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以太坊源碼分析—Ethash共識算法

EddieChan / 3146人閱讀

摘要:當前和一樣,采用基于工作量證明的共識算法來產生新的區塊。源碼解析生成通過方法生成,首先是生成,再從生成挖礦在挖礦與共識中提到了,共識算法通過實現接口,來實現挖礦算法也不例外。

Ethereum當前和Bitcoin一樣,采用基于工作量證明(Proof of Work,PoW)的共識算法來產生新的區塊。與Bitcoin不同的是,Ethereum采用的共識算法可以抵御ASIC礦機對挖礦工作的壟斷地位,這個算法叫做Ethash

為什么要反ASIC

PoW的的核心是Hash運算,誰的Hash運算更快,誰就更有可能挖掘出新的區塊,獲得更多的經濟利益。在Bitcoin的發展過程中,挖礦設備經歷了(CPU=>GPU=>ASIC)的進化過程,其中的動機就是為了更快地進行Hash運算。隨著礦機門檻地提高,參與者久越來越少,這與區塊鏈的去中心化構想背道而馳。
因此,在共識算法設計時,為了減少ASIC礦機的優勢(專用并行計算),Ethereum增加了對于內存的要求,即在進行挖礦的過程中,需要占用消耗大量的內存空間,而這是ASIC礦機不具備的(配置符合運算那能力的內存太貴了,即使配置,這也就等同于大量CPU了)。即將挖礦算法從CPU密集型(CPU bound)轉化為IO密集型(I/O bound)

Dagger-Hashimoto

Ethash是從Dagger-Hashimoto算法改動而來的,而Dagger-Hashimoto的原型是Thaddeus Dryja提出的Hashimoto算法,它在傳統Bitcoin的工作量證明的基礎上增加了消耗內存的步驟。

傳統的PoW的本質是不斷嘗試不同的nonce,計算HASH
$$hash\_output=HASH(prev\_hash,merkle_root,nonce)$$
如果計算結果滿足$hash\_outputnonce是有效的

而對于Hashimoto,HASH運算僅僅是第一步,其算法如下:

nonce: 64-bits.正在嘗試的nonce值
get_txid(T):歷史區塊上的交易T的hash
total_transactions: 歷史上的所有交易的個數
hash_output_A = HASH(prev_hash,merkle_root,nonce)
for i = 0 to 63 do 
    shifted_A = hash_output_A >> i
    transaction = shifted_A mod total_transactions
    txid[i] = get_txit(transaction) << i
end of
txid_mix = txid[0]^txid[1]...txid[63]
final_output = txid_mix ^ (nonce<<192)

可以看出,在進行了HASH運算后,還需要進行64輪的混淆(mix)運算,而混淆的源數據是區塊鏈上的歷史交易,礦工節點在運行此算法時,需要訪問內存中的歷史交易信息(這是內存消耗的來源),最終只有當 $final\_output < target$ 時,才算是找到了有效的nonce

Dagger-Hashimoto相比于Hashimoto,不同點在于混淆運算的數據源不是區塊鏈上的歷史交易,而是以特定算法生成的約1GB大小的數據集合(dataset),礦工節點在挖礦時,需要將這1GB數據全部載入內存。

Ethash算法概要

礦工挖礦不再是僅僅將找到的nonce填入區塊頭,還需要填入一項MixDigest,這是在挖礦過程中計算出來的,它可以作為礦工的確在進行消耗內存挖礦工作量的證明。驗證者在驗證區塊時也會用到這一項。

先計算出約16MB大小的cache,約1GB的dataset由這約16MB的cache按特定算法生成,dataset中每一項數據都由cache中的256項數據參與生成,cache中的這256項數據可以看做是dataset中數據的parent。只所以是,是因為其真正的大小是比16MB和1GB稍微小一點(為了好描述,以下將省略)

cachedataset的內容并非不變,它每隔一個epoch(30000個區塊)就需要重新計算

cachedataset的大小并非一成不變,16MB和1GB只是初始值,這個大小在每年會增大73%,這是為了抵消掉摩爾定律下硬件性能的提升,即使硬件性能提升了,那么最終計算所代表的工作量不會變化很多。結合上一條,那么其實每經過30000個區塊,cachedataset就會增大一點,并且重新計算

全節點(比如礦工)會存儲整個 cachedataset,而輕客戶端只需要存儲 cache。挖礦(seal)時需要dataset在內存中便于隨時存取,而驗證(verify)時,只需要有cache就行,需要的dataset臨時計算就行。

