死磕以太坊源码分析之Ethash共识算法

死磕以太坊源码分析之Ethash共识算法

代码分支:https://github.com/ethereum/go-ethereum/tree/v1.9.9

引言

目前以太坊中有两个共识算法的实现:cliqueethash。而ethash是目前以太坊主网(Homestead版本)的POW共识算法。

目录结构

ethash模块位于以太坊项目目录下的consensus/ethash目录下。

  • algorithm.go
    实现了Dagger-Hashimoto算法的所有功能,比如生成cachedataset、根据HeaderNonce计算挖矿哈希等。
  • api.go
    实现了供RPC使用的api方法。
  • consensus.go
    实现了以太坊共识接口的部分方法,包括Verify系列方法(VerifyHeaderVerifySeal等)、PrepareFinalizeCalcDifficultyAuthorSealHash
  • ethash.go
    实现了cache结构体和dataset结构体及它们各自的方法、MakeCache/MakeDataset函数、Ethash对象的New函数,和Ethash的内部方法。
  • sealer.go
    实现了共识接口的Seal方法,和Ethash的内部方法mine。这些方法实现了ethash的挖矿功能。

Ethash 设计原理

Ethash设计目标

以太坊设计共识算法时,期望达到三个目的:

  1. ASIC性:为算法创建专用硬件的优势应尽可能小,让普通计算机用户也能使用CPU进行开采。
    • 通过内存限制来抵制(ASIC使用矿机内存昂贵)
    • 大量随机读取内存数据时计算速度就不仅仅受限于计算单元,更受限于内存的读出速度。
  2. 轻客户端可验证性: 一个区块应能被轻客户端快速有效校验。
  3. 矿工应该要求存储完整的区块链状态。

哈希数据集

ethash要计算哈希,需要先有一块数据集。这块数据集较大,初始大小大约有1G,每隔 3 万个区块就会更新一次,且每次更新都会比之前变大8M左右。计算哈希的数据源就是从这块数据集中来的;而决定使用数据集中的哪些数据进行哈希计算的,才是header的数据和Nonce字段。这部分是由Dagger算法实现的。

Dagger

Dagger算法是用来生成数据集Dataset的,核心的部分就是Dataset的生成方式和组织结构。

可以把Dataset想成多个itemdataItem)组成的数组,每个item64字节的byte数组(一条哈希)。dataset的初始大小约为1G,每隔3万个区块(一个epoch区间)就会更新一次,且每次更新都会比之前变大8M左右。

Dataset的每个item是由一个缓存块(cache)生成的,缓存块也可以看做多个itemcacheItem)组成,缓存块占用的内存要比dataset小得多,它的初始大小约为16M。同dataset类似,每隔 3 万个区块就会更新一次,且每次更新都会比之前变大128K左右。

生成一条dataItem的程是:从缓存块中“随机”(这里的“随机”不是真的随机数,而是指事前不能确定,但每次计算得到的都是一样的值)选择一个cacheItem进行计算,得的结果参与下次计算,这个过程会循环 256 次。

缓存块是由seed生成的,而seed的值与块的高度有关。所以生成dataset的过程如下图所示:

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Dagger还有一个关键的地方,就是确定性。即同一个epoch内,每次计算出来的seed、缓存、dataset都是相同的。否则对于同一个区块,挖矿的人和验证的人使用不同的dataset,就没法进行验证了。


Hashimoto算法

Thaddeus Dryja创造的。旨在通过IO限制来抵制矿机。在挖矿过程中,使内存读取限制条件,由于内存设备本身会比计算设备更加便宜以及普遍,在内存升级优化方面,全世界的大公司也都投入巨大,以使内存能够适应各种用户场景,所以有了随机访问内存的概念RAM,因此,现有的内存可能会比较接近最优的评估算法。Hashimoto算法使用区块链作为源数据,满足了上面的 1 和 3 的要求。

