ETH:引介：Turbo-Geth 客戶端：數據庫改進

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

Argo Blockchain7月開采了129枚比特幣:金色財經報道，比特幣礦企Argo Blockchain發布7月運營更新，7月開采129枚BTC或比特幣等價物，平均每天開采4.2枚BTC，較上個月每天開采4.6枚BTC減少11%，減少原因為Helios因天氣相關的停電和現場施工而導致停機時間增加。此外，Helios的業務參與了經濟縮減，減少了比特幣的產量，但產生了額外的現金收益。7月，Argo挖礦收入為387萬美元，與上個月類似。截止7月31日，Argo持有46枚BTC。

7月，Argo在魁北克工廠安裝了1242臺Block Miner礦機，總算力達到約2.6EH/s，預計未來幾個月內接收并安裝剩余1628臺礦機。[2023/8/4 16:18:17]

那么，本文的主要內容也就跟這兩點相關。

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。

賈斯汀·比伯的NFT賬面凈虧損達到124萬美元:金色財經報道，賈斯汀·比伯（Justin Bieber）去年斥資130萬美元購買了Bored Ape NFT，目前價值僅約59,000美元。當時該行業正掀起名人代言熱潮。這位全球流行歌星向BAYC投資了500ETH，相當于130萬美元。18個月后，他的賬面凈虧損達到124萬美元。[2023/7/5 22:18:05]

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。

香港Web3.0協會創始成員包括中國移動、招商輪船等:金色財經報道，在香港 Web3.0 協會成立典禮上，出席嘉賓包括香港特別行政區行政長官李家超、香港立法會主席梁君彥、香港保安局長鄧炳強等。創始成員包括中國移動、招商輪船、華為、香港科技大學。[2023/4/11 13:56:43]

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。

Shiba Inu：巨鯨在一筆交易中購買了3.37萬億SHIB:金色財經報道，一個新的巨鯨在一筆交易中購買了3.37萬億枚SHIB，價值約4276萬美元。根據Etherscan.io上的數據，該巨鯨大約在一天前出現，就買入了數萬億的SHIB。目前關于相關錢包所有者的信息知之甚少。[2022/9/8 13:16:59]

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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