Sui区块链存储扩展性：应对数据增长的方案
项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/su/sui 引言：区块链存储的扩展性挑战
区块链技术在快速发展的同时，面临着数据量爆炸式增长的严峻挑战。以Sui区块链为例，其基于Move语言的资产导向编程模型和高吞吐量特性，导致交易数据、智能合约代码和用户资产信息呈指数级增长。传统的单一节点存储方案不仅面临磁盘空间不足的问题，还会导致读写性能下降、节点同步缓慢等问题，严重制约区块链系统的可扩展性。
本文将深入剖析Sui区块链的存储架构，详细介绍其应对数据增长的多层次解决方案，包括分片缓存、多后端存储、数据压缩、分层存储策略等核心技术，并通过实际案例展示如何在Sui网络中实现高效的存储扩展。
Sui存储架构概述
Sui区块链采用了模块化、可扩展的存储架构，将数据存储分为多个逻辑层次，每个层次负责不同类型的数据管理。其核心存储组件位于crates/sui-storage目录下，主要包括以下几个部分：
Sui存储架构的主要特点包括：
- 分层存储：将热点数据放在内存缓存，中等访问频率数据放在本地磁盘，冷数据迁移至分布式对象存储
- 多后端支持：可灵活对接S3、GCS等云存储服务，或本地文件系统
- 数据分片：通过一致性哈希将数据分散到多个存储节点，实现水平扩展
- 压缩优化：采用Zstd压缩算法减少存储空间占用
- 监控与 metrics：完善的性能指标收集，支持存储系统的调优与问题诊断
核心扩展性技术
1. 分片LRU缓存（Sharded LRU Cache）
Sui采用分片LRU（Sharded LRU）缓存机制来提高热点数据的访问速度，同时避免单一锁竞争导致的性能瓶颈。ShardedLruCache将数据分为多个分片（shards），每个分片独立维护一个LRU缓存，并使用读写锁（RwLock）控制并发访问。
pub struct ShardedLruCache<K, V, S = RandomState> {
shards: Vec<RwLock<LruCache<K, V>>>,
hasher: S,
}
impl<K, V, S> ShardedLruCache<K, V, S>
where
K: Hash + Eq + Clone + Debug,
V: Clone,
S: BuildHasher,
{
// 根据key的哈希值计算分片ID
fn shard_id(&self, key: &K) -> usize {
let h = self.hasher.hash_one(key) as usize;
h % self.shards.len()
}
// 批量失效缓存
pub fn batch_invalidate(&self, keys: impl IntoIterator<Item = K>) {
let mut grouped = HashMap::new();
for key in keys.into_iter() {
let shard_idx = self.shard_id(&key);
grouped.entry(shard_idx).or_insert(vec![]).push(key);
}
for (shard_idx, keys) in grouped.into_iter() {
let mut lock = self.shards[shard_idx].write();
for key in keys {
lock.pop(&key);
}
}
}
}
分片LRU缓存的优势：
- 减少锁竞争：每个分片独立加锁，降低并发访问冲突
- 负载均衡：通过哈希算法将keys均匀分布到不同分片
- 批量操作优化：支持按分片进行批量失效，提高操作效率
- 内存控制：可精确控制每个分片的容量，避免内存溢出
2. 多后端对象存储
Sui的对象存储系统设计了统一的接口抽象，可灵活对接多种存储后端，满足不同场景下的存储需求。通过ObjectStoreConfig和HttpDownloaderBuilder，可以轻松配置和切换存储后端。
pub trait HttpDownloaderBuilder {
fn make_http(&self) -> Result<Arc<dyn ObjectStoreGetExt>>;
}
impl HttpDownloaderBuilder for ObjectStoreConfig {
fn make_http(&self) -> Result<Arc<dyn ObjectStoreGetExt>> {
match self.object_store {
Some(ObjectStoreType::File) => {
Ok(LocalStorage::new(self.directory.as_ref().unwrap()).map(Arc::new)?)
}
Some(ObjectStoreType::S3) => {
// S3后端配置逻辑
Ok(AmazonS3::new(&bucket_endpoint).map(Arc::new)?)
}
Some(ObjectStoreType::GCS) => {
// GCS后端配置逻辑
Ok(GoogleCloudStorage::new(self.bucket.as_ref().unwrap()).map(Arc::new)?)
