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以太坊源码分析—Ethash共识算法

EddieChan / 3047人阅读

摘要:当前和一样,采用基于工作量证明的共识算法来产生新的区块。源码解析生成通过方法生成,首先是生成,再从生成挖矿在挖矿与共识中提到了,共识算法通过实现接口,来实现挖矿算法也不例外。

Ethereum当前和Bitcoin一样,采用基于工作量证明(Proof of Work,PoW)的共识算法来产生新的区块。与Bitcoin不同的是,Ethereum采用的共识算法可以抵御ASIC矿机对挖矿工作的垄断地位,这个算法叫做Ethash

为什么要反ASIC

PoW的的核心