2 Off-CPU火焰图 在实现FISCO BCOS的并行执行交易功能时，我们发现有一个令人困惑的现象：有时即使交易量非常 大，区块的负载已经打满，但是通过top命令观察到CPU的利用率仍然比较低，通常4核CPU的利用率 不足200%。在排除了交易间存在依赖关系的可能后，推测CPU可能陷入了I/O或锁等待中，因此需要确 定CPU到底在什么地方等待。 使用perf，我们可以轻松地了解系统中任何进程的睡眠过程，其原理是利用perf 销，如访问日志等级状态来决定是否 打印日志等。由于这些状态需要线程间互斥访问，因此导致线程由于竞争资源而陷入饥饿。 我们将这些日志代码删除后，执行交易时4核CPU的利用率瞬间升至300%+，考虑到线程间调度和同步 的开销，这个利用率已属于正常范围。这次调试的经历也提醒了我们，在追求高性能的并行代码中输出 日志一定要谨慎，避免由于不必要的日志而引入无谓的性能损失。 30.4. FISCO BCOS的原理和特性 在常见的区块链网络里，记账者通常根据算法持续出块，目的是为了保障系统正常运行、防止作恶等， 即使区块里不包含交易，空区块也会被共识确认和落盘存储。 虽然对空块进行共识有一定作用，但空块落盘会耗费存储空间、降低硬盘利用率 (可存储的交易数)，并 一定程度上影响面向区块数据的回溯和检索效率。 所以，FISCO BCOS基于PBFT共识算法，实现了高效的空块处理方法，保证每个区块都参与PBFT共识 流程的同时，不落盘

火焰 焰 焰图 图 图 在实现FISCO BCOS的并行执行交易功能时，我们发现有一个令人困惑的现象：有时即使交易量非常 大，区块的负载已经打满，但是通过top命令观察到CPU的利用率仍然比较低，通常4核CPU的利用率 不足200%。在排除了交易间存在依赖关系的可能后，推测CPU可能陷入了I/O或锁等待中，因此需要确 定CPU到底在什么地方等待。 使用perf，我们可以轻松地了解系统中任何进程的睡眠过程，其原理是利用perf 销，如访问日志等级状态来决定是否 打印日志等。由于这些状态需要线程间互斥访问，因此导致线程由于竞争资源而陷入饥饿。 我们将这些日志代码删除后，执行交易时4核CPU的利用率瞬间升至300%+，考虑到线程间调度和同步 的开销，这个利用率已属于正常范围。这次调试的经历也提醒了我们，在追求高性能的并行代码中输出 日志一定要谨慎，避免由于不必要的日志而引入无谓的性能损失。 964 Chapter 27. 在常见的区块链网络里，记账者通常根据算法持续出块，目的是为了保障系统正常运行、防止作恶等， 即使区块里不包含交易，空区块也会被共识确认和落盘存储。 虽然对空块进行共识有一定作用，但空块落盘会耗费存储空间、降低硬盘利用率 (可存储的交易数)，并 一定程度上影响面向区块数据的回溯和检索效率。 所以，FISCO BCOS基于PBFT共识算法，实现了高效的空块处理方法，保证每个区块都参与PBFT共识 流程的同时，不落盘