}
_ => Err(anyhow!("At least one storage backend should be provided")),
}
}
}
不同存储后端的对比：
| 存储后端 | 优势 | 劣势 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| 本地文件系统 | 低延迟，部署简单 | 容量有限，不易扩展 | 开发环境，单节点测试网 |
| Amazon S3 | 高可用，无限容量，按使用付费 | 网络延迟，成本较高 | 生产环境，冷数据归档 |
| Google Cloud Storage | 与GCP服务集成好，多区域复制 | 厂商锁定，出口流量费用 | 多区域部署，全球化应用 |
3. 数据压缩与格式优化
Sui采用Zstd压缩算法来减少数据存储占用空间，特别适用于交易历史、事件日志等文本类数据。FileCompression枚举定义了支持的压缩类型，并提供了压缩和解压缩的实现。
#[derive(
Copy, Clone, Debug, Eq, PartialEq, Serialize, Deserialize, TryFromPrimitive, IntoPrimitive,
)]
#[repr(u8)]
pub enum FileCompression {
None = 0,
Zstd,
}
impl FileCompression {
pub fn zstd_compress<R: Read, W: Write>(reader: &mut R, writer: &mut W) -> io::Result<()> {
// TODO: Add zstd compression level as function argument
let mut encoder = zstd::Encoder::new(writer, 1)?;
io::copy(reader, &mut encoder)?;
encoder.finish()?;
Ok(())
}
pub fn decompress(&self, source: &PathBuf) -> Result<Box<dyn Read>> {
let file = File::open(source)?;
let res: Box<dyn Read> = match self {
FileCompression::Zstd => Box::new(zstd::stream::Decoder::new(file)?),
FileCompression::None => Box::new(BufReader::new(file)),
};
Ok(res)
}
}
压缩策略的应用场景：
- 交易数据：对历史交易和事件日志进行压缩存储
- 检查点文件：定期生成的检查点数据默认启用压缩
- 状态快照：节点状态的定期快照使用高压缩比设置
- 网络传输：P2P同步数据时采用压缩减少带宽消耗
4. 分层存储策略
Sui采用分层存储（Tiered Storage）策略，将数据根据访问频率和重要性分配到不同的存储层级：
分层存储关键组件：
- FallbackTransactionKVStore：实现本地存储与远程存储的自动切换
pub struct FallbackTransactionKVStore {
primary: TransactionKeyValueStore,
fallback: TransactionKeyValueStore,
}
#[async_trait]
impl TransactionKeyValueStoreTrait for FallbackTransactionKVStore {
async fn multi_get(
&self,
transactions: &[TransactionDigest],
effects: &[TransactionDigest],
) -> SuiResult<(Vec<Option<Transaction>>, Vec<Option<TransactionEffects>>)> {
// 先查询主存储
let mut res = self.primary.multi_get(transactions, effects).await?;
// 找出未命中的key
let (fallback_transactions, indices_transactions) = find_fallback(&res.0, transactions);
let (fallback_effects, indices_effects) = find_fallback(&res.1, effects);
// 从备用存储查询未命中的key
if !fallback_transactions.is_empty() || !fallback_effects.is_empty() {
let secondary_res = self
.fallback
.multi_get(&fallback_transactions, &fallback_effects)
.await?;
// 合并结果
merge_res(&mut res.0, secondary_res.0, &indices_transactions);
merge_res(&mut res.1, secondary_res.1, &indices_effects);
}
Ok((res.0, res.1))
}
}
-
Checkpoint机制：定期生成检查点，将历史状态数据迁移至冷存储
-
数据生命周期管理：根据数据年龄和访问频率自动迁移存储层级
实施案例：自定义索引器
Sui提供了自定义索引器框架，允许开发者构建针对特定场景的高效数据查询服务，这对于处理大规模区块链数据至关重要。自定义索引器可以：
- 过滤和转换原始区块链数据
- 构建特定查询模式的优化索引
- 将数据导出到外部分析系统
- 减轻主链节点的查询负担
实施步骤：
- 环境准备：
# 克隆仓库
git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/su/sui
# 构建自定义索引器示例
cd sui/examples/custom-indexer/rust
cargo build
- 远程读取器实现：
// remote_reader.rs
use sui_client::ClientBuilder;
use sui_types::digests::TransactionDigest;
use sui_types::messages_checkpoint::CheckpointSequenceNumber;
#[tokio::main]
async fn main() -> Result<(), anyhow::Error> {
// 连接到Sui全节点
let client = ClientBuilder::default()
.ws_url("wss://fullnode.mainnet.sui.io:443")
.build()?;
// 订阅检查点事件
let mut checkpoint_subscription = client.subscribe_checkpoints().await?;
while let Some(checkpoint) = checkpoint_subscription.next().await {
let checkpoint = checkpoint?;
println!("处理检查点: {}", checkpoint.sequence_number);
// 处理检查点数据
process_checkpoint(&client, checkpoint.sequence_number).await?;
}
Ok(())
}
async fn process_checkpoint(
client: &sui_client::Client,
sequence_number: CheckpointSequenceNumber
) -> Result<(), anyhow::Error> {
// 获取检查点内容
let checkpoint = client.get_checkpoint_contents(sequence_number).await?;
// 处理交易数据
for tx_digest in checkpoint.transactions {
let transaction = client.get_transaction_with_effects(tx_digest).await?;
// 索引交易数据...