它的作用就是使用区块Header的哈希和Nonce字段、利用dataset数据,生成一个最终的哈希值。


源码解析

生成哈希数据集

generate函数位于ethash.go文件中,主要是为了生成dataset,其中包扩以下内容。

生成cache size

cache size 主要某个特定块编号的ethash验证缓存的大小 *, epochLength 为 30000,如果epoch 小于 2048,则从已知的epoch返回相应的cache size,否则重新计算epoch

cache的大小是线性增长的,size的值等于(2^24^ + 2^17^ * epoch - 64),用这个值除以 64 看结果是否是一个质数,如果不是,减去128 再重新计算,直到找到最大的质数为止。

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csize := cacheSize(d.epoch*epochLength + 1)
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func cacheSize(block uint64) uint64 {
epoch := int(block / epochLength)
if epoch < maxEpoch {
return cacheSizes[epoch]
}
return calcCacheSize(epoch)
}
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func calcCacheSize(epoch int) uint64 {
size := cacheInitBytes + cacheGrowthBytes*uint64(epoch) - hashBytes
for !new(big.Int).SetUint64(size / hashBytes).ProbablyPrime(1) { // Always accurate for n < 2^64
size -= 2 * hashBytes
}
return size
}

生成dataset size

dataset Size 主要某个特定块编号的ethash验证缓存的大小 , 类似上面生成cache size

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dsize := datasetSize(d.epoch*epochLength + 1)
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func datasetSize(block uint64) uint64 {
epoch := int(block / epochLength)
if epoch < maxEpoch {
return datasetSizes[epoch]
}
return calcDatasetSize(epoch)
}

生成 seed 种子

seedHash是用于生成验证缓存和挖掘数据集的种子。长度为 32。

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seed := seedHash(d.epoch*epochLength + 1)
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func seedHash(block uint64) []byte {
seed := make([]byte, 32)
if block < epochLength {
return seed
}
keccak256 := makeHasher(sha3.NewLegacyKeccak256())
for i := 0; i < int(block/epochLength); i++ {
keccak256(seed, seed)
}
return seed
}

生成cache

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generateCache(cache, d.epoch, seed)

接下来分析generateCache的关键代码:

先了解一下hashBytes,在下面的计算中都是以此为单位,它的值为 64 ,相当于一个keccak512哈希的长度,下文以item称呼[hashBytes]byte

①:初始化cache

此循环用来初始化cache:先将seed的哈希填入cache的第一个item,随后使用前一个item的哈希,填充后一个item

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for offset := uint64(hashBytes); offset < size; offset += hashBytes {
keccak512(cache[offset:], cache[offset-hashBytes:offset])
atomic.AddUint32(&progress, 1)
}

②:对cache中数据按规则做异或

为对于每一个itemsrcOff),“随机”选一个itemxorOff)与其进行异或运算;将运算结果的哈希写入dstOff中。这个运算逻辑将进行cacheRounds次。

两个需要注意的地方:

  • 一是srcOff是从尾部向头部变化的,而dstOff是从头部向尾部变化的。并且它俩是对应的,即当srcOff代表倒数第x个item时,dstOff则代表正数第x个item。
  • 二是xorOff的选取。注意我们刚才的“随机”是打了引号的。xorOff的值看似随机,因为在给出seed之前,你无法知道xorOff的值是多少;但一旦seed的值确定了,那么每一次xorOff的值都是确定的。而seed的值是由区块的高度决定的。这也是同一个epoch内总是能得到相同cache数据的原因。
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for i := 0; i < cacheRounds; i++ {
for j := 0; j < rows; j++ {
var (
srcOff = ((j - 1 + rows) % rows) * hashBytes
dstOff = j * hashBytes
xorOff = (binary.LittleEndian.Uint32(cache[dstOff:]) % uint32(rows)) * hashBytes
)
bitutil.XORBytes(temp, cache[srcOff:srcOff+hashBytes], cache[xorOff:xorOff+hashBytes])
keccak512(cache[dstOff:], temp)

