Optimização do Armazenamento Blockchain: Sistema de Armazenamento Baseado em Caminhos da Smart Chain

Introdução

Gerir um full node implica uma responsabilidade considerável, exigindo atenção constante e elevada especialização técnica. O modelo tradicional de gestão de nós tem vindo a apresentar desafios relevantes, em especial no que respeita às operações de poda offline, que têm afetado, de forma continuada, operadores de nós em diferentes redes blockchain.

O Path-Based Storage Scheme, lançado com o Geth V1.13.0, surge como resposta transformadora a estes desafios persistentes. Esta abordagem inovadora melhora de forma significativa o desempenho e a experiência do utilizador, ao alterar estruturalmente o modo como os dados de estado da blockchain são armazenados e geridos.

Este guia detalhado aborda três áreas essenciais: os fundamentos estratégicos que justificam a adoção do PBSS pelas principais smart chains, os ganhos de desempenho face aos tradicionais Hash-Based State Schemes e as otimizações específicas introduzidas na implementação PBSS, bem como resultados de testes empíricos.

Porque é que as Smart Chains adotaram o PBSS?

Antes do PBSS, as redes EVM compatíveis enfrentavam ineficiências graves associadas ao modelo de armazenamento baseado em hash. Estas limitações foram agravadas devido a requisitos operacionais únicos: tempos de criação de blocos extremamente rápidos (3 segundos) e um limite de gas muito elevado (140 milhões).

Embora estas especificações permitam capacidades superiores de transaction throughput, geram pressões significativas sobre o armazenamento. A acumulação acelerada de dados de estado obrigava os utilizadores a suspender periodicamente os seus nós para operações de poda offline demoradas—um processo exclusivo do modelo baseado em hash introduzido no Geth 1.10.

O PBSS resolve estas questões críticas ao introduzir uma poda de estado online que elimina o excesso de dados sem depender de operações offline. Em vez de interromper o serviço, o PBSS gere dinamicamente o tamanho do armazenamento através de processos contínuos em segundo plano, garantindo uma experiência de utilização sem interrupções. Os ganhos de desempenho são evidentes: o tempo médio de importação de bloco baixou de 698 para 531 milissegundos, uma redução de 24% no tempo de processamento.

Path-Based vs Hash-Based

A principal diferença estrutural entre PBSS e o modelo tradicional baseado em hash reside no mecanismo de armazenamento. O PBSS utiliza um modelo baseado em caminhos, organizando os nós trie por caminhos codificados como chaves, enquanto o modelo hash depende do hash do conteúdo de cada nó trie. Esta distinção tem impacto significativo no desempenho do sistema.

Ao permitir poda inline dos dados de estado e uma gestão mais eficiente dos nós trie, o modelo baseado em caminhos resulta diretamente em melhor desempenho e menor consumo de recursos.

O contraste entre os padrões de crescimento do armazenamento é particularmente revelador. Em modo hash, a base de dados de estado expande-se cerca de 50 GB por semana, devido à acumulação de registos históricos. Em modo path, o crescimento do armazenamento é muito mais lento, inferior a 5 GB por semana. Trata-se de uma redução de dez vezes no ritmo de expansão, tornando o modo path significativamente mais sustentável para operações de nós prolongadas.

Inovações no PBSS da Smart Chain

Apesar do PBSS constituir uma base robusta, as smart chains de elevado desempenho enfrentaram desafios únicos ao gerir volumes transacionais excecionalmente altos na infraestrutura EVM. Para este cenário, investigadores e engenheiros introduziram ajustes e otimizações específicas adaptadas às diferenças operacionais, visando dois desafios principais: criação de blocos vazios quando os validadores lidam com volumes superiores a 1 000 TPS, e oscilações de desempenho no processamento de grandes lotes de transações.