}
Ok(())
}
- 本地读取器运行：
# 创建进度文件
echo "{\"local_reader\": 1}" > /tmp/local_reader_progress
# 创建检查点目录
mkdir -p chk
# 运行本地读取器
cargo run --bin local_reader
- 性能优化：
- 使用批处理API减少网络往返
- 实现本地缓存避免重复处理
- 采用并行处理提高吞吐量
- 定期合并索引文件减少碎片化
性能优化与监控
Sui存储系统提供了全面的性能监控指标，帮助开发者识别瓶颈并进行优化：
pub struct KeyValueStoreMetrics {
pub key_value_store_num_fetches_success: IntCounterVec,
pub key_value_store_num_fetches_not_found: IntCounterVec,
pub key_value_store_num_fetches_error: IntCounterVec,
pub key_value_store_num_fetches_latency_ms: HistogramVec,
pub key_value_store_num_fetches_batch_size: HistogramVec,
}
关键监控指标：
| 指标名称 | 描述 | 优化目标 |
|---|---|---|
| key_value_store_num_fetches_latency_ms | 存储读取延迟 | P99 < 100ms |
| key_value_store_num_fetches_batch_size | 批量读取大小 | 平均 > 10 |
| key_value_store_num_fetches_not_found | 未命中次数 | 比例 < 5% |
| object_store_get_bytes_size | 对象存储读取大小 | 监控异常流量 |
优化建议：
- 缓存调优：根据访问模式调整Sharded LRU的分片数量和容量
- 批量操作：使用multi_get等批量API减少存储访问次数
- 压缩级别：平衡压缩速度和压缩比，非热点数据使用更高压缩级别
- 存储分层：根据业务需求调整数据迁移策略
- 索引优化：为频繁查询字段构建二级索引
未来展望
Sui区块链存储系统的未来发展方向包括：
- 智能分层存储：基于机器学习的访问模式预测，实现自动化数据生命周期管理
- 分布式缓存：引入Redis等分布式缓存系统，进一步提升集群级缓存效率
- 存储计算分离：将计算节点与存储节点解耦，实现独立扩展
- 数据去重：跨交易和区块的智能数据去重，减少冗余存储
- 冷热数据自动迁移：基于访问频率的全自动数据迁移策略
随着区块链技术的不断发展，存储扩展性将继续是核心挑战之一。Sui通过模块化设计和多层次优化，为应对数据增长提供了灵活而高效的解决方案，为区块链大规模应用奠定了坚实基础。
总结
Sui区块链通过创新的存储架构和算法，有效解决了区块链数据增长带来的扩展性挑战。其核心技术包括分片LRU缓存、多后端对象存储、Zstd压缩优化和分层存储策略，这些技术共同构成了一个高效、灵活且可扩展的存储系统。
通过本文介绍的方案，Sui能够：
- 支持PB级别的数据存储
- 保持高吞吐量和低延迟的交易处理
- 灵活对接各种存储基础设施
- 为开发者提供强大的自定义索引能力
对于区块链开发者和架构师而言，Sui的存储设计理念和技术实现提供了宝贵的参考，展示了如何通过多层次优化和创新设计来应对区块链系统的存储挑战。
转载自CSDN-专业IT技术社区
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
原文链接：https://blog.csdn.net/gitblog_00867/article/details/151320884
