比特时代交易平台评测：Radar底层HBase与Shardi

近来，针对迅游公司发布的一篇“主流公链研讨和分析”文章，专门对雷达底层的相关技能原理进行了相对客观的分析和考察。

能够看出，Radar前期版本的RocksDB案已经被HBase所替代。HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，使用HBase技能可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。

与YonghongZ-DataMart等商用大数据产品不同，HBase是Google Bigtable的开源完成。相似Google Bigtable使用GFSHBase使用Hadoop HDFS作为其文件存储系统；Google运行MapReduce来处理Bigtable中的海量数据，HBase同样使用Hadoop MapReduce来处理HBase中的海量数据；Google Bigtable使用Chubby作为协同服务，HBase使用ZoOKeeper作为对应。

上图描绘了Hadoop EcoSystem中的各层系统。其中，HBase位于结构化存储层，Hadoop HDFS为HBase供给了高可靠性的底层存储支撑，Hadoop MapReduce为HBase供给了高性能的核算能力，Zookeeper为HBase供给了稳定服务和failover机制。

此外，Pig和Hive还为HBase供给了高层语言支撑，使得在HBase进步行数据统计处理变得十分简略。Sqoop则为HBase供给了便利的RDBMS数据导入功用，使得传统数据库数据向HBase中迁移变得十分便利。

雷达的分片根据开源的Sharding架构完成。Sharding-JDBC是一套扩展于Java JDBC层的分库分表中间件，最初起源于当当的内部应用结构ddframe中的数据库访问层组件。因为分库分表需求的相对普遍，而且具有共同的生命力与重视度，因而将其抽离成为独立的项目，命名为Sharding-JDBC，并于2016年头开源。

Sharding-JDBC在其后的一年中有条不紊的发布了1.x的6个大版本更新。中心功用完善包含SQL解析、请求路由、SQL改写、SQL执行和结果归并的分库分表的中心模型，以及原生支撑Spring和行表达式、最大尽力送达型柔性事务、读写别离、分布式主键和全新SQL解析引擎。

在分库分表功用逐步老练之后，在2017年，Sharding-JDBC进入了2.x时代。2.x主要完成的功用是数据库治理，它能够经过注册中心供给对装备的集中化和动态化，以及对数据库和应用进行禁用和熔断。在此基础上，还增加了面向OpenTracing协议的链路追踪能力，并与国内优秀的APM产品Apache SkyWalking（https://github.com/apache/incubator-skywalking）进行协作，将Sharding-JDBC的追踪数据对接入SkyWalking，并让SkyWalking将选用Sharding-JDBC作为其存储引擎成为可选项。

针对其缺乏：
1.CFT形式会削弱区块链的去中心化特性。这是所有区块链不可能三角原理的共性，对联盟链来讲，内层的各种辅助架构形式只能完成协同效应，在分布式服务器集群规模不大的情况下，奉献作用并不显着，所以终究的实际解决方案仍然是依靠分布式服务器来完成联盟链的分布式治理。
2.Radar是根据账户模型的区块链完成，每个用户只要一个地址，所有交易都和这个地址相关，隐私保护能力较弱。针对这一点，实验室早就进行过多重签名技能的研发，针对现在用户群特性而言，单地址的形式安全性从技能角度来看实际上已足够支撑日常交易。

此时快讯

【币安与中国台湾新北地检署合作进行虚拟资产工作坊，强化检察官办案技能】8月24日消息，币安近期与中国台湾新北地方检察署（Taiwan NewTaipei District Prosecutors Office）合作进行虚拟资产工作坊，与超过70位名检察官分享关于虚拟资产的专业调查知识。
本次工作坊是币安全球执法培训计划的一部分，该计划今年已举办了60多场线下和线上培训课程，包括6月初与台湾刑事警察局合作进行的教育训练。