لقد أزال السوق حساسيته تماما تجاه "السلاسل العامة عالية السرعة" ، فلماذا تختلف Somnia؟

المؤلف: TVBee

سيتم تحليل هذه المقالة بالسؤالين التاليين:

السؤال 1: لقد أبدع السوق حساسيته تماما تجاه "السلسلة العامة عالية السرعة" ، فلماذا تختلف Somnia؟

السؤال 2: هل تتفاخر سوميا بطبقة EVM المتوازية الأسرع والأكثر فعالية من حيث التكلفة؟

➡️➡️➡️ جين • نظيف • إصدار ⬅️⬅️⬅️

في هذا الجزء ، يتم تلخيص Sonnia من ثلاثة أبعاد: التكنولوجيا والخلفية والبيئة ، بحيث يمكنك فهم النقاط البارزة ومزايا مشروع Somnia.

💠أبرز الإنجازات الفنية في Somnia

🔹 خوارزمية الإجماع متعددة الدفق: سلسلة البيانات + سلسلة الإجماع ، والتي تساعد على منع MEV ، وتقليل التكرار ، وتقليل التكاليف وزيادة الكفاءة.

🔹 مترجم EVM المبتكر: ينفذ EVM المتوازي على مستوى التعليمات لحل التفاعلات عالية التردد في الحالات القصوى.

🔹 محرك قاعدة بيانات IceDB المطور ذاتيا: يحسن سرعة قراءة / كتابة البيانات واستقرار الشبكة.

🔹 تقنية ضغط البيانات: تحسين كفاءة نقل البيانات.

💠مزايا خلفية Somnia

🔹 الفريق: فريق التطوير من شركة Improbable ، وهي شركة تكنولوجيا متعددة الجنسيات تأسست في عام 2012 ومقرها في لندن ، المملكة المتحدة. لقد طور البرامج والألعاب ومنتجات Web3 metaverse.

🔹 التمويل: تم استثمار ما مجموعه 270 مليون دولار من قبل MSquared و a16z و SoftBank و Mirana وغيرها من المؤسسات المعروفة.

💠التقدم البيئي في سومنيا

🔹 المشهد البيئي: استقرت شبكة اختبار Somnia بالفعل في 4 منتجات الذكاء الاصطناعي / الاجتماعية ، و 7 ألعاب ، و 4 مشاريع NFT و 6 تطبيقات Defi ، و 2 منتجات الذكاء الاصطناعي / الاجتماعية الأخرى ، و 11 لعبة و 1 تطبيق Defi سيتم إطلاقها قريبا.

🔹 البيانات البيئية: منذ إطلاقها في أواخر فبراير 2025 حتى وقت كتابة هذا التقرير (26 يونيو 2025) ، أنتجت شبكة اختبار Somnia أكثر من 100 مليون كتلة ، بمتوسط وقت إنتاج يبلغ 0.1 ثانية لكل كتلة. شارك ما مجموعه 96,878,557 عنوان محفظة في testnet ، بحجم تداول قدره 26.43 مليون في اليوم 1 الماضي.

في مستكشفات الكتل ، يمكنك غالبا رؤية عدد المعاملات والكتل التي تومض باستمرار ، والتي تسميها Sonnia "sub-secondary" ، والتي يمكن رؤيتها بالعين المجردة.

💠 لماذا قد تكون سومنيا مختلفة؟

🔹 التفاعل عالي التردد: على الرغم من أن السوق قد أفدت حساسيتها تماما لمفهوم "السلسلة العامة عالية السرعة" ، إلا أن Somnia لا تسعى فقط إلى المؤشرات الفنية ، ولكنها تركز على كيفية جعل تقنية Web3 تخدم حقا سيناريوهات التطبيق ، خاصة في مجالات التفاعل ذات الصلة عالية التردد مثل الألعاب والشبكات الاجتماعية.

🔹تقارب Web3 مقابل Web3: قد تلعب خلفية Somnia الفريدة دورا رئيسيا في تقارب Web3 و Web2. تتمتع Somnia بالقدرة على تزويد مستخدمي Web2 بوصول سلس إلى عالم Web3 ، مما قد يؤدي إلى نظام بيئي للتطبيقات يركز على المستخدم حقا.

