使用快照启动 Polygon 主网节点

本文详细介绍了如何在服务器环境中部署Polygon(Matic)主网节点,包括环境部署、heimdall和bor的安装、快照数据处理、服务启动及错误解决。内容涵盖golang、git、gcc等软件安装,heimdall和bor的编译、配置,以及快照数据的下载、验证和应用。此外,还提供了错误处理方案,如解压报错、编译失败等问题的解决方法。

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在本篇文档开始之前,大概说明一下本次 polygon 同步的情况:

服务器环境

服务器:亚马逊云服务器
CPU:16核
内存:48 GB
数据盘:3T SSD 数据盘
带宽:独享 200M
区域:美国弗吉尼亚

软件环境

centos 7.9
golang 1.20.3

一、 环境部署

1.1 golang环境部署

  • 下载golang二进制包
wget https://studygolang.com/dl/golang/go1.20.3.linux-amd64.tar.gz
  • 将golang二进制压缩包解压至/usr/local下
 tar -C /usr/local -xvf go1.20.3.linux-amd64.tar.gz
  • 创建go的项目目录
mkdir /opt/gopath
  • 添加go环境变量
# vim /etc/profile

#go
export PATH=$PATH:/usr/local/go/bin
ex
内容概要:本文详细介绍了如何使用Matlab对地表水源热泵系统进行建模,并采用粒子群算法来优化每小时的制冷量和制热量。首先,文章解释了地表水源热泵的工作原理及其重要性,随后展示了如何设定基本参数并构建热泵机组的基础模型。接着,文章深入探讨了粒子群算法的具体实现步骤,包括参数设置、粒子初始化、适应度评估以及粒子位置和速度的更新规则。为了确保优化的有效性和实用性,文中还讨论了如何处理实际应用中的约束条件,如设备的最大能力和制冷/制热模式之间的互斥关系。此外,作者分享了一些实用技巧,例如引入混合优化方法以加快收敛速度,以及在目标函数中加入额外的惩罚项来减少不必要的模式切换。最终,通过对优化结果的可视化分析,验证了所提出的方法能够显著降低能耗并提高系统的运行效率。 适用人群:从事暖通空调系统设计、优化及相关领域的工程师和技术人员,尤其是那些希望深入了解地表水源热泵系统特性和优化方法的专业人士。 使用场景及目标:适用于需要对地表水源热泵系统进行精确建模和优化的情景,旨在找到既满足建筑负荷需求又能使机组运行在最高效率点的制冷/制热量组合。要目标是在保证室内舒适度的前提下,最大限度地节约能源并延长设备使用寿命。 其他说明:文中提供的Matlab代码片段可以帮助读者更好地理解和复现整个建模和优化过程。同时,作者强调了在实际工程项目中灵活调整相关参数的重要性,以便获得更好的优化效果。
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