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  • Bitcoin SV节点系统要求

    2020-06-27 19:02:30
    我们根据对 bitcoind 节点软件开展内部测试和区块扩容进程,推荐以下系统要求。在一往直前“创世纪”之路上,BSV 将不会停止扩容脚步。这意味着,系统要求还将随着时间持续提高。 对于仅仅为了跟随最大工作...

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    发表时间:2019年8月6日
    信息来源:Bitcoinsv.io


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    (2020年1月15日更新)

    我们根据对 bitcoind 节点软件开展的内部测试和区块扩容进程,推荐以下的系统要求。在一往直前的“创世纪”之路上,BSV 将不会停止扩容的脚步。这意味着,系统要求还将随着时间持续提高。

    对于仅仅为了跟随最大工作量证明链、处理少量其他任务(如 RPC 请求)的监听节点,我们建议至少​要达到以下要求:

    • 4 核心,8 线程 CPU
    • 6GB 内存 + 10GB Swap 交换分区
    • 10M+ 互联网连接(上行及下行)

    请注意,若交易量持续激增,采用上述配置的节点可能会出现问题。这可能导致您的节点落后于最新区块,或者由于内存耗尽而停止运行。

    我们不建议上述配置用于生产环境。

    对于处理中等规模负荷工作、随时与最新区块保持同步的监听节点,我们建议至少​要达到以下要求:

    • 8 核心,16 线程 CPU
    • 64GB 内存 + 64GB Swap 交换分区(更为理想的做法是,增大内存并相应缩小Swap 交换分区,使两者之和保持 128 GB)
    • 100M+ 互联网连接(上行及下行)

    上述配置适合于在主网上推出首款产品的初创企业。随着产品规模和主网容量增加,对节点的系统要求也会提高。

    对于处理高负荷工作或启用了 txindex 监听节点,以及挖矿节点,我们建议​至少要达到以下要求:

    • 8 核心,16 线程 CPU(推荐 10 核心,20 线程以上)
    • 64GB 内存 + 64GB Swap 交换分区(更为理想的做法是,增大内存并相应缩小Swap 交换分区,使两者之和保持 128 GB)
    • 1G+ 互联网连接(上行及下行)

    STN扩容测试网中,无论是挖矿节点还是监听节点,采用上述配置的情况下,都可以处理连续的 2GB 大小的、包含超过 100 万笔交易的区块(利用以下额外建议)。

    个例的系统需求,会随着系统环境、应用、用例的不同而变化。

    对于挖矿节点,我们建议尽可能确保自身节点与其他矿工节点之间保持最佳的连接性。

    额外其他建议——尤其针对矿工

    随着比特币 SV 采用量的不断增加,交易量持续增高,再加上使用数据交易(op_returns)的爆发式增长,您的比特币 SV 节点可能无法处理到达内存池或计算量繁重的请求。因此,节点会减少交易让那些支付了较高费用的用户进入,稍后再提高计算,或出现停止运行的更坏情况。

    这并非比特币希望的运行方式,但短期内我们需要这样处理,以让 SV 节点团队聚焦于对扩展性影响更大的优先级更高的任务。

    解决方法是将以下各值从默认值增加到以下值,让节点在高负荷情况下保持高效。这些情况包括重组,这需要节点返回并重新考虑可能已经注意到的交易或区块。重组会导致节点尖峰从 1-2GB 的内存使用增加到 3GB 或更大,若这对您的系统来说过大,则操作系统可选择结束进程(停止 bitcoind),或者您的节点会崩溃并提示“内存不足”错误代码。

    由于重组和孤块都属于比特币生态系统, 我们应期待且无需担心(更多信息请参阅此处),明智的做法是让您的环境为这些情况做好充分准备。对于我们在STN 上进行操作或主网上进行压力测试中看到的容量来说,bitcoind 继承的默认受损设置和概念太小。