Async Node Buffer

Inovação: Chains de elevado desempenho implementaram uma estratégia assíncrona de buffer de nós, divergindo substancialmente dos métodos síncronos convencionais. Redes tradicionais com ciclos de bloco mais longos admitem um buffer de nós síncrono, que pausa o processo principal até que a escrita em disco e a sincronização de cache fiquem concluídas.

Nas redes com intervalos de bloco de 3 segundos, a latência das operações síncronas de disco é intolerável. Para garantir eficiência e evitar interrupções na produção contínua de blocos, foi desenvolvido um buffer assíncrono ao nível do disco, processando operações de escrita em segundo plano e assegurando produção ininterrupta.

O funcionamento do buffer assíncrono de nós segue o processo:

• A camada diferencial mais antiga escreve as alterações na camada de disco de modo síncrono, sem que o sistema espere pela conclusão da escrita do buffer de nós, mesmo que o tamanho ultrapasse os limites definidos.
• O buffer de nós da camada de disco realiza operações de escrita na base de dados em segundo plano, permitindo que outros processos avancem sem atrasos. Estes processos garantem a integridade das transações e a consistência dos dados de estado.
• A base de dados mantém snapshots completos do estado para alturas de bloco históricas específicas, assegurando consistência e disponibilidade dos dados para validação.

Otimização da Cache de Nós Trie

Inovação: Chains de elevado desempenho ajustaram criteriosamente os parâmetros da cache de nós trie, melhorando substancialmente a estabilidade do sistema e eliminando oscilações inesperadas de desempenho. Esta otimização responde diretamente aos desafios criados pelo buffer de nós assíncrono.

O aumento da frequência das operações de escrita em disco incrementou a probabilidade de eventos de compactação da base de dados. A compactação, processo intensivo que funde e reescreve dados para otimizar o armazenamento e acelerar leituras, pode reduzir drasticamente o throughput e aumentar a latência.

Para resolver este problema, duplicou-se o tamanho do buffer na camada de disco, reduzindo a frequência das compactações. Um buffer maior armazena mais dados antes de serem escritos ou transferidos para a base, diminuindo os ciclos de escrita e as sobreposições de dados—os principais desencadeadores de compactações.

Complementarmente, uma estratégia avançada de gestão de memória recorre a uma cache limpa com o dobro do tamanho do buffer de nós. Esta alocação reduz muito o risco de sobreposição de dados durante a sincronização entre buffer de nós e cache limpa. Quando o buffer de nós escreve alterações em disco via cache limpa, a memória expandida garante acesso imediato aos dados críticos, essencial para throughput elevado e baixa latência.

Otimização da Largura de Banda do Disco

Inovação: Chains de elevado desempenho implementaram PebbleDB otimizado (motor de base de dados open-source) para regular inteligentemente operações de escrita e compactação, evitando picos de latência prejudiciais ao desempenho. Este avanço representa uma melhoria face às arquiteturas de sistemas legados.

O PBSS moderno substitui sistemas de base de dados tradicionais pelo Pebble DB otimizado. Sistemas legados não dispõem de mecanismos de limitação, operando sempre à máxima capacidade e gerando picos de latência em operações de escrita e leitura. Sob volumes elevados de transações, estes picos degradam perceptivelmente o desempenho.

Por contraste, PebbleDB introduz limitadores de taxa independentes para operações de escrita e compactação, calibrando a velocidade conforme as necessidades reais. Assim, as operações decorrem apenas à velocidade necessária, evitando pressão excessiva sobre a largura de banda do disco e garantindo desempenho consistente, mesmo sob carga.

O PebbleDB tem vindo a ser adotado por redes EVM, com extensos testes para afinar configurações segundo padrões de tráfego e perfis de transação específicos, garantindo desempenho ótimo em vários contextos operacionais.

Benchmarks de Teste

Os testes envolveram validadores múltiplos com versões binárias idênticas e hardware padronizado. Um operou em modo hash com base de dados tradicional, outro em modo path com PebbleDB, mantendo todas as demais variáveis controladas.

