怪物猎人p3数据库(怪物猎人p3汉化版下载)

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写在前面文章源自略懂百科-http://wswcn.cn/95595.html

文字产生以前,结绳记事是人类用来存储知识和信息的主要方式。此后,从竹简、纸张的发明,到工业时代的磁盘存储,再到信息时代的数据库,存储方式不断革新,存力不断提高。文章源自略懂百科-http://wswcn.cn/95595.html

11月3日,在2022云栖大会上,蚂蚁链历经4年技术攻关与测试验证的区块链存储引擎LETUS(Log-structured Efficient Trusted Universal Storage)正式发布。文章源自略懂百科-http://wswcn.cn/95595.html

这一款面向区块链可信数据存储的技术产品,不仅用来解决当前蚂蚁链及区块链产业的规模化发展问题,也面向Web3时代提供可信存力支撑。文章源自略懂百科-http://wswcn.cn/95595.html

我们认为,随着大量的数据和数字资产在数字化世界里流转,可信数据的存力将如同电力网络的承载力一样重要。文章源自略懂百科-http://wswcn.cn/95595.html

本文希望通过对LETUS的深入技术解读,回答读者们普遍关心的关键问题:LETUS是什么?主要解决哪些问题?为什么坚持用可验证结构?为什么要自研?以及未来要走向何处?文章源自略懂百科-http://wswcn.cn/95595.html

文 | LETUS技术负责人 田世坤文章源自略懂百科-http://wswcn.cn/95595.html

01文章源自略懂百科-http://wswcn.cn/95595.html

背景是什么?文章源自略懂百科-http://wswcn.cn/95595.html

从2009年序号为0的创世块诞生至今已过去十多年,中本聪依然神秘,但区块链技术的发展却因为公链、token、开源的推动,没有丝毫神秘感。文章源自略懂百科-http://wswcn.cn/95595.html

经过几代技术演进,在比特币的UTXO模型基础上诞生了应用更为广泛、支持可编程智能合约的区块链技术:通过密码学、共识算法、虚拟机、可信存储等技术,多个参与方执行相同的指令,来完成同一个业务逻辑,如账户转账,或者合约调用,维护不可篡改和不可伪造的业务数据。文章源自略懂百科-http://wswcn.cn/95595.html

简单讲,可将这类账本数据库,看作一个去中心化防作恶、防篡改的复制状态机,所执行的是智能合约描述的业务逻辑,而状态机通过日志(区块数据)产生新的状态(状态数据):文章源自略懂百科-http://wswcn.cn/95595.html

区块数据:包括交易、回执、世界状态Root Hash等信息,和数据库系统中的日志类似,但是块之间由Hash锚定防篡改,并且不会删除。(区块数据记录的是区块链上发生的每一笔交易,如:Alice向Bob转账xx)文章源自略懂百科-http://wswcn.cn/95595.html

状态数据:记录账户、资产、业务合约数据等状态信息,和数据库系统中表数据类似,需要实现可验证可追溯。(状态数据记录的是区块链上每个账户或智能合约的当前状态,如:Bob账户剩余xx)文章源自略懂百科-http://wswcn.cn/95595.html

链上数据的特点可以总结为以下三个:文章源自略懂百科-http://wswcn.cn/95595.html

持续增长:从创世块开始,账本数据随交易持续增长,保留周期长;文章源自略懂百科-http://wswcn.cn/95595.html

多版本:交易修改状态数据产生新版本,系统提供历史版本查询和验证功能;文章源自略懂百科-http://wswcn.cn/95595.html

可验证:交易和账户状态通过Merkle根哈希(Merkle RootHash)锚定在区块头,通过SPV(simple payment verification,简单支付证明)提供存在性证明;文章源自略懂百科-http://wswcn.cn/95595.html

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区块链应用通过可验证数据结构(Authenticated Data Structure,如Merkle tree)实现可验证和可追溯。我们认为,Web3存力一个非常重要的要素是可验证,而今天我们看到的区块链存储瓶颈大多来源于可验证结构ADS(如Merkle tree)的低效存取和查询,这正是蚂蚁链LETUS重点攻克的难题。文章源自略懂百科-http://wswcn.cn/95595.html

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我们要什么?文章源自略懂百科-http://wswcn.cn/95595.html

