪些类型的流量（gossip 消息等）负责这些突发，无论是在正常情况下还是在受限情况下。

2.3.1. 数据传输

Lighthouse Devnet 中在增加 blob 吞吐量下的最大聚合上传 (无带宽限制)

备选文字

在不受约束的网络中，共识层 gossip（gossipsub）是传输出站数据突发的主要驱动因素。相比之下，在我们的测试中，执行层 P2P 流量可以忽略不计。出站流量图显示，gossipsub 吞吐量峰值与总出站使用量的峰值对齐。换句话说，当我们看到节点总出站带宽出现峰值时，这几乎完全是由于 CL gossiping（blob 公告、attestations 等），而不是 EL 有效负载。这是预期的，因为数据列传播是在 CL 级别的 gossip 子网上处理的。

Grandine Devnet 中在增加 blob 吞吐量下的最大聚合上传 (30Mbps 带宽限制)

备选文字

Grandine Devnet 中在增加 blob 吞吐量下的 EL P2P 上传 (30 Mbps 带宽限制)

备选文字

在 30 Mbps 限制的情况下，一个有趣的观察结果是，CL 客户端用于 gossipsub 的内部指标显示，尝试的输出超过 30 Mbps。在操作系统级别测量的总出站量保持在 30 Mbps（由 TC 限制），但是，例如，Lighthouse 节点的指标可能表明它尝试发送 40 Mbps 的 gossipsub 数据。这种差异是因为节点的网络堆栈正在推出数据，但操作系统正在对超过 30 Mbps 的数据包进行排队/丢弃。因此，CL“认为”它发送了更多数据（实际上它生成了这些消息），但内核限制了实际在线路上发送的数据。这证实了如果允许 CL gossip，它将在 blob 爆发期间超过阈值——它们实际上是在尽可能努力地推送并触及上限。

我们还看到 EL P2P 流量在带宽限制下开始显示爆发。在无限制的测试中，EL 网络很安静（没有爆发）。但是，在设置上限后，EL 节点（特别是 Erigon、Nethermind 等）开始更积极地以爆发方式传输。我们没有发现单个 EL 节点负责——似乎所有 EL 实例都会有活动高峰的时刻，可能是因为它们在上限的限制下难以及时获取blob交易或区块。这种额外的 EL 流量增加了网络的负载。随着 blob 数量的增加，CL 和 EL 之间的负载分配变得重要：如果两层同时爆发，可能会压垮低带宽连接。理想情况下，可以调整职责，使 CL 和 EL 网络不会同时达到峰值，从而帮助带宽有限的节点。该领域可能需要进一步优化，并且在接近主网规模时需要进行监控。

2.3.2. 数据检索

Lighthouse Devnet 中在增加 blob 吞吐量下的平均下载 (无带宽限制)

备选文字

对于进入节点的数据，我们在受限场景中注意到一些令人困惑的事情。总入站带宽随 blob 数量的增长速度比仅由 CL gossip 和 EL p2p 流量组合所能解释的速度快得多。似乎有“其他”流量在起作用。可能来自 gossip 主题（其他消息类型）的开销或协议效率低下，在带宽紧张时变得很重要。结果是，在 30 Mbps 上限下，每个节点的总下载使用量急剧上升，超过了测量的 gossip 或 EL 下载指标的增长。我们目前尚不完全了解这种额外的入站数据是什么——这将需要进一步调查。它可能包括重复的 gossip 消息、libp2p 聊天或其他未归类在主要指标下的网络开销。这是未来分析的一个待办事项：查明在受限条件下是什么消耗了下载带宽。

2.4. EL 中的其他发现

混合 Devnet 上每个 EL 的平均对等方数量，60 个 blobs/块

备选文字

在混合 devnet 中发现了一些模式。我们可以看到不同 EL 的对等差异：Besu 和 Erigon 的对等方比 Geth 和 Nethermind 节点少得多。我们发现在它们的单个 EL devnet 中，对等连接也较少。

