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准无状态下的同步实验

2020-09-28 来源:lol开盘网站-LOL赛事竞猜
  • 章节有一种办法或许能加快初始实时过程(initial sync process,所指从创世纪块开始的区块链实时),就是用于区块亲眼数据(witness)预先建构出有内存树根(cache trie),来防止速度较快的状态采访。这样做到必须额外闲置硬盘空间和网络带宽,但或许可以大幅度加快实时过程。其中的原理是,一般来说,要继续执行一个区块,我们就必须默克尔树上的一些数据。虽然在某个块继续执行以前,默克尔树上早已有一些数据了,但这些数据有可能足以继续执行区块。

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    所以,长时间来说,我们还要从状LOL赛事竞猜态数据库(state db)中萃取出有数据并添加默克尔树上,然后才能检验交易。这个过程可能会极快,因为 硬盘采访/数据库查找 的速度比较慢。

    根据这个问题叙述,我们可以区分出有三种有所不同的方案:1)长时间流程(也就是当前在以太坊节点中用于的方案)在区块 B 继续执行以前,我们有状态树根 T1;在必须继续执行 B 的时候,我们把 T1 中遗漏的数据加到到 T1 上,构成 T1',T1'',等等。每次遇上 T1 上没的信息,我们就在数据库中查询(速度慢)。

    继续执行完了 B 之后,我们有了状态树根 T2,T2 不具备继续执行 B 所需的所有账户状态。维持 T2,以待先前用于。

    2)无状态流程在区块 B 继续执行以前,我们并没状态树根;不过,我们可以获得一个亲眼数据 W,来重组继续执行这个区块所需的状态树根。我们继续执行 W,取得了状态树根 T2。在 T2 上继续执行区块 B,不必须查询数据库。

    区块继续执行完了之后就把 T2 毁掉。3)准无状态流程(semi-stateless folw)(即本实验要测试的方案)· 在区块 B 继续执行之前,我们有状态树根 T1,亲眼数据 W1、W2、……,不足以将 T1 并转成 T2· 依序在 T1 上继续执行 W1、W2、……,最后取得 T2,也不必须查询数据库。· 在 T2 上继续执行区块 B,也不必须查询数据库。· 拔着 T2 以待先前用于。

    在初始实时中用于准无状态流程可以取得无状态流程的大部分益处 †,又不必须传输那么多数据,因为我们器重了状态树根内存。† 在准无状态方案中,区块的并行执行不会受到更大的容许那么,为了测试准无状态方案的性能,我们必须测量两件事:· 这一方法必须额外闲置多少 硬盘/比特率?与几乎富状态的方法比起,它知道更佳吗?· 其初始实时速度不会慢多少?本文中我们不会集中于测试硬盘市场需求。创建实验· 状态树根(默克尔树根)的最大规模:100 万个 node。

    一旦节点数多达这个值,我们就驱赶 LRU 节点,以获释内存。用这种办法,我们就能掌控状态树根对内存的用于。· 部分亲眼数据不会存储在数据库中(我们用的是 boltdb)。

    每个条目的结构如下:key: [12]byte // 区块号 + 状态树上节点的仅次于数量value: []byte // 亲眼数据,按文档中的叙述不予序列化· 我们会在亲眼数据里存储合约代码(这是我们当前架构的严重不足)。数据按特例方法获得(必须一个实时好的 turbo-geth 节点)(in the turbo-geth repository)make state./build/bin/state stateless \— chaindata ~/nvme1/mainnet/mainnet/geth/chaindata \— statefile semi_stateless.statefile \— snapshotInterval 1000000 \— snapshotFrom 10000000 \— statsfile new_witness.stats.compressed.2.csv \— witnessDbFile semi_stateless_witnesses.db \— statelessResolver \— triesize 1000000 \实验结果存储从创世纪块开始实时 6, 169, 246 (619 万)区块,亲眼数据的数据库(bolt db)超过了 99GB。亲眼数据大小的分位数分析python quantile-analysis.py cache_1_000_000/semi_stateless_witnesses.db.stats.1.|LOL赛事竞猜。

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