技術詳解 Chia Network 挖礦：如何參與？收益怎樣？_PLOT

對于有志參與Chia挖礦的專業人士，入場需要評估XCH代幣價格走勢、全網算力增長曲線、設備采購成本等因素。

初識Chia網絡挖礦

相信大家對比特幣/以太坊等幣種的挖礦早已非常熟悉。所謂挖礦，其背后的原理是共識問題。許多礦工參與挖礦固然是為了獲取虛擬貨幣，進而獲得利潤。但究其本質，挖礦的目的是為了維護一整張分布式計算網絡，維護共識。而分配給礦工的虛擬貨幣只是這一過程的獎勵而已。

按照中本聰的設想，利用大眾家里的電腦CPU閑置算力就可以構筑起一個強有力的分布式網絡。然而隨著ASIC礦機的出現，這種運算能力很容易被專用礦機獲取，從而成了資本的游戲。而且能源價格也顯著的影響著比特幣的算力。

根據Chia的白皮書，Chia項目的愿景是「數字世界的綠色貨幣」。在其設計之初，對選擇算力基礎的目標是「一種分布廣泛、抗asic、供應過剩的商品」，而且與電價無關-這就是硬盤空間。。

截止本文寫作時，根據Chia全網的算力估算其總耗電功率還不到1000KW。相比BTC實屬天差地別。

都是挖礦，Chia有何不同？

簡而言之，Chia的挖礦過程如同彩票開獎。參與挖礦的礦工應該提前準備好被稱為plot的文件，然后等著下一個區塊的廣播。這些文件里的內容和廣播中的內容都是哈希值。哪個幸運兒手中的哈希值與廣播中的最接近，恭喜，他就中了獎，獲得了XCH代幣。

按照Chia網絡的設計，在主網上線的前三年，每10分鐘的產出是64個XCH，由32個礦工分享，即每個礦工每天有4608次中獎機會，隨后分批遞減。

準備plot文件的過程本質就是計算出巨量的哈希值，存儲于磁盤上。官方提供的錢包程序即可完成這種計算過程。錢包客戶端同時附帶了命令行界面的程序，可供礦工編寫腳本靈活使用。

為了提高中獎的概率，礦工自然應該準備越多plot越好。Chia網絡的算力單位就是存儲單位，即MB/GB/TB/PB等。注意官方使用的單位為帶有小寫i的如GiB，其含義是以1024為進位，而非硬盤廠商使用的以1000為進位。所以當你看到默認參數說產生一個plot需要239GiB緩存空間就竊喜以為1T的硬盤可以同時進行4個plot的時候，先別高興太早，因為239GiB約等于251GB，而1TSSD其實只有930多GB的實際容量。當然，經過實踐摸索，1T的SSD也完全是可以同時進行4個plot的，只不過需要參數設置上的一點小技巧。

了解過Filecoin挖礦的朋友可能會覺得Chia挖礦非常相似，從某種程度上確實是這樣。二者都需要大量的存儲設備，并在都需要在正式進行挖礦之前進行預先的準備工作，才能夠生成有效算力，在Filecoin中這步被叫做數據填充，而在Chia中被叫做Plot，或者更大眾的叫法-P盤。不過Filecoin挖礦對設備的要求極高，并不只是堆砌存儲設備就可以，遠遠超出了大眾使用范疇，同時還有非常復雜及昂貴的前置抵押等要求。而Chia的要求非常親民，沒有抵押、沒有懲罰機制、用個人PC就能夠進行操作，這是Chia迅速火遍大江南北成功破圈的原因。

觀點：區塊鏈技術將加速氣象環境社會化觀測:近日，中國氣象局印發《便捷式自動氣象觀測儀分級技術規范（試行）》，鼓勵觀測技術創新發展。有業內人士表示，氣象環境數據一旦上區塊鏈，時間和內容均公開透明且難以篡改，上鏈的內容也將逐步具有法律效力，可溯源追責，這就為不同機構進行數據交換和共享提供了信任基礎，用技術解決了信任問題。區塊鏈技術還會鼓勵更多的社會團體、企業和用戶加入社會化觀測系統，通過對氣象數據上鏈、創建仲裁節點剔除不良數據、氣象數據的分布式存儲，貢獻氣象環境數據來獲取相應的數字經濟權益。(環球網)[2020/6/9]

