Как сообщила команда C ++ в Ripple, версия 1.7 сервера XRP Ledger сокращает использование памяти вдвое.
Как написала команда C ++ в Ripple в новом сообщении в блоге, время пришло: должна быть выпущена версия 1.7.0 rippled, то есть, сервера XRP Ledger. Почему это важно? Rippled – это серверное программное обеспечение, которое поддерживает реестр XRP и используется узлами в качестве эталонной реализации в сети. По словам команды RippleX, с версией 1.7.0 операторы узлов увидят «реальное улучшение более чем на 50%».
Еще в середине декабря технический директор Ripple Дэвид Шварц сообщил о невероятных улучшениях производительности во время первоначального тестирования версии 1.7. В то время Шварц провел тест, в котором его сервер отключился, подождал 60 секунд, а затем перезапустился, чтобы имитировать перезагрузку для обновления кода или аналогичные операции.
В ходе теста Шварц измерил потребление памяти, скорость обработки данных и необходимое время, объяснив, что старая версия «занимает 82 секунды, 5,2 ГБ и достигает пикового значения 73 тысячи узлов в секунду. Оптимизированная версия занимает 37 секунд, 2,2 ГБ и максимальную скорость 327 тысяч узлов в секунду (на моей машине)!»
Как отмечает Ripple, команда C ++ «в 2020 году потратила значительное количество времени на то, чтобы лучше использовать доступные системные ресурсы. «И теперь эта работа, похоже, окупается. Все изменения в версии 1.7 привели к общей экономии памяти более чем на 50%, при этом в некоторых местах используется на 7 ГБ меньше ОЗУ, чем в исходном коде.
В центре внимания улучшений Rippled V.1.7 был так называемый «SHAMap» и его компоненты, особенно узлы в древовидной структуре SHAMap. Эта структура данных «содержит состояние самой бухгалтерской книги – все учетные записи, балансы, настройки, ордера на обмен и все остальное, что отслеживает XRP Ledger». SHAMap представляет собой комбинацию дерева Меркла и дерева Radix с коэффициентом ветвления 16, и этот коэффициент ветвления был ключевым параметром для разработчиков Ripple:
У каждого узла есть 16 дочерних элементов, независимо от того, указывают они на что-то или нет. И это было ключевым моментом: то, что узлы могут иметь до 16 дочерних узлов, не означает, что они действительно имеют это на практике. Собранные нами данные показывают, что у большинства внутренних узлов есть только несколько дочерних элементов. Имея это в виду, мы проверили, можно ли настраивать узлы дерева во время выполнения, чтобы разместить столько дочерних элементов, сколько им нужно.
Ранее было известно, что клиент Ripple Volante Technologies присоединился к экспериментальной программе FedNow Payments от ФРС.