Ethash源碼解析
dataset生成

dataset通過generate()方法生成,首先是生成cache,再從cache生成dataset

挖礦(Seal)

在挖礦與共識中提到了,共識算法通過實現Engine.Seal接口,來實現挖礦,Ethash算法也不例外。
其頂層流程如下:

Seal調用中,啟動一個go routine來調用ethash.mine()進行實際的挖礦,參數中的block是待挖掘的區塊(已經打包好了交易),而nonce是一個隨機值,作為挖礦過程嘗試nonce的初始值。

mine()調用首先計算后續挖礦需要的一些變量。hash為區塊頭中除了noncemixdigest的Hash值,dataset為挖掘這個區塊時需要的混淆數據集合(占用1GB內存),target是本區塊最終Hash需要達到的目標,它與區塊難度成反比

對本次嘗試的nonce進行hashmotoFull()函數計算最終result(最終Hash值)和digest,如果滿足target要求,則結束挖礦,否則增加nonce,再調用hashmotoFull()

func hashimotoFull(dataset []uint32, hash []byte, nonce uint64) ([]byte, []byte) {
    lookup := func(index uint32) []uint32 {
        offset := index * hashWords
        return dataset[offset : offset+hashWords]
    }
    return hashimoto(hash, nonce, uint64(len(dataset))*4, lookup)
}

hashmotoFull()是運算的核心,內部調用hashmoto(),第三個參數為dataset的大小(即1GB),第四個參數是一個lookup函數,它接收index參數,返回dataset中64字節的數據。

func hashimoto(hash []byte, nonce uint64, size uint64, lookup func(index uint32) []uint32) ([]byte, []byte) {
    // 將dataset劃分為2維矩陣,每行mixBytes=128字節,共1073739904/128=8388593行
    rows := uint32(size / mixBytes)
    
    // 將hash與待嘗試的nonce組合成64字節的seed
    seed := make([]byte, 40)
    copy(seed, hash)
    binary.LittleEndian.PutUint64(seed[32:], nonce)

    seed = crypto.Keccak512(seed)
    seedHead := binary.LittleEndian.Uint32(seed)

    // 將64字節的seed轉化為32個uint32的mix數組(前后16個uint32內容相同)
    mix := make([]uint32, mixBytes/4)
    for i := 0; i < len(mix); i++ {
        mix[i] = binary.LittleEndian.Uint32(seed[i%16*4:])
    }

    temp := make([]uint32, len(mix))

    // 進行總共loopAccesses=64輪的混淆計算,每次計算會去dataset里查詢數據
    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)
    }
    // 壓縮mix:將32個uint32的mix壓縮成8個uint32
    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]

    // 用8個uint32的mix填充32字節的digest
    digest := make([]byte, common.HashLength)
    for i, val := range mix {
        binary.LittleEndian.PutUint32(digest[i*4:], val)
    }
    // 對seed+digest計算hash,得到最終的hash值
    return digest, crypto.Keccak256(append(seed, digest...))
}
驗證(Verify)

驗證時VerifySeal()調用hashimotoLight()Light表明驗證者不需要完整的dataset,它需要用到的dataset中的數據都是臨時從cache中計算。

func hashimotoLight(size uint64, cache []uint32, hash []byte, nonce uint64) ([]byte, []byte) {
    keccak512 := makeHasher(sha3.NewKeccak512())

    //lookup函數和hashimotoFull中的不同,它調用generateDatasetItem從cache中臨時計算
    lookup := func(index uint32) []uint32 {
        rawData := generateDatasetItem(cache, index, keccak512) //  return 64 byte

        data := make([]uint32, len(rawData)/4) //  16 個 uint32
        for i := 0; i < len(data); i++ {
            data[i] = binary.LittleEndian.Uint32(rawData[i*4:])
        }
        return data
    }

    return hashimoto(hash, nonce, size, lookup)
}

除了lookup函數不同,其余部分hashimotoFull完全一樣

總結

Ethash相比與Bitcoin的挖礦算法,增加了對內存使用的要求,要求礦工提供在挖礦過程中使用了大量內存的工作量證明,最終達到抵抗ASIC礦機的目的。

參考資料

1 Ethash-Design-Rationale
2 what-actually-is-a-dag
3 why-dagger-hashimoto-for-ethereum

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