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原文作者：Mysten Labs 行政總裁兼聯合創始人 Evan Cheng
譯者：Odaily 星球日報 Azuma
過去一段時間，市面上出現了解析 Sui 的文章，但這些文章大多數都錯過了一項最關鍵的創新 —— Sui 的數據模型及交易處理通道。我將在接下來的推文中分三部份就此進行解釋：
Part1：傳統區塊鏈的交易處理通道
Part2：Sui 的交易處理通道
Part3：Sui 的優勢
區塊鏈的執行邏輯是，隨著時間的推移，驗證者們會共同向鏈上添加新的區塊。交易處理通道位於「構建區塊——共識——執行——更新默克爾樹」這套流程的最前方，所有交易在向該流程的下遊繼續推進之前必須被處理。而當新的區塊開始構建之時，交易的處理也會被暫停。
下面是一幅關於傳統區塊鏈的交易處理通道及其問題的示意圖。我們已看到許多專案都在嘗試在用不同的方法解決這些問題。
Sui 的做法是透過「物件（objects）」 來區分、組織數據。某款 NFT、某個代幣的余額、某項智能合約，這些都是不同的物件（可以理解為類別），意味著 Sui 鏈上的交易可以根據物件的不同來分組處理。
下圖是一個簡單的例子，描述了可分為 3 組的 5 筆不同交易（稍後我們將回來繼續聊特定物件和共享物件）。這 3 組交易完全可以實作並列處理。
而在其它傳統的區塊鏈中，單個區塊內所有不相關的交易都需要依次處理。比如 Bob 向 Bruce 發送了一個 BAYC NFT，Alice 向 Alex 發送了一個 Punk NFT，Jane 用了某個 DEX 等等，所有這些交易都需要按照共識集體排序，執行，並最終表現在默克爾樹上。
打個比方，這就像是坐公交車。 在傳統區塊鏈上，所有乘客必須排隊（共識）上車，每一位乘客都需要在發車前檢票（執行），然後再於同一個地點下車（默克爾樹更新），只有當公交車再次空開之後才能繼續容納新乘客，鏈才能繼續向前執行；而在 Sui 之上，鏈會根據目的地（物件）對所有旅客進行分組，各組旅客的票都會並列檢查，然後再由不同的車輛並列送往目的地。
Sui 的創新並不僅僅在於交易的並列處理（關於這點，未來會分享更多內容），交易結果在執行之後也會被送出至物件（比如某個代幣的余額為 10，發送了 5，余額還剩 5），它們可以被立即用作未來交易的輸入（input）。Sui 將默克爾樹作為了新建區塊的部份檢查點，待一系列相關交易最終確定後才會記賬。
此外需要註意的一點是，在前文的案例中，有些交易只對應一個特定的物件，比如只有 Bob 可以發起關於他所擁有的 BAYC NFT 的交易。特定物件類的交易可以跳過共識（只需要拜占庭一致廣播），因為所有者可以確認交易順序。
而對於另一類的交易，即所謂的共享物件型交易（比如 DEX 智能合約），則必須經過協商一致，因為沒有單一的所有者來決定順序。這就是我們 Narwhal & Bullshark 共識的用武之地。
簡單來說就是， 特定物件類交易可以並列執行，共享物件型交易彼此間也可並列執行，但在各個共享的物件是需要順序執行的（這裏套用了其他靜態/動態技術）。
總而言之，你可以理解為：
那麽，Sui 的這一架構可以解決哪些產品問題呢？讓我們繼續往下看。
首先是水平擴容的能力。 在 Sui 之上，每組交易都是並列處理的，這就好比是前文說的每組旅客都會乘坐不同的車，所以如果有更多組旅客（交易），Sui 只需要再配備更多的車。關於這一點，Sui 可以透過內部驗證器來分片擴容 —— 更多的工作者去處理更多的交易。
為什麽水平擴充套件擴容的能力很重要？想一想一些大型專案在考慮底層時的需求吧，他們需要確保底層可以承載其規模的持續增長，有效能上限的區塊鏈將成為這些專案入駐的阻礙，Sui 的設計正是為了應對這樣的需求高峰。
其次是可組合性。 有什麽是在 Sui 上可行，但在其他智能合約平台上不可行的？比如將資產作為參數傳遞給函數，比如從函數中返還某種資產，再比如將資產儲存在一個數據結構內，或是直接儲存在另一個資產內。
以後我可能會專門再寫一篇關於可組合性的推文，因為這是一個相當復雜的主題。我只想說，Sui 在合約級別和資產級別（不同類別的物件可以巢狀在其他物件中）顯著提高了可組合性。
再然後是 部份重播的能力 。區塊鏈提供了所有交易的歷史記錄，這對檢查過往資訊很有幫助。然而，如果某個產品需要關心一些鏈上數據，讀取可能會非常昂貴。Sui 的構架允許這些專案只關註它們所關心的物件的演化，即部份重播。
例如，一款將所有角色放在 Sui 上的 RPG 遊戲可以簡單地觀看代表著這些角色的物件。他們不需要從默克爾樹數據結構中挖掘所有數據。
最後是 鏈上儲存 。各類資產數據，比如遊戲的種族、等級、經驗等等，都可以儲存在 Sui 的物件中。Sui 可以使用傳統的方法來擴充套件鏈上儲存，現在更新鏈上資產的成本要低得多。
這一篇長推到此結束。這些內容維度較高，但並不是很全面。不過，我希望你能透過這些內容加深對 Sui 的了解。
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