Hop Protocol节点数据库选型分析与实践
数据库选型背景
在Hop Protocol的节点(hot-node)开发过程中,数据库选型是一个关键的技术决策。项目团队面临在键值存储(key-value)和关系型数据库(relational)之间的选择,这个决策将直接影响节点的性能、可扩展性和维护成本。
核心考量因素
团队主要从以下几个技术维度进行了深入分析:
-
性能瓶颈:首先需要确定数据库是否会成为系统的性能瓶颈。如果网络延迟始终是用户操作的主要限制因素,那么关系型数据库可能是更好的选择;而如果数据库读写速度会成为限制因素,则键值存储可能更合适。
-
数据规模:考虑到去中心化网络中可能有大量(如1000个)债券人(bonder)节点,每个节点的数据存储量需要优化。团队特别关注是否会出现单个节点需要存储100GB数据的情况。
-
内存使用:在高交易量场景下(如达到Arbitrum quest级别的交易量),内存使用可能成为问题。团队评估了是否需要优化存储以减少内存占用。
-
IOPS限制:输入/输出操作性能是否可能成为系统瓶颈也是重要考量点。
技术决策过程
经过深入分析,团队做出了以下技术决策:
-
LevelDB的选择:尽管LevelDB长期缺乏维护,但团队最终仍选择了它作为底层存储。主要原因是LevelDB能够满足所有技术要求,同时保持开发团队的熟悉度。
-
模块化设计:数据库模块采用了模块化设计,这使得底层数据库可以在未来需要时轻松更换,为系统提供了良好的可扩展性。
-
架构优化:团队特别注意避免可能导致内存溢出(OOM)的设计,如避免实现可能返回无限结果集的
getTransfersFromX
类查询。
实践经验
在实现过程中,团队积累了以下宝贵经验:
-
SQL管理:对于使用PostgreSQL的情况,团队建议改进版本控制和调试方式,避免使用长字符串SQL语句,以减少手动错误。
-
代码复用:特别注意避免SQL语句的复制粘贴重复,提高代码的可维护性。
-
查询设计:强调查询设计应该避免返回可能无限增长的结果集,这是保证系统稳定性的重要原则。
结论
Hop Protocol团队通过全面的技术评估,最终选择了LevelDB作为节点数据库,并通过模块化设计为未来的技术演进留出了空间。这一决策平衡了性能要求、开发效率和系统稳定性等多方面因素,为去中心化跨链桥的实现奠定了坚实的基础。
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~050CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava04GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。06GOT-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。00openHiTLS
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!C0302- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