atomic.AddUint32(&progress, 1)
}
}

生成dataset

dataset大小的计算和cache类似,量级不同:2^30^ + 2^23^ * epoch - 128,然后每次减256寻找最大质数。

生成数据是一个循环,每次生成64个字节,主要的函数是generateDatasetItem

generateDatasetItem的数据来源就是cache数据,而最终的dataset值会存储在mix变量中。整个过程也是由多个循环构成。

①:初始化mix变量

根据cache值对mix变量进行初始化。其中hashWords代表的是一个hash里有多少个word值:一个hash的长度为hashBytes即64字节,一个word(uint32类型)的长度为 4 字节,因此hashWords值为 16。选取cache中的哪一项数据是由参数indexi变量决定的。

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mix := make([]byte, hashBytes)
binary.LittleEndian.PutUint32(mix, cache[(index%rows)*hashWords]^index)
for i := 1; i < hashWords; i++ {
binary.LittleEndian.PutUint32(mix[i*4:], cache[(index%rows)*hashWords+uint32(i)])
}
keccak512(mix, mix)

②:将mix转换成[]uint32类型

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intMix := make([]uint32, hashWords)
for i := 0; i < len(intMix); i++ {
intMix[i] = binary.LittleEndian.Uint32(mix[i*4:])
}

③:将cache数据聚合进intmix

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for i := uint32(0); i < datasetParents; i++ {
parent := fnv(index^i, intMix[i%16]) % rows
fnvHash(intMix, cache[parent*hashWords:])
}

FNV哈希算法,是一种不需要使用密钥的哈希算法。

这个算法很简单:a乘以FNV质数0x01000193,然后再和b异或。

首先用这个算法算出一个索引值,利用这个索引从cache中选出一个值(data),然后对mix中的每个字节都计算一次FNV,得到最终的哈希值。

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func fnv(a, b uint32) uint32 {
return a*0x01000193 ^ b
}
func fnvHash(mix []uint32, data []uint32) {
for i := 0; i < len(mix); i++ {
mix[i] = mix[i]*0x01000193 ^ data[i]
}
}

④:将intMix又恢复成mix并计算mix的哈希返回

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for i, val := range intMix {
binary.LittleEndian.PutUint32(mix[i*4:], val)
}
keccak512(mix, mix)
return mix

generateCachegenerateDataset是实现Dagger算法的核心函数,到此整个生成哈希数据集的的过程结束。


共识引擎核心函数

代码位于consensus.go

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①:Author

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// 返回coinbase, coinbase是打包第一笔交易的矿工的地址
func (ethash *Ethash) Author(header *types.Header) (common.Address, error) {
return header.Coinbase, nil
}

②:VerifyHeader

主要有两步检查,第一步检查header是否已知或者是未知的祖先,第二步是ethash的检查:

2.1 header.Extra 不能超过32字节

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if uint64(len(header.Extra)) > params.MaximumExtraDataSize {  // 不超过32字节
return fmt.Errorf("extra-data too long: %d > %d", len(header.Extra), params.MaximumExtraDataSize)
}

2.2 时间戳不能超过15秒,15秒以后的就被认定为未来的块

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if !uncle {
if header.Time > uint64(time.Now().Add(allowedFutureBlockTime).Unix()) {
return consensus.ErrFutureBlock
}
}

2.3 当前header的时间戳小于父块的

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if header.Time <= parent.Time { // 当前header的时间小于等于父块的
return errZeroBlockTime
}

2.4 根据时间戳和父块的难度来验证块的难度

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expected := ethash.CalcDifficulty(chain, header.Time, parent)
if expected.Cmp(header.Difficulty) != 0 {
return fmt.Errorf("invalid difficulty: have %v, want %v", header.Difficulty, expected)
}

