معرفی مفهوم به اعماق بازیابی داده‌های اتریوم خوش آمدید! اگر تا به حال سعی کرده‌اید هر تراکنش توکن، به‌روزرسانی قیمت یا رأی حاکمیتی را در زنجیره با استفاده از کوئری‌های استاندارد دنبال کنید، احتمالاً با دیواری از پاسخ‌های کند و مهلت‌های زمانی (تایم‌اوت) مواجه شده‌اید. دلیل این امر حجم عظیم داده‌ها در اتریوم است که بازیابی رویدادهای تاریخی خاص را به یک وظیفه عظیم برای هر نود تبدیل می‌کند. این مقاله به بررسی این موضوع می‌پردازد: نحوه بهینه‌سازی نمایه‌سازی لاگ اتریوم با استفاده از فیلترهای بلوم رویداد و تقسیم‌بندی موضوعی (ETH). این چیست؟ به زبان ساده، این موضوع مربوط به سریع‌تر ساختن برنامه غیرمتمرکز (dApp) یا سرویس داده شماست. هنگامی که یک قرارداد هوشمند یک `Event` (رویداد) را منتشر می‌کند، داده‌ها به صورت یک `Log` (لاگ) ذخیره می‌شوند. برای جلوگیری از اسکن کردن تمام تراکنش‌های تاریخ توسط نودها برای هر کوئری، اتریوم از یک ترفند هوشمندانه استفاده می‌کند: فیلتر بلوم رویداد. تصور کنید یک اسفنج بزرگ و صرفه‌جویی‌کننده در فضا که در سربرگ هر بلاک قرار دارد. هنگامی که یک لاگ ایجاد می‌شود، آدرس آن و پارامترهای نمایه‌شده (که «موضوعات» نامیده می‌شوند) هش شده و برای تغییر دادن بیت‌های خاصی در این اسفنج به کار می‌روند. هنگام جستجو، نود شما به سرعت اسفنج‌های موجود در بلاک‌های مرتبط را بررسی می‌کند؛ اگر بیتی از اسفنج تغییر نکرده باشد، تضمین می‌شود که لاگ‌ها در آنجا نیستند. چرا اهمیت دارد؟ اهمیت آن در این است که فیلتر بلوم به عنوان یک دروازه‌بان مقدماتی عمل می‌کند. اگر فیلتر تأیید شود، نود باید کار سنگین‌تر را انجام دهد یعنی اجرای مجدد تراکنش‌ها برای یافتن لاگ‌های واقعی. اگرچه این سیستم انقلابی است، اما محدودیت‌های خود را دارد که منجر به «مثبت‌های کاذب» بالقوه و نگرانی‌های مقیاس‌پذیری می‌شود، به همین دلیل است که مفاهیمی مانند تقسیم‌بندی موضوعی نیز برای اصلاح بیشتر این مکانیسم جستجو در حال بررسی هستند. تسلط بر این تکنیک‌ها برای ساختن برنامه‌های مقیاس‌پذیر و با کارایی بالا که به طور یکپارچه با وضعیت اتریوم تعامل دارند، کلیدی است. توضیحات تکمیلی مقدمه زمینه را آماده کرده است: بازیابی لاگ‌های استاندارد اتریوم کند است و فیلتر بلوم رویداد (Event Bloom Filter) اولین خط دفاعی محسوب می‌شود. برای دستیابی واقعی به فهرست‌بندی داده با کارایی بالا، باید مکانیسم‌های آن، کاربرد عملی و مفاهیم پیشرفته‌ای مانند بخش‌بندی موضوع (Topic Partitioning) را درک کنیم. مکانیسم‌های اصلی: فراتر از فیلتر بلوم فیلتر بلوم رویداد، یک آرایه بیتی ۲۵۶ بایتی است که در هدر بلاک (و اغلب در رسید تراکنش نیز) ذخیره می‌شود. این ساختاری احتمالاتی است که برای حذف سریع بلاک‌هایی طراحی شده که *قطعاً* حاوی لاگ‌های منطبق با یک پرس‌وجوی خاص (آدرس یا تاپیک‌های ایندکس‌شده) نیستند. * محاسبه بلوم: هنگامی که یک قرارداد هوشمند رویدادی را صادر می‌کند، آدرس آن و حداکثر سه پارامتر ایندکس‌شده (به عنوان "تاپیک‌ها") برای محاسبه چندین مقدار هش استفاده می‌شوند. سپس بیت‌های خاصی (معمولاً سه