2 Off-CPU火焰图 在实现FISCO BCOS的并行执行交易功能时，我们发现有一个令人困惑的现象：有时即使交易量非常 大，区块的负载已经打满，但是通过top命令观察到CPU的利用率仍然比较低，通常4核CPU的利用率 不足200%。在排除了交易间存在依赖关系的可能后，推测CPU可能陷入了I/O或锁等待中，因此需要确 定CPU到底在什么地方等待。 使用perf，我们可以轻松地了解系统中任何进程的睡眠过程，其原理是利用perf 销，如访问日志等级状态来决定是否 打印日志等。由于这些状态需要线程间互斥访问，因此导致线程由于竞争资源而陷入饥饿。 我们将这些日志代码删除后，执行交易时4核CPU的利用率瞬间升至300%+，考虑到线程间调度和同步 的开销，这个利用率已属于正常范围。这次调试的经历也提醒了我们，在追求高性能的并行代码中输出 日志一定要谨慎，避免由于不必要的日志而引入无谓的性能损失。 30.4. FISCO BCOS的原理和特性 在常见的区块链网络里，记账者通常根据算法持续出块，目的是为了保障系统正常运行、防止作恶等， 即使区块里不包含交易，空区块也会被共识确认和落盘存储。 虽然对空块进行共识有一定作用，但空块落盘会耗费存储空间、降低硬盘利用率 (可存储的交易数)，并 一定程度上影响面向区块数据的回溯和检索效率。 所以，FISCO BCOS基于PBFT共识算法，实现了高效的空块处理方法，保证每个区块都参与PBFT共识 流程的同时，不落盘

2 Off-CPU火焰图 在实现FISCO BCOS的并行执行交易功能时，我们发现有一个令人困惑的现象：有时即使交易量非常 大，区块的负载已经打满，但是通过top命令观察到CPU的利用率仍然比较低，通常4核CPU的利用率 不足200%。在排除了交易间存在依赖关系的可能后，推测CPU可能陷入了I/O或锁等待中，因此需要确 定CPU到底在什么地方等待。 使用perf，我们可以轻松地了解系统中任何进程的睡眠过程，其原理是利用perf 销，如访问日志等级状态来决定是否 打印日志等。由于这些状态需要线程间互斥访问，因此导致线程由于竞争资源而陷入饥饿。 我们将这些日志代码删除后，执行交易时4核CPU的利用率瞬间升至300%+，考虑到线程间调度和同步 的开销，这个利用率已属于正常范围。这次调试的经历也提醒了我们，在追求高性能的并行代码中输出 日志一定要谨慎，避免由于不必要的日志而引入无谓的性能损失。 30.4. FISCO BCOS的原理和特性 在常见的区块链网络里，记账者通常根据算法持续出块，目的是为了保障系统正常运行、防止作恶等， 即使区块里不包含交易，空区块也会被共识确认和落盘存储。 虽然对空块进行共识有一定作用，但空块落盘会耗费存储空间、降低硬盘利用率 (可存储的交易数)，并 一定程度上影响面向区块数据的回溯和检索效率。 所以，FISCO BCOS基于PBFT共识算法，实现了高效的空块处理方法，保证每个区块都参与PBFT共识 流程的同时，不落盘

火焰 焰 焰图 图 图 在实现FISCO BCOS的并行执行交易功能时，我们发现有一个令人困惑的现象：有时即使交易量非常 大，区块的负载已经打满，但是通过top命令观察到CPU的利用率仍然比较低，通常4核CPU的利用率 不足200%。在排除了交易间存在依赖关系的可能后，推测CPU可能陷入了I/O或锁等待中，因此需要确 定CPU到底在什么地方等待。 使用perf，我们可以轻松地了解系统中任何进程的睡眠过程，其原理是利用perf 销，如访问日志等级状态来决定是否 打印日志等。由于这些状态需要线程间互斥访问，因此导致线程由于竞争资源而陷入饥饿。 我们将这些日志代码删除后，执行交易时4核CPU的利用率瞬间升至300%+，考虑到线程间调度和同步 的开销，这个利用率已属于正常范围。这次调试的经历也提醒了我们，在追求高性能的并行代码中输出 日志一定要谨慎，避免由于不必要的日志而引入无谓的性能损失。 3.3 内 内 内存 存 存火 在常见的区块链网络里，记账者通常根据算法持续出块，目的是为了保障系统正常运行、防止作恶等， 即使区块里不包含交易，空区块也会被共识确认和落盘存储。 虽然对空块进行共识有一定作用，但空块落盘会耗费存储空间、降低硬盘利用率 (可存储的交易数)，并 一定程度上影响面向区块数据的回溯和检索效率。 所以，FISCO BCOS基于PBFT共识算法，实现了高效的空块处理方法，保证每个区块都参与PBFT共识 流程的同时，不落盘