随着时间推移和链上交易的增加,对存储容量的要求也不断增长,随之而来的是区块数据存储成本的大幅提升;与此同时,链上状态数据规模也持续增加,可验证数据结构持续膨胀,导致交易性能随账户规模提升和历史状态数据增加而持续下降。文章源自略懂百科-http://wswcn.cn/95595.html

2019年,蚂蚁链上线了一个供应链金融业务,大家特别兴奋。但是,这种兴奋并没有维持多久,随着程序跑的时间越来越长,问题慢慢暴露出来。文章源自略懂百科-http://wswcn.cn/95595.html

供应链金融是面向ToB的,不像ToC端随时都有数据,可能会在某个时刻(比如每天晚上)有一笔状态数据非常大的交易进来,跑了一个星期后发现性能越来越慢。文章源自略懂百科-http://wswcn.cn/95595.html

链平台TPS的衰减和存储直接相关,而与共识、虚拟机都无关,随着业务合约持续写入数据,存储性能大幅衰减。文章源自略懂百科-http://wswcn.cn/95595.html

如果要在技术上长时间支持亿级账户规模、每天能稳定支撑亿级交易量,存储的规模和性能问题必须要攻克。文章源自略懂百科-http://wswcn.cn/95595.html

期间,团队也曾试过各种技术方法对他进行优化,得到一些缓解。但多次尝试之后发现,随着数量增加而出现的性能衰减,是一个绕不开的瓶颈,需要从本质上解决。文章源自略懂百科-http://wswcn.cn/95595.html

我们需要从问题表象分析背后的原因。文章源自略懂百科-http://wswcn.cn/95595.html

区块链应用通过可验证数据结构实现可验证和可追溯,但是可验证数据结构会带来读写放大(问题1)和数据局部性(问题2)文章源自略懂百科-http://wswcn.cn/95595.html

而存储系统为了实现数据管理,需要对数据分页/分层、排序,如KV数据库基于LSM-tree将数据分层有序存储,而MySQL之类的数据库将数据分页,也会基于B-tree数据结构来排序索引。文章源自略懂百科-http://wswcn.cn/95595.html

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业界现有的实现方式,大多采用基于LSM架构的通用 Key-Value 数据库,在数据库之上运行一个独立Merkle树来实现可验证,如:文章源自略懂百科-http://wswcn.cn/95595.html

以太坊:MPT(Merkle Patricia Tree)+LevelDB文章源自略懂百科-http://wswcn.cn/95595.html

Diem:JMT(Jellyfish Merkle Tree)+RocksDB文章源自略懂百科-http://wswcn.cn/95595.html

背后的核心矛盾为:文章源自略懂百科-http://wswcn.cn/95595.html

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Merkle树每次状态数据修改,即使只改一个KV,也需要从叶子节点到根节点,每一层节点都重新编码后,写到KV数据库,例如上图中Alice给Bob转账,需要写入Merkle树的2个叶子节点和3个中间节点,最坏情况需要写入数十个中间节点;文章源自略懂百科-http://wswcn.cn/95595.html

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Merkle树的节点的key完全随机(如对内容算hash,再以hash为key),数据局部性(data locality)非常不友好,如RocksDB里为了让Level内sst文件有序,即使没有垃圾依然需要层层进行数据压实(compaction),从而消耗了大部分的磁盘读写带宽;文章源自略懂百科-http://wswcn.cn/95595.html

03文章源自略懂百科-http://wswcn.cn/95595.html

数据规模越大,Merkle树本身的层数越多,需要额外写入的key-value越多,DB里的数据量越多,后台数据管理的代价越大(如compaction流量),消耗大量的磁盘和CPU资源。文章源自略懂百科-http://wswcn.cn/95595.html

除此之外,吞吐、延时等存储性能(问题3)持续增长下的存储成本(问题4)单机存储下的规模瓶颈(问题5)也都是需要解决的问题。文章源自略懂百科-http://wswcn.cn/95595.html

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面临什么挑战?文章源自略懂百科-http://wswcn.cn/95595.html

在过去几年的快速发展中,区块链的业务场景对交易吞吐量和响应时间要求越来越高,很多技术也被推动迭代发展,如PBFT、HoneyBadger、MyTumbler等高性能共识算法,BTN等网络基础设施,JIT加持的WASM虚拟机、以及高效的并行执行技术。文章源自略懂百科-http://wswcn.cn/95595.html

