KlaytnStateTrieCacheSeries#1:?确认产生Cache问题的原因
Klaytn为了提高区块链平台的性能，做了许多方面的努力。我们将通过下列文章介绍statetriecache性能改善过程。
??确认Cache问题的原因
??寻找最佳的Cache
??计算Statetriecachemiss
??进行?CacheSizeTuning
本篇将介绍进行Klaytn有关测试时出现的问题以及这些问题的来源-Go语言GC(GarbageCollector)。在进行Klaytn有关测试时，出现了下列问题。
<imgalt=""class="tuvhyaj"?src="https://miro.medium.com/max/964/0*KSFKadBeRExUlkA6"width="482"height="321"srcSet="https://miro.medium.com/max/552/0*KSFKadBeRExUlkA6276w,https://miro.medium.com/max/964/0*KSFKadBeRExUlkA6482w"sizes="482px"/>
DeFi Technologies子公司Valor资产管理规模超过2.74亿美元:3月31日消息，DeFi Technologies宣布其子公司Valor的资产管理规模（AUM）超过2.742亿美元，与去年5月1.435亿美元的AUM相比增长91%。
该公司提供在欧洲交易所上市的各种以加密货币计价的交易所交易产品（ETP），包括资产管理规模9523.2万美元的BTC Zero、6737.1万美元的ETH Zero、4340.8万美元的ADA Valour、2440.9万美元的DOT Valour、3849.8万美元的SOL Valour，145万美元的UNI Valour、260.5万美元的LUNA Valour和125.6万美元的AVAX Valour产品。
此外，Valor的净销售额环比增长205%，从2021年5月的1.063亿美元增长到2022年3月的逾3.245亿美元。（Cointelegraph）[2022/3/31 14:28:49]
利用Prometheus提供的API测试内存使用量
在Klaytnbinary中，以3500TPS处理transaction时，大约需要用到100G的内存。我们为了确认具体是哪里在消耗大量内存，利用Go语言所提供的内存分析工具，进行了确认。
??gotoolpprofcn-mem0.prof
File:kcn
BuildID:7b45b11c163a99518095ffb64083e4aa61fd321f
DownDetector：用户报告显示推特服务出现问题:1月21日消息，据监测网络状况的网站DownDetector：用户报告显示推特(TWTR.N)服务出现问题。（金十）[2022/1/21 9:03:23]
Type:inuse_space
Time:Mar26,2020at8:56am(KST)
Enteringinteractivemode(type"help"forcommands,"o"foroptions)
(pprof)top
Showingnodesaccountingfor41.91GB,96.33%of43.50GBtotal
Dropped382nodes(cum<=0.22GB)
Showingtop10nodesoutof77
?flatflat%sum%cumcum%
?30GB68.97%68.97%30GB68.97%github.com/allegro/bigcache/queue.NewBytesQueue
?5.65GB12.98%81.95%5.65GB12.99%github.com/allegro/bigcache.(*cacheShard).set
?1.53GB3.52%85.47%1.53GB3.52%reflect.New
?1.25GB2.87%88.35%2.60GB5.97%github.com/klaytn/klaytn/ser/rlp.decodeBigInt
德国Auto1 FinTech推出欧洲区块链汽车融资智能合约:10月7日消息，Auto1 FinTech正在取消其核心业务汽车融资中的所有手动输入和纸质流程，其与融资汽车相关的所有文件、文件和流程都将基于智能合约，通过智能合约最大限度地提高数据安全性和效率，并将汽车融资所涉及的总支出和文件减少到最低限度，这些智能合约包含车辆所有相关信息和流程。
Auto1 Fintech为二手车市场提供快速简便的数字融资解决方案。该公司宣布的目标是为移动的所有领域提供创新融资和支持。Auto1 FT成立于2017年底，目前在德国和法国开展业务，总部位于柏林和阿姆斯特丹。[2021/10/7 20:11:00]
通过内存分析工具，我们可以看到每个部分所消耗的内存。在上述结果中，可以通过?Showingnodesaccountingfor41.91GB,96.33%of43.50GBtotal看到kcnbinary占了43.5GB，还可以看到其中的96.33%，即41.91GB具体用在哪里。不仅如此，通过30GB68.97%github.com/allegro/bigcache/queue.NewBytesQueue，可以看到有30GB(68.97%)用于bigcache上。
??
这两个测试结果中，我们发现了问题。根据Prometheus所提供的内存使用library，kcn大约占了100GB，但内存分析结果(43.50GBtotal)表明，kcnbinary只占了?43.5GB。我们无法确认其余56.5GB(=100GB-43.5GB)的内存去了哪里。?