بیت به ازای هر هش) در فیلتر ۲۰۴۸ بیتی روی '1' تنظیم می‌شوند. * فرآیند پرس‌وجو: هنگامی که یک نود یک پرس‌وجوی لاگ دریافت می‌کند (مثلاً: «تمام رویدادهای `Transfer` از قرارداد `X` که گیرنده آن `Y` است را به من نشان بده»)، ابتدا فیلترهای بلوم تمام بلاک‌های مرتبط را بررسی می‌کند. * نتیجه "خیر": اگر بیت‌های متناظر در فیلتر بلوم همه روی '1' تنظیم نشده باشند، نود می‌تواند با اطمینان آن بلاک را نادیده بگیرد، زیرا تضمین می‌شود که لاگ در آن وجود ندارد. * نتیجه "شاید": اگر تمام بیت‌های مورد نیاز روی '1' تنظیم شده باشند، نود باید به مرحله پرهزینه‌تر محاسباتی برود: اجرای مجدد تراکنش‌های آن بلاک و بازرسی لاگ‌های واقعی برای تأیید تطابق و حذف مثبت‌های کاذب. بخش‌بندی موضوع یک تکامل مفهومی یا یک استراتژی مکمل برای فیلتر بلوم است. در حالی که فیلتر بلوم *تمام* لاگ‌های یک بلاک را خلاصه می‌کند، بخش‌بندی به دنبال سازماندهی لاگ‌ها بر اساس تاپیک‌هایشان *قبل* یا *در حین* پردازش بلاک است، به طور بالقوه برای ذخیره آن‌ها در ساختارهای داده‌ای جداگانه (مانند محدوده‌های کوهستان مرکل یا پایگاه‌های داده مجزا) که بر اساس تاپیک سازماندهی شده‌اند. این امر امکان جستجوهای مستقیم و جزئی‌تر را فراهم می‌کند و از عدم قطعیت "شاید" فیلتر بلوم برای برخی پرس‌وجوهای با حجم بالا فراتر می‌رود. موارد استفاده در دنیای واقعی این بهینه‌سازی برای هر برنامه‌ای که به داده‌های رویداد لحظه‌ای یا تاریخی متکی است، حیاتی است: * امور مالی غیرمتمرکز (DeFi): برنامه‌هایی که معاملات توکن یونی‌سواپ (Uniswap) یا آوی (Aave) را ردیابی می‌کنند، به شدت به فیلتر کردن برای رویدادهای `Transfer` یا `Swap` وابسته هستند. به عنوان مثال، یک پرس‌وجوی تمام مبادلات ETH/USDC در سال گذشته، با فیلتر کردن اولیه بلاک‌ها از طریق فیلتر بلوم که با آدرس روتر یونی‌سواپ و امضای رویداد مناسب مطابقت دارد، به طور چشمگیری تسریع می‌شود. * بازارهای NFT: فهرست‌بندی تمام رویدادهای `Transfer` برای یک قرارداد ERC-721 یا ERC-1155 برای ساختن صفحه تاریخچه مالکیت، بدون نمایه سازی کارآمد لاگ‌ها، غیرعملی است. * نمایه سازهای داده (مانند The Graph، Covalent): این سرویس‌ها اساساً مصرف‌کنندگان لاگ در مقیاس بزرگ هستند. فیلترینگ کارآمد بلوم به آن‌ها اجازه می‌دهد تصمیم بگیرند که کدام بلاک‌ها را باید به طور کامل پردازش کنند، و بدین ترتیب منابع را حفظ کرده و سرعت نمایه‌سازی را بهبود می‌بخشند. مزایا و معایب / ریسک‌ها و منافع تسلط بر این مفاهیم نمایه‌سازی مزایای قابل توجهی ارائه می‌دهد اما با تفاوت‌های ذاتی ساختارهای احتمالی همراه است: | جنبه | مزایا (Pros) | ریسک‌ها و محدودیت‌ها (Cons) | | :--- | :--- | :--- | | کارایی | تعداد بلاک‌هایی که یک نود کامل باید اسکن کند را به طرز چشمگیری کاهش می‌دهد و منجر به پاسخ‌های سریع‌تر پرس‌وجو و تأخیر کمتر برای برنامه‌های غیرمتمرکز (dApps) می‌شود. | فیلترهای بلوم احتمالی هستند؛ آن‌ها مثبت‌های کاذب (اعلام اینکه یک لاگ ممکن است وجود داشته باشد در حالی که نیست) ایجاد می‌کنند که نیاز به بررسی