但比较而言,存储的性能对区块链平台整体性能影响非常大。对面向2C场景的数字藏品类业务(如鲸探,需支持秒杀),交易TPS与延时要求极为苛刻;而对需要在链上保存大量数据的存证类业务,大容量存储带来的成本又十分可观。文章源自略懂百科-http://wswcn.cn/95595.html

要支撑业务的长期可持续发展,我们归纳出区块链存储面临的核心挑战:文章源自略懂百科-http://wswcn.cn/95595.html

规模:业务账户规模可达数10亿,状态数据和历史版本规模分别需要支撑到十亿、千亿级;文章源自略懂百科-http://wswcn.cn/95595.html

性能:转账交易需求可达十万级TPS、百毫秒级延时,要求性能不能受制于单机瓶颈,数据规模持续增长下性能不衰减;文章源自略懂百科-http://wswcn.cn/95595.html

成本:随着交易增长,存储容量持续增加,存储空间占用、节点间带宽占用居高不下。业务持续增长要求低成本存储。文章源自略懂百科-http://wswcn.cn/95595.html

这些问题在行业内很普遍。业界技术路线主要分三条:文章源自略懂百科-http://wswcn.cn/95595.html

路线A:弱化可验证可追溯,如HyperLedger Fabric 1.0开始不支持可验证和多版本,保存读写集、只持久化最新版本状态数据;文章源自略懂百科-http://wswcn.cn/95595.html

路线B:优化KV数据库存储,如实现键值分离、hash索引的KV数据库等(BadgerDB、ParityDB),接入通用分布式数据库(MySQL)等;文章源自略懂百科-http://wswcn.cn/95595.html

路线C:优化Merkle树,交易ID作为版本、树结构稀疏化,如Diem JMT。文章源自略懂百科-http://wswcn.cn/95595.html

根据公开信息,目前区块链产品中主流的MPT + LevelDB、JMT + RocksDB、MySQL等存储架构,没有能全部解决上述5个问题的方案,难以在支持多版本和可验证的同时,满足10亿级账户规模下的高性能、易扩展、低成本的业务要求。文章源自略懂百科-http://wswcn.cn/95595.html

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我们做到了什么?文章源自略懂百科-http://wswcn.cn/95595.html

我们自研了一套区块链存储引擎LETUS(Log-structured Efficient Trusted Universal Storage),保证完整的可验证、多版本能力,既满足区块数据不可篡改、可追溯、可验证等要求,也提供对合约数据友好访问、存储规模可分片扩展,高性能低成本等特性。同时也满足通用性,统一管理区块数据、状态数据。文章源自略懂百科-http://wswcn.cn/95595.html

LETUS在2022云栖大会发布文章源自略懂百科-http://wswcn.cn/95595.html

4年前不敢想象的能力,现在具备了(以下数据为统一环境下的测试结果):文章源自略懂百科-http://wswcn.cn/95595.html

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大规模:通过存储集群扩展支持十亿账户规模,TPS超过12万,交易平均时延低于150ms;文章源自略懂百科-http://wswcn.cn/95595.html

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高性能:存储层IO吞吐相比以太坊MPT + LevelDB等架构提升10~20倍,IO延迟降低90%以上。链平台在7x24高压力压测中,端到端TPS不随数据量增加而衰减;文章源自略懂百科-http://wswcn.cn/95595.html

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低成本:相比MPT + LevelDB架构,磁盘带宽减少95%、空间占用减少60%;相比于Diem JMT + RocksDB架构,磁盘带宽减少约60%、空间占用降低约40%;文章源自略懂百科-http://wswcn.cn/95595.html

04文章源自略懂百科-http://wswcn.cn/95595.html

进一步降成本方案,供用户选用:文章源自略懂百科-http://wswcn.cn/95595.html

(a)针对区块数据容量与成本持续增长,提供智能控温分层存储能力,并应用于存证等业务降低约70%存储成本,同时也降低运维成本。文章源自略懂百科-http://wswcn.cn/95595.html