➡️➡️➡️ التفاصيل• الشرح• الطبعة ⬅️⬅️⬅️

قدم الجزء السابق النقاط البارزة والمزايا والتقدم البيئي ل [WHAT] Somnia ، وسيوفر هذا الجزء تفسيرا متعمقا لتكنولوجيا Somnia. دع الجميع يفهمون كيف تحقق [كيف] Somnia من الناحية الفنية تفاعلا عالي التردد ، وكيفية تحقيق تكلفة منخفضة وأداء عال ، ولماذا تختلف [لماذا] Somnia عن مشاريع EVM المتوازية الأخرى.

💠 خوارزمية الإجماع متعددة الدفق: سلسلة البيانات + سلسلة الإجماع

🔹 نظرة عامة: سلسلة البيانات + هيكل سلسلة الإجماع

يستخدم Somnia خوارزمية إجماع متعددة التدفقات (MULTISTREAM) جديدة.

في ما يسمى بالتيار المتعدد ، يسجل Somnia معلومات المعاملات على سلاسل بيانات متعددة ، ويتم تسجيل كل رابط بيانات بواسطة مدقق واحد ، ولا يمكن لكل مدقق التدخل في سلسلة بيانات المدققين الآخرين.

تنفذ Somnia الإجماع على سلسلة الإجماع ، وفرز المعاملات ، وتسجل المراجع إلى المعاملات على سلسلة الإجماع. يتم تنفيذ سلسلة الإجماع وصيانتها من قبل جميع المدققين.

🔹 نظرة عامة: سير العمل لإجماع Somnia متعدد الدفق

أ بعد أن يقدم المستخدم طلبا إلى شبكة Somnia، يقوم المدقق الذي يتلقى الطلب بكتابة المعاملة إلى سلسلة البيانات بشكل منفصل.

ب كل فترة زمنية أخرى (على سبيل المثال، 30 ثانية، ثانية واحدة، وما إلى ذلك) من سلسلة الإجماع، يقوم مدقق رابط البيانات ومدققي روابط البيانات الآخرين بتحميل وتنزيل شظايا البيانات في أعلى سلسلة البيانات.

C يكتب المدقق مجموعة شظايا البيانات في الجزء العلوي من جميع سلاسل البيانات إلى سلسلة الإجماع كشريحة بيانات كاملة.

(د) يقوم المدققون بفرز المعاملات، وتتم كتابة جميع المدققين بشكل متزامن إلى قاعدة بيانات IceDB الخاصة ب Somnia وفقا للحالة المحدثة للمعاملات التي تم فرزها.

🔹 يسلط الضوء: تسلسل معاملات Somnia مفيد للوقاية من MEV

يستخدم Somnia وظيفة عشوائية زائفة حتمية لفرز المعاملات.

نحن نعلم أنه لا توجد عشوائية حقيقية في برنامج الحساب ، ولكن العشوائية الزائفة من خلال الخوارزميات. تتميز الدوال العشوائية الزائفة الحتمية بخاصيتين: الأولى هي العشوائية ، والتي لا تتنبأ بما سيكون عليه الرقم العشوائي التالي ، ولكن كل مدقق سيولد نفس الرقم العشوائي بترتيب ثابت عند تنفيذه.

بهذه الطريقة ، يقوم جميع المدققين بتشغيل نفس الوظيفة العشوائية الزائفة الحتمية ، والتي تولد سلسلة من الأرقام العشوائية المتطابقة وفرز سلسلة البيانات وفقا للأرقام العشوائية. وعلى هذا الأساس، يتم فرز المعاملات لهذه الفترة.

على سبيل المثال ، سلسلة البيانات التي تم فرزها هي B ، A ، C......

ثم ترتيب المعاملات هو أن معاملة سلسلة البيانات B تأتي أولا ، تليها سلسلة البيانات A وسلسلة البيانات C...... بالطبع ، تزيل هذه العملية المعاملات المكررة بناء على قيمة التجزئة.