混合 Devnet 上每个 EL 的平均入站网络，60 个 blobs/块

备选文字

混合 Devnet 上每个 EL 的平均出站网络，60 个 blobs/块

备选文字

Besu 和 Erigon 接收更多数据。

Geth 肯定比其他数据传输更多数据。

混合 Devnet 上 Erigon 和 Geth 的平均 P2P 入口，60 个 blobs/块

备选文字

混合 Devnet 上 Erigon 和 Geth 的平均 P2P 出口，60 个 blobs/块

备选文字

我们可以清楚地看到，Erigon 的入站远高于 Geth，而出站远低于 Geth。看起来他们的角色正好相反。

3. CPU 和 RAM 使用情况

在整个测试过程中，我们监控了节点的资源使用情况。即使在高 blob 速率下，CL 和 EL 节点上的 CPU 使用率也保持在较低且稳定的水平。但是，我们确实观察到许多节点上的内存使用量（RAM）随时间增加。在短期测试中，这并不明显，但在持续数小时的持续测试（测试 2）中，尤其是在持续多天的混合 devnet 运行中，节点内存消耗不断增长。这是在 EthPandaOps Fusaka-Devnet-2 事件期间报告的一个已知问题——本质上是客户端在处理许多 blob 交易时出现的内存泄漏或累积错误。EL 团队此后实施了针对这些内存问题的修复程序。我们的第一次混合 devnet 运行可能遇到了此限制：在高负载下运行约 36 小时后，许多节点崩溃或变得无响应，并且在检查时，我们发现它们已耗尽了其可用 RAM。

4. Genesis 同步

我们对每个客户端组合执行了genesis（零状态）同步，以确保节点可以从genesis启动并在启用blob的条件下赶上头部。除了那些使用 Geth 作为 EL 的对等组外，所有 devnet 都成功地从genesis同步了每个 CL-EL 对。我们在Discord 讨论串上提出了这一点，并且已经开发了一个修复程序——解决 Geth 同步错误的 pull request 目前正在审查中。一旦该修复程序合并并发布，我们将重新测试 Geth 的genesis同步。除了 Geth 之外，没有其他客户端出现同步问题；这表明使用 Blob 进行genesis初始化（数据可用性采样等）通常在客户端之间有效。

结论与讨论

在本轮 Sunnyside devnet 测试中，我们展示了重大进展，并了解了有关客户端间 blob 吞吐量和网络性能的宝贵经验。在共识层，多个客户端（Grandine、Lodestar、Prysm）达到或超过了每个区块 72 个 blob 的目标，证实了可以实现高 blob 吞吐量。出现了一些差异——值得注意的是，Lighthouse 和 Teku 在我们的 8 验证器配置中仅达到了约 60 个 blob ——这突出表明，最近的更改（或每个节点减少的验证器参与度）可能会影响 blob 传播。Nimbus 也在迎头赶上，并且表现迅速提高。同时，在执行层，所有经过测试的客户端都证明有能力在正确连接时处理最大 blob 负载。Reth 需要进行干预才能达到该水平，这突显了强大的对等交换机制的重要性。

我们的持续负载测试证实，在很长一段时间内保持高 blob 吞吐量是可行的。除了一个 Teku 运行显示在 60 个 blob 标记处存在一些不稳定性外，每个 devnet 都在高吞吐量下运行了数小时而没有失败。一个客户端 devnet（Grandine）令人印象深刻地在约 84 个 blob 下运行了 16 个多小时而没有出现问题，并且我们的混合客户端网络在两天内保持了 60 个 blob。这些结果表明，共识引擎和执行引擎可以处理长时间的 blob 密集型工作负载，尽管它们也揭示了一个细微的内存泄漏问题。观察到的内存使用量增长与之前的发现（来自 EthPandaOps 测试）一致，但令人欣慰的是，客户端团队已在最近的更新中解决了此问题。通过这些修复，我们预计在后续测试中会有更好的内存性能。CPU 在很大程度上不是这些试验中的一个因素，因为即使是最繁忙的节点也有足够的处理空间。