(b)针对状态数据的历史版本容量与成本持续增长,提供范围扫描的批量裁剪能力,实现历史版本状态数据的裁剪和后台空间回收,在十亿账户规模时,使用链原生存储可以减少近90%状态存储空间。文章源自略懂百科-http://wswcn.cn/95595.html

但这背后是一个技术架构的跨越,从下图左边的可验证数据结构+KV数据库架构,升级为现在的LETUS存储引擎,架构更简洁,系统更高效。文章源自略懂百科-http://wswcn.cn/95595.html

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如Alice给Bob转账,只需要写增量数据,不需要写入7个Merkle树节点,数据局部性更友好,如Alice和Bob的账户数据,按区块号有序,不再hash随机。文章源自略懂百科-http://wswcn.cn/95595.html

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怎么做到的?文章源自略懂百科-http://wswcn.cn/95595.html

回顾这四年,主要经历的三个大的阶段。文章源自略懂百科-http://wswcn.cn/95595.html

阶段一:开源思路优化文章源自略懂百科-http://wswcn.cn/95595.html

第一年里,为了满足业务急迫诉求,我们需要在有限时间内,实现亿级账户规模和交易TPS。先从已有系统入手,深度优化了状态树,基于开源MPT到自研FDMT,同时调优RocksDB数据库、增加并发、提升介质性能。文章源自略懂百科-http://wswcn.cn/95595.html

一系列优化措施缓解了问题,但依然无法根本解决,例如数据规模增加后,写放大依然有几十倍,数据在底层存储里依然随机分布。文章源自略懂百科-http://wswcn.cn/95595.html

阶段二:自研存储引擎文章源自略懂百科-http://wswcn.cn/95595.html

为了能彻底解决上述所有问题,我们不得不重新思考存储引擎的设计。文章源自略懂百科-http://wswcn.cn/95595.html

核心设计文章源自略懂百科-http://wswcn.cn/95595.html

针对读写放大(问题1)、数据局部性(问题2)和性能(问题3),我们结合区块链特征,如可验证数据结构的读写行为、链上数据的多版本诉求、只追加和不可篡改等,重新设计存储引擎的架构分层、关键组件、索引数据结构:文章源自略懂百科-http://wswcn.cn/95595.html

根据区块链特征,我们根据可验证数据结构的读写行为、链上数据的多版本诉求,重新设计存储引擎的架构分层、关键组件、索引数据结构:文章源自略懂百科-http://wswcn.cn/95595.html

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将可验证特性下推到存储引擎内部,由内置的Version-based(区块号)多版本Merkle树提供可验证可追溯,并且直接操作文件,从而缩短IO路径;文章源自略懂百科-http://wswcn.cn/95595.html

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多版本Merkle树的Node聚合为page,提升磁盘友好性,page存储采用Delta-encoding思想避免in-place更新(结合Bw-tree思路),状态数据修改时主要保存增量,定期保存基线,从而减少写放大,也减少了空间占用;文章源自略懂百科-http://wswcn.cn/95595.html

03文章源自略懂百科-http://wswcn.cn/95595.html

为page存储实现Version-based的存储与检索,索引page都按区块号有序写入、在索引文件里有序总局,核心数据结构为B树变种,从而实现有序数据locality;文章源自略懂百科-http://wswcn.cn/95595.html

04文章源自略懂百科-http://wswcn.cn/95595.html

利用区块链场景数据的追加写、Immutable特点,架构上采用Log-Structured思想,通过日志文件来组织数据;文章源自略懂百科-http://wswcn.cn/95595.html

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数据与索引分离,数据按区块号有序写入数据文件,通过异步IO、协程并发等提升系统并发度,索引多模,区块&状态通用,除Merkle树支持状态数据,实现有序B树支持区块数据;文章源自略懂百科-http://wswcn.cn/95595.html

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当前最新版本Merkle树优先在内存里缓存或者全部缓存,链上合约执行时,如果存在则直接读取,不需要访问page来重放,从而加速合约执行。文章源自略懂百科-http://wswcn.cn/95595.html

基于这些核心设计,实现了成本降低的同时性能提升,链平台交易TPS、延时等性能指标不会随着数据规模的提升而衰减。文章源自略懂百科-http://wswcn.cn/95595.html