ثانویه دارد. | | ساختار داده | بلوم‌ها کوچک (۲۵۶ بایت) هستند و در هدر بلاک‌ها تعبیه شده‌اند و خلاصه‌ای فشرده از محتویات بلاک ارائه می‌دهند. | نمی‌توانند بلاک‌هایی که لاگ در آن‌ها وجود دارد را فیلتر کنند، و برای انتقال‌های ساده ETH که لاگی صادر نمی‌کنند، کارایی ندارند. | | مقیاس‌پذیری | برای فعال کردن بازیابی کارآمد داده‌های تاریخی در سراسر وضعیت زنجیره، اساسی است. | کارایی با افزایش تعداد آیتم‌های ایندکس‌شده متمایز کاهش می‌یابد و منجر به افزایش مثبت‌های کاذب (اشباع فیلتر) می‌شود. | | بخش‌بندی موضوع | با سازماندهی داده‌ها بر اساس پارامترهای پرس‌وجو، مسیری بالقوه فراتر از محدودیت‌های بلوم ارائه می‌دهد و قابلیت جستجوی مستقیم را تقویت می‌کند. | طرح‌های بخش‌بندی پیچیدگی را به معماری نود زیربنایی و لایه ذخیره‌سازی داده اضافه می‌کنند. | در جمع‌بندی، در حالی که فیلترهای بلوم یک ضرورت تاریخی هستند که مانع از توقف شبکه اتریوم می‌شوند، استراتژی‌های نمایه‌سازی پیشرفته مانند بخش‌بندی موضوع بخشی از تلاش مستمر برای تکامل نحوه تعامل ما با داده‌های درون زنجیره‌ای به طور کارآمد هستند. جمع‌بندی نتیجه‌گیری: معماری برای بازیابی داده‌های اتریوم با سرعت نور بهینه‌سازی نمایه‌سازی (ایندکس‌گذاری) لاگ‌های اتریوم صرفاً به نوشتن کد محدود نمی‌شود؛ بلکه استفاده استراتژیک از ساختارهای داده‌ای ذاتی پروتکل برای به حداقل رساندن سربار محاسباتی است. ما نشان دادیم که فیلتر پودلی (Bloom Filter) رویدادها به عنوان دروازه‌بان اولیه حیاتی عمل می‌کند و مکانیسمی سریع و احتمالی برای دور انداختن بلاک‌های نامرتبط بر اساس آدرس قرارداد و تاپیک‌های نمایه‌شده ارائه می‌دهد. زیبایی آن در استفاده از هش کردن برای فشرده‌سازی داده‌های پیچیده لاگ به یک فیلتر کوچک و به‌راحتی در دسترس در هدر بلاک است. با این حال، با افزایش حجم و پیچیدگی فعالیت‌های درون زنجیره‌ای، تکیه صرف بر فیلتر پودلی منجر به سناریوی اجتناب‌ناپذیر «شاید» می‌شود که مستلزم اجرای مجدد پرهزینه تراکنش‌ها برای تأیید است. اینجاست که تقسیم‌بندی موضوعی (Topic Partitioning) به عنوان مرز منطقی بعدی ظاهر می‌شود. با سازماندهی مفهومی لاگ‌ها بر اساس تاپیک‌های خاص خود در مخازن داده جداگانه و اختصاصی، ما به جستجوهای مستقیم و قطعی نزدیک‌تر می‌شویم و به طور مؤثر ابهام فیلتر احتمالی را برای پرس‌وجوهای با فرکانس بالا دور می‌زنیم. آینده نمایه‌سازی ETH با کارایی بالا احتمالاً شاهد ادغام این مفاهیم با پیشرفت‌ها در راه‌حل‌های مقیاس‌پذیری خارج از زنجیره و معماری‌های پایگاه داده تخصصی خواهد بود، که ممکن است شامل کانال‌های وضعیت (State Channels) یا میان‌افزارهای نمایه‌سازی پیچیده‌تر باشد. برای توسعه‌دهندگان و اپراتورهای نود که هدفشان کارایی واقعی داده است، تسلط بر تعامل بین ضمانت‌های احتمالی فیلتر پودلی و سازماندهی ساختاری ارائه شده توسط پارتیشن‌بندی امری اساسی است. به کاوش در جزئیات پیاده‌سازی این تکنیک‌ها ادامه دهید پاداش‌ها شامل بک‌اند‌های اپلیکیشن‌های غیرمتمرکز (dApp) به طور قابل توجهی سریع‌تر و مقیاس‌پذیرتر خواهد بود.