不過Filecoin和Chia的對存儲空間的使用邏輯并不相同，Filecoin挖礦本質上是對于提供分布式存儲的一種激勵，而Chia則是純粹用這種特殊的機制來維持網絡共識。

Chia挖礦過程極簡解析

從4月中旬Chia爆火以來，很多急不可耐的礦工已經或正在準備買硬盤，想大干一場。從已有的社區討論來看，為數眾多的計算資源并未得到充分利用。所以，很有必要了解一下Chia挖礦的要點，并針對自己的條件加以優化，才能做到高效挖礦。

Chia的挖礦過程并不是有大容量硬盤就行。有兩部分缺一不可：制作plot文件和挖礦。

對于Chia來說，挖礦這一步其實是非常輕松的行為，重要的是容量，而不是速度，甚至對挖礦的主機也低到幾乎沒有任何要求。官方甚至推薦用一只幾十美元的樹莓派加上數個USBHub即可帶動高達1PB的算力。畢竟，挖礦的過程就是等著網絡廣播來一串數字，然后跟硬盤里的哈希值比較一下就可以了。哈希的比較運算是極快的，并不需要把數以T計的數據讀進內存進行什么運算。

這也確實符合Chia的出發點——綠色。任何人都可以使用閑置的存儲容量加入Chia網絡。挖礦幾乎沒有額外消耗能源，只要開著機，連著網絡，就可以享受每天4608次的抽獎，而且是永久的，這很美好。

但是實際上，制作plot的過程還是相當消耗資源的，只是消耗的并非電力，而是SSD。高速大容量固態硬盤成為了真正的消耗品。這要歸功于Chia設計的計算機制。為了最終達到既能提供ProofofSpace證明，又能足夠快的進行檢索這一目標，Chia制作plot的過程實際上分為四步：

計算生成7張哈希表，主要使用的算法是前向傳播。這一步要處理大量的運算，占用CPU最為密集。其實這一步已經生成了足以支持ProofofSpace的全部數據，只不過效率欠佳，所以還需要后續步驟處理。

用反向傳播算法來清理一遍上面的7張哈希表，去除不必要的哈希值，并給表排序。這一步占用CPU也較為密集，在1.03及更早的版本上對內存和緩存盤的占用也達到頂峰，但1.04開始對內存占用下降。

對上一步的結果進行壓縮，并將大部分表合并起來。從這一步開始，對CPU的消耗降到了較低水平，對內存的占用仍維持在高位，但緩存盤的占用開始逐步下降。

區塊鏈技術落地花開 多家銀行“鏈”上交易規模破千億元:4月7日，證券日報刊文稱，2019年，金融科技成為多家銀行創新發展的“重頭戲”，區塊鏈技術也在科技的土壤里茁壯成長。多家銀行披露2019年年報顯示，銀行機構在區塊鏈的應用場景目前已涵蓋資產證券化、產業鏈金融、國內信用證、福費廷等多個領域。《證券日報》記者從年報中發現，多家銀行成立了區塊鏈實驗室，多家銀行披露的“鏈”上交易規模已突破千億元，其中，建行區塊鏈貿易金融平臺交易額超4000億元。[2020/4/7]

把剩余的表繼續壓縮成最終的文件格式，并把文件從緩存盤轉移到目標位置。這一步是唯一對目標磁盤進行IO操作的。

需要指出的是，Chia的plot文件制作、挖礦、節點維護等工作統統由其錢包軟件完成。該軟件仍然在不斷改進，迭代速度較快。在過去幾個小版本中，其已經在緩存占用、速度計算等方面有了很大改進。Reddit論壇上有網友記錄了不同版本軟件(1，2)在制作plot過程中的各項資源占用情況，對比可以發現，1.04版相比更早版本已經減少了近一半的緩存使用量。建議總是使用官方github的最新版。

