美国明尼阿波利斯联邦储备银行行长Neel Kashkari上周对狗狗币（DOGE）进行了抨击，称这种模因币是一个庞氏骗局，这加强了他反对加密货币的态度。
Kashkari的言论是为了回应Coinbase首席法律官Paul Grewal在领英上进行的一项调查，这项调查向其关系人询问了DOGE的正确发音。
Kashkari打趣道：“正确的发音是ponzi（庞氏骗局）。”
57%的受访者正确发音 图片来源：LinkedIn
Kashkari诙谐的回应获得了超过200次互动 来源：领英
这不是Kashkari第一次把矛头指向加密货币。2020年2月，他表示，比特币等数字资产缺乏任何稳定货币的基本特征，并赞扬了美国证券交易委员会对首次代币发行的“打击”。
Kashkari今年不是美国联邦公开市场委员会(FOMC)的成员，该委员会负责制定美国的货币政策。明尼阿波利斯联邦储备银行将于2022年成为FOMC的候补成员，2023年重新成为有投票权的成员。
虽然Kashkari今年没有就货币政策投票，但他反对在2023年之前加息的任何措施。美联储上周公布的利率预测摘要显示，决策者正考虑在2023年底前恢复加息，这比此前预期的要早。
修正后的预测可能导致美元大幅升值，而股票、大宗商品甚至加密货币的价格有所下跌。周日，数字资产价值全线下跌，延续了上周温和复苏后的大幅回调。
今年早些时候，在一场由散户推动的FOMO（害怕错失）中，像狗狗币这样的资产在特斯拉首席执行官埃隆·马斯克的推文支持下迅速成为主流。今年1月，随着关于狗狗币的推文数量飙升1800%，围绕狗狗币的炒作甚至超过了比特币。但随着加密货币价格暴跌，狗狗币受到的打击尤其严重。据Cointelegraph报道，在4月份，狗狗币的清算量短暂超过了比特币。
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文章来源:美国明尼阿波利斯联邦储备银行行长：狗狗币是庞氏骗局
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导 读 首先问大家一个小问题？区块链的账本数据存储格式主要是什么类型的？ 相信聪明的你一定知道是Key-Value类型存储。 下一个问题，这些Key-Value数据在底层数据库如何高效组织？ 答案就是我们本期介绍的内容：LSM[1]。 LSM是一种被广泛采用的持久化Key-Value存储方案，如LevelDB, RocksDB, Cassandra等数据库均采用LSM作为其底层存储引擎。 据公开数据调研，LSM是当前市面上写密集应用的最佳解决方案，也是区块链领域被应用最多的一种存储模式，今天我们将对LSM基本概念和性能进行介绍和分析。 LSM-Tree背景：追本溯源 LSM-Tree的设计思想来自于一个计算机领域一个老生常谈的话题——对存储介质的顺序操作效率远高于随机操作。 如图1所示，对磁盘的顺序操作甚至可以快过对内存的随机操作，而对同一类磁盘，其顺序操作的速度比随机操作高出三个数量级以上[2]，因此我们可以得出一个非常直观的结论：应当充分利用顺序读写而尽可能避免随机读写。 Figure 1 Random access vs. Sequential access 考虑到这一点，如果我们想尽可能提高写操作的吞吐量，那么最好的方法一定是不断地将数据追加到文件末尾，该方法可将写入吞吐量提高至磁盘的理论水平，然而也有显而易见的弊端，即读效率极低（这也是许多数据库避免数据意外丢失的手段，因通常不需要对其进行读取，称为Journaling或WAL），我们称这种数据更新是非原地的（Out-of-place），与之相对的是原地更新（In-place）。 为了提高读取效率，一种常用的方法是增加索引信息，如B+树, ISAM等，对这类数据结构进行数据（或索引）的更新是原地进行的，这将不可避免地引入随机IO。 LSM-Tree与传统多叉树的数据组织形式完全不同，可以认为LSM-Tree是完全以磁盘为中心（Disk-Centric）的一种数据结构，其只需要少量的内存来提升效率，而可以尽可能地通过上文提到的Journaling方式来提高写入吞吐量。当然，其读取效率会稍逊于B+树。 LSM-Tree数据结构：抽丝剥茧 图2展示了LSM-Tree的理论模型(a)和一种实现方式(b)[3]。LSM-Tree是一种层级的数据结构，包含一层空间占用较小的内存结构以及多层磁盘结构，每一层磁盘结构的空间上限呈指数增长，如在LevelDB中该系数默认为10。 Figure 2 LSM与其LevelDB实现 对于LSM-Tree的数据插入或更新，首先会被缓存在内存中，这部分数据往往由一颗排序树进行组织。 当缓存达到预设上限，则会将内存中的数据以有序的方式写入磁盘（即L0层），我们称这样的有序列为一个Sorted Run，简称为Run。 随着写入操作的不断进行，L0层会堆积越来越多的Run，且显然不同的Run之前可能存在重叠部分（如Run-1的数据范围是a-c，Run-2的数据范围是b-d），此时进行某一条数据的查询将无法准确判断该数据存在于哪个Run中，因此最坏情况下需要进行等同于L0层Run数量的I/O。 为了解决该问题，当某一层的Run数目或大小到达某一阈值后，LSM-Tree会进行后台的归并排序，并将排序结果输出至下一层，我们将一次归并排序称为Compaction。如同B+树的分裂一样，Compaction是LSM-Tree维持相对稳定读写效率的核心机制，我们将会在下文详细介绍两种不同的Compaction策略。 另外值得一提的是，无论是从内存到磁盘的写入，还是磁盘中不断进行的Compaction，都是对磁盘的顺序I/O，这就是LSM拥有更高写入吞吐量的原因。 Leveling vs. Tiering：一读一写，不分伯仲 LSM-Tree的Compaction策略可以分为Leveling和Tiering两种，前者被LevelDB，RocksDB等采用，后者被Cassandra等采用，称采用Leveling策略的的LSM-Tree为Leveled LSM-Tree，采用Tiering的LSM-Tree为Tiered LSM-Tree，如图3所示[4]。 Figure 3 两种Compaction策略对比 ▲ Leveling 简而言之，Tiering是写友好型的策略，而Leveling是读友好型的策略。在Leveling中，除了L0的每一层最多只能有一个Run（Run为一组有序且不重叠的序列，可以考虑LevelDB中除了L0每一层中的SSTable都是有序且互相不重叠的，统称这些SSTable为一个Run），如图3右侧所示，当在L0插入13时，触发了L0层的Compaction，此时会对Run-L0与下层Run-L1进行一次归并排序，归并结果写入L1，此时又触发了…