火焰 焰 焰图 图 图 在实现FISCO BCOS的并行执行交易功能时，我们发现有一个令人困惑的现象：有时即使交易量非常 大，区块的负载已经打满，但是通过top命令观察到CPU的利用率仍然比较低，通常4核CPU的利用率 不足200%。在排除了交易间存在依赖关系的可能后，推测CPU可能陷入了I/O或锁等待中，因此需要确 定CPU到底在什么地方等待。 使用perf，我们可以轻松地了解系统中任何进程的睡眠过程，其原理是利用perf 销，如访问日志等级状态来决定是否 打印日志等。由于这些状态需要线程间互斥访问，因此导致线程由于竞争资源而陷入饥饿。 我们将这些日志代码删除后，执行交易时4核CPU的利用率瞬间升至300%+，考虑到线程间调度和同步 的开销，这个利用率已属于正常范围。这次调试的经历也提醒了我们，在追求高性能的并行代码中输出 日志一定要谨慎，避免由于不必要的日志而引入无谓的性能损失。 976 Chapter 27. 在常见的区块链网络里，记账者通常根据算法持续出块，目的是为了保障系统正常运行、防止作恶等， 即使区块里不包含交易，空区块也会被共识确认和落盘存储。 虽然对空块进行共识有一定作用，但空块落盘会耗费存储空间、降低硬盘利用率 (可存储的交易数)，并 一定程度上影响面向区块数据的回溯和检索效率。 所以，FISCO BCOS基于PBFT共识算法，实现了高效的空块处理方法，保证每个区块都参与PBFT共识 流程的同时，不落盘

火焰 焰 焰图 图 图 在实现FISCO BCOS的并行执行交易功能时，我们发现有一个令人困惑的现象：有时即使交易量非常 大，区块的负载已经打满，但是通过top命令观察到CPU的利用率仍然比较低，通常4核CPU的利用率 不足200%。在排除了交易间存在依赖关系的可能后，推测CPU可能陷入了I/O或锁等待中，因此需要确 定CPU到底在什么地方等待。 使用perf，我们可以轻松地了解系统中任何进程的睡眠过程，其原理是利用perf 销，如访问日志等级状态来决定是否 打印日志等。由于这些状态需要线程间互斥访问，因此导致线程由于竞争资源而陷入饥饿。 我们将这些日志代码删除后，执行交易时4核CPU的利用率瞬间升至300%+，考虑到线程间调度和同步 的开销，这个利用率已属于正常范围。这次调试的经历也提醒了我们，在追求高性能的并行代码中输出 日志一定要谨慎，避免由于不必要的日志而引入无谓的性能损失。 1008 Chapter 30 在常见的区块链网络里，记账者通常根据算法持续出块，目的是为了保障系统正常运行、防止作恶等， 即使区块里不包含交易，空区块也会被共识确认和落盘存储。 虽然对空块进行共识有一定作用，但空块落盘会耗费存储空间、降低硬盘利用率 (可存储的交易数)，并 一定程度上影响面向区块数据的回溯和检索效率。 所以，FISCO BCOS基于PBFT共识算法，实现了高效的空块处理方法，保证每个区块都参与PBFT共识 流程的同时，不落盘