也许最具洞察力的发现来自网络带宽研究。通过限制带宽，我们发现，短暂的突发流量——尤其是在 blob 被gossip的插槽开始时——对吞吐量施加了真正的限制，而不是稳态带宽消耗。即使节点仅在 60 个 blob 处平均约 10-20 Mbps，〜30 Mbps 的峰值也足以在设置上限时限制系统。这解释了为什么在 30 Mbps 上限下〜60 个 blob 是一个平台期。这也表明，简单地为平均带宽提供配置是不够的；我们需要考虑突发容量或找到平滑这些突发的方法。对流量组成的分析加强了gossipsub（CL 层）是这些突发的主要来源，并且揭示了在压力下 EL 层也会导致意外的突发。

总之，这些 devnet 实验提供了一个提示，说明我们离 blob 吞吐量目标有多近，以及大规模的网络约束是什么样的。所有主要客户端在理想条件下都能达到较高的 blob 计数的能力对于 Fusaka 来说是令人鼓舞的。但是，对带宽的敏感性和突发驱动的限制的普遍存在意味着我们可能需要进一步优化实施。确保即使对于带宽适中的staker，数据可用性传播仍然稳健至关重要。我们将继续与客户端团队合作进行这些发现。发现的每个问题都是在主网之前加强系统的机会。

下一步

我们正在与 EthPandaOps 和其他团队讨论下一组测试。各种互操作性和压力测试方案都在讨论中。我们计划在 Discord 上进一步沟通，并在 Fusaka-Devnet-2 结束前发布另一份报告。

附录

附录 A. 网络带宽限制脚本

对于出站流量，使用具有 1Mbps 突发的 HTB 来优雅地限制给定的带宽

Mbps。

对于入站流量，创建一个名为 ifb0 的虚拟网络接口，该接口使用 IFB 将 eth0 的流量重定向到该接口。然后使用与使用 HTB 限制出站流量相同的方式来限制 ifb0 的出站流量，以模拟下载速度限制。这是因为 TC 实际上不支持这种优雅的带宽限制，而是丢弃数据包。

当应用此脚本时，测量入站流量的 ifb0 而不是 eth0 对于带宽受限的节点是正确的。

# Outbound limit (egress)
tc qdisc add dev eth0 root handle 1: htb default 1
tc class add dev eth0 parent 1: classid 1:1 htb rate {{ bandwidth }}mbit burst 1mbit

# Inbound limit (ingress)
modprobe ifb
iplinkadd ifb0 type ifb
iplinkset ifb0 up
tc qdisc add dev eth0 handle ffff: ingress
tc filter add dev eth0 parent ffff: protocol all u32 match u32 00 action mirred egress redirect dev ifb0
tc qdisc add dev ifb0 root handle 1: htb default 1
tc class add dev ifb0 parent 1: classid 1:1 htb rate {{ bandwidth }}mbit burst 1mbit

附录 B. Grafana 仪表板

对于团队，请请求凭据以访问仪表板	Devnet	Blob 基准测试	带宽基准测试	带宽限制
混合 Devnet	增加 Blob	48 Blobs (24 小时) 60 Blobs (36 小时) 60 Blobs (48 小时)	30 Mbps
Grandine Devnet	增加 Blob	48 Blobs 60 Blobs 72 Blobs 84 Blobs	30 Mbps
Lighthouse Devnet	增加 Blob	48 Blobs 60 Blobs	30 Mbps 20 Mbps 10 Mbps
Lodestar Devnet	增加 Blob	48 Blobs 60 Blobs 72 Blobs 84 Blobs
Nimbus Devnet (Interop)	增加 Blob
Nimbus Devnet	增加 Blob 1 增加 Blob 2
Prysm Devnet		48 Blobs 60 Blobs 72 Blobs 84 Blobs	30 Mbps
Teku Devnet	增加 Blob	48 Blobs	30 Mbps
Besu Devnet	增加 Blob
Erigon Devnet	增加 Blob
Nethermind Devnet	Blobs 吞吐量
Reth Devnet	增加 Blob 增加 Blob (w/ Peeroor)

