Какие аппаратные факторы (если таковые имеются) определяют производительность узла Corda?

Question

Мне интересно понять, как различные аппаратные факторы влияют на производительность узла Corda и потенциал вертикального масштабирования. В этом случае производительность будет в целом определяться следующим образом: - пропускная способность транзакций - время запуска

. Было бы также полезно понять, изменяются ли эти требования к ресурсам / узкие места при работе в производственной среде (независимо, в облаке) или локально для тестирования (где многие локальные узлы могут работать в загруженной сети).

В предыдущих тестах я пытался увеличить выделение памяти по умолчанию с 512 МБ до 1 ГБ, используя настраиваемые поля в загруженных узлах node.conf - custom = { jvmArgs : [ "-Xms1g", "-Xmx1g" ] } но влияние было незначительным как на время запуска, так и на TPS.

Answer 1

В отношении пропускной способности транзакции:

1. Cores - Количество ядер, доступных вашему узлу, напрямую связано с количеством потоков / запросов, которые он может обработать в пределах заданного c время.

2. Память - Чем больше у вас ОЗУ, тем больше запросов транзакций может поддерживать ваш узел и тем больше может быть каждая из этих транзакций. Если памяти слишком мало, вы можете столкнуться с ужасной ошибкой Java Heap Size Out of Memory, которая вызовет sh узел, поскольку он больше не может выделять объекты.

3. Threads - Предполагая, что # 1 и # 2 были правильно выделены для виртуальной машины, на которой работает узел, ваша пропускная способность будет тогда ограничена количеством потоков / запросов, которые приложение, вызывающее узел, может сгенерировать в течение установленного периода времени.

4. Задержка - также важно учитывать близость вашего приложения и целевых узлов, поскольку каждый запрос будет подвергаться некоторому штрафу за задержку в зависимости от расстояния, которое должны пройти пакеты данных.

Checkout Node Tuning & Performance

Мой средний пост также затрагивает эти темы в отношении вложений