Optimisation du stockage blockchain : Système de stockage à base de chemins de Smart Chain

Introduction

Gérer un nœud complet requiert une vigilance constante et une expertise technique avancée. La gestion conventionnelle des nœuds s’est avérée complexe, en particulier à cause des opérations de purge hors ligne qui compliquent le travail des opérateurs sur de nombreux réseaux blockchain.

Le Path-Based Storage Scheme, introduit avec Geth V1.13.0, propose une réponse innovante à ces difficultés. Ce modèle révolutionne la gestion des données d’état blockchain, améliorant considérablement les performances et l’expérience utilisateur.

Ce guide analyse trois axes essentiels : les raisons stratégiques de l’adoption du PBSS par les principales smart chains, les progrès de performance apportés par PBSS face aux schémas traditionnels Hash-Based State, et les optimisations spécifiques de son implémentation accompagnées des résultats de tests empiriques.

Pourquoi les Smart Chains ont-elles adopté le PBSS ?

Avant le PBSS, les grands réseaux compatibles EVM étaient freinés par d’importantes inefficacités du stockage hash-based. Ces limites deviennent critiques dans des contextes opérationnels spécifiques : création de blocs en 3 secondes et limite de gas de 140 millions.

Si ces spécifications permettent un transaction throughput élevé, elles engendrent une accumulation rapide de données d’état et une pression croissante sur le stockage. Les utilisateurs devaient régulièrement interrompre leurs nœuds pour effectuer des purges hors ligne longues, liées au schéma Hash-Based State introduit avec Geth 1.10.

Le PBSS résout ces difficultés en introduisant une fonction de purge d’état en ligne, réduisant la surcharge sans opération hors ligne. Au lieu d’interrompre le service, le PBSS ajuste la taille du stockage en continu via des processus de fond, offrant une expérience fluide. Les performances observées sont marquantes : le temps d’import moyen d’un bloc a diminué de 698 à 531 millisecondes, soit une réduction de 24 %.

Path-Based vs Hash-Based

La distinction fondamentale entre PBSS et le modèle hash-based réside dans leur structure de stockage. PBSS organise les nœuds de trie avec des chemins encodés comme clés ; le modèle hash-based repose sur le hash du contenu des nœuds. Cette différence a un impact fort sur la performance globale.

Le modèle path-based facilite la purge en ligne des données d’état et optimise l’utilisation du stockage pour les nœuds de trie, ce qui améliore directement les performances et réduit la consommation de ressources.

Le contraste sur la croissance du stockage est révélateur : en mode hash, la base d’état augmente d’environ 50 Go par semaine, accumulant les entrées historiques ; en mode path, la croissance est inférieure à 5 Go par semaine, soit un facteur dix de réduction, ce qui rend le mode path bien plus viable à long terme.

Innovations du PBSS de Smart Chain

Si le PBSS constitue une base solide, les smart chains à haute performance ont dû traiter un volume de transactions exceptionnel sur leur infrastructure EVM. Pour cela, ingénieurs et chercheurs ont mis au point des ajustements spécifiques, visant deux défis majeurs : la génération de blocs vides lorsque les validateurs supportent plus de 1 000 TPS, et les fluctuations notables lors du traitement de gros lots de transactions.

Async Node Buffer

Innovation : Les chaînes performantes ont adopté une stratégie de buffer de nœuds asynchrone, s’écartant des approches classiques synchrones. Sur les réseaux à temps de bloc long, le buffer synchrone suspend le flux principal pour effectuer les flush disque et la synchronisation du cache lors de la création de bloc.

Sur un réseau à blocs toutes les 3 secondes, la latence des opérations synchrones sur disque devient intolérable. Pour maintenir l’efficacité et éviter tout ralentissement, les ingénieurs ont conçu un buffer disque asynchrone traitant les flush en arrière-plan, garantissant la production continue des blocs.

Le buffer de nœuds asynchrone suit ce processus :

• La couche différentielle la plus ancienne enregistre ses changements sur le disque de manière synchrone, sans attendre la fin du flush même si le buffer dépasse les seuils prévus.
• Le buffer de nœuds lié à la couche disque gère le flush en base de données en continu, permettant aux autres processus de continuer sans interruption. Ces opérations de fond garantissent la sécurité des transactions et la cohérence des états.
• La base de données conserve en permanence des snapshots complets des états à des hauteurs de bloc historiques précises, assurant cohérence et disponibilité pour la validation.

Optimisation du cache des nœuds de trie

Innovation : Les chaînes performantes ont ajusté les paramètres de cache des nœuds de trie pour renforcer la stabilité et éviter les variations imprévues de performance. Cette optimisation répond aux défis induits par le buffer de nœuds asynchrone.

L’augmentation de la fréquence des flush sur la couche disque a accru le risque de compaction en base de données. La compaction, opération gourmande qui fusionne et réécrit les données pour optimiser le stockage et accélérer la lecture, peut réduire le throughput et augmenter la latence.

La solution consiste à doubler la taille du buffer disque, réduisant la fréquence des compactions. Un buffer plus grand stocke davantage de données avant d’écrire ou de flusher, limitant le nombre de cycles d’écriture et d’écrasement, principaux déclencheurs des compactions.