بالطبع ، ترتيب سلسلة البيانات ثابت ، لكن ترتيب المعاملات في سلاسل البيانات المختلفة قد يكون مختلفا. على سبيل المثال، في سلسلة البيانات A، قد تكون الحركة 1 في المقدمة والحركة 2 في الخلف، بينما في سلسلة البيانات B، قد تكون الحركة 2 في المقدمة والحركة 1 في الخلف. نظرا لأن ترتيب سلسلة البيانات هو B قبل A ، فإن أمر الحركة النهائي هو الحركة 2 قبل والحركة 1 الأخيرة.

تتمثل ميزة طريقة الطلب هذه في أنه من الصعب على مهاجم MEV رشوة المدقق لأنه لا يعرف ما ستكون عليه سلسلة البيانات المقابلة للمدقق. إذا كان هناك ما مجموعه 100 عقدة مدقق على الشبكة ، بافتراض أنه حتى إذا قام مهاجم MEV برشوة 50 مدققا ، طالما أن هناك مدققا (بما في ذلك المعاملة التي تم الهجوم عليها) لم يتم رشوته أمام هؤلاء المدققين ال 50 ، تسجيل سلسلة الإجماع بالترتيب الصحيح للمعاملات ، وسيفشل هجوم MEV.

🔹 أبرز الإنجازات: تقليل التكرار وتقليل التكاليف وزيادة الكفاءة

من ناحية أخرى ، تسجل Somnia سلسلة بيانات منفصلة لكل مدقق ، ولا توجد عملية تحقق من صحة البيانات بين المدققين. عند نقل اللقطات، يتم إرسال معلومات اللقطة لكل إرتباط بيانات فقط، ولا تتضمن معلومات اللقطة معلومات معاملة محددة، وبالتالي يتم تقليل تكرار التفاعل.

من ناحية أخرى ، لا تحتاج كل سلسلة بيانات في Somnia إلى مزامنة معلومات سلاسل البيانات الأخرى ، ولا تسجل سلسلة الإجماع معلومات المعاملة ، ولكنها تسجل لقطة لمعلومات سلسلة البيانات ومراجع المعاملات التي تم فرزها (قيم التجزئة) كل فترة زمنية أخرى. بهذه الطريقة ، يتم تقليل تكرار التخزين.

بفضل التكرار المنخفض للتفاعلات ، يمكن أن تكون Somnia أكثر كفاءة عند العمل.

تحتاج Somnia إلى العمل بتكلفة أقل بسبب انخفاض التكرار في التخزين.

🔹 إضافة: روابط بيانات مقاومة للتلاعب

على الرغم من عدم وجود تحقق من المعلومات الموجودة في سلسلة البيانات ، لا يمكن للمدقق العبث بمعلومات المعاملة. لأنه بمجرد أن يعبث المدقق بمعلومات المعاملة ، سيؤثر ذلك على قيمة تجزئة المعاملة وقيمة التجزئة لمعاملاتها اللاحقة ، مما يؤدي إلى تعارض بين معلوماته والمعلومات المخزنة في سلسلة الإجماع.

💠 EVM المتوازي على مستوى التعليمات

🔹 نقطة الألم: من الصعب تحسين ازدحام التفاعلات عالية التردد في المعاملات المتوازية

يختلف EVM الموازي ل Somnia عن Monad و Reddio ، وتوازي EVM لهذه السلاسل الثلاث هو توازي المعاملات ، أي أن المعاملات موازية لتحسين سرعة المعاملات.

وتشعر "مناد" بالتفاؤل في السماح للمعاملات بأن تكون متوازية، واكتشاف التعارضات وتصحيحها. من ناحية أخرى ، فإن Reddio هي معاملة موازية لا تتعارض وليس لها تبعيات.

ومع ذلك ، عندما ينشأ عدد كبير من معاملات الأطراف ذات الصلة ، لا يمكن أن تكون المعاملات متوازية ، لذلك يمكن أن يحدث الازدحام بسهولة. هناك مثالان متطرفان ، مثل الظهور المفاجئ لعدد كبير من المستخدمين على الشبكة باستخدام USDC لتداول رمز معين ، ولا يمكن موازاة هذه المعاملات لأنها سيتم تداولها مع مجمعات LP ، ولكن لا يمكن تنفيذها إلا بالتتابع.