火焰 焰 焰图 图 图 在实现FISCO BCOS的并行执行交易功能时，我们发现有一个令人困惑的现象：有时即使交易量非常 大，区块的负载已经打满，但是通过top命令观察到CPU的利用率仍然比较低，通常4核CPU的利用率 不足200%。在排除了交易间存在依赖关系的可能后，推测CPU可能陷入了I/O或锁等待中，因此需要确 定CPU到底在什么地方等待。 使用perf，我们可以轻松地了解系统中任何进程的睡眠过程，其原理是利用perf 销，如访问日志等级状态来决定是否 打印日志等。由于这些状态需要线程间互斥访问，因此导致线程由于竞争资源而陷入饥饿。 我们将这些日志代码删除后，执行交易时4核CPU的利用率瞬间升至300%+，考虑到线程间调度和同步 的开销，这个利用率已属于正常范围。这次调试的经历也提醒了我们，在追求高性能的并行代码中输出 日志一定要谨慎，避免由于不必要的日志而引入无谓的性能损失。 976 Chapter 27. 在常见的区块链网络里，记账者通常根据算法持续出块，目的是为了保障系统正常运行、防止作恶等， 即使区块里不包含交易，空区块也会被共识确认和落盘存储。 虽然对空块进行共识有一定作用，但空块落盘会耗费存储空间、降低硬盘利用率 (可存储的交易数)，并 一定程度上影响面向区块数据的回溯和检索效率。 所以，FISCO BCOS基于PBFT共识算法，实现了高效的空块处理方法，保证每个区块都参与PBFT共识 流程的同时，不落盘

火焰 焰 焰图 图 图 在实现FISCO BCOS的并行执行交易功能时，我们发现有一个令人困惑的现象：有时即使交易量非常 大，区块的负载已经打满，但是通过top命令观察到CPU的利用率仍然比较低，通常4核CPU的利用率 不足200%。在排除了交易间存在依赖关系的可能后，推测CPU可能陷入了I/O或锁等待中，因此需要确 定CPU到底在什么地方等待。 使用perf，我们可以轻松地了解系统中任何进程的睡眠过程，其原理是利用perf 销，如访问日志等级状态来决定是否 打印日志等。由于这些状态需要线程间互斥访问，因此导致线程由于竞争资源而陷入饥饿。 我们将这些日志代码删除后，执行交易时4核CPU的利用率瞬间升至300%+，考虑到线程间调度和同步 的开销，这个利用率已属于正常范围。这次调试的经历也提醒了我们，在追求高性能的并行代码中输出 日志一定要谨慎，避免由于不必要的日志而引入无谓的性能损失。 1000 Chapter 30 在常见的区块链网络里，记账者通常根据算法持续出块，目的是为了保障系统正常运行、防止作恶等， 即使区块里不包含交易，空区块也会被共识确认和落盘存储。 虽然对空块进行共识有一定作用，但空块落盘会耗费存储空间、降低硬盘利用率 (可存储的交易数)，并 一定程度上影响面向区块数据的回溯和检索效率。 所以，FISCO BCOS基于PBFT共识算法，实现了高效的空块处理方法，保证每个区块都参与PBFT共识 流程的同时，不落盘

火焰 焰 焰图 图 图 在实现FISCO BCOS的并行执行交易功能时，我们发现有一个令人困惑的现象：有时即使交易量非常 大，区块的负载已经打满，但是通过top命令观察到CPU的利用率仍然比较低，通常4核CPU的利用率 不足200%。在排除了交易间存在依赖关系的可能后，推测CPU可能陷入了I/O或锁等待中，因此需要确 定CPU到底在什么地方等待。 使用perf，我们可以轻松地了解系统中任何进程的睡眠过程，其原理是利用perf 销，如访问日志等级状态来决定是否 打印日志等。由于这些状态需要线程间互斥访问，因此导致线程由于竞争资源而陷入饥饿。 我们将这些日志代码删除后，执行交易时4核CPU的利用率瞬间升至300%+，考虑到线程间调度和同步 的开销，这个利用率已属于正常范围。这次调试的经历也提醒了我们，在追求高性能的并行代码中输出 日志一定要谨慎，避免由于不必要的日志而引入无谓的性能损失。 976 Chapter 27. 在常见的区块链网络里，记账者通常根据算法持续出块，目的是为了保障系统正常运行、防止作恶等， 即使区块里不包含交易，空区块也会被共识确认和落盘存储。 虽然对空块进行共识有一定作用，但空块落盘会耗费存储空间、降低硬盘利用率 (可存储的交易数)，并 一定程度上影响面向区块数据的回溯和检索效率。 所以，FISCO BCOS基于PBFT共识算法，实现了高效的空块处理方法，保证每个区块都参与PBFT共识 流程的同时，不落盘