引介：Turbo-Geth 客戶端：數據庫改進_TUR

幾個月以前，我加入了 Turbo-Geth 團隊，開始主動給 Trubo-Geth 客戶端貢獻代碼。Turbo-Geth 客戶端是 Geth 客戶端的一個另類版本（當前仍在開發），其目標是做得比原有的客戶端運行速度更快、更高效。那么 Turbo-Geth 實現這個目標的辦法包括下面幾項：

進一步優化數據庫結構

在需要與狀態數據交互的場合，減少對數據庫的讀、寫操作

優化狀態樹操作的效率（有可能需要改變現有狀態樹的數據結構）

在本文中，我會著重指出 Turbo-Geth 和 Geth 在數據庫上的不同之處。主要的區別在于：

不同的數據庫（使用 Bolt，而非 LevelDB）

按桶（bucket）來細分數據庫

Zilliqa將于4月25日在主網上實現EVM兼容性，Zilliqa 2.0已開始開發:4月21日消息，Layer1 區塊鏈 Zilliqa 發文稱，將于 4 月 25 日在主網上實現 EVM 兼容性，并為 Zilliqa 2.0 奠定基礎。EVM 兼容性將允許用戶使用 EVM DApp 和錢包在本地傳輸 ZIL 代幣。在實施第一個完整版本的 EVM 兼容性后，它將在隨后的主網升級中得到擴展，以包括 Scilla 和 Solidity 標準之間針對可替代代幣、NFT 等的完全互操作性。Zilliqa 2.0 正與 EVM 兼容性功能一起開發，將保留 Zilliqa 網絡當前版本的所有功能，包括完整的 EVM 兼容性，同時對網絡性能和實用性帶來顯著改進。Zilliqa 2.0 將通過新的和改進的分片系統提供更快的最終確定性和更好的可擴展性。[2023/4/22 14:19:22]

那么，本文的主要內容也就跟這兩點相關。

HashKey Capital：2023年值得關注的技術趨勢包括以太坊升級及ZK應用等:金色財經報道，HashKey Capital發布2023年值得關注的五大技術趨勢報告，分別為：1、以太坊的重大升級（Shanghai，Cancun）；2、質押相關的技術、產品和服務；3、模塊化區塊鏈的改進和特定應用的Rollup發展，如L3s；4、ZK的其他非擴展應用，如ZKBridges；5、AA+MPC和閃電網絡的迭代，為終端用戶提供其他技術。[2023/3/9 12:51:53]

Bolt 和 LevelDB 其實非常相似，兩者都是 “鍵-值對”（key-value）存儲，設計目標都是為不需要完整數據庫服務器的項目提供簡單、快捷且可靠的數據庫。Geth 選用的數據庫是 LevelDB，而 Turbo-Geth 選用的是 Bolt。

Solana鏈上 TVL 24小時跌幅超40%:金色財經報道，據DefiLlama數據顯示，Solana鏈上總鎖倉量（TVL）跌至5美元附近，當前TVL為5.077億美元，24小時跌幅為40.67%。24小時可清算價值跌幅達96.2%，當前剩余可清算價值為230萬美元。[2022/11/9 7:23:21]

但兩者也有一個關鍵區別：組織數據的方式。LevelDB 是一個 LSM （Log-Structured Merged-Tree）數據庫，而 Bolt 使用 bucket，而且每一個 bucket 都包含著一個 B+- Tree 結構。我們可以把一個 bucket 當作 “大數據庫里的一個小數據庫”。

那么，兩者之間的主要區別在于：LSM 數據庫是為重度添加操作（appending）和范圍掃描操作（range scanning）優化的，而不是為隨機讀取的性能優化的；為了提供一致性，它不允許同時對數據庫執行讀、寫操作。也是出于性能考慮，這種數據庫是沒有實現原子性的。Bolt 則反之，插入操作（inserting）速度較慢，但是隨機讀取速度較快，實現了原子性，而且可以同時對數據庫讀寫。

Apollo Capital推出專注于NFT、DeFi的加密基金:金色財經報道，據官方公告，管理資產超過5000 億美元的基金公司Apollo Capital推出 Apollo Capital Frontier Fund，該基金將專注于NFT基礎設施、去中心化金融和多鏈基礎設施。[2022/11/2 12:10:37]

我們再稍微解釋一下原子性：

原子性：“原子” 意味著不可分割。假設現在我們要給一個數據庫存儲多個哈希值，而其中一個在插入數據庫時失敗了，如果此時所有哈希值的操作都會同時撤銷，這就叫做原子性。Turbo-Geth 就有這樣的特性，只有所有哈希值的插入操作都成功時，這個操作才能成功。而沒有實現原子性的數據庫（比如 LevelDB）則意味著，必須使用一個 workaround 以安全地將數據插入數據庫。換句話來說，在這個點上，我們覺得 Bolt 更好，因為他在給數據庫添加數據時更安全。

如前所述，Turbo-Geth 是切分成多個 bucket 的。每個 bucket 都是大數據庫中的一個小數據，各自包含了一個 B+-Tree 結構。

下面便是 Turbo-Geth 數據庫在區塊高度 9,346,492 處的切分：

- Turbo-Geth 的 Archive 節點的數據區分（區塊高度為 9,346,492）-

Geth 客戶端的 Archive 大小（區塊高度 9346492）: 3.7 TBParity 客戶端的 Archive 大小（區塊高度 9346492）: 3.6 TBTurbo-Geth 客戶端的 Archive 大小（區塊高度 9346492）: 652.62 GB每一個部分都存儲在一個 bucket 里面。其中主要部分的簡要解釋如下：

原象（preimage）：哈希值與地址之間的管理，以及存儲位置哈希值與存儲位置之間的關聯

收據（receipt）：交易收據

合約存儲內容的歷史（History of Storage）：合約存儲內容的變更歷史

賬戶歷史（History of Accounts）：賬戶的變更歷史

區塊頭：每個區塊的區塊頭

區塊體：每個區塊的區塊體

合約存儲內容（Contract Storage）：就是合約存儲內容

ChangeSet：數據庫變更歷史

賬戶：賬戶

使用這么多 bucket ，是為了讓構成大數據庫的各 B+-Tree 樹高不至于太高，這樣跟數據庫的交互就會比較容易。換句話說，這是在使用多個 bucket 來提高讀取數據庫的性能。

在切換到 Bolt 之后，Turbo-Geth 在處理隨機鍵（比如交易哈希值）時遇到了一些問題，因為 Bolt 會在提交數據之前對這些鍵進行排序（sort），又因為這些哈希值都是隨機的，而且數量很多，所以產生了大量的排序需求，然后導致大量的寫入放大現象（write amplification，實際寫入的物理數據量是寫入數據量的多倍）。而 BadgerDB 使用 log-structured-merge（LSM）模式，似乎是一個更好的選擇。這個問題仍在研究當中，不過，我們已經實現了一個 workaround 來解決這個問題。

這里有一個圖表，顯示了 BadgerDB 和 BoltDB 在整體性能上的對比（感謝 Alexey Akhunov 制圖）：

Turbo-Geth 客戶端通過下列（數據庫）手段來優化以太坊的性能：

使用多個 bucket，以更迅速地檢索某些數據片

使用 B+-Tree 而非 LSM

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