مثال متطرف آخر هو عدد لا يحصى من الأشخاص الذين يندفعون إلى سك نفس NFT ، والذي لا يمكن أن يكون متوازيا أيضا ، لأن عدد NFTs محدود ويجب تنفيذه بالتتابع لتحديد الأشخاص الذين يمكنهم النجاح في Mint ويفشل الآخرون.

حل Reddio لهذه المشكلة هو استخدام وحدة معالجة الرسومات ، والتي تستخدم قوة الحوسبة القوية لوحدة معالجة الرسومات لحل هذا الازدحام في التفاعلات عالية التردد. على الرغم من أنه يمكن أن يحسن كفاءة التداول ، إلا أنه يزيد أيضا من تكلفة التداول.

🔹 تسليط الضوء: EVM المتوازي على مستوى التعليمات

من أجل حل مشكلة الازدحام المتمثلة في تنفيذ عدد كبير من معاملات الأطراف ذات الصلة في نفس الوقت ويصعب حل المعاملات بالتوازي ، طورت Sommia بشكل مبتكر مترجم EVM.

في تنفيذ EVM القياسي ، لا يمكن تفسير تنفيذ الأوامر في المعاملة إلا بالتتابع. ومع ذلك ، يدعم Somnia تقسيم المعاملات إلى عدة مجموعات تعليمات لا تتعارض وليس لها تبعيات.

بأخذ تداول المقايضة كمثال ، يمكن تقسيمه إلى عدة مجموعات تعليمات وفقا للوظائف: التحقق من المعلمات ، ومعالجة المعلمات ، والتحقق من الرصيد ، والتحقق من التفويض ، والتحقق من حالة المجمع ، وحساب السعر ، وحساب الرسوم ، ونقل رموز الإدخال ، وتحديث حالة المجمع وسجلات الرسوم ، ونقل الرموز المميزة للإخراج ، وإطلاق الحدث. من بينها ، يمكن موازاة مجموعة التعليمات التي لا تتعارض وليس لها تبعيات ، وذلك لتحسين كفاءة تنفيذ المعاملات.

مفتاح مجموعة التعليمات المتوازية EVM هو مترجم EVM الأصلي من Somnia ، والذي يجمع الرمز الثانوي ل EVM في رمز آلة x86. وحدات المعالجة المركزية الحديثة عبارة عن نوى متعددة الخيوط ، ويمكن لكل نواة وحدة معالجة مركزية أن تتوازي مع كود الماكينة على خيوط متعددة ، لذلك يمكن موازاة عدة مجموعات أصابع من EVM ، وبالتالي زيادة سرعة تنفيذ معاملة واحدة. لذلك ، يمكن أيضا تسمية Somnia ب EVM المتوازي على مستوى الأجهزة.

🔹 أبرز الإنجازات: التكلفة والكفاءة

تنفيذ تفسير EVM القياسي: → تحليل المعاملة 1 إلى كود بايت → تنفيذ التفسير التسلسلي→ المعاملة 2 →محللة إلى كود ثانوي → تنفيذ التفسير التسلسلي→ المعاملة 3 →محللة إلى كود ثانوي → تنفيذ التفسير التسلسلي......

تجميع وتنفيذ EVM من Somnia: → تحليل رمز العقد إلى رمز ثانوي → تجميعه ديناميكيا في كود الآلة → مجموعة التعليمات للتنفيذ المتوازي للمعاملة 1 → مجموعة التعليمات للتنفيذ المتوازي للمعاملة 2 → مجموعة التعليمات للتنفيذ المتوازي للمعاملة 3......

كما يتضح ، كلما زاد عدد المعاملات ، كلما كان تجميع وتنفيذ EVM الخاص ب Somnia أكثر فائدة.

لذلك ، بالنسبة للتداول العادي غير عالي التردد ، لا تزال Somnia تستخدم تنفيذ تفسير EVM القياسي ، في كل مرة يتم فيها تنفيذ EVM ، يتم تحليل رمز العقد الذكي إلى رمز بائت EVM ، ويتم تفسير التنفيذ بالترتيب.

