2026-01-07 18:23:51

Lire des données à partir d'un réseau distribué, cela semble simple, mais en pratique c'est plein d'embûches. Le protocole de lecture de Walrus ne repose pas sur autant d'hypothèses idéalistes ; il fait face à la réalité — les nœuds ne coopèrent pas toujours, et la vitesse n'est pas toujours au rendez-vous. Que faire ? Mettre en place un mécanisme de poignée de main en plusieurs étapes, pour que la lecture soit à la fois stable et vérifiable.

Voici comment ça fonctionne. Première étape, privilégier les métadonnées. Le client collecte d'abord des fragments de métadonnées signés, qui enregistrent la localisation des morceaux de données et leur correspondance. Quel est l'avantage ? Filtrer directement les réponses indésirables, sans gaspiller inutilement de la bande passante.

Ensuite, WAL tend à utiliser des fragments de copie secondaire (secondary slivers). Cette conception est très soignée — elle ne dépend pas d’un seul nœud, mais utilise la redondance et des mécanismes de vérification pour garantir l’intégrité des données. Ainsi, même si certains nœuds lâchent l’affaire, le système continue de fonctionner.

En substance, cette solution transforme l’incertitude du réseau distribué en quelque chose de contrôlable et de vérifiable. En se comparant aux hypothèses traditionnelles (tous les nœuds obéissent), WAL choisit une approche plus réaliste.

Voir l'original

Cette page peut inclure du contenu de tiers fourni à des fins d'information uniquement. Gate ne garantit ni l'exactitude ni la validité de ces contenus, n’endosse pas les opinions exprimées, et ne fournit aucun conseil financier ou professionnel à travers ces informations. Voir la section Avertissement pour plus de détails.

19 J'aime

Récompense
19
5
Reposter
Partager

Commentaire

0/400

SandwichTrader

· 01-10 15:14

D'accord, la stratégie de Walrus est vraiment réaliste, pas comme ces hypothèses utopiques Eh non, en quoi la poignée de main en plusieurs étapes diffère-t-elle fondamentalement du verrouillage de transaction dans une base de données traditionnelle, ou est-ce simplement un changement de nom Concernant la réplication et le sharding, j'ai l'impression que c'est juste une sauvegarde redondante, Web3 ne cesse de vanter l'innovation, alors qu'en réalité beaucoup de choses sont des redites Cela améliore la stabilité, mais le coût du réseau doit doubler, le vrai calcul des coûts a-t-il été fait

Voir l'originalRépondre0

rugged_again

· 01-07 18:53

Hé, encore cette vieille rêverie selon laquelle "tous les nœuds obéissent", la réalité nous a déjà réveillés. La méthode de Walrus avec plusieurs étapes de poignée de main n'est pas mal, au moins on sait qu'il faut faire attention.

Voir l'originalRépondre0

GasFeeCrier

· 01-07 18:42

La lecture distribuée est vraiment un défi difficile. La démarche de Walrus avec cette série de poignées de main en plusieurs étapes est plutôt pragmatique, contrairement à certains projets qui ne font que vanter l'idéalisme.

Voir l'originalRépondre0

TradingNightmare

· 01-07 18:38

Encore une solution de lecture distribuée, en gros c'est de la méfiance, j'apprécie cette attitude pragmatique. La vérification redondante est vraiment fiable, bien meilleure que ces utopies idéalistes. L'idée de Walrus est pas mal, mais la mettre en ligne et la faire fonctionner c'est une autre histoire... Les nœuds qui tombent en panne, c'est courant, voyons jusqu'où ce mécanisme peut tenir. La priorité aux métadonnées est intéressante, cette partie pour économiser la bande passante touche un point sensible. C'est bien beau tout ça, mais il faut voir les performances en tps et en latence, ne pas se fier qu'à la théorie. Multi-étapes de handshake ? Ça a l'air plus complexe, comment garantir la performance ? Encore de la redondance et de la vérification, qui va payer ces coûts ?

Voir l'originalRépondre0

GasOptimizer

· 01-07 18:27

Multiples étapes de poignée de main + vérification redondante, c'est comme si l'on utilisait le coût pour assurer la stabilité. Ce qui m'intéresse le plus, c'est—quelle est la réduction réelle de la consommation de bande passante avec cette solution axée sur les métadonnées, y a-t-il des données en chaîne pour le soutenir ?

Voir l'originalRépondre0