BSP:以太坊技術引介：準無狀態下的同步實驗_nbs幣官網

本實驗用到的原始數據和腳本：https://github.com/mandrigin/ethereum-mainnet-resolver-witness-stats引言有一種辦法也許能加速初始同步過程（initial sync process，指從創世塊開始的區塊鏈同步），就是使用區塊見證數據（witness）預先建構出緩存樹（cache trie），來避免速度較慢的狀態訪問。這樣做需要額外占用硬盤空間和網絡帶寬，但也許可以大幅加速同步過程。

其中的原理是，一般來說，要執行一個區塊，我們就需要默克爾樹上的一些數據。雖然在某個塊執行以前，默克爾樹上已經有一些數據了，但這些數據可能不足以執行區塊。所以，正常來說，我們還要從狀態數據庫（state db）中提取出數據并加到默克爾樹上，然后才能驗證交易。這個過程可能會很慢，因為 硬盤訪問/數據庫查詢 的速度比較慢。

根據這個問題描述，我們可以劃分出三種不同的方案：

1）正常流程（也就是當前在以太坊節點中使用的方案）

歐萊雅的NYX彩妝品牌推出DAO和以太坊NFT:金色財經報道，歐萊雅旗下品牌周四宣布，NYX Professional Make up正在推出名為GORJS的DAO形式的在線美容“孵化器”，以及1,000個名為“FKWME通行證”的以太坊NFT。DAO于去年6月首次宣布。FKWME NFT通證將于2月1日向公眾發布，價格為0.19ETH。[2023/1/20 11:22:07]

在區塊 B 執行以前，我們有狀態樹 T1；

在需要執行 B 的時候，我們把 T1 中遺漏的數據添加到 T1 上，形成 T1'，T1''，等等。每次遇到 T1 上沒有的信息，我們就在數據庫中查找（速度慢）。

執行完 B 之后，我們有了狀態樹 T2，T2 具備執行 B 所需的所有賬戶狀態。

保持 T2，以備后續使用。

2）無狀態流程

在區塊 B 執行以前，我們并沒有狀態樹；不過，我們可以拿到一個見證數據 W，來重組執行這個區塊所需的狀態樹。

我們執行 W，獲得了狀態樹 T2。

在 T2 上執行區塊 B，不需要查找數據庫。

數據：今年以來USDC在以太坊區塊鏈的每日轉賬價值一直高于USDT:金色財經報道，Glassnode的數據顯示，在整個2022年，USDC在以太坊區塊鏈上的每日轉賬價值一直高于USDT。例如，截至11月22日，USDC的每日轉賬約為140億美元，而USDT為50億美元。流通中的USDC代幣市值約為440億美元，而USDT為654.2億美元，與USDT用戶相比，USDC用戶參與的資金轉移相對較多，這暗示著USDC越來越成為機構鯨魚、對沖基金、家族辦公室、加密交易所等高凈值實體的穩定幣選擇。[2022/11/24 8:02:16]

區塊執行完之后就把 T2 丟掉。

3）準無狀態流程（semi-stateless folw）（即本實驗要測試的方案）

在區塊 B 執行之前，我們有狀態樹 T1，見證數據 W1、W2、……，足以將 T1 轉成 T2

依次在 T1 上執行 W1、W2、……，最后獲得 T2，也不需要查詢數據庫。

在 T2 上執行區塊 B，也不需要查詢數據庫。

留著 T2 以備后續使用。

在初始同步中使用準無狀態流程可以獲得無狀態流程的大部分好處 ?，又不需要傳輸那么多數據，因為我們重用了狀態樹緩存。

OpenSea昨日以太坊鏈上交易量為673萬美元:金色財經報道，據Dune Analytics數據顯示，昨日OpenSea以太坊鏈上交易量為673萬美元，本月累計交易量2.8億美元。[2022/9/25 7:19:14]

