首页
/ Revm项目中bn254加密算法的性能优化实践

Revm项目中bn254加密算法的性能优化实践

2025-07-07 15:54:10作者:冯梦姬Eddie

在区块链开发领域,加密算法的性能优化一直是关键课题。本文将深入分析Revm项目中bn254(又称altbn128)椭圆曲线加密算法的性能优化过程,探讨如何通过集成不同实现库来显著提升预编译合约的执行效率。

性能瓶颈的发现

在Revm项目的开发过程中,开发者注意到bn254曲线上的配对(pairing)操作存在明显的性能瓶颈。测试数据显示,使用substrate-bn库时,大小为2的配对操作需要约13毫秒,而使用matter-labs的实现则需要7毫秒。这一性能表现与预期存在较大差距,因为理论上这类操作在考虑解码和子群检查后应该只需要2-3毫秒。

考虑到大多数zk rollup方案都使用bn254/altbn128预编译合约,这一性能问题直接影响到了链同步和区块验证的整体效率。

解决方案探索

为了验证性能假设并寻找最优解,开发团队决定集成并测试多个活跃维护的加密库实现。这一过程涉及:

  1. 评估现有实现(substrate-bn和matter-labs)的性能表现
  2. 分析不同库的维护状态和社区支持情况
  3. 设计全面的基准测试方案

实现方案对比

在集成arkworks加密库后,性能测试显示出显著改善:

  • 配对操作:从原来的13.9毫秒降至4.9毫秒(arkworks),相比matter-labs的7.9毫秒有更大幅提升
  • 乘法操作:本地测试显示,使用substrate-bn时约103微秒,而arkworks实现仅需约62微秒,性能提升近40%

技术决策与实现

基于测试结果,团队做出了以下技术决策:

  1. 将arkworks设为默认实现,因其具有更好的性能表现和活跃的维护状态
  2. 保留substrate-bn作为可选特性(feature flag),作为经过审计的备用实现
  3. 完善基准测试体系,包括添加乘法操作测试和更全面的测试用例

优化经验总结

通过这一优化过程,我们获得了以下重要经验:

  1. 加密库选择:不同实现间的性能差异可能非常显著,需要实际测试验证
  2. 维护状态评估:选择加密库时不仅要考虑性能,还需评估其维护活跃度
  3. 基准测试设计:需要覆盖各种操作类型和边界情况,使用大量随机测试数据
  4. 兼容性考虑:在追求性能的同时保留经过审计的备用方案

这一优化工作显著提升了Revm项目中加密预编译合约的执行效率,为基于zk rollup的应用提供了更好的性能基础。未来还可以进一步探索输入生成工具的开发和更全面的性能测试方案。

登录后查看全文
热门项目推荐

项目优选

收起
kernelkernel
deepin linux kernel
C
22
6
docsdocs
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
202
2.17 K
ohos_react_nativeohos_react_native
React Native鸿蒙化仓库
C++
208
285
pytorchpytorch
Ascend Extension for PyTorch
Python
61
94
RuoYi-Vue3RuoYi-Vue3
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
977
575
nop-entropynop-entropy
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
ops-mathops-math
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
550
83
openHiTLSopenHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.02 K
399
communitycommunity
本项目是CANN开源社区的核心管理仓库,包含社区的治理章程、治理组织、通用操作指引及流程规范等基础信息
393
27
MateChatMateChat
前端智能化场景解决方案UI库,轻松构建你的AI应用,我们将持续完善更新,欢迎你的使用与建议。 官网地址:https://matechat.gitcode.com
1.2 K
133