    出于这一考虑,我们建议提高您的 bitcoind 节点中的一些默认设置。

    首先,您的内存池大小限额应设置为 6GB 或更大。这可表明应向节点分配用于存储未确认交易的内存大小。这可通过将以下内容添加至 bitcoin.conf 文件完成。

    maxmempool=8000

    这一局限性内存限制(默认值 300MB)是由从 BTC 继承的费用优先处理产生的,旨在维持正常运作的小区块大小。在比特币 SV 中,我们不需要这个。对于小型交易来说,存储交易的现行费用在实际交易大小的 5 倍范围内。对于较大的交易来说,这会显著降低。SV 节点团队积极致力于删除所有费用优先代码和加速内存池处理,以改善亟待改进的交易传播、接受和内存分配。最终将获得速度更快且内存价格更便宜的内存池。

    除了提高内存池限额,我们还建议增加签名和脚本缓存。这可向节点指明可在缓存(随机存取存储器)的兆字节中保存多少接受的交易,通过减少对运行中重新计算签名和脚本的昂贵调用来提高性能。我们建议将这些设置为 250MB 或更高以提高绩效。这可通过将以下内容添加至 bitcoin.conf 文件完成。

    maxsigcachesize=250

    maxscriptcachesize=250

    请注意,设置提到的全部三项设置要求您的节点额外增加 6.5GB 内存专门用于 bitcoind 这方面的操作。

    最后,我们还建议在 bitcoin.conf 配置 maxorphantx 参数。它指定了内存中可暂存的孤交易数量。如果节点收到一条交易信息,但尚未收到这条交易的前序交易(父交易),那么节点会将本交易(子交易)暂存起来,直至发现其前序交易(父交易)或达到 20 分钟的有效期。可将以下内容添加至 bitcoin.conf 文件进行设置。

    maxorphantx=10000

    假定交易数据的长度是 400 字节,内存占用仅增加4MB。如果你有充足的内存及 Swap 交换分区空间,可以大幅增加这项参数(请留意,创世纪升级后的交易数据可能非常大),从而避免丢失尚未收到其前序交易(父交易)的孤交易。

    点击此处阅读原文


    Bitcoin SV节点项目为比特币协会所拥有,请前往Bitcoinsv.io网站获取BSV节点的官方信息。


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  • ///已知一棵完全二叉树,求其节点的个数 //给根据二叉树的性质,二叉树的结点个数=2^k - 1;k为二叉树的高度 //遍历当前结点左子树最深处,就是二叉树高度(因为完全二叉树是从左边开始堆砌的) //再遍历当前结点右...
    ///已知一棵完全二叉树,求其节点的个数
    //给根据二叉树的性质,二叉树的结点个数=2^k - 1;k为二叉树的高度
    //遍历当前结点左子树最深处,就是二叉树高度(因为完全二叉树是从左边开始堆砌的)
    //再遍历当前结点右子树的左子树最深处,判断是否到达了k
    //如果达到了k,那么右子树也是满二叉树,递归右子树
    //如果未达到k。那么右子树是高度小于左子树的满二叉树,直接公式
    class  TreeNode
    {
    public:
    	int val;
    	TreeNode*left;
    	TreeNode* right;
    	TreeNode(int x) {
    		this->val = val;
    		this->left = NULL;
    		this->right = NULL;
    	}
    
    };
    typedef class  TreeNode  *Tree;
    
    //计算树深度
    int Depth(Tree head,int level )//level表示当前所在层数
    {
    	if (head == NULL)
    		return 0;
    	int L;
    	while (head != NULL)
    	{
    		L++;
    		head = head->left;
    	}
    	return L - 1;
    }
    int NodeNum(Tree head, int level, int h)//h代表树的深度
    {
    	if (level == h)//当前在最后一层
    		return 1;
    	if ((Depth(head->right, level + 1) == h)//右子树到达最深边界了,右子树的左子树也是满的
    		return (1 << (h-level))+ NodeNum(head->right,level+1,h);
    	else
    		return (1<<(h-level-1))+NodeNum(head->left,level+1,h);//右子树没有到边界,那右子树
    		//就是比左子树高度要小1的满二叉树 在递归求解左子树部分
     }
    
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  • 用单链表保存m个整数,节点的结构为【data,link】,且|data|<n(n为正整数)。 现要求设计一个时间复杂度尽可能高效地算法,对于链表中绝对值相等的节点,仅保留第一次出现的节点而删除其余绝对值相等的节点。 例如...

