不用分片也能扩展 10 倍性能？简单了解以太坊 Turbo-Geth 客户端

Turbo-Geth 作为一个纯粹出于好奇心的项目，始于 2017 年（没错，就是在 CryptoKitties 导致的疯狂拥堵时期）。一开始是为了探究基于 trie 的数据库模式的替代方案。在 2018 年 3 月，Turbo-Geth 项目从以太坊基金会处获得了一笔小额的奖金（2.5 万美元）。在 2019 年第一第二季度，Turbo-Geth 被用作状态租金（State Rent）研究的状态分析平台。到了 2019 年第三第四季度，Turbo-Geth 也被用于执行无状态以太坊的回溯检验（back testing）。在 Devcon5 举办以前，我认为它在概念上已经很可靠了。

在 Devcon5 上，我提议在一年内不再接受 EIP，好把所有的实现都转成类似的数据模式。但因为大家有所怀疑，而且 「核心开发者」 团体也没有这个积极性，我的提议没有被采纳。

怀疑意见主要围绕着高效计算和更新状态根哈希的方法。在 2020 年 3 月 的 EthCC 2020 大会上，我们提出了解决方案：额外的数据结构，叫做 「中间哈希值（Intermediate Hashes）」。接下来几个月里我们就完全实现了这个方案。

阶段式同步（staged sync）的想法来自于对按表写入变更量（per-table write churn）的测量值的观察。对数据变更（churn）的解决的方案是在一个预先排序号的序列中插入数据。我们在 2019 年末仔细观察了这些现象，但我们的第一个实验性的实现在 2020 年 2 月才表现出有重大的性能优势。

阶段式同步在架构层面上是一个非常重大的改变（但没有大改数据模式），我们在 2020 年 3 月至 7 月实现了这一功能。正是有了它，我们才能大幅（10 倍）压缩同步时间。

在 2020 年 8 月，我们又发现了将状态表示数据从 50 GB 缩减到 10 GB 的方法。

在 2020 年 9 月，「中间哈希值」 功能的粒度做得更细，将计算状态根哈希的速度提升了 4 倍（从 200 ms 缩减到 50 ms），同时将其数据规模从 7 GB 减小到了 2.5 GB.

当前我们正在开发合适的日志索引（indexing of logs）

那么，这一切到底意味着什么呢？

其实，这都不意味着什么，因为当前的实现还没有到达效率的极限。

还有几个 「未解之谜」：

1. 对久远历史中的状态的默克尔证明还无法高效生成（对近期历史的默克尔证明的生成效率是没问题的。可以通过引入中间哈希值的快照来缓解（这些数据相对来说也不大）

2. 一些共识计算无法与阶段性同步协调工作，理想情况下，应该共同设计两者

Silkworm

创建一个符合 Apache 2.0 协议、用 C++ 实现的模块化以太坊实现的想法，始于 2019 年初，因为那时我们看到 「Aleth」 项目基本上已经被放弃了。

但那并不是一个好时机。

到了 2020 年 5 月～6 月，时机终于到来。出现了 4 大转机：

1. 我们从 BoltDB 切换成了 LMDB （用 C 语言实现的数据库），这就能保证 Turbo-Geth 和 Silkworm 之间的数据库兼容性。

2. 阶段式同步模式_自然而然地_将实现分解成了相对独立的组件，这些组件基本上都通过数据库中的记录来交互（或者说通过内存中的 page 来交互，如果交互都发生在一个数据库的事务内的话）。这就意味着，我们可以逐个逐个组件创建 C++ 实现。

3. 更早的 EVM 实验（使用 EVMC 接口）暴露出了使用跨语言接口的巨大开销，而 EVMC 的双重接口又加剧了这一点。

4. 我们觉得已经有了足够的经验，能在一个可预期的时间内（1 年内，而不是 5 到 10 年）、靠着一些专家的帮助，就能完成这一切了。

未来

启动 Silkworm 项目也打开了我们的思路，比如我们可以把实现逐个逐个地迁移到其它编程语言（比如 Rust） 上。

我相信，以太坊 1.0 即使不引入分片，也能扩展至少 10 倍的吞吐量。我们主要面临三个方面的挑战：

1. 区块的 Gas 上限更高会更容易招致 DOS 攻击。Turbe-geth 的安全极限可能是其它实现的 10 倍高；而 Silkworm 可能会更高。

2. 更高的 Gas 上限会产生（数据量）更大的区块。这就会反过来产生两个问题：

• 区块传输问题。这可以通过预先共识来处理（本质上就是牺牲交易时延来换取交易吞吐量）

• 区块下载和存储问题。可以通过使用专门化的存储网络比如 BitTorrent 来解决（这些工作已经在进行中）。

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