怎么挖？

對于大多數礦工，要解決的首要問題是第一步，即如何又快又省的制作plot文件。

這一過程需要使用Chia錢包軟件。Chia的設計初心其實很簡單，而且絕大多數晦澀難懂的參數都在開發過程中經過的小心的選擇，確保已經是最優值。剩下的，就只是每臺電腦的性能差異帶來的時間差別而已。但恰恰就是這樣的性能差異，構成了截然不同的生態。一邊是業余玩家想要買幾塊硬盤來試水，另一邊是手持資金生怕錯過風口的大鱷在急切的詢問「一千萬資金該買什么配置」。在這背后大家關心的都是同一個問題：能搶在全網算力較低的頭礦窗口期挖到多少幣？畢竟，按照Chia社區維護的統計數據，同樣的一次plot過程，萬元以內的電腦配置，有人可以4個小時以內完成，有人卻需要24小時以上，這樣的算力差異自然會體現在獲得獎勵數的較大差別。

對此，我們的建議如下。

如果你是業余玩家，主要依靠一兩臺閑置的電腦，最多額外買幾塊硬盤，那么幾乎不用費心，完全用默認參數即可。如果愿意多付出一點時間研究，最好多試驗幾次并發數，看幾個并發最有效。更進一步的話，可以在plot過程中觀察一下CPU、內存、磁盤IO的占用情況，哪項資源出現了瓶頸，則略微減少其分配，反之亦然。

幾個非常有用的小技巧：

基于上節論述中引用的Reddit網友記錄圖，各項資源在不同的階段利用率是各不相同的，這就意味著與其追求并發數，不如科學分配延遲時間，使得各項資源總處于較高的利用水平。讓若干個并發任務互相延遲一會兒再開始，這不僅意味著CPU和內存可以得到較好利用。在1.04版軟件發布之初，網友就試驗成功了通過設置延遲6分鐘，成功在1TSSD緩存上并發運行四個plot。考慮到現實中用普通機械硬盤做目標盤的情況較為普遍，而機械硬盤的IO性能較弱，延遲時間還可以避免多個大文件同時競爭機械硬盤的IO。

聲音 | 上海市商務委副主任：上海國際貿易單一窗口采用區塊鏈技術降低融資風險:上海國際貿易單一窗口“區塊鏈+”新聞發布會11月7日上午在國家會展中心舉行。 上海市商務委副主任申衛華介紹，在人民銀行上海總部積極推動和各金融機構的支持下，上海國際貿易單一窗口新增跨境人民幣貿易融資服務，依托單一窗口平臺大數據優勢，采用區塊鏈技術，解決貿易融資過程中信息不對稱這一核心問題，降低金融機構融資風險，壓縮進出口企業融資成本。（第一財經）[2019/11/7]

制作plot的過程雖然有CPU和內存密集的運算，但過多分配CPU核數和內存數并無明顯改善。如果你有一臺16G內存，8核16線程的電腦，沒必要把內存和線程都分配給一個plot任務。

對于個人礦工，參照目前的全網算力，僅靠錢包軟件自行挖礦已經非常不現實了。當然，如前所述，Chia的挖礦類似于抽獎行為，哪怕只有一注，理論上也有可能獲獎。但從更現實的角度，個人礦工建議加入礦池從而獲得更可預期的產出。

要銘記一點：家用電腦的民用級SSD壽命普遍為幾百TB擦寫量。按照Chia官方文檔指出，每制作一個0.1TB的默認參數plot文件，實際造成的擦寫量約為2TB，即20：1。這意味著一塊擦寫壽命為500TB的民用SSD最多能生產出25TB的算力就會壽終正寢。*這也是官方強烈不建議在筆記本電腦內置的SSD上進行plot的原因。

如果你是雄心勃勃入市的準新礦主，那么我們的建議是購買一些高性能機器專門用作生產plot文件，同時再配備少量的低功耗機器專門用作挖礦。為了高效利用資金，并沒有必要購買高性能整機，最好是按需搭建。假設沒有功耗、尺寸、噪音等限制，那么使用全尺寸主板搭建開放式的主機較為理想。EmpowerLabs認為在相當長的時間內，投入數萬元至數十萬元成本搭建Chia小型礦場的做法會較為流行。根據EmpowerLabs的分析和與業內人士交叉驗證，有如下建議：

制作plot所需要的核心資源有CPU、內存、SSD三部分，需要盡量均衡。

在CPU方面，因為第一、第二階段存在的密集操作，CPU需要有盡可能高的主頻。其次，為了同時進行多并發任務，核數也需要多。一部分礦工選擇了二手多路E5系統卻發現性能并不盡如人意，其原因在于核數雖多，主頻卻不高。

