Stellar-core 检查点验证机制优化方案
2025-06-25 11:50:58作者:瞿蔚英Wynne
背景介绍
Stellar-core 是一个开源的去中心化支付网络核心实现,它采用区块链技术来记录和验证交易。在 Stellar 网络中,检查点(checkpoint)机制是确保网络状态一致性的重要组成部分。检查点包含了特定区块高度的状态哈希值,用于验证区块链数据的完整性和正确性。
当前问题分析
目前 Stellar-core 中的 verify-checkpoints 命令存在一个明显的效率问题:每次执行验证时都必须从创世区块(genesis)开始,一直验证到最新的网络账本或指定的历史账本高度。这种全量验证方式带来了两个主要问题:
- 时间成本高:从创世区块开始验证整个区块链需要数小时的时间
- 资源浪费:大多数情况下,运维人员只需要验证新增的区块,而不需要重复验证已经确认过的历史数据
技术解决方案
为了解决这个问题,我们提出了一种增量验证机制,主要包含以下改进点:
1. 信任锚点机制
系统将引入信任锚点(trust anchor)的概念,即已经验证过的检查点可以作为后续验证的起点。这样就不需要每次都从创世区块开始验证。
2. 状态持久化
验证过程中产生的中间状态将被持久化存储,包括:
- 最后验证成功的区块高度
- 对应的哈希值
- 验证过程中生成的默克尔树证明
3. 增量验证流程
新的验证流程将分为以下几个步骤:
- 读取上次验证的最后高度和哈希
- 从该高度开始继续验证后续区块
- 只对新增加的区块进行哈希计算和验证
- 更新信任锚点到最新验证成功的高度
4. 容错处理
考虑到可能的异常情况,系统需要具备:
- 验证中断后的恢复能力
- 对不一致数据的检测和报告机制
- 手动重置验证状态的能力
实现细节
在具体实现上,我们需要:
- 修改
verify-checkpoints命令的参数,增加--resume-from选项 - 在本地存储中维护验证状态信息
- 优化哈希计算过程,支持从指定高度开始
- 确保与现有检查点文件的兼容性
性能优化预期
通过这种增量验证机制,预计可以带来以下改进:
- 日常维护时间从数小时缩短到几分钟
- 降低CPU和内存资源消耗
- 提高系统响应速度
- 减少网络带宽使用
安全考虑
虽然采用增量验证提高了效率,但我们仍需确保:
- 信任锚点的完整性不能被破坏
- 状态持久化存储需要加密保护
- 提供全量验证模式作为备选方案
- 完善的日志记录和审计功能
总结
Stellar-core 的检查点验证机制优化将显著提升网络运维效率,同时保持原有的安全保证。这一改进特别适合需要频繁更新信任哈希的生产环境,使系统维护更加轻量化和可持续。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃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。Python03
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
Spark-Prover-7BSpark-Prover-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
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
Spark-Formalizer-7BSpark-Formalizer-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.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-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- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
最新内容推荐
SteamVR 1.2.3 Unity插件:兼容Unity 2019及更低版本的VR开发终极解决方案 ZLIB 1.3 静态库 Windows x64 版本:高效数据压缩解决方案完全指南 2023年最新HTMLCSSJS组件库:提升前端开发效率的必备资源 Qt控件CSS样式实例大全 - 打造现代化GUI界面的终极指南 Adobe Acrobat XI Pro PDF拼版插件:提升排版效率的专业利器 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库 32位ECC纠错Verilog代码:提升FPGA系统可靠性的关键技术方案 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 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
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
305
2.68 K
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
136
163
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
233
309
暂无简介
Dart
596
130
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++
630
227
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
123
635
🎉 (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
1.06 K
614
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
195
71
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
36
634