    题目:
    用单链表保存m个整数,节点的结构为【data,link】,且|data|<n(n为正整数)。
    现要求设计一个时间复杂度尽可能高效地算法,对于链表中绝对值相等的节点,仅保留第一次出现的节点而删除其余绝对值相等的节点。
    例如,若给定的单链表head如下 :
    在这里插入图片描述则删除节点后的head为:
    在这里插入图片描述要求:

    (1) 给出算法的基本思想

    (2) 使用c或c++语言,给出单链表节点的数据类型定义。

    (3) 根据设计思想,采用c或c++语言描述算法,关键之处给出注释。

    (4) 说明所涉及算法的时间复杂度和空间复杂度。

    基本设计思想:

    1. 算法的核心思想是用空间换时间。使用辅助数组记录链表中已出现的数值,从而只需要对链表进行一趟扫描;
    2. 因为|data|<=n,所以辅助数组q的大小为n+1,各元素的初始值均为0。
    3. 依次扫描链表中各结点,同时检查q[addr](addr=|data|)的值;如果q[addr]的值为0,则保留该结点,并令q[addr]的值为1;否则将该结点从链表中删除;

    单链表节点的数据类型定义:

    typedef struct LNode{
        int data;
        struct LNode *link;
    }LNode;
    

    代码:

    void simplify_list(LinkList &head,int n){
        //申请n+1个位置的辅助数组;
        q = (int *)malloc(sizeof(int)*(n+1));
        for(int i=0;i<n+1;i++){//数组元素初值设为0;
            q[i] = 0;
        }
        
        LNode *p = head->link;
        pre = head;
        while(p !=NULL){
            int data = p->data;
            int addr = data >0? data:-data;
            
            if(q[addr] ==1){//需要删除当前节点p
                temp = p;
                pre->link = p->link;
                p=p->link;
                free(temp);
            }else{//保留当前节点;
                q[addr] =1;
                pre = p;
                p = p->link;
            }  
        }
    	free(q);  //释放辅助空间;
    }
    

    时间复杂度:O(m);

    空间复杂度:O(n);

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  • 说明: 要求算法时间复杂度为 O(h),h 为树的高度。 思路:先根据二叉搜索树的性质,找到要删除的节点。若该节点没有右子树,直接用该节点的左子树代替该节点;若该节点没有左子树,直接用该节点的右子树代替该节点...

    给定一个二叉搜索树的根节点 root 和一个值 key,删除二叉搜索树中的 key 对应的节点,并保证二叉搜索树的性质不变。返回二叉搜索树(有可能被更新)的根节点的引用。

    一般来说,删除节点可分为两个步骤:

    首先找到需要删除的节点;
    如果找到了,删除它。
    说明: 要求算法时间复杂度为 O(h),h 为树的高度。

    思路:先根据二叉搜索树的性质,找到要删除的节点。若该节点没有右子树,直接用该节点的左子树代替该节点;若该节点没有左子树,直接用该节点的右子树代替该节点。若节点既有左子树又有右子树,把节点的左子树作为右子树的最左子树的左子树;也可以把节点的右子树作为左子树的最右子树的右子树。看上去有点绕,多理解一下

    TreeNode* deleteNode(TreeNode* root, int key) {
        if(!root)return nullptr;
        if(key<root->val)root->left=deleteNode(root->left,key);
        else if(key>root->val)root->right=deleteNode(root->right,key);
        else{
            if(!root->right)
                return root->left;
            if(!root->left)
                return root->right;
    
            TreeNode* r=root->right;
            //找到右子树的最左子树
            while(r->left)r=r->left;
            r->left=root->left;
            root=root->right;
        }
        return root;
    }
    
    展开全文
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