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问题的根源5 i) O" r' j u. a/ `* f% f
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在重新设计存储格式时,我们至少可以从5个方面进行改进。# B) V+ {* ` ]! { m
将账户trie和存储trie合并:维护多个结构会增加复杂性,典型的例子就是节点必须先遍历账户) N2 N- e+ Y: ~/ [
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trie,得到存储trie的根,然后再到存储trie上获取数据。
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扩展节点(extensionnodes):这是一种特殊的节点,负责给特定子树上的所有key加上前缀。这些节点的作用是能够限制需要被哈希的节点数量,但是也引入了复杂性,因为它们所涉及的key必须以特定方式打包。
RLP编码格式旨在高效地对任意结构进行编码。由于其复杂性,它也带来了很多麻烦:必须费尽千辛万苦打包key块(packkeychunk)。另外,由于每个节点的结构相当固定,可以使用更简单的序列化方法来代替RLP。7 Y. J7 N% c1 {) R0 n
与前两个问题相关的是,十六进制的前缀也会带来复杂性和混乱。! p: e" U+ c7 L- J5 J& _; w
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十六进制trie的证明【即,“见证数据(witness)”】比二进制trie的证明大4倍左右。(欲知详情,请阅读这篇文章。(中文译本))
RLP& V& U% n7 s( t2 j& @- P4 x
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——Ramble,LoseyourselfandPester?
(译者注:“RLP”是“RecursiveLengthPrefix(递归长度前缀)”的缩写,但作者这里使用了几个R、L、P开头的词“漫无目的、迷失自我、喋喋不休”,就是批评之意。)本文我们会讨论怎么解决RLP问题。如果RLP被取代,绝大多数核心开发者都不会感到伤心。这是因为RLP过于复杂。实际上,我听过的唯一一个支持保留RLP的理由是:“RLP实在太过复杂,不要再冒险选择新的格式了,以免重蹈覆辙。”RLP# f' |" ~3 b/ {/ h
的基本原理是采用简单的size+data格式。这就是复杂性的由来。首先,size可以是任何整数(实际上,它不可能超过2字节,但是从原则上来说是可以的,因此你必须确保能够支持超过2. S) p, D2 m: t, h
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字节的size)。我们如何知道size部分在哪里结束,data部分在哪里开始?
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在大多数情况下,开头会加上一个header。这个
header是一个值h,然后再加上size值:因此,RLP编码是[length(data)+h][data]
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如果length(data)+h3 k+ w, D0 N# X- u8 L( h( p
如果数据大小为一个字节,你发现自己必须在这个字节前再增加一个字节。有没有可能不这样做?部分情况下可以,但是会另外增加复杂程度!如果data[0]% T$ S+ h. q. v/ A& _) R* q
还能再酸爽一点吗?当然可以了!RLP涉及两类“对象”:结构列表和字节数组。( I; [; y6 j4 y D! l1 [: _
字节数组:header=128,overflow_header=183+ z, K5 o& ?: |3 V8 q
7 W/ Q" Y+ w, S6 i0 h$ d
结构列表:header=192,overflow_header=247, {$ o0 K: G. U9 n
1 {. h1 ]7 e$ d0 z2 J) ~9 U
请注意,datasize部分的最大规模是8bytes,也就是一个1 e2 I+ ~( j( x+ r1 H4 Q- p: D1 c
64bits(原文为“64-bytes”,应有误)的数字。确实,无论什么数据,18014398509481984KB应该都够用了。虽然还有很多棘手的细节有待深入,但要点看起来很清楚了:RLP难以驯服。我们再来看看它是如何与状态树交织在一起的。4 H2 f, ]. W! P
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