区块链高效存储优化方案

### 区块链高效存储优化方案 #### 1. 背景与问题提出 随着大数据时代的到来，区块链技术被广泛应用于各种场景，其账本数据量迅速增长。以当前主流的公共区块链系统为例，比特币全节点的数据量已超过 470GB，以太坊全节点的数据量接近 1TB。巨大的存储开销使得越来越多的全节点难以承受，转而运行轻节点，同时新节点的初始同步时间也变得很长，导致区块链系统的运行依赖于少数全节点，系统安全性无法得到保障。 当前许多研究直接对每个区块采用相同的副本数量优化方法来降低存储开销，但系统中每个区块的访问频率不同，对高频率和低频率访问的区块采用相同的副本分配方案会导致显著的跨节点通信开销。此外，一些方案未根据每个节点的实际存储容量对整个账本数据进行划分，使得账本数据的分布不合理。 #### 2. 解决方案概述 为解决上述问题，提出了一种基于哈希槽算法的区块链存储优化方案，该方案具有以下主要贡献： 1. 提出基于哈希槽算法的区块链存储优化方案，可显著降低每个节点的存储开销，并提出根据节点存储容量分配哈希槽的算法，使账本数据分布更合理。 2. 提出评估每个区块活跃度的模型，并根据区块活跃度采用不同的存储模式存储各类区块，以最小化访问账本数据时的额外时间。 3. 对所提出的方案进行评估，实验结果表明该方案能有效降低节点的存储开销，且对账本数据查询时间的增加可忽略不计。 #### 3. 相关工作 目前区块链存储优化工作主要分为基于数据分片、区块编码和数据修剪的方案： | 方案类型 | 具体方案 | 特点 | | ---- | ---- | ---- | | 数据分片 | Elastico | 将节点划分为多个切片，各切片可并行处理不同交易以提高系统吞吐量，但每个节点仍需存储整个账本数据 | | 数据分片 | RapidChain | 每个切片仅存储部分区块链数据，通过定期的跨切片验证确保跨切片交易的安全性 | | 区块编码 | BFT - Store | 在联盟区块链中通过纠删码实现存储优化，使用 RS 算法对区块进行编码，并结合 BFT 共识算法实现拜占庭容错 | | 区块编码 | NC - DS | 基于网络编码的存储优化方案，将区块编码为 n 个数据包在网络中传播，每个节点只需存储约 1/n 的区块数据量 | | 数据修剪 | SSChain | 使用检查点总结当前系统的未花费交易输出（UTXO），并修剪检查点之前的区块，以降低节点的存储开销 | | 数据修剪 | SCC | 通过引入压缩区块降低轻节点的存储开销，压缩区块包含系统中最新区块的哈希值，轻节点只需存储系统的最新区块和压缩区块，而非整个账本数据 | 哈希槽算法常用于 Redis Cluster，是一种分布式数据存储算法。系统中的每个数据被映射到一个槽中，每个槽存储在特定节点上。通过这种双层映射关系，可方便地在系统中存储和查询数据，因此选择该算法进行区块存储管理。 #### 4. 模型定义与算法 ##### 4.1 区块活跃度模型 区块链中的区块根据不同的使用场景，可能包含用户之间的支付记录、智能合约的创建和调用指令以及组织之间的私有数据等。每个区块的访问频率取决于其包含的内容以及挖出的时间。例如，在基于 UTXO 模型的区块链中，一个区块中 UTXO 的数量越多，其在未来阶段被访问的概率就越高；区块越新（即从当前时间到区块挖出的时间越短），其在未来阶段被访问的概率也越高，因为区块中包含的信息具有时间敏感性。 将高度为 i 的区块表示为 $B_i$，其活跃度定义为： $L(B_i) = W_1 * U_i + W_2 * (1 - e^{-A_{N_i}}) + W_3 * e^{-( \frac{T_{now}-T_i}{BLRIT} - 1)}$ 其中： - $L(B_i)$ 是 $B_i$ 的活跃度； - $U_i$ 是 $B_i$ 中未花费交易输出数量与所有交易输出数量的比率； - $BLRIT$ 表示区块活跃度刷新间隔时间，即每个区块挖出后，每隔 $BLRIT$ 时间重新计算该区块的活跃度； - $A_{N_i}$ 表示 $B_i$ 在最后 $BLRIT$ 时间内被访问的次数； - $T_{now}$ 表示当前时间； - $T_i$ 表示 $B_i$ 被挖出的时刻； - $W_1$、$W_2$ 和 $W_3$ 是各参数的权重。 根据上述公式，一个区块包含的 UTXO 越多、在最后 $BLRIT$ 时间内被访问的次数越多且越新，其活跃度就越高，反之则越低。设置一个阈值 $Th$ 来区分高活跃度区块（HLB）和低活跃度区块（LLB），当区块的活跃度高于 $Th$ 时，该区块被标记为 HLB，反之则为 LLB，$Th$ 的大小可根据区块链系统的实际情况灵活选择。 ##### 4.2 哈希槽分配算法 哈希槽算法用于分布式数据存储和查询。在该算法中，系统中有许多槽，待存储的数据根据一定规则放入指定槽中，然后每个槽通过一定规则绑定到系统中的一个节点，该节点负责存储槽中的数据。系统中的每个节点存储一个路由表，记录每个槽对应的节点。存储或查询所需数据时，首先根据规则计算目标数据所在的槽号，然后通过查询路由表获取目标节点，最后在目标节点上存储或查询数据。 传统的 Redis 哈希槽分配方案在区块链场景中存在问题：一是数据仅存储在单个节点上，若节点故障会导致数据丢失；二是平均分配哈希槽未考虑节点的实际存储容量，可能导致存储容量小的节点空间不足，而存储容量大的节点有大量剩余空间。 为解决这些问题，对哈希槽分配算法进行改进。设节点 j 可用于区块存储的存储空间为 $C_j$，系统中哈希槽的总数为 $N_{slots}$，网络中节点的总数为 $N_{nodes}$，则分配给每个节点 j 的槽数为： $SN(j) = \frac{C_j}{\sum_{k = 1}^{N_{nodes}} C_k} * N_{slots}$ 具体的槽分配过程为：按照槽号将每个槽分配给每个节点。如果当前分配给节点 j 的槽数达到 $SN(j)$，则表示该节点已分配足够的槽，不再分配新槽，剩余节点继续分配剩余槽，直到所有槽分配完毕。 以下是哈希槽分配算法的代码实现： ```python # 算法 1: 哈希槽分配 # 输入: 节点列表 Nodes, 总槽数 Nslots # 输出: 路由表 RTable def hash_slot_allocation(Nodes, Nslots): total = 0 remain = {} RTable = [] p = 0 # 计算所有节点的总容量 for node in Nodes: total += node.capacity # 计算每个节点应分配的槽数 for node in Nodes: remain[no ```