NEAR协议在首次公开分片基准测试中达到100万TPS

2025-12-11 13:10:29

NEAR协议最近在行业首次公开的分片基准测试中成功跑出100万TPS，瞬间把全网的目光再次拉回“高性能公链之争”。在以太坊生态持续扩容、多链竞速愈发激烈的背景下，NEAR选择用真实测试数据回应质疑：高吞吐不再是概念图景，而是可以被量化、被验证的现实能力。随着AI原生应用、链上游戏、社交网络等高并发场景在2025年加速爆发，整个加密行业正在重新评估底层基础设施的上限，而NEAR的这一成绩，也让“下一代应用会部署在哪条链上”成为新的热门讨论。

● NEAR使用真实代码和完全开放的基准测试数据，在实时分片测试中突破了100万TPS的瓶颈。

● 该测试在消费级硬件上使用70个分片，以证明在高负载下可以进行水平扩展。

● 执行、共识和存储方面的新优化提高了吞吐量稳定性。

NEAR协议在首次公开可验证的分片基准测试中，网络交易处理速度突破每秒一百万笔，创下新的性能里程碑。这一数据使NEAR在当前吞吐量演示中名列前茅，为完全分片的Layer-1设计方案的可行性提供了迄今为止最有力的数据点之一。

NEAR在公开分片基准测试中达到100万TPS(来源：X)

NEAR协议：旨在反映真实网络状况的测试

该基准测试基于NEAR的实际核心代码，而非实验分支或独立原型。报告指出，工程师将活动分布在70个分片上，并使用了类似于大型网络在高负载下所呈现的流量分布。

该测试方案使用了谷歌云的C4D虚拟机，这些实例价格相对低廉，并搭载了最新一代的AMD EPYC处理器。每台机器每月费用约为900美元，这个价格对于验证者而非专业运营商来说都在可承受范围内。然而，为了专注于吞吐量，测试排除了合约调用，并将交易直接送入内存池。

此外，区块gas限制也被取消，账户活动遵循Zipf模式，这种模式通常会在大量用户并行交互时自然出现。团队报告称，与早期内部试验中使用的硬件相比，C4D机器的性能提升了约45%。

分片技术的可扩展性在满负荷运行时得到验证

在NEAR推出Nightshade 2.0一年多之后，这一里程碑终于到来。Nightshade 2.0是一项重要的分片升级，它引入了无状态验证，并降低了区块生产所需的开销。在主网上，这些改进使得网络能够扩展到九个分片，将区块生成时间缩短至约600毫秒，并在约1.2秒内完成最终确认。

在基准测试中，随着分片数量的增加，吞吐量稳步提升，这对于分片网络来说是预期结果，但在如此大规模的测试中却很少见到。大多数Layer-1链仍然采用单体架构，所有执行都必须通过单一流水线完成。然而，NEAR的结构将执行、存储和状态分布在独立的分片上，从而使链能够在不大幅增加成本或验证节点需求的情况下扩展容量。

最终结果得益于多项技术调整。这些调整包括签名验证的改进、trie树和数据库层的重写、无状态见证处理机制的优化、共识流程的调整，以及用于分析每个区块内部时序的新工具。

这些细节被公开，以便研究人员能够仔细审查条件并重现结果。

通过完全公开的可复现性实现透明度

NEAR发布了基准测试脚本、运行期间使用的提交哈希值，以及包含完整性能跟踪信息的公开Grafana仪表板。仪表板显示，该网络在保持稳定区块生产的同时，突破了100万TPS的阈值。

NEAR协议每秒吞吐量达100万(来源：NEAR协议)

该团队指出，许多验证器运行在裸机服务器上，其性能通常优于本次测试所用的云服务器，这意味着实际性能提升空间远超记录的数字。在这样一个行业中，高TPS(每秒吞吐量)的说法往往依赖于封闭系统或脱离实际部署的测试平台，而这种对透明度的重视显得尤为突出。

NEAR生态系统和市场地位的更广泛背景

与其他高吞吐量网络相比，NEAR目前在理论基准测试中名列前茅。Chainspect于12月8日发布的数据显示，Sonic、ICP和Aptos紧随其后，吞吐量分别约为40万TPS、21万TPS和16万TPS。主流链的实际吞吐量仍然远低于理论值，同期Solana的实时吞吐量约为1238 TPS，位居榜首。

按每秒交易量(TPS)排名的最快区块链(来源：Chainspect)

这一时机与一系列新的生态系统发展相吻合。基于ADI Chain构建的TravAI允许链上代理商完成完整的旅行预订流程。NEAR AI Cloud和Private Chat已率先实现集成，包括被Brave浏览器采用。与此同时，NEAR Intents的链上抽象交易量历史新高已突破70亿美元。

团队接下来的重点工作包括动态分片、分片智能合约执行、更深层次的执行调优，以及共识层和执行层的分离以降低延迟。基准测试所用的大部分代码已在主网上线，其余部分计划在2.12版本中发布。

总体而言，100万TPS的结果表明，NEAR的架构能够支持高负载去中心化系统、跨链路由以及新兴的AI驱动的链上活动浪潮——而无需依赖专用硬件或中心化排序层。

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