Configuração de hardware dos validadores piloto:

• AWS im4gn.4xlarge EC2 instance
• 16 núcleos CPU, 64 GB memória
• 7 TB Nitro SSD storage

Os resultados dos testes, entre 2024 e início de 2025, mostraram melhorias substanciais nos principais indicadores:

Os dados empíricos comprovam que o armazenamento baseado em caminhos proporciona melhorias consistentes e significativas no desempenho das operações centrais. Embora esta abordagem utilize maior largura de banda de disco, os mecanismos de limitação do PebbleDB mitigam eficazmente picos de latência que, de outro modo, prejudicariam a performance.

Conclusão

A introdução do Path-Based Storage Scheme marca um avanço decisivo na otimização da infraestrutura blockchain. Ao substituir a poda offline por gestão de estado online e ao integrar otimizações como buffers assíncronos, estratégias avançadas de cache e gestão inteligente da largura de banda do disco, as smart chains de elevado desempenho obtêm ganhos relevantes em eficiência de armazenamento e performance operacional.

A redução de 24% do tempo de importação de bloco, aliada à diminuição drástica do crescimento do armazenamento (de 50 GB para menos de 5 GB semanais), confirma que o PBSS é uma base escalável para redes blockchain de alta performance. As inovações desenvolvidas—em particular o buffer assíncrono e a otimização PebbleDB—resolvem desafios concretos de gestão das chains EVM de elevado throughput e oferecem soluções comprovadas para redes blockchain com requisitos semelhantes.

Perante as crescentes exigências de dados de estado e performance, o PBSS e as suas otimizações constituem uma via prática para uma infraestrutura blockchain mais eficiente e sustentável. Estes avanços posicionam as smart chains modernas como líderes técnicos em otimização EVM e oferecem um modelo atrativo para outras redes compatíveis com EVM que pretendam escalar operações, mantendo estabilidade e desempenho da infraestrutura.

FAQ

O que é o BSC Storage? Quais são as funções e finalidades principais?

O BSC Storage é uma solução de armazenamento descentralizado desenvolvida sobre Binance Smart Chain, que permite armazenamento eficiente e gestão de dados para smart contracts. As suas funções principais incluem capacidade segura e escalável de armazenamento, redução de custos on-chain e aceleração da confirmação de transações para aplicações blockchain.

Como armazenar e gerir dados no BSC Storage?

Descarregue o cliente SDK do BSC Storage e crie um bucket. Carregue os ficheiros com o SDK e aceda-lhes através do URL designado. Use estruturas de pastas organizadas e convenções de nomenclatura consistentes para uma gestão eficiente dos dados.

É seguro armazenar dados com o BSC Storage? Que riscos existem?

O BSC Storage garante segurança dos dados com encriptação e controlos de acesso. Os principais riscos são acessos não autorizados e fugas de dados. Ative encriptação robusta e gestão rigorosa de permissões para máxima segurança.

Quais as vantagens e desvantagens do BSC Storage face ao armazenamento cloud tradicional?

Vantagens: Segurança descentralizada, custos reduzidos, propriedade dos dados pelo utilizador, resistência à censura. Desvantagens: Menor acessibilidade, ecossistema limitado, necessidade de conhecimento técnico, tecnologia emergente com estabilidade inferior.

Como se calculam os custos do BSC Storage? Quais as taxas de utilização?

O BSC Storage é gratuito e sem taxas de utilização. Apenas utilizadores com permissões para criar scorecards, inserir dados ou gerir contas pagam, sendo cobrado mensalmente por utilizador. O acesso apenas de leitura é gratuito e ilimitado.

Que tipos de ficheiros e armazenamento de dados são suportados pelo BSC Storage?

O BSC Storage suporta diversos tipos de ficheiros, incluindo imagens, vídeos, documentos e backups. Gere eficientemente grandes volumes e armazenamento de objetos para necessidades variadas de dados.