內存方面，plot過程耗費的并不算多，而且隨著軟件版本迭代一直有所降低。據實際觀察，在1.03版中，單個plot過程占用的內存約為4.6GB，而1.04和1.05版最多不會超過3.5GB。如果并發任務彼此之間有少許間隔時間，并不會同時到達內存占用高峰。合理設置的話，以并發數*3G甚至更少完全可行。目前并未觀察到DDR內存的頻率會產生較大影響，所以無需刻意追求高頻。

SSD方面是差異較為顯著的，應首選企業級大容量SSD，兼顧性能和壽命來選擇。企業級SSD的壽命多以PB計，可以更快產出更多的plot，平攤成本更低。目前最佳性能的SSD多采用U.2接口，并非民用級主板常見的M.2和SATA接口，這也限制了主板的選擇。當然選擇U.2轉為PCIE16X接口的轉接卡也是合理選項。

動態 | 十部門印發《加強工業互聯網安全工作的指導意見》：探索區塊鏈等新技術提升安全防護水平:工業和信息化部、教育部、人力資源和社會保障部等十部門近日聯合印發《關于印發加強工業互聯網安全工作的指導意見的通知》，通知明確到2020年底，工業互聯網安全保障體系初步建立。在推動工業互聯網安全科技創新與產業發展方面，《通知》指出，支持工業互聯網安全科技創新，探索利用人工智能、大數據、區塊鏈等新技術提升安全防護水平。（上證報）[2019/8/28]

除了SSD，服務器主板上常見的SAS硬盤接口也是很好的選擇，尤其是當你可以獲取充足的SAS硬盤時，以RAID卡組成磁盤陣列，經驗證效果往往比單一SSD更好。

在操作系統方面，并不一定要選Windows。Mac和Ubuntu/CentOS等Linux系統自身占用的資源更少，而且Chia官方錢包均已支持。如果計劃進行長期不間斷的生產，最好使用命令行界面，而非圖形界面的plot程序。Chia錢包的圖形界面其實也依靠調用命令行程序來實現plot。以Windows為例，命令行程序位于C:\Users_XXXXXXXX_\AppData\Local\chia-blockchain\app-1.0.x\resources\app.asar.unpacked\daemon\chia.exe。其中_XXXXXXXX_是你的Windows當前用戶名。目前錢包GUI程序經常會出現不穩定的情況，而且錢包程序本身負擔著全節點的同步任務，也會耗費CPU。所以，CLI是長期挖礦的更佳選擇。

官網及社區討論中揭示的信息

經過對官網文檔的深度挖掘，以及參考了大量國內外Chia社區的討論，發現有一些有價值的信息尚未廣為人知。

關于-r的選擇

-r參數是chia命令行程序中指定最大CPU線程數的參數。在許多討論中，礦工傾向于認為越大越好。然而通過深入挖掘，我們發現并非如此。

根據Chia的Github討論，-r參數僅僅在plot的第一階段，即生成哈希值時起作用。理論上，如果設置-r6，那么最佳結果是6個CPU線程都100%參與工作，這一階段的總CPU數應為600%。但實際上CPU的參與程度遠小于此。

在我們的實驗中，使用了i7-8700CPU，設置-r6單獨進行一個plot，從chia.exe的日志中可以看到如下輸出：

Starting?phase?1/4:?Forward?Propagation?into?tmp?files...?Mon?Apr?19?17:22:22?2021

Computing?table?1

F1?complete,?time:?172.346?seconds.?CPU?(183.87%)?Mon?Apr?19?17:25:15?2021

動態 | 日本初創公司TECHFUND籌集1億日元用于區塊鏈技術應用開發:日本初創公司TECHFUND表示，從野村的企業風險投資基金A輪融資中籌集了1億日元，同時還有來自金融公司2000萬日元的債務融資，總計1.2億日元，籌集的資金主要用于區塊鏈技術應用開發以及加速創建新的分布式創業生態系統。[2018/7/17]

Computing?table?2

Forward?propagation?table?time:?964.964?seconds.?CPU?(312.470%)?Mon?Apr?19?17:41:20?2021

Computing?table?3

Forward?propagation?table?time:?1179.445?seconds.?CPU?(281.610%)?Mon?Apr?19?18:00:59?2021

...?...

