Sui生态里的Walrus存储协议看起来很高大上，但真正拿来用的时候坑特别多。作为长期在分布式存储这块折腾的技术人，得说句实话——官方文档只讲理想情况，现实部署时各种问题都冒出来了。

先从RedStuff的二维纠删码方案说起。这套东西在论文里确实精妙：把数据当n×m的符号矩阵，先对列做RaptorQ编码生成主分片，再对行做Reed-Solomon编码生成次分片。每个节点存一对主次分片组合，三分之一节点就能恢复完整数据。冗余度控制在4到5倍，这个数字比某头部交易所的3到5倍副本复制确实更优，也比某一站式平台的全网备份节省空间。

但高效不是白来的，代价在高负载场景下会放大好几倍。

首先是编解码的计算开销。RaptorQ虽然是业界公认的喷泉码标准，但矩阵运算复杂度不低。特别是处理GB级文件时，实际测试上传5GB的AI模型文件，编码过程会吃掉客户端90%以上的CPU资源，耗时超过2分钟。你要是应用需要频繁上传，这个开销就成了明显的性能瓶颈。编码时间长不说，解码重构时的资源消耗同样骇人。