动态 | Tech Bureau发布ICO平台测试版:据prtimes消息，Tech Bureau发布ICO平台COMSA CORE测试版。据悉，Tech Bureau是日本交易所ZAIF的原母公司。[2018/12/19]
于是我们猜测应该是Bigcache占据了大部分内存。为了确认Bigcache是否占据了内存，我们在相同环境的2台服务器上设置了不同的cachesize进行测试，设置分别为30GB和0GB。2台服务器的top和内存分析结果如下。
(Top命令结果是GiB，Prometheus所提供的library的结果是GB，两者为相同的量)
Cypresssynctest
AWSInstance:m5.8xlarge
memorysize:128G
cachesize:30G,0G
<imgalt=""class="tuvhyaj"src="https://miro.medium.com/max/1484/1*BUBXxboSlBArnNSfLo4KDw.png"width="742"height="366"srcSet="https://miro.medium.com/max/552/1*BUBXxboSlBArnNSfLo4KDw.png276w,https://miro.medium.com/max/1000/1*BUBXxboSlBArnNSfLo4KDw.png500w"sizes="500px"/>
动态 | Coinfloor与Trading Technologies合作 将获得新合规监控功能:据Finance Magnates报道，芝加哥的交易解决方案全球提供商Trading Technologies International今天与英国加密货币交易所Coinfloor发布了联合声明，宣布了其新的合作伙伴关系，以实施Trading Technologies 的TT Score机器学习技术。TT Score将帮助Coinfloor交易所降低成本和提高效率，同时获得新的合规监控功能。[2018/7/18]
<imgalt=""class="tuvhyaj"src="https://miro.medium.com/max/1484/1*KydRE8pnP0G5-3s5h9KVSw.png"width="742"height="366"srcSet="https://miro.medium.com/max/552/1*KydRE8pnP0G5-3s5h9KVSw.png276w,https://miro.medium.com/max/1000/1*KydRE8pnP0G5-3s5h9KVSw.png500w"sizes="500px"/>
top命令结果(左：cache30G；右：cache0GB)
<imgalt=""class="tuvhyaj"src="https://miro.medium.com/max/2156/1*pKdGJgwuIBTPgAjBH_JLNQ.png"width="1078"height="564"srcSet="https://miro.medium.com/max/552/1*pKdGJgwuIBTPgAjBH_JLNQ.png276w,https://miro.medium.com/max/1000/1*pKdGJgwuIBTPgAjBH_JLNQ.png500w"sizes="500px"/>
<imgalt=""class="tuvhyaj"src="https://miro.medium.com/max/2156/1*0VudYV4vE8HnwT0bXF6CiQ.png"width="1078"height="564"srcSet="https://miro.medium.com/max/552/1*0VudYV4vE8HnwT0bXF6CiQ.png276w,https://miro.medium.com/max/1000/1*0VudYV4vE8HnwT0bXF6CiQ.png500w"sizes="500px"/>
GoMemoryProfiling结果(左：cache30G；右：cache0GB)
我们可以看到，被分配Bigcache的服务器其Top和内存分析结果中内存使用量分别为70GB和35GB，有35GB的内存追踪不到。而没有分配Bigcache的服务器其Top和内存分析结果中内存使用量分别为5GB和2GB，有3GB的内存追踪不到。?
通过以上测试，我们可以推断，若使用Bigcache，会占用大于分配额的内存。而就算不使用Bigcache，也会出现3GB左右的遗漏。当然，GC(GarbageCollector)的运作，可能令不管使用什么样的Go程序都有机会出现内存分析结果和实际使用量的误差。
而且，我们通过这篇文章可以得知，长时间占据大量的heap内存，并在分配时使用pointer的话，会消耗非常大的内存。
<imgalt=""class="tuvhyaj"src="https://miro.medium.com/max/3200/0*E7gDbvMeS8E_YPgO"width="1600"height="572"srcSet="https://miro.medium.com/max/552/0*E7gDbvMeS8E_YPgO276w,https://miro.medium.com/max/1104/0*E7gDbvMeS8E_YPgO552w,https://miro.medium.com/max/1280/0*E7gDbvMeS8E_YPgO640w,https://miro.medium.com/max/1400/0*E7gDbvMeS8E_YPgO700w"sizes="700px"/>
GC(GarbageCollector)可寻找程序动态分配的内存中不再运作的部分，收回该部分的内存并分配给其他区域。为此，Go语言的GC(GarbageCollector)会对没有运作的区域进行确认，看是否被分配了内存。这时，用于确认的标志就是pointer，如果某个区域有很多pointer或占据了大量内存，GC在搜查过程中会消耗较大内存。
话句话说，在运行GC(GarbageCollector)之前，内存使用量为44GB，一旦开始运行，内存使用量就会增加100GB。再加上进行内存分析的时间刚好在GC完成运转后，所以只看到了运转前的内存使用量，即44GB。由于Klaytn分配的Bigcache量很大，所以GC一直在消耗更多的内存。
这类情况会导致系统突然出现内存不足的情况。因为Klaytn需要长时间运转，必须避免由于占用过多内存导致系统突然崩溃的情况。在下一篇文章内，我们将会介绍解决该内存遗漏问题的过程。
关于Klaytn
项目名称:Klaytn
英文缩写:KLAY
官方网站:https://www.klaytn.com/??
项目简介：Klaytn是以服务为中心的企业级分布式信任区块链平台，通过高效的“混合”设计，结合了公有链和私有链的最优功能。Klaytn与全球众多知名品牌的参与合作，通过共同的不懈努力，创建可靠的去中心化业务平台。Klaytn治理委员会是一个由跨国企业和组织组成的联盟，负责运营共识节点网络，推动生态系统发展。Kakao的区块链开发部门「GroundX」已正式推出Klaytn，并可用于商业用途。
来源：金色财经
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