Terra节点系统配置指南:硬件要求与运行环境搭建
2025-05-31 23:23:37作者:裘旻烁
前言
作为区块链网络的核心组件,全节点承担着验证交易、维护账本完整性的重要职责。本文将详细介绍运行Terra全节点所需的系统配置要求,帮助开发者和技术爱好者搭建稳定高效的节点运行环境。
操作系统选择
强烈建议使用Linux发行版作为生产环境运行Terra全节点。虽然理论上可以在其他操作系统上运行,但Linux系统经过充分测试,能够提供最佳的性能和稳定性保障。
硬件配置要求
Terra网络的不同运行模式对硬件资源有着不同需求,以下是详细的配置要求:
主网(Phoenix-1)节点
- CPU: 4核(带4线程)
- 内存: 32GB
- 存储: 2TB SSD (读写速度2000MB/s)
- 带宽: 300Mbps
测试网(Pisco-1)节点
- CPU: 2核(带2线程)
- 内存: 16GB
- 存储: 500GB SSD (读写速度1000MB/s)
- 带宽: 150Mbps
本地测试网络(LocalTerra)
- CPU: 2核
- 内存: 4GB
- 存储: 20GB SSD (读写速度500MB/s)
私有网络
- CPU: 1核
- 内存: 2GB
- 存储: 20GB SSD (读写速度500MB/s)
重要提示:随着网络发展,这些最低硬件要求可能会逐步提高。建议持续监控系统资源使用情况,及时进行扩容。
软件环境准备
Go语言环境
Terra节点需要Go 1.20或更高版本(linux/amd64架构)。以下是安装步骤:
-
下载Go安装包:
wget https://go.dev/dl/go1.20.3.linux-amd64.tar.gz -
清理旧版本(可选):
sudo rm -rf /usr/local/go -
解压安装:
sudo tar -C /usr/local -xzf go1.20.3.linux-amd64.tar.gz -
配置环境变量:
export PATH=$PATH:/usr/local/go/bin(建议将此行添加到~/.profile、~/.bashrc或~/.zshrc中永久生效)
-
验证安装:
go version预期输出:
go version go1.20.3 linux/amd64
构建工具
Linux用户需要安装基础构建工具:
sudo apt-get install -y build-essential
网络端口配置
Terra节点使用以下TCP端口,请根据实际需求配置:
必需端口
- 26656: P2P协议默认端口,用于节点间通信。必须开放此端口才能加入网络,但不必向公网开放。对于验证节点,建议配置持久对等节点(persistent_peers)并关闭此端口的公网访问。
可选端口
- 1317: Lite Client Daemon(LCD)默认端口,提供HTTP RESTful API接口。除非需要此功能,否则无需开放。
- 26660: Prometheus监控数据库默认端口,默认关闭。
- 26657: RPC协议默认端口,用于查询和发送交易。除非运行公共节点,否则不建议向公网开放此端口。
安全建议
- 除非必要,尽量减少向公网开放的端口数量
- 对必须开放的端口实施严格的访问控制
- 定期更新系统和节点软件
- 设置完善的监控系统,及时发现资源瓶颈
总结
搭建Terra全节点需要仔细规划硬件资源和网络配置。本文提供的配置建议可以帮助您建立稳定运行的节点环境。随着网络发展,建议持续关注官方文档更新,及时调整节点配置。
登录后查看全文
热门项目推荐
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
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
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
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
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-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
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
192
212
暂无简介
Dart
632
143
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
243
316
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
481
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++
649
271
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
297
111
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
857
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
158
212