附录 C. 客户端镜像

Devnet	镜像
混合 Devnet	下面的 CL & EL devnet-2 镜像
Grandine Devnet	CL: grandine:fusaka-devnet-2-55923b9<br>EL: geth:fusaka-devnet-2-df12e79
Lighthouse Devnet	CL: lighthouse:fusaka-devnet-2-af8f25e<br>EL: geth:fusaka-devnet-2-df12e79
Lodestar Devnet	CL: lodestar:fusaka-devnet-2-7ced4f6<br>EL: geth:fusaka-devnet-2-df12e79
Nimbus Devnet (Interop)	CL: nimbus-eth-2:berlinterop-devnet-2-35f1182<br>EL: nethermind:fusaka-70a2c12
Nimbus Devnet	CL: nimbus-eth-2:fusaka-devnet-2-738e228<br>EL: geth:fusaka-devnet-2-df12e79
Prysm Devnet	CL: prysm-beacon-chain:fusaka-devnet-2-41eaa96<br>EL: fusaka-devnet-2-df12e79
Teku Devnet	CL: fusaka-devnet-2-1628c34<br>EL: fusaka-devnet-2-df12e79
Besu Devnet	CL: prysm-beacon-chain:fusaka-devnet-2-41eaa96<br>EL: besu:fusaka-devnet-2-63ef633
Erigon Devnet	CL: prysm-beacon-chain:fusaka-devnet-2-41eaa96<br>EL: erigon:fusaka-devnet-2-277d70e
Nethermind Devnet	CL: prysm-beacon-chain:fusaka-devnet-2-41eaa96<br>EL: nethermind:fusaka-devnet-2-b05b241
Reth Devnet	CL: prysm-beacon-chain:fusaka-devnet-2-41eaa96<br>EL: reth:fusaka-devnet-2-7bdcf88

附录 D. 每个 Devnet 的接收/传输基准原始数据

数据的顺序如下：fullnode 平均值 / fullnode 最大聚合值 / supernode 平均值 / supernode 最大聚合值。

单位为 Mbps，3.s.f.

接收数据

Devnet	48 Blobs	60 Blobs	72 Blobs	84 Blobs
混合	9.49/20.5/43.8/72.5	18.3/35.2/61.9/97.2
Grandine	11.9/16.3/48.6/70.9	14.3/18.9/54.8/76.3	17.3/22.3/73.6/100	10.7/15.5/70.8/102
Lighthouse	11.1/16.0/49.2/65.0	16.8/28.6/66.2/88.9
Lodestar	41.6/60.3/32.0/47.7	51.0/72.7/38.2/72.8	59.2/82.1/45.1/82.1	67.0/92.9/52.1/93.3
Prysm	6.21/8.16/35.3/52.5	7.15/9.22/43.6/68.0	8.10/10.5/53.7/79.1	9.05/11.8/61.7/90.5
Teku	13.3/14.2/49.5/69.9

传输数据

Devnet	48 Blobs	60 Blobs	72 Blobs	84 Blobs
混合	9.82/32.3/42.2/83.2	12.2/39.4/53.6/103
Grandine	9.08/26.7/41.2/63.5	11.0/32.1/45.2/67.4	13.4/40.3/62.7/89.2	15.7/42.9/68.0/101
Lighthouse	7.92/18.1/39.9/55.2	11.2/24.9/54.0/74.0
Lodestar	24.3/49.1/34.5/66.6	27.3/58.1/43.2/81.3	29.8/68.8/51.7/98.1	31.5/79.6/60.9/116
Prysm	8.07/28.1/34.3/53.3	9.58/33.8/41.2/67.7	11.4/39.0/50.2/81.9	12.9/47.5/57.8/91.9
Teku	9,41/34.8/34.5/68.3

Jae Hee Lee

Jul 14

Reth 团队从 ACDT 确认，问题已修复

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