2.5验证gas limit小于2^63^ -1

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cap := uint64(0x7fffffffffffffff)
if header.GasLimit > cap {
return fmt.Errorf("invalid gasLimit: have %v, max %v", header.GasLimit, cap)
}

2.6 确认gasUsed为<= gasLimit

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if header.GasUsed > header.GasLimit {
return fmt.Errorf("invalid gasUsed: have %d, gasLimit %d", header.GasUsed, header.GasLimit)
}

2.7 验证块号是父块加1

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if diff := new(big.Int).Sub(header.Number, parent.Number); diff.Cmp(big.NewInt(1)) != 0 {
return consensus.ErrInvalidNumber
}

2.8检查给定的块是否满足pow难度要求

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if seal {
if err := ethash.VerifySeal(chain, header); err != nil {
return err
}
}

③:VerifyUncles

3.1叔叔块最多两个

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if len(block.Uncles()) > maxUncles {
return errTooManyUncles
}

3.2收集叔叔块和祖先块

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number, parent := block.NumberU64()-1, block.ParentHash()
for i := 0; i < 7; i++ {
ancestor := chain.GetBlock(parent, number)
if ancestor == nil {
break
}
ancestors[ancestor.Hash()] = ancestor.Header()
for _, uncle := range ancestor.Uncles() {
uncles.Add(uncle.Hash())
}
parent, number = ancestor.ParentHash(), number-1
}
ancestors[block.Hash()] = block.Header()
uncles.Add(block.Hash())

3.3 确保叔块只被奖励一次且叔块有个有效的祖先

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for _, uncle := range block.Uncles() {
// Make sure every uncle is rewarded only once
hash := uncle.Hash()
if uncles.Contains(hash) {
return errDuplicateUncle
}
uncles.Add(hash)

// Make sure the uncle has a valid ancestry
if ancestors[hash] != nil {
return errUncleIsAncestor
}
if ancestors[uncle.ParentHash] == nil || uncle.ParentHash == block.ParentHash() {
return errDanglingUncle
}
if err := ethash.verifyHeader(chain, uncle, ancestors[uncle.ParentHash], true, true); err != nil {
return err
}

④:Prepare

初始化headerDifficulty字段

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parent := chain.GetHeader(header.ParentHash, header.Number.Uint64()-1)
if parent == nil {
return consensus.ErrUnknownAncestor
}
header.Difficulty = ethash.CalcDifficulty(chain, header.Time, parent)
return nil

⑤:Finalize会执行交易后的所有状态修改(例如,区块奖励),但不会组装该区块。

5.1累积任何块和叔块的奖励

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accumulateRewards(chain.Config(), state, header, uncles)

5.2计算状态树的根哈希并提交到header

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header.Root = state.IntermediateRoot(chain.Config().IsEIP158(header.Number))

⑥:FinalizeAndAssemble 运行任何交易后状态修改(例如,块奖励),并组装最终块。

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func (ethash *Ethash) FinalizeAndAssemble(chain consensus.ChainReader, header *types.Header, state *state.StateDB, txs []*types.Transaction, uncles []*types.Header, receipts []*types.Receipt) (*types.Block, error) {
accumulateRewards(chain.Config(), state, header, uncles)
header.Root = state.IntermediateRoot(chain.Config().IsEIP158(header.Number))
return types.NewBlock(header, txs, uncles, receipts), nil
}

很明显就是比Finalize多了 types.NewBlock

⑦:SealHash返回在seal之前块的哈希(会跟seal之后的块哈希不同)

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func (ethash *Ethash) SealHash(header *types.Header) (hash common.Hash) {
hasher := sha3.NewLegacyKeccak256()

rlp.Encode(hasher, []interface{}{
header.ParentHash,
header.UncleHash,
header.Coinbase,
header.Root,
header.TxHash,
header.ReceiptHash,
header.Bloom,
header.Difficulty,
header.Number,
header.GasLimit,
header.GasUsed,
header.Time,
header.Extra,
})
hasher.Sum(hash[:0])
return hash
}

