FuelCore项目中的区块执行机制优化:从定时执行到时间窗口执行
2025-04-30 05:16:20作者:秋阔奎Evelyn
背景介绍
FuelCore是一个区块链实现项目,采用PoA(Proof of Authority)共识机制。在当前的实现中,区块创建采用的是定时执行的方式——系统会等待下一个区块创建的确切时刻,然后通知区块执行器(block executor)创建新区块。
当前机制的局限性
这种定时执行的机制存在几个明显的效率问题:
- 资源利用率低:在等待下一个区块创建时刻的过程中,执行器处于空闲状态
- 交易处理延迟:交易必须等到下一个区块创建时刻才能开始处理
- 系统吞吐量受限:固定的区块间隔限制了系统的整体处理能力
优化方案设计
为了解决上述问题,FuelCore团队提出了将区块执行机制从"定时执行"改为"时间窗口执行"的优化方案。新机制的核心思想是:
- 时间窗口概念:PoA共识模块不再等待确切时刻,而是通知执行器一个时间窗口已经开始
- 动态执行:执行器在这个时间窗口内可以持续从交易池获取并执行交易
- 预确认机制:每成功执行一个交易,就生成一个预确认消息(pre-confirmation)发送给共识模块
技术实现细节
执行器接口变更
新的执行器接口需要增加两个关键参数:
- 交易等待器:用于在执行过程中持续获取新到达的交易
- 预确认通道:用于在执行每个交易后发送预确认消息
时间窗口管理
PoA模块需要重新设计时间间隔的计算逻辑:
- 不再计算精确的下一个区块时刻
- 改为设置一个执行时间窗口和超时机制
- 确保在窗口关闭前完成必要的共识签名
执行流程优化
新的执行流程大致如下:
- PoA模块启动时间窗口
- 执行器开始从交易池获取交易
- 每成功执行一个交易:
- 更新状态
- 生成预确认
- 通过通道发送给共识模块
- 时间窗口超时后完成区块打包
预期收益
这种优化将带来多方面的性能提升:
- 提高资源利用率:执行器可以充分利用整个时间窗口处理交易
- 降低交易延迟:交易可以立即进入执行流程,无需等待
- 增加系统吞吐量:在相同时间间隔内可以处理更多交易
- 改善用户体验:通过预确认机制提供更快的交易反馈
潜在挑战
实现这一优化也需要考虑几个技术挑战:
- 状态一致性:在持续执行过程中如何保证状态的一致性
- 错误处理:执行失败时的回滚机制
- 资源竞争:多个交易并行执行时的资源管理
- 时间窗口调整:如何动态优化执行窗口大小
总结
FuelCore项目的这一优化代表了区块链执行引擎设计的一个重要演进方向——从离散的区块处理转向连续的流式处理。这种架构变化不仅能够提升系统性能,也为未来更复杂的执行逻辑和共识机制奠定了基础。通过引入时间窗口和预确认机制,FuelCore在保持PoA共识安全性的同时,大幅提高了系统的处理效率和响应速度。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 VSdebugChkMatch.exe:专业PDB签名匹配工具全面解析与使用指南 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 Adobe Acrobat XI Pro PDF拼版插件:提升排版效率的专业利器 32位ECC纠错Verilog代码:提升FPGA系统可靠性的关键技术方案 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 瀚高迁移工具migration-4.1.4:企业级数据库迁移的智能解决方案 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
暂无简介
Dart
669
155
Ascend Extension for PyTorch
Python
219
236
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
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++
660
308
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
392
3.81 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322
🎉 (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
1.19 K
653
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
141
878