Datomic是否将所有交易发送给＆＃34; commit＆＃34;？

Question

Datomic transactor pushes live changes to all connected peers维持Live Index。

这是否意味着所有交易的所有数据将始终发送给所有连接的对等体 - 对数据感兴趣与否？或者它只是例如最新的db事务ID？

Answer 1

根据经验得出答案：是的，所有交易的全部内容（以及更多*）都会流式传输到所有连接的同行。

我确认通过将对等方A连接到交易者并让它成为

1. 只是坐在那里，保持联系或
2. 通过tx-report-queue或
监控交易
3. 监控交易并打印在交易中修改的所有实体的所有属性值

与上述每个测试运行同时，对等体B将执行4个事务，其中每个事务将改变单个实体的几个简单属性，其中一个属性是大约5k随机字符串数据，其他属性只是非常短的字符串。

Wireshark捕获了对等方A和交易方之间的TCP连接，并且可以在下表中看到 tcp转储的总字节大小。

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  case  tx-report-queue  print  bytes (5kB)  bytes (13kB) 
──────────────────────────────────────────────────────────
     1                                61348        127996 
     2  ✓                             61800        128084 
     3  ✓                ✓            61260        127652 
──────────────────────────────────────────────────────────
 no-tx                                13076         12988 
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相对转储大小的差异小于500字节，远远低于4个已提交事务中的一个，每个事务的变化超过5kB。

然后我还运行测试而不进行任何事务，然后tcp转储将缩小到大约13kB。因此，我认为它是传输的交易数据。

*）信封背后：交易者的每笔交易成本＆lt; - ＆gt; PeerA数据约为(61kB-13kB)/4tx = 12kB/tx 。因此看起来在更改属性时，撤回（对于那一个字符串为5kB）和加法（再次为5kB）都通过交易者的实时索引传输，这将提供大约10kB，加上一点备用对于其他（小得多）修改属性，2kB的空间（加上一些心跳，每5秒发生一次，并且在执行事务的测试用例中增加300字节，仅仅是因为我花了这些时间来运行那些测试）。

编辑为了让我的推论更加坚实，我用13kB字符串而不是原来的5k重新测试。结果（添加到表中）似乎证实了我的理论：现在每笔交易成本约为(128kB-13kB)/4tx = 29kB/tx，因此13kB撤销+ 13kB增加+ 3kB松弛。

进一步编辑我运行了一些测试，绘制了各个PeerA *收到的字节。来自交易者的流量（通过单个TCP连接完成）和来自datomic:free://（即H2）存储的流量，在所有情况下都涉及到同一个H2端口的三个TCP连接。

我忽略了交易者和存储方向的TCP流量，这远远不够。

• PeerA1 以空数据库开头
  1. 通过[tx-report-queue]
  监控交易
  2. 打印在每个事务中修改的所有实体的所有属性值
  3. 每4秒查询数据库中的所有元素
• PeerB 执行上述13kB字符串属性更改以及每6秒进行一些其他非常小的属性更改
• PeerA2 以填充的数据库启动，PeerB仍在运行
  1. 通过[tx-report-queue]
  监控交易
  2. 打印在每个事务中修改的所有实体的所有属性值
• PeerA3 以填充的数据库启动，PeerB仍在运行
  1. 通过[tx-report-queue]
  监控交易
• PeerA4 以填充的数据库启动，PeerB仍在运行
  除了连接到datomic并等待之外，
  1. 什么都不做

这是rx流量图表（PeerA *的）：



我如何阅读图表：

• 交易者总是在提交时推送tx数据，无论PeerA是否对其感兴趣
• 除了数据“添加”之外，事务数据还包含隐式撤消（这就是为什么启动PeerB后第一个交易者峰值只是后来峰值的一半 - 第一次没有数据，因此没有收回）
• 存储最初只用于读取（来自存储中的日志 - 而不是来自索引 - 因为数据库中的数据总是远小于memory-index-threshold=32m，即索引在测试期间不会启动）< / LI> 当PeerA1查询数据库时，不使用
• 存储;实际上，查询不会产生任何明显的网络流量
• 启动对等体时的存储读取大小随着db收集数据而增长（无论数据是否被“覆盖” - >＆gt; datomic history）