من أجل التنفيذ المركزي عالي التردد للمعاملات ، تمكن Somnia مترجم EVM ، الذي يجمع الرمز الثانوي ل EVM في رمز آلة x86. بعد ذلك ، يمكن تنفيذ رمز الماكينة بشكل متكرر وفقا للمعلمات لإكمال التداول المركزي عالي التردد بسرعة ، وهو أمر غير ممكن مع EVM المتوازي على مستوى المعاملة.

نتيجة لذلك ، يمكن ل Somnia تحقيق ميزة مزدوجة بين التكلفة والكفاءة.

💠محرك قاعدة بيانات IceDB

🔹 نظرة عامة: استخدام أشجار LSM بدلا من هياكل بيانات شجرة Merkle

تستخدم الغالبية العظمى من سلاسل الكتل بنية بيانات Merkle Tree. تقوم العقد الطرفية لشجرة Merkle بتخزين تجزئة بيانات المعاملة (أو بيانات المعاملة نفسها ، ثم تجزئتها) ، بينما تخزن العقد غير الطرفية قيمة التجزئة لقيمة التجزئة للعقد الفرعية الخاصة بها ، ويتم حساب قيمة التجزئة طبقة تلو الأخرى ، وأخيرا يتم حساب جذر Merkle ، بحيث يمكن التحقق من سلامة البيانات الموجودة في الكتلة بشكل آمن ويمكن العبث بالبيانات.

بأخذ تخزين البيانات لعقد الرمز المميز ERC20 كمثال ، تشمل العقد الورقية لشجرة Merkle ما يلي:

• تخزين سمات مثل TotalSupply وNameSymbol، كل منها يتوافق مع مفتاح (اسم السمة) وقيمة (قيمة السمة)؛

• حالة الاحتفاظ بجميع عناوين الاحتفاظ بالرمز المميز، والتي يتوافق كل منها مع مفتاح (تجزئة العنوان) وقيمة (عدد الرموز المميزة)؛

• جميع حالات التفويض للرمز المميز ، يتوافق كل عنوان تفويض مع مفتاح (تجزئة العنوان) وقيمة (مبلغ التفويض) ؛

……

لنفترض أن رمز ERC المميز يحتوي على 4 سمات و 32,000 عنوان احتجاز و 2,764 عنوانا معتمدا. من الواضح أن هذا المبلغ ليس كثيرا. ولكن هناك ما مجموعه 32,768 عقدة ورقية ، ويجب حساب 65,535 تجزئة لكتابة حقوق Merkle للرمز المميز.

لا يستخدم محرك قاعدة بيانات IceDB المطور ذاتيا من Somnia بنية بيانات شجرة Merkle شائعة الاستخدام ، لذلك لا يوجد جذر تجزئة في معلومات الكتلة الخاصة به.

يستخدم IceDB شجرة الدمج المهيكلة للسجل (شجرة LSM). هذه بنية بيانات شجرة قائمة على السجل وتتمثل ميزتها الرئيسية في إلحاق البيانات وكتابتها بدلا من تعديلها في الموقع ، لذلك لا توجد مشكلة في العبث.

عند الكتابة إلى قاعدة بيانات IceDB ، تتم كتابة MemTable في الذاكرة أولا. عندما يكون MemTable ممتلئا ، يتم مسحه على القرص ، لتشكيل SSTable. يقوم LSM بدمج SSTable بشكل دوري أثناء إزالة المفاتيح المكررة.

لا تتطلب هذه العملية حساب التجزئة ، بل يجب كتابة البيانات الجديدة فقط إلى MemTable ، لذلك سواء تمت كتابة البيانات على الذاكرة أو ذاكرة التخزين المؤقت أو القرص ، فإن قاعدة بيانات IceDB تكون أسرع بكثير.

🔹 يسلط الضوء: القراءة والكتابة بسرعة أعلى

تتمتع بنية بيانات شجرة LSM بميزة أداء واضحة في كتابة البيانات. بالإضافة إلى ذلك ، تشير الوثائق الفنية ل Somnia إلى أنه "تم إنشاء ذاكرة تخزين مؤقت للبيانات تعمل على تحسين كل من القراءة والكتابة ، بحيث يتراوح متوسط وقت القراءة والكتابة ل IceDB بين 15 و 100 نانو ثانية".

