生成耐久化硬盘层的时间要比剪除状态树窗口的时间多得多，所以纵然是生成器，也需要动态地追踪链的运行。
不把原始数据（账户地点、合约存储键）设为键，而是以这些数据的哈希值为键，以担保快照的迭代顺序与默克尔帕特里夏树沟通。
当节点运营者检索状态的时候（譬喻挪用 eth_call 及雷同操纵），EVM 代码执行仅发生读取操纵（虽然也大概有写入操纵，但这些操纵发生的数据最终会扬弃掉，不会耐久化到硬盘内里）。
维持以太坊状态快照的可用性也不容易。只要区块还在一个接一个地发生，一个接一个地摞在最后一个区块上，那将最新改观归并到快照中的粗疏步伐就能正常事情。可是，哪怕有微小的区块链重组（即便只有一个区块），快照机制就瓦解了，因为基础没有设计取消操纵。对扁平数据暗示模式来说，耐久化写入是单向的操纵。并且让工作变得更糟糕的是，我们没步伐会见更老的状态了（譬喻某些 dApp 需要 3 个区块以前的状态；可能 fast/snap 同步模式中要会见 64 个区块以前的状态）。
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以太坊的运行依赖于对状态的暗码学证明。只要我们还想保持对所有数据的验证本领，就绕不开硬盘读写放大问题。也就是说，我们 —— 可以而且也事实上 —— 相信我们已履历证过的数据。
妖怪藏在细节中
当节点在同步区块链的时候，同步者会向长途节点请求状态，被请求者会将数据挖掘出来并通过网络流传给同步者。
为免除老是对整个数据库做哈希运算的需要，我们可以把数据库支解成持续的小片，然后成立出一种树状布局！最原始、最有用的数据就放在叶子节点上，然后树上每一个内部节点都是该节点以下内容的哈希值。如此一来，当我们要修改某些值时，就只需做对数次的哈希运算。这种数据布局其实有一个路人皆知的名字，就是 “默克尔树”。
以太坊节点会见状态的场景可大抵分为以下三类：
这种数据暗示要领很是强大，办理了许多问题。因为内存内部的 diff 层构成了一棵树，所以 128 个区块以内的链重组只需取出属于父块的 diff 层，然后就此开始构建即可。需要较旧状态的 dApp 和长途同步者可以会见到最近 128 个最近的状态。开销酿成了 128 次映射查找，但 128 次内存内的查找比起 8 次硬盘读取及 Level DB 的 4～5 倍放大体快上几个数量级。
我们已经开拓出了神奇的默克尔帕特里夏树布局来办理我们所有的问题，此刻，我们但愿让读取操纵能绕过它。那么，我们应该用什么样的加快布局来让读取操纵从头变得快起来呢？显然，假如我们不需要树布局，那就大可以把陪伴树布局而生的巨大性都丢在一边，我们可以直接回到原始状态。
0.04TB要为硬盘层分派一个读取缓存，这样合约反复会见同一个陈腐的存储槽时硬盘才不会损坏。
处理惩罚新区块的时候，我们不会直接归并这些写入操纵到硬盘层，而仅仅是建设一个新的、包括这些改观的内存内 diff 层。当内存内部的 diff 层积聚到足够高的层数时，最底部的一个就开始归并更新并推到硬盘层。当需要读取一个状态物时，我们就从最顶端的 diff 层开始查找，一直往下，直至在 diff 层中可能在硬盘层中找到。
我们能做得更好一点吗？
在节点关机时，内存内的 diff 层需要耐久化到日志并加载备份，否则重启之后快照就没用了。
请循其本
虽然，这内里尚有许多许多的坑。就不讲太深了，简朴罗列就有下面这张清单：
可骇之处还在于，这个数字就是运行一个以太坊节点、担保能全时验证所有状态的本钱。
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以太坊有两种差异范例的状态：账户的荟萃；每一合约账户存储槽的荟萃。从 完全抽象的角度 来看，两种数据都是 键-值 对。账户荟萃把地点映射到该地点的 nonce、余额，等等。而一个合约的存储规模把任意的值（由该合约界说并利用）映射到某个值。
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如同在本文开头说到的那样，理论上的抱负状态下 以太坊状态的数据存储方法应是简朴键值对，没了默克尔帕特里夏树组成的限制，那就没有什么能阻止我们去实现这种抱负方案了！
在内存内 diff 层中利用累积的布隆过滤器（bloom filter），以便快速检测出状态物有没有大概存在于 diff 层中，照旧应该直接跳到硬盘中查找。
结语
此时而今，账户树的深度确切是几多我不知道，但在约莫一年以前，账户状态就已填满了 7 层高的树。这就意味着，每一次树操纵（譬喻读取余额、写入 nonce）都要触达至少 7～8 个内部节点，因此会做至少 7～8 次耐久数据库会见（persistent database accesses）。LevelDB 组织数据时最多也是 7 层，所以尚有一个特另外乘数。最终的功效是，单次 状态会见估量会放大为 25～50 次随机的 硬盘会见。你再乘上一个区块中的所有生意业务的所有状态读取和写入，你会获得一个 吓人 的数字。
[虽然，所有客户端实现都在极力低落开销。
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