Agave项目v2.1.9版本发布:性能优化与功能增强
Agave是一个高性能区块链项目,专注于提供快速、安全的分布式账本技术。该项目采用了创新的共识机制和网络协议,旨在实现高吞吐量和低延迟的交易处理能力。最新发布的v2.1.9版本带来了一系列重要的性能优化和功能改进,特别针对Testnet环境进行了优化,同时也推荐用于Devnet和部分Mainnet Beta节点。
核心改进内容
RPC性能优化
v2.1.9版本对RPC(远程过程调用)服务进行了显著的性能优化。通过避免在轮询IO通知时阻塞工作线程,显著降低了RPC调用的延迟。这一改进使得节点能够更高效地处理来自客户端的请求,特别是在高负载情况下,能够保持更稳定的响应时间。
Merkle碎片链扩展
该版本将链式Merkle碎片(Chained Merkle Shreds)功能扩展到了约21%的主网插槽(slots)。Merkle碎片是Agave项目中用于数据分片和验证的重要数据结构,这种链式结构能够提高数据验证的效率,同时减少网络带宽的消耗。这一扩展将为网络带来更好的可扩展性和更高的吞吐量。
内置成本默认值修复
在v2.1.9中,修复了一个关于内置功能默认成本依赖迁移的问题。这一修复确保了在不同网络环境下,内置功能的成本计算能够保持一致性和准确性,避免了因迁移导致的成本计算错误。
Tokio运行时更新
项目更新到了最新版本的Tokio异步运行时。Tokio是Rust生态中广泛使用的异步I/O库,这次更新带来了性能提升和bug修复,进一步增强了节点的稳定性和处理能力。
功能门控改进
对ledger-tool工具中的--deactivate-feature-gate命令进行了改进,现在该命令能够在子银行(child bank)中正确停用功能门控。功能门控是Agave项目中用于逐步推出新功能的重要机制,这一改进使得功能管理更加灵活和可靠。
技术实现细节
在RPC性能优化方面,开发团队通过重构IO事件处理机制,将阻塞式的轮询改为非阻塞方式。这种改变充分利用了现代操作系统的异步IO能力,使得工作线程能够在等待IO时处理其他任务,从而提高了整体吞吐量。
Merkle碎片链的扩展采用了渐进式部署策略,首先在21%的插槽中启用,以便观察实际效果并进行必要的调整。这种数据结构通过将验证信息组织成链式结构,减少了重复验证的开销,同时保持了数据的完整性和可验证性。
Tokio运行时的更新涉及到底层异步任务调度机制的改进,新的版本提供了更高效的线程池管理和任务调度策略,这对于处理大量并发请求的区块链节点尤为重要。
版本适用建议
v2.1.9版本主要针对Testnet环境进行了优化和测试,建议所有Testnet节点尽快升级。对于Devnet环境,该版本也经过了充分验证,推荐使用。对于Mainnet Beta环境,建议采用渐进式部署策略,首先在不超过5%的节点上升级,观察稳定性后再逐步扩大范围。
该版本提供了针对多种平台的二进制包,包括aarch64和x86_64架构的macOS、Windows以及Linux系统。用户可以根据自己的运行环境选择合适的版本进行升级。
总结
Agave v2.1.9版本通过一系列精心设计的优化和改进,进一步提升了区块链网络的性能和可靠性。从RPC调用的延迟降低到Merkle碎片链的扩展,再到运行时库的更新,这些改进共同构成了一个更加健壮和高效的区块链系统。开发团队将继续关注网络表现,并根据反馈进行进一步的优化和调整。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00