🔹 الميزات: قراءة وكتابة تقارير الأداء باستخدام غاز عادل وفعال

في معظم شبكات blockchain ، تميل عقدة المدقق النهائية إلى تخزين نفس البيانات. ومع ذلك ، لفترة قصيرة من الزمن ، هناك تناقض معين بين ذاكرة عقد المدقق المختلفة والبيانات المخزنة على القرص. نتيجة لذلك ، سيستهلك المستخدمون كميات مختلفة من الغاز عند قراءة البيانات وكتابتها بسبب الوصول إلى مواقع مختلفة. من ناحية أخرى ، نظرا لاختلاف مواقع الوصول ، قد يستغرق الأمر وقتا طويلا حتى يتمكن المستخدمون من قراءة البيانات وكتابتها ، وقد يتغير غاز الشبكة خلال هذه النافذة الزمنية. لذلك ، من الصعب تحديد غاز عادل وفعال. إذا تم التقليل من شأن الغاز ، فقد تكون العقد سلبية بسبب انخفاض الإيرادات ، مما سيؤثر على كفاءة الشبكة. إذا تم المبالغة في تقدير الغاز ، فسيدفع المستخدمون رسوما إضافية غير ضرورية ، مما قد يوفر فرصة لهجمات MEV.

ضمن محرك قاعدة بيانات IceDB ، في كل مرة تقرأ فيها البيانات أو تكتب فيها ، لا يمكنك العثور على البيانات التي تحتاجها في ذاكرة التخزين المؤقت ، لذلك تحتاج إلى قراءة البيانات من الذاكرة و SSD على التوالي ، وحساب تكرار قراءة البيانات من الذاكرة و SSD ، وإرجاع "تقرير الأداء". يوفر "تقرير الأداء" أساسا حتميا لحساب الغاز المطلوب من قبل المستخدمين ، مما يجعل غاز الشبكة أكثر عدلا وكفاءة ، لصالح العملة المستقرة للشبكة.

💠 تقنية ضغط البيانات

وفقا لنظرية القوة لحجم المعلومات وتوزيع التردد المقدمة في وثيقة Somnia الفنية ، يمكن ضغط البيانات بمعدل تكبير مرتفع عن طريق تلخيص المعلومات وفقا لاحتمال حدوث المعلومات.

كل رابط بيانات في Somnia مسؤول عن المدقق ، ولا يحتاج المدقق إلى إرسال الكتلة بأكملها ، ولكنه يحتاج فقط إلى إرسال دفق المعلومات ، وضغط الدفق له معدل ضغط أعلى ، لذلك فهو يساعد على تحسين سعة نقل الشبكة.

بالإضافة إلى ذلك ، تستخدم Somnia توقيعات BLS لتحسين سرعة نقل التوقيع والتحقق منه.

بموجب خوارزمية الإجماع متعددة الدفق في Somnia ، ترسل عقد المدقق لسلسلة البيانات شظايا البيانات إلى بعضها البعض ، ولا يوجد قائد مركزي لتحميل البيانات وتنزيلها بطريقة مركزية ، ويمكن توزيع النطاق الترددي بالتساوي بين المدققين. يرسل كل مدقق شظايا البيانات إلى المدققين الآخرين ويقوم بتنزيل أجزاء البيانات المرسلة من المدققين الآخرين ، وبالتالي فإن النطاق الترددي المطلوب لتحميل وتنزيل كل مدقق متماثل. لذلك ، ستكون قدرة الإرسال لشبكة Somnia متوازنة ومستقرة نسبيا.

💠 اكتب في النهاية

على الرغم من أن Web3 أكثر تطورا من Web2 على السطح ، إلا أن النظام التقني ل Web2 غالبا ما يكون أكثر تعقيدا ونضجا. عندما يشارك مطورو Web2 في تطوير Web3 ، فإن خلفيتهم التقنية قادرة على جلب المزيد من الابتكار إلى عالم blockchain.