? 在準無狀態方案中，區塊的并行執行會受到更大的限制

那么，為了測試準無狀態方案的性能，我們需要測量兩件事：

這一方法需要額外占用多少 硬盤/帶寬？與完全富狀態的方法相比，它真的更好嗎？

其初始同步速度會快多少？

本文中我們會集中測試硬盤需求。

狀態樹（默克爾樹）的最大規模：100 萬個 node。一旦節點數超過這個值，我們就驅逐 LRU 節點，以釋放內存。用這種辦法，我們就能控制狀態樹對內存的使用。

部分見證數據會存儲在數據庫中（我們用的是 boltdb）。每個條目的結構如下：

key: byte // 區塊號 + 狀態樹上節點的最大數量value: []byte // 見證數據，按文檔中的描述予以序列化我們不會在見證數據里存儲合約代碼（這是我們當前架構的不足）。

以太坊核心開發者：EIP-1559將ETH的年通貨膨脹率從4.2%降低到2.6%:以太坊核心開發者、EIP-1559聯合作者eric.eth表示，EIP-1559將ETH的年通貨膨脹率從4.2%降低到2.6%。一旦合并在幾個月內發生并且PoS生效，這將是一個負數。當ETH通貨緊縮時，以太坊將是安全的。現有的最佳加密貨幣政策。[2021/8/8 1:41:49]

數據按下述方法得到（需要一個同步好的 turbo-geth 節點）

(in the turbo-geth repository)make state./build/bin/state stateless \     — chaindata ~/nvme1/mainnet/mainnet/geth/chaindata \     — statefile semi_stateless.statefile \     — snapshotInterval 1000000 \     — snapshotFrom 10000000 \     — statsfile new_witness.stats.compressed.2.csv \     — witnessDbFile semi_stateless_witnesses.db \     — statelessResolver \     — triesize 1000000 \實驗結果存儲從創世塊開始同步 6, 169, 246 （619 萬）區塊，見證數據的數據庫（bolt db）達到了 99GB。

以太坊上BTC錨定幣總發行量達14.38萬枚:DeBank數據顯示，12月15日，BTC錨定幣總發行量達14.38萬枚。其中WBTC發行量達11.5萬枚，占比為80.00%。緊隨其后的是renBTC以及HBTC，發行量分別為1.71萬枚和0.6萬枚。[2020/12/15 15:12:39]

python quantile-analysis.py cache_1_000_000/semi_stateless_witnesses.db.stats.1.csv

平均值     0.038 MB中值       0.028 MB90 分位值    0.085 MB95 分位值    0.102 MB99 分位值    0.146 MB最大值       2.350 MB數據大小python absolute_values_plot.py cache_1_000_000/semi_stateless_witnesses.db.stats.1.csv從創世塊到 610 萬區塊高度的階段的見證數據大小，圖表在 1MB 處截頂了。按 1024 個塊取滑動平均值。

absolute_values_plot.py cache_1_000_000/semi_stateless_witnesses.db.stats.1.csv 3000000解決上海 DDoS 攻擊之后的見證數據大小，按 1024 個區塊取滑動平均值。

python ddos_zoom.py cache_1_000_000/semi_stateless_witnesses.db.stats.1.csv放大看 DDoS 攻擊對見證數據大小的影響（原始數據）。

可以看到，在 230 萬高度到 250 萬高度，以及 265 萬高度到 275 萬高度期間，見證數據的大小顯著增大。

python full_vs_semi.py cache_1_000_000/semi_stateless_witnesses.db.stats.1.csv

完全無狀態下的見證數據大小是根據準無狀態下的見證數據加上缺失的合約代碼部分調整得來的.

從這張圖可以看出，使用準無狀態方法，可以節約大量數據（與完全無狀態方法相比）。

加上一個無狀態解析器會讓每個區塊需要 傳輸/存儲 的數據量增加 0.4 MB。這個值與按區塊提供見證數據相比，節約太多，即使算上我們改變狀態樹模式能夠得到的增益相比，也節約非常多（關于十六進制樹和二進制樹模式下見證數據大小的區塊，可見我的上一篇文章）（譯者注：中譯本見文末超鏈接）。

如果這個性能還算可以，那么它顯然是加速初始同步的好辦法；而且它的數據需求比完全無狀態方法更小。

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