⑧:Seal给定的输入块生成一个新的密封请求(挖矿),并将结果推送到给定的通道中。

注意,该方法将立即返回并将异步发送结果。 根据共识算法,可能还会返回多个结果。这部分会在下面的挖矿中具体分析,这里跳过。


挖矿细节

大家在阅读本文时有任何疑问均可留言给我,我一定会及时回复。如果觉得写得不错可以关注最下方参考github项目,可以第一时间关注作者文章动态。

挖矿的核心接口定义:

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Seal(chain ChainReader, block *types.Block, results chan<- *types.Block, stop <-chan struct{}) error

进入到seal函数:

①:如果运行错误的POW,直接返回空的nonceMixDigest,同时块也是空块。

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if ethash.config.PowMode == ModeFake || ethash.config.PowMode == ModeFullFake {
header := block.Header()
header.Nonce, header.MixDigest = types.BlockNonce{}, common.Hash{}
select {
case results <- block.WithSeal(header):
default:
ethash.config.Log.Warn("Sealing result is not read by miner", "mode", "fake", "sealhash", ethash.SealHash(block.Header()))
}
return nil
}

②:共享pow的话,则转到它的共享对象执行Seal操作

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if ethash.shared != nil {
return ethash.shared.Seal(chain, block, results, stop)
}

③:获取种子源,并根据其生成ethash需要的种子

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f ethash.rand == nil {
// 获得种子
seed, err := crand.Int(crand.Reader, big.NewInt(math.MaxInt64))
if err != nil {
ethash.lock.Unlock()
return err
}
ethash.rand = rand.New(rand.NewSource(seed.Int64())) // 给rand赋值
}

④:挖矿的核心工作交给mine

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for i := 0; i < threads; i++ {
pend.Add(1)
go func(id int, nonce uint64) {
defer pend.Done()
ethash.mine(block, id, nonce, abort, locals) // 真正执行挖矿的动作
}(i, uint64(ethash.rand.Int63()))
}

⑤:处理挖矿的结果

  • 外部意外中止,停止所有挖矿线程
  • 其中一个线程挖到正确块,中止其他所有线程
  • ethash对象发生改变,停止当前所有操作,重启当前方法
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go func() {
var result *types.Block
select {
case <-stop:
close(abort)
case result = <-locals:
select {
case results <- result: //其中一个线程挖到正确块,中止其他所有线程
default:
ethash.config.Log.Warn("Sealing result is not read by miner", "mode", "local", "sealhash", ethash.SealHash(block.Header()))
}
close(abort)
case <-ethash.update:
close(abort)
if err := ethash.Seal(chain, block, results, stop); err != nil {
ethash.config.Log.Error("Failed to restart sealing after update", "err", err)
}
}

由上可以知道seal的核心工作是由mine函数完成的,重点介绍一下。

mine函数其实也比较简单,它是真正的pow矿工,用来搜索一个nonce值,nonce值开始于seed值,seed值是能最终产生正确的可匹配可验证的区块难度

①:从区块头中提取相关数据,放在全局变量域中

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var (
header = block.Header()
hash = ethash.SealHash(header).Bytes()
target = new(big.Int).Div(two256, header.Difficulty) // 这是用来验证的target
number = header.Number.Uint64()
dataset = ethash.dataset(number, false)
)

②:开始产生随机nonce,直到我们中止或找到一个好的nonce

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var (
attempts = int64(0)
nonce = seed
)

③: 聚集完整的dataset数据,为特定的header和nonce产生最终哈希值

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func hashimotoFull(dataset []uint32, hash []byte, nonce uint64) ([]byte, []byte) {
//定义一个lookup函数,用于在数据集中查找数据
lookup := func(index uint32) []uint32 {
offset := index * hashWords //hashWords是上面定义的常量值= 16
return dataset[offset : offset+hashWords]
}
return hashimoto(hash, nonce, uint64(len(dataset))*4, lookup)
}

