Stellar-Core项目中的内存化账本状态优化方案
2025-06-25 14:36:55作者:魏侃纯Zoe
背景与需求分析
在区块链系统中,账本状态的高效访问是影响交易处理性能的关键因素。Stellar-Core项目团队近期提出了一个创新性的优化方向——通过内存化存储活跃账本状态来显著提升系统性能。这一需求的产生主要基于两个技术背景:
-
状态归档机制的实施:随着状态归档功能的部署,活跃账本中的有效状态数据量大幅减少,这些数据正是交易验证和应用过程中需要频繁访问的核心数据集。
-
协议层限制:系统通过配置参数严格限制了活跃状态的最大规模,这使得将所有活跃状态完整加载到内存成为可能。
技术方案设计
核心架构
方案提出建立一个集中式的内存数据结构(如哈希映射表)来存储所有活跃账本状态,该设计具有以下关键特性:
-
启动初始化:在系统启动时通过
assumeState函数调用完成数据结构的初始化加载。 -
读写分离:
- 所有读操作直接访问内存缓存
- 写/删除操作由
LedgerManager或LedgerTxnRoot统一管理
-
持久化保障:虽然数据在内存中缓存,但仍会同步写入BucketList进行持久化存储。
特殊处理机制
考虑到系统特殊性,方案对特定数据类型做了特别处理:
-
报价数据:由于需要复杂的索引支持,报价数据仍保留在SQL数据库中。
-
测试支持:在测试环境中可以使用内存SQL数据库来模拟报价表功能。
实施价值与演进路径
当前价值
虽然目前由于传统条目类型的存在还不能在生产环境完全实现全状态内存化,但已经可以:
- 实现所有Soroban条目的内存缓存
- 为最大TPS测试和追赶测试提供理想环境
- 为未来传统条目淘汰后的系统架构进行前瞻性验证
未来演进
随着传统条目类型的逐步淘汰,系统将能够实现:
- 生产环境下的全状态内存化
- 更极致的性能优化空间
- 更简化的系统架构
技术实现细节
在实际编码实现时,开发团队发现现有的BucketList内存缓存已经部分实现了这一设计理念。这表明系统架构具有良好的扩展性,新的优化方案可以基于现有基础设施平滑演进,既保证了技术实现的可靠性,又能快速获得性能提升。
这一技术演进代表了区块链底层架构优化的重要方向,通过合理利用现代服务器的内存资源优势,在保证数据持久性的前提下,大幅提升交易处理效率,为Stellar网络应对未来更高的性能需求奠定了坚实基础。
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
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python02
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Python00
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
最新内容推荐
Launch4j中文版:Java应用程序打包成EXE的终极解决方案 海康威视DS-7800N-K1固件升级包全面解析:提升安防设备性能的关键资源 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 Solidcam后处理文件下载与使用完全指南:提升CNC编程效率的必备资源 电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 32位ECC纠错Verilog代码:提升FPGA系统可靠性的关键技术方案 基于Matlab的等几何分析IGA软件包:工程计算与几何建模的完美融合 CS1237半桥称重解决方案:高精度24位ADC称重模块完全指南 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
289
2.6 K
deepin linux kernel
C
24
7
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
226
305
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++
605
181
暂无简介
Dart
576
127
Ascend Extension for PyTorch
Python
115
147
🎉 (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
1.04 K
609
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
450
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,专门为Transformer模型的训练和推理而设计。
C++
46
76
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
154
58