Helios项目中的历史检查点同步问题解析
问题背景
在区块链轻客户端Helios的使用过程中,开发者发现当尝试从非常早期的检查点开始同步时,系统会出现"invalid sync committee period"的错误并导致同步失败。这个问题不仅出现在主网,在Holesky测试网等其他网络中也有类似表现。
技术原因分析
该问题的根本原因与区块链Altair升级后引入的轻客户端同步机制有关。根据区块链共识规范,网络层对一次性获取的轻客户端更新数量设置了上限(128个)。当Helios尝试从过于久远的检查点启动时,需要获取的同步委员会更新数量超过了这个限制,导致同步失败。
具体来说,每个同步委员会周期持续约27小时(32256个时隙)。128个周期的上限意味着最多可以回溯约144天(12827小时)的历史数据。超过这个时间范围的检查点就会触发同步失败。
解决方案
Helios团队提出了两种解决思路:
-
分段请求机制:修改客户端实现,使其能够分多次请求获取所需的全部同步委员会更新。通过计算需要跨越的周期数(当前周期与启动周期之差),当超过128个周期限制时,自动分割为多个请求。
-
使用较新检查点:建议用户使用较新的检查点启动客户端(不超过144天)。Helios在首次同步后会缓存新的检查点,只要客户端定期在线更新,就能保持良好的同步状态。
安全考量
使用过于久远的检查点会带来潜在的安全风险,主要是"长程攻击"(long range attacks)或"弱主观性攻击"(weak subjectivity attacks)。虽然轻客户端协议使得这类攻击实际执行难度较大,但仍需谨慎对待。
实现建议
对于需要从早期检查点启动的特殊需求,建议的代码修改应包括:
- 准确计算需要跨越的同步委员会周期数
- 根据计算结果分割请求批次
- 确保各批次更新数据的连续性和完整性验证
这种修改既保持了安全性,又提供了更大的灵活性,可以满足历史数据验证等特殊场景需求。
总结
Helios作为区块链轻客户端,在平衡安全性和功能性方面做出了合理的设计选择。对于需要从早期检查点启动的特殊用例,通过适当修改请求机制即可实现需求,同时开发者也应充分了解相关的安全权衡。
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
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
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
yuanrongopenYuanrong runtime:openYuanrong 多语言运行时提供函数分布式编程,支持 Python、Java、C++ 语言,实现类单机编程高性能分布式运行。Go051
MiniCPM-SALAMiniCPM-SALA 正式发布!这是首个有效融合稀疏注意力与线性注意力的大规模混合模型,专为百万级token上下文建模设计。00
ebook-to-mindmapepub、pdf 拆书 AI 总结TSX01