可以发现实际上hashimotoFull函数做的工作就是将原始数据集进行了读取分割,然后传给hashimoto函数。接下来重点分析hashimoto函数:

3.1根据seed获取区块头

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rows := uint32(size / mixBytes) ①
seed := make([]byte, 40) ②
copy(seed, hash) ③
binary.LittleEndian.PutUint64(seed[32:], nonce)④
seed = crypto.Keccak512(seed)⑤
seedHead := binary.LittleEndian.Uint32(seed)⑥
  1. 计算数据集的行数
  2. 合并header+nonce到一个 40 字节的seed
  3. 将区块头的hash拷贝到seed
  4. nonce值填入seed的后(40-32=8)字节中去,(nonce本身就是uint64类型,是 64 位,对应 8 字节大小),正好把hashnonce完整的填满了 40 字节的 seed
  5. Keccak512加密seed
  6. seed中获取区块头

3.2 从复制的种子开始混合

  • mixBytes常量= 128,mix的长度为 32,元素为uint32,是 32位,对应为 4 字节大小。所以mix总共大小为 4*32=128 字节大小
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mix := make([]uint32, mixBytes/4)
for i := 0; i < len(mix); i++ {
mix[i] = binary.LittleEndian.Uint32(seed[i%16*4:])
}

3.3 混合随机数据集节点

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temp := make([]uint32, len(mix))//与mix结构相同,长度相同
for i := 0; i < loopAccesses; i++ {
parent := fnv(uint32(i)^seedHead, mix[i%len(mix)]) % rows
for j := uint32(0); j < mixBytes/hashBytes; j++ {
copy(temp[j*hashWords:], lookup(2*parent+j))
}
fnvHash(mix, temp)
}

3.4 压缩混合

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for i := 0; i < len(mix); i += 4 {
mix[i/4] = fnv(fnv(fnv(mix[i], mix[i+1]), mix[i+2]), mix[i+3])
}
mix = mix[:len(mix)/4]

digest := make([]byte, common.HashLength)
for i, val := range mix {
binary.LittleEndian.PutUint32(digest[i*4:], val)
}
return digest, crypto.Keccak256(append(seed, digest...))

最终返回的是digestdigestseed的哈希;而digest其实就是mix[]byte形式。在前面Ethash.mine的代码中我们已经看到使用第二个返回值与target变量进行比较,以确定这是否是一个有效的哈希值。


验证pow

挖矿信息的验证有两部分:

  1. 验证Header.Difficulty是否正确
  2. 验证Header.MixDigestHeader.Nonce是否正确

①:验证Header.Difficulty的代码主要在Ethash.verifyHeader中:

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func (ethash *Ethash) verifyHeader(chain consensus.ChainReader, header, parent *types.Header, uncle bool, seal bool) error {
......
expected := ethash.CalcDifficulty(chain, header.Time.Uint64(), parent)

if expected.Cmp(header.Difficulty) != 0 {
return fmt.Errorf("invalid difficulty: have %v, want %v", header.Difficulty, expected)
}
}

通过区块高度和时间差作为参数来计算Difficulty值,然后与待验证的区块的Header.Difficulty字段进行比较,如果相等则认为是正确的。

②:MixDigestNonce的验证主要是在Header.verifySeal中:

验证的方式:使用Header.Nonce和头部哈希通过hashimoto重新计算一遍MixDigestresult哈希值,并且验证的节点是不需要dataset数据的。


总结&参考

https://mindcarver.cn ☆☆☆

https://github.com/blockchainGuide (所有文章和资料开源)

https://eth.wiki/concepts/ethash/design-rationale

https://eth.wiki/concepts/ethash/dag

https://www.vijaypradeep.com/blog/2017-04-28-ethereums-memory-hardness-explained/

 wechat
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