降成本文章源自略懂百科-http://wswcn.cn/95595.html

虽然存储资源占用大幅降低后,但是链上数据依然面临持续增长带来的高成本问题(问题4)。文章源自略懂百科-http://wswcn.cn/95595.html

基于LETUS架构的后台数据治理框架,我们能很方便的扩展实现数据迁移/压缩/垃圾回收等治理策略,基于这些策略,为用户提供进一步降成本能力,并针对自己的业务特点来选择使用:文章源自略懂百科-http://wswcn.cn/95595.html

(1)智能控温分层存储:存储介质按照性能、成本分层,通过智能控温调度数据在不同介质的分布量,将冷数据后台自动迁移到廉价介质(如NAS),降低存储整体成本,并实现容量扩展,不受单盘空间限制。文章源自略懂百科-http://wswcn.cn/95595.html

(2)范围扫描的批量裁剪:对于历史版本Merkle树和状态对象,基于版本有序性与内置Merkle树,让用户可以指定目标区块号范围裁剪,通过Page边界扫描,批量索引与数据裁剪、垃圾回收实现存储空间释放,进一步降低状态数据成本。文章源自略懂百科-http://wswcn.cn/95595.html

规模扩展文章源自略懂百科-http://wswcn.cn/95595.html

针对问题5,LETUS采用分布式存储架构,实现单个共识参与方计算和存储分离,计算层和存储层可分别部署独立集群,通过高性能网络通讯框架进行数据读写访问。文章源自略懂百科-http://wswcn.cn/95595.html

为了对海量状态数据进行灵活的数据分片,并且保证各个区块链的参与方hash计算的一致性,将数据切片为256个最小存储单元(msu),并将一个或者多个msu构成一个状态数据分片(partition),将所有数据分片调度到多个物理机器。从而实现规模弹性扩展,解决了单机存储的容量瓶颈和带宽瓶颈。文章源自略懂百科-http://wswcn.cn/95595.html

阶段三:生产落地文章源自略懂百科-http://wswcn.cn/95595.html

为了全面落地铺开的同时让业务平稳运行,能够开着飞机换引擎,在这几年的研发过程里,我们充分准备、循序渐进的分阶段落地:文章源自略懂百科-http://wswcn.cn/95595.html

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2021年5月,基于LETUS存储引擎的区块数据冷热分层,在版权存证业务灰度上线,存储成本降低71%,解决容量瓶颈并降低运维成本。文章源自略懂百科-http://wswcn.cn/95595.html

2021年8月,基于LETUS存储引擎的状态数据,在数字藏品平台鲸探双写灰度上线,并成功支撑秒杀场景;文章源自略懂百科-http://wswcn.cn/95595.html

2022年2-6月,LETUS引擎的历史状态数据裁剪、存储服务架构升级等生产ready,在数字藏品和版权存证等业务全面落地,并从灰度双写切为单写;LETUS单写意味着对硬件资源要求大幅下降,我们将鲸探生产环境的云资源全面降配,降配后链平台性能水位提升200%,同时存储成本下降75%文章源自略懂百科-http://wswcn.cn/95595.html

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总结与展望文章源自略懂百科-http://wswcn.cn/95595.html

蚂蚁一直坚持成熟一个开放一个的技术战略。同样的,LETUS不只为蚂蚁链定制,也同样给其他联盟链、公链提供高性能、低成本的支持。文章源自略懂百科-http://wswcn.cn/95595.html

蚂蚁链坚持技术自研,确保在共识协议、智能合约、网络传输、存储引擎、跨链技术、区块链隐私计算等领域处于全球领先水平。我们始终认为,坚持技术自主研发是建立长期可持续竞争力的关键。文章源自略懂百科-http://wswcn.cn/95595.html

在可信存力这条赛道上,我们也需要为进一步的技术壁垒提前布局,如合约结构化查询语言,为链上合约实现结构化+可验证的查询能力,提升开发者体验;Fast-Sync与节点多形态,提升组网效率和节点成本灵活性;以及Web3等潜在的技术生态。文章源自略懂百科-http://wswcn.cn/95595.html

技术创新永远在路上。接下来,继续沿着硬核技术方向突破,啃一些硬骨头,持续为整个价值互联网提供可靠的、可持续的存力。文章源自略懂百科-http://wswcn.cn/95595.html

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