日志表明，在7張表的計算過程中，CPU的總使用程度僅為預計的一半不到。經過多次實驗，提高-r數可以一定程度提高CPU總使用率，但并不明顯。因此我們認為CPU方面，主頻是最影響plot速度的關鍵，而非核數。

當然，更高效的做法是并行進行多個plot隊列。上述問題揭示的意義在于，首先-r參數并非獨占，其次-r參數的作用周期較短。最佳做法是通過實驗掌握第一階段消耗的時間，通過設置間隔來避開，使得每個并行任務在執行到第一階段的時候，總能通過較大的r值來盡可能獨占CPU。

關于-b的選擇

-b參數是指定最大內存使用量的參數。多數礦工認為越大越好，實則不然。對比1.04和更早的版本，plot過程中的內存使用高峰從第二階段變化到了第一階段，這是由Chia團隊的算法改進引起的。

現在，默認參數-b3390已經是反復優化過的參數，可以保證在排序過程中總是采用效率最高的uniformsorting算法。如果降低這一參數，plot依然可以進行，但可能會回落到效率相對較低的quicksorting算法。從下列日志中，我們可以清楚的看到這一記錄。當可用內存數小于qs_min時才會導致徹底失敗。

Forward?propagation?table?time:?2086.329?seconds.?CPU?(217.460%)?Fri?Apr?23?19:04:01?2021

Computing?table?4

Bucket?0?uniform?sort.?Ram:?5.786GiB,?u_sort?min:?3.250GiB,?qs?min:?0.813GiB.

Bucket?1?uniform?sort.?Ram:?5.786GiB,?u_sort?min:?3.250GiB,?qs?min:?0.813GiB.

Bucket?2?uniform?sort.?Ram:?5.786GiB,?u_sort?min:?1.625GiB,?qs?min:?0.812GiB.

Bucket?3?uniform?sort.?Ram:?5.786GiB,?u_sort?min:?1.625GiB,?qs?min:?0.812GiB.

Bucket?4?uniform?sort.?Ram:?5.786GiB,?u_sort?min:?3.250GiB,?qs?min:?0.813GiB.

Bucket?5?uniform?sort.?Ram:?5.786GiB,?u_sort?min:?3.250GiB,?qs?min:?0.813GiB.

Bucket?6?uniform?sort.?Ram:?5.786GiB,?u_sort?min:?3.250GiB,?qs?min:?0.813GiB.

經過觀察，計算處理的七張表中，第四、第五張表是使用內存量最多的，要實現全部uniformsorting的內存最低門檻為3.250GiB，這也正是-b3390要保障的效果。

如果提高內存分配，從日志來判斷，內存的實際使用量會略微增長，而且日志總是顯示uniformsorting，即已經是最佳算法，但對時間縮短并無明顯效果。

這意味著即使并行多達8個任務，32G內存的機器也完全可以勝任。

關于-k的選擇

在社區討論中，k值一直是個神秘的存在。按照官方文檔說法，人們從來都不需要k>32，除非為了炫耀，或者硬盤就剩那么一點空間你想填滿它。但中文社區的討論似乎并未關注過它，多數人認為越大的k會帶來越大的中獎率，只是制作plot的時間增加太多，不劃算。事實完全不是這樣。

K值的大小直接影響著plot文件的大小，但是不論k等于幾，制作出來的plot文件都是一票。沒錯，就是一文件一票。其實，從抽獎的過程也可以判斷出，數以T計的文件如果需要讀取一遍內容才能確定中獎資格的話，10分鐘不可能夠用。所以，抽獎的過程顯然只是在比較文件哈希而已。

在主網上線之前，k曾經可以使用更小的值，比如k=25時幾分鐘就可以制作好一個plot文件。這意味著擁有強力電腦的人可以輕松的甩開其他人，快速獲得大量票數。這也是官方為什么在主網上線前幾個月確定了最低允許k=32。按照官方公布的計劃，如果未來摩爾定律繼續起作用，制作plot文件所需的時間將不斷降低。預計在10年以后k=32將不再適用，屆時官方將會取消k=32的抽獎資格，所有k=32的文件將作廢。

