ChainCluster 内存对比：三种测量方法

概述

本文使用三种方法对比 before_chaincluster 与 chaincluster 分支的内存占用：RSS（进程常驻集）、Valgrind massif（堆分析）、以及 TxGraph 内部的 GetMainMemoryUsage()（基于 Cluster::TotalMemoryUsage()）。

Trace 文件： txgraph.trace.4.5days.final（约 552 MB，4.5 天 mempool 活动）

对比脚本： bitcoin/bitcoin chaincluster_time_mem_bench 分支

1. RSS（常驻集大小）

方法步骤

在各分支用 -DWITH_TXGRAPH_TRACING=ON 构建 txgraph-replay
后台运行 txgraph-replay <trace_file>
每秒采样 /proc/<pid>/status 的 VmRSS
记录运行期间的最大 RSS

结果

分支	峰值 RSS (kB)
before_chaincluster	11,412
chaincluster	10,984

差异： chaincluster 少用 428 kB（约 3.7%）。

2. Massif（堆分析）

方法步骤

使用 -DCMAKE_BUILD_TYPE=Debug -DWITH_TXGRAPH_TRACING=ON 构建 Debug 版本
运行 valgrind --tool=massif --massif-out-file=out.out --stacks=no txgraph-replay <trace_file>
用 ms_print out.out 提取峰值堆快照

结果

分支	峰值堆 (bytes)	峰值堆 (MB)
before_chaincluster	7,925,912	7.56
chaincluster	7,605,304	7.25

差异： chaincluster 少用 320 kB 堆（约 4.0%）。

3. GetMainMemoryUsage（Cluster::TotalMemoryUsage）

方法步骤

运行 txgraph-replay --memory-csv=mem.csv <trace_file>
工具在每 100 次 COMMIT_STAGING 后调用 GetMainMemoryUsage()（约 1.76 万次采样）
CSV 格式：commit_index,usage_bytes
绘图：python3 contrib/txgraph_tracing/plot_memory_curve.py mem_before.csv mem_chain.csv -o compare.png

结果

指标	before_chaincluster	chaincluster	差异
峰值（commit 1,290,200）	4.61 MB	4.22 MB	少 402 KB（约 8.3%）
最终（trace 结束）	1.21 MB	1.18 MB	少 41 KB（约 3.2%）
平均（整个回放）	2.37 MB	2.22 MB	少 155 KB（约 6.5%）

峰值出现在回放中段（约第 129 万次 commit，共 176 万次），而非 trace 结束。

理论分析

数据结构对比

组件	GenericClusterImpl（之前）	ChainClusterImpl（之后）
每笔交易数据	DepGraph::Entry + m_mapping + m_linearization	TxData (GraphIndex + FeeFrac)
每笔交易字节	~40	~20
祖先/后代	显式 BitSet 每笔	隐式（链序）
线性化	显式 vector	隐式 [0,1,…,n−1]

GenericClusterImpl 对 n 笔交易的 cluster：约 40n 字节。

ChainClusterImpl 对 n 笔交易的链：约 20n 字节。

每个链式 cluster（规模 n）的节省： 20n 字节。

Trace 特征（analyze_trace.py 对 txgraph.trace.4.5days.final）

峰值状态（27,512 笔交易，8,596 个 cluster）：

规模 1：7,628 个 cluster → SingletonClusterImpl（单笔交易，非 ChainClusterImpl）
规模 ≥2、链式：889 个 cluster → chaincluster 分支使用 ChainClusterImpl
规模 ≥2、非链式：79 个 cluster → 两分支均使用 GenericClusterImpl
99.1% 的 cluster 为链式（含单例）
规模 ≥2 的链式 cluster 中的交易数：12,355 − 7,628 = 4,727 笔

理论节省（峰值）：4,727 × 20 ≈ 94 KB（仅 cluster 表示）。实测节省（320–428 KB）更大，差异可能来自 DepGraph/chunk 开销和分配器行为。

总结

方法	chaincluster 减少幅度
RSS	约 3.7%
Massif（堆）	约 4.0%
GetMainMemoryUsage 峰值	约 8.3%
GetMainMemoryUsage 最终	约 3.2%
GetMainMemoryUsage 平均	约 6.5%

三种方法均显示 chaincluster 分支降低了内存占用，与链式 cluster（规模 ≥2）每笔交易 20 字节的理论节省一致。