En complément, une gestion mémoire avancée prévoit un cache propre deux fois supérieur au cache du buffer de nœuds. Cette allocation réduit le risque d’écrasement lors de la synchronisation entre buffer et cache propre. Quand le buffer de nœuds commit ses modifications via le cache propre, la mémoire élargie garantit l’accès aux données critiques, indispensable pour maintenir un haut throughput et une faible latence.

Optimisation de la bande passante disque

Innovation : Les chaînes performantes ont optimisé PebbleDB (moteur open source) pour réguler intelligemment les flush et compactions, évitant les pics de latence qui nuiraient aux performances. C’est une avancée majeure par rapport aux architectures legacy.

Les implémentations PBSS modernes substituent PebbleDB aux systèmes traditionnels. Les architectures legacy opèrent sans limitation sur les flush et compactions, exécutant à pleine capacité et générant des pics de latence pour l’écriture et la lecture. Sous forte charge, ces pics dégradent la performance perçue par l’utilisateur.

PebbleDB intègre des limiteurs de débit distincts pour les flush et compactions, calibrant la vitesse selon les besoins. Ce mécanisme évite une sollicitation excessive du disque, préservant des performances constantes même en cas de forte charge.

PebbleDB est de plus en plus utilisé sur les réseaux EVM, avec des tests approfondis pour adapter les réglages aux profils de trafic et de transactions, garantissant des performances optimales selon le contexte.

Benchmarks de tests

Les tests ont mobilisé plusieurs validateurs avec la même version binaire et une configuration matérielle standardisée. Un validateur fonctionnait en mode hash sur base traditionnelle, un autre en mode path avec PebbleDB, toutes les autres variables étant contrôlées.

Configuration matérielle des validateurs pilotes :

• Instance AWS im4gn.4xlarge EC2
• 16 cœurs CPU, 64 Go de mémoire
• Stockage SSD Nitro 7 To

Les résultats des tests menés sur 2024 et 2025 montrent des progrès notables sur les indicateurs clés :

Les données révèlent que le schéma de stockage path-based génère des améliorations substantielles et constantes sur les opérations fondamentales. Si cette optimisation mobilise davantage de bande passante disque, les mécanismes de limitation de PebbleDB maîtrisent efficacement les pics de latence susceptibles d’affecter la performance globale.

Conclusion

L’intégration du Path-Based Storage Scheme marque un tournant dans l’optimisation de l’infrastructure blockchain. En substituant la purge hors ligne par une gestion d’état en ligne et en adoptant des optimisations comme les buffers asynchrones, les stratégies avancées de cache et la gestion intelligente de la bande passante disque, les smart chains performantes ont renforcé l’efficacité du stockage et la performance opérationnelle.

La réduction de 24 % du temps d’import de bloc, associée à la très forte diminution du taux de croissance du stockage (de 50 Go à moins de 5 Go par semaine), confirme que le PBSS offre une base scalable pour les réseaux blockchain performants. Les innovations telles que le buffer asynchrone et l’optimisation PebbleDB répondent aux contraintes réelles des chaînes EVM à haut débit et offrent des solutions éprouvées pour les autres réseaux confrontés à des défis similaires.

Face à la pression croissante de la surcharge d’état et aux exigences de performance, le PBSS et ses optimisations spécialisées permettent de bâtir une infrastructure blockchain plus efficace et pérenne. Ces avancées positionnent les smart chains modernes comme références techniques de l’optimisation EVM et constituent un modèle pertinent pour les autres réseaux compatibles EVM cherchant à accroître leur capacité tout en préservant la stabilité et la performance de leur infrastructure.

FAQ

Qu’est-ce que BSC Storage ? Quelles sont ses principales fonctions et usages ?

BSC Storage est une solution décentralisée de stockage sur Binance Smart Chain, permettant le stockage et la gestion efficaces des données pour les smart contracts. Ses fonctions principales sont d’offrir une capacité sécurisée et scalable, de réduire les coûts on-chain et d’accélérer la confirmation des transactions pour les applications blockchain.

Comment stocker et gérer des données via BSC Storage ?

Téléchargez le client SDK BSC Storage et créez un bucket. Importez vos fichiers via le SDK puis accédez-y avec le format d’URL prévu. Utilisez des dossiers structurés et une nomenclature cohérente pour faciliter la gestion des données.

Stocker des données avec BSC Storage est-il sécurisé ? Quels risques faut-il anticiper ?

BSC Storage offre un stockage sécurisé avec chiffrement et contrôle d’accès. Les principaux risques sont l’accès non autorisé et les fuites de données. Il est recommandé d’activer un chiffrement robuste et une gestion stricte des permissions pour une sécurité optimale.

Quels sont les avantages et inconvénients de BSC Storage par rapport au cloud traditionnel ?

Avantages : sécurité décentralisée, coûts réduits, propriété utilisateur des données, résistance à la censure. Inconvénients : accessibilité plus faible, écosystème limité, nécessité de compétences techniques, technologie émergente avec stabilité moindre.

Comment sont calculés les coûts de BSC Storage ? Quels sont les frais ?

BSC Storage est gratuit et accessible sans frais d’utilisation. Seuls les utilisateurs autorisés à créer des scorecards, saisir des données ou gérer des comptes sont facturés au mois par utilisateur. L’accès en lecture seule reste libre et illimité.

Quels types de fichiers et stockage de données sont pris en charge par BSC Storage ?

BSC Storage prend en charge divers formats : images, vidéos, documents, sauvegardes. Il gère efficacement les gros volumes de données et le stockage d’objets pour des besoins variés.