這也提醒了準備長期持續投入的礦工，在未來某個時候，所有的算力都需要重新制作。而這個時候何時到來，取決于計算機硬件的發展速度。也許這將是推動摩爾定律的重要新因素。

Chia挖礦面臨的痛點

Chia的火熱并不是一天造就的。事實上，Chia項目從2017年就創立了，測試網于2019年上線，而主網則是剛剛于今年3月19日上線。作為歷史悠久的明星項目，主網上線、即將登錄交易所流通、Chia實體公司計劃短期內上市等一系列因素造成了該項目的爆火。爆火帶來的顯著影響就是硬盤設備的漲價和集體脫銷，同時也給Chia項目帶來了廣泛的爭議。

毫無疑問，Chia所致力設計的綠色理念極大的降低了這一區塊鏈項目的參與門檻。正因如此，我們前文所述的問題都是圍繞并不十分復雜的通用硬件和一些軟件參數設置。然而作為礦工，當下最大的困難是無法獲得足夠的低成本硬盤來構筑算力。我們從硬盤渠道商處獲悉，從硬盤廠商到渠道商對此也深感震驚。當前硬盤市場存在著一定程度的囤積居奇。但硬盤廠商和總代一級并未對此感到擔心。全球硬盤生產能力高達數千EB(1EB=1000PB),遠遠超過當前用于Chia挖礦這一點算力。供貨和價格情況將在未來一段時間內逐漸明朗。所以并不建議礦工購買高價硬盤，尤其應該小心避免以次充好、以二手充新的情況。

另一個潛在的問題是，雖然制作好的plot文件即是永久算力，存儲在便宜的機械硬盤即可，但機械硬盤也是有壽命的。如何應對天災人禍造成硬盤滅失的情況，當下還未進入多數礦工的考慮范圍，但隨著時間推移，越來越多的礦工會遇到這一挑戰。當下，應對這一挑戰的方案似乎只能由不斷更新存儲設施來解決，而這在硬盤供應現狀下卻成為了不存在或者十分不經濟的選項。

Chia挖礦的收益預期

Chia的發展速度早已超出許多人的預料，包括Chia團隊。在白皮書發布時，Chia團隊預計主網上線時的算力將達到40~60PB，然而實際上在3月19日上線的第二天，算力檢測顯示已經達到120PB，并且至今一直保持著指數形式上漲，甚至超過了多數人生產plot文件的速度。這對礦工而言并不是一件好事。

截止文章發布之日，Chia網絡的總存儲已經達到了900PB。這意味著投入1T的算力平均每天僅能產出0.06個Chia，并且算力每天都在大幅上漲。按目前的設備價格，自行搭建算力挖礦，在不考慮電費運維等支出的情況下，每T成本已達到40-50美元左右。盡管按目前的市場期貨價格以及全網算力情況，回本周期非常的短。但全網算力正在急速攀升，30天后形成的算力每T的平均產出可能只有現在的1/5甚至更少。如市場在幾個月后走入下行周期，很可能新增算力的回本周期會拉長到一年甚至數年。

總結

Chia挖礦的門檻足夠低，對于家用電腦用戶來說，即使不進行任何額外投資，僅僅用現有的硬盤資源，制作幾份文件，嘗試一下參與網絡共識，也是不錯的體驗。同時還可以獲得抽獎機會，一年能中一次獎就是幾百美元的收入，也相當不錯。大量新用戶因為Chia認識了數字貨幣，又在參與挖礦的同時能夠對區塊鏈技術有更直觀的了解，他們中的一部分一定會選擇進一步深入探索這個世界。這是我們認為Chia挖礦此次破圈給行業帶來的最大貢獻。

對于有志于參與Chia挖礦的專業人士，入場需要評估三個因素。1.XCH的未來價格走勢，2.全網算力增長曲線，3.設備采購價格、周期及使用安排。建議把這三個因素的所有可能變量都考慮到，計算出風險上限，再合理安排資金入場。

最后需要提醒，當前在售的大部分礦機是即用作存儲挖礦又用來P盤，但在P盤期結束后會出現大量資源閑置。如果不進行合理規劃，最后的結果可能是買了包含大量內存CPU等資源的礦機，結果只是第一個月用來P盤，在其余的全部生命周期都在做一個幾十美元樹莓派都能勝任的工作。隨著大家逐漸意識到Chia挖礦的特點，未來P盤工作會逐漸和挖礦工作分離，形成更加合理的產業協作。

原文標題：《Chia挖礦技術分析及建議》撰文：Henry，EmpowerLabs研究員

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