Go-Quai项目中的单例交易传播端点设计与实现
2025-07-01 03:35:24作者:裘旻烁
背景与需求分析
在区块链技术中,交易传播机制是网络运行的关键环节。Go-Quai项目团队近期提出了一个技术需求:创建一个专门的端点(endpoint)来将单例交易(singleton transactions)传播到受信任的计算节点(processing pool)。这一功能的实现将优化交易处理流程,特别是在需要优先处理某些特定交易的场景下。
技术方案设计
核心功能组件
-
SendWorkedTransactions API方法:
- 接收工作对象(workobject)作为输入参数
- 验证工作对象头部的计算量是否在过去5分钟内的阈值范围内
- 验证通过后,将交易发送到交易池(tx pool)
- 如果工作对象同时也是工作分享(workshare),则通过libp2p进行广播
-
GetWork API方法:
- 返回当前待处理的工作对象头部
- 同时返回相关的阈值数值
-
可信计算节点端点配置:
- 通过标志(flag)接收trustedProcessorEndpoint参数
- 确保该端点可从quai_api访问
交易处理流程优化
在现有的SendRawTransaction功能基础上,增加了以下处理逻辑:
- 当trustedProcessorEndpoint存在时,启动异步进程
- 从端点获取工作(Work)信息
- 开始处理直到达到GetWork定义的阈值
实现细节
节点角色划分
-
交易接收节点(Node A):
- 负责接收原始交易
- 启用TxProcessing功能
- 不直接连接计算节点
-
计算节点连接节点(Node B):
- 从Node A接收经过最低限度处理的计算任务
- 连接外部计算节点
- 向Node A提供GetWork服务
配置管理
实现通过外部配置文件来管理可信端点设置,具体包括:
- 可信端点地址配置
- 工作验证阈值设置
- 处理参数调整
测试验证方案
为确保功能实现的正确性,设计了以下测试场景:
- 配置Node A接收交易但不连接计算节点
- 配置Node B从Node A接收交易并连接外部计算节点
- 验证交易是否被正确处理并广播到整个网络
技术意义与价值
这一功能的实现为Go-Quai网络带来了以下优势:
- 交易优先级管理:通过可信计算节点机制,可以实现特定交易优先处理
- 网络效率提升:优化了交易传播路径,减少网络拥堵
- 安全性增强:通过可信端点机制,降低了恶意交易传播的风险
- 计算资源优化:实现了计算资源的合理分配和利用
总结
Go-Quai项目中单例交易传播端点的设计与实现,体现了区块链技术在交易处理流程优化方面的创新。通过建立可信计算节点通信机制和优化交易传播路径,不仅提升了网络性能,也为特定场景下的交易处理提供了更灵活的解决方案。这一技术实现将为Go-Quai网络的稳定运行和高效处理提供有力支持。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00- DDeepSeek-OCRDeepSeek-OCR是一款以大语言模型为核心的开源工具,从LLM视角出发,探索视觉文本压缩的极限。Python00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Jinja00
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
278
2.57 K
deepin linux kernel
C
24
6
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
223
302
Ascend Extension for PyTorch
Python
105
135
暂无简介
Dart
568
127
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
599
164
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.03 K
607
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
448
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
154
205
一个用于服务器应用开发的综合工具库。
- 零配置文件
- 环境变量和命令行参数配置
- 约定优于配置
- 深刻利用仓颉语言特性
- 只需要开发动态链接库,fboot负责加载、初始化并运行。
Cangjie
280
25