GET:引介：Turbo-Geth 客户端：数据库改进

几个月以前，我加入了 Turbo-Geth 团队，开始主动给 Trubo-Geth 客户端贡献代码。Turbo-Geth 客户端是 Geth 客户端的一个另类版本（当前仍在开发），其目标是做得比原有的客户端运行速度更快、更高效。那么 Turbo-Geth 实现这个目标的办法包括下面几项：

进一步优化数据库结构

在需要与状态数据交互的场合，减少对数据库的读、写操作

优化状态树操作的效率（有可能需要改变现有状态树的数据结构）

在本文中，我会着重指出 Turbo-Geth 和 Geth 在数据库上的不同之处。主要的区别在于：

不同的数据库（使用 Bolt，而非 LevelDB）

按桶（bucket）来细分数据库

Delysium发布AI驱动的Web3操作系统Lucy:3月10日消息，Delysium 发布由 AI 驱动的 Web3 操作系统 Lucy。用户只需和 Lucy 进行简单对话，即可操作各种加密应用，比如完成链上转账、查看加密资产、学习加密知识、总结项目信息、RUG 地址监测等。[2023/3/10 12:54:35]

那么，本文的主要内容也就跟这两点相关。

Bolt 和 LevelDB 其实非常相似，两者都是 “键-值对”（key-value）存储，设计目标都是为不需要完整数据库服务器的项目提供简单、快捷且可靠的数据库。Geth 选用的数据库是 LevelDB，而 Turbo-Geth 选用的是 Bolt。

但两者也有一个关键区别：组织数据的方式。LevelDB 是一个 LSM （Log-Structured Merged-Tree）数据库，而 Bolt 使用 bucket，而且每一个 bucket 都包含着一个 B+- Tree 结构。我们可以把一个 bucket 当作 “大数据库里的一个小数据库”。

PeckShield：Web3项目TRQ疑似被黑客攻击:金色财经报道，PeckShield监测显示， Web3项目TRQ疑似被黑客攻击，导致$TRQ价格大幅下跌。对此，官方放在社交媒体上称，感谢社区的大力支持。请耐心等待，由于一些特殊原因，交易已经暂停。官方正在处理中。请耐心等待官方进一步公告。[2022/12/11 21:36:45]

那么，两者之间的主要区别在于：LSM 数据库是为重度添加操作（appending）和范围扫描操作（range scanning）优化的，而不是为随机读取的性能优化的；为了提供一致性，它不允许同时对数据库执行读、写操作。也是出于性能考虑，这种数据库是没有实现原子性的。Bolt 则反之，插入操作（inserting）速度较慢，但是随机读取速度较快，实现了原子性，而且可以同时对数据库读写。

李家超：推动市场提供更多以人民币计价投资工具:10月19日消息，香港特区行政长官李家超宣读上任后首份施政报告提及，强化最大离岸人民币业务中心优势；李家超提到香港目前处理全球约75%的离岸人民币结算，政府会推动市场提供更多以人民币计价投资工具，以及稳妥高效的汇兑、汇率风险和利率风险管理等财资服务，并优化市场基建。(金十)[2022/10/19 17:32:37]

我们再稍微解释一下原子性：

原子性：“原子” 意味着不可分割。假设现在我们要给一个数据库存储多个哈希值，而其中一个在插入数据库时失败了，如果此时所有哈希值的操作都会同时撤销，这就叫做原子性。Turbo-Geth 就有这样的特性，只有所有哈希值的插入操作都成功时，这个操作才能成功。而没有实现原子性的数据库（比如 LevelDB）则意味着，必须使用一个 workaround 以安全地将数据插入数据库。换句话来说，在这个点上，我们觉得 Bolt 更好，因为他在给数据库添加数据时更安全。

Web3游戏开发商Flowstate Games完成200万美元融资:10月11日消息，Web3游戏开发商Flowstate Games宣布完成200万美元Pre-Seed轮融资，Play Ventures Future Fund领投，Web3基础设施开发公司Equilibrium、Elite Game Developers创始人Joakim Achrén及其天使投资团队参投。

得益于这笔最新融资，该公司将推出首款Web3汽车格斗游戏Smash Stars: Thunderdome，玩家可以用车载大炮击落敌人，每一款都将以NFT形式在游戏中体现，车辆将能在二级市场上进行交易。

此外，Flowstate Games还与Immutable X达成合作，旨在解决NFT交易费用、安全性和碳中和等问题。（Venturebeat）[2022/10/11 10:30:28]

如前所述，Turbo-Geth 是切分成多个 bucket 的。每个 bucket 都是大数据库中的一个小数据，各自包含了一个 B+-Tree 结构。

下面便是 Turbo-Geth 数据库在区块高度 9,346,492 处的切分：

- Turbo-Geth 的 Archive 节点的数据区分（区块高度为 9,346,492）-

Geth 客户端的 Archive 大小（区块高度 9346492）: 3.7 TBParity 客户端的 Archive 大小（区块高度 9346492）: 3.6 TBTurbo-Geth 客户端的 Archive 大小（区块高度 9346492）: 652.62 GB每一个部分都存储在一个 bucket 里面。其中主要部分的简要解释如下：

原象（preimage）：哈希值与地址之间的管理，以及存储位置哈希值与存储位置之间的关联

收据（receipt）：交易收据

合约存储内容的历史（History of Storage）：合约存储内容的变更历史

账户历史（History of Accounts）：账户的变更历史

区块头：每个区块的区块头

区块体：每个区块的区块体

合约存储内容（Contract Storage）：就是合约存储内容

ChangeSet：数据库变更历史

账户：账户

使用这么多 bucket ，是为了让构成大数据库的各 B+-Tree 树高不至于太高，这样跟数据库的交互就会比较容易。换句话说，这是在使用多个 bucket 来提高读取数据库的性能。

在切换到 Bolt 之后，Turbo-Geth 在处理随机键（比如交易哈希值）时遇到了一些问题，因为 Bolt 会在提交数据之前对这些键进行排序（sort），又因为这些哈希值都是随机的，而且数量很多，所以产生了大量的排序需求，然后导致大量的写入放大现象（write amplification，实际写入的物理数据量是写入数据量的多倍）。而 BadgerDB 使用 log-structured-merge（LSM）模式，似乎是一个更好的选择。这个问题仍在研究当中，不过，我们已经实现了一个 workaround 来解决这个问题。

这里有一个图表，显示了 BadgerDB 和 BoltDB 在整体性能上的对比（感谢 Alexey Akhunov 制图）：

Turbo-Geth 客户端通过下列（数据库）手段来优化以太坊的性能：

使用多个 bucket，以更迅速地检索某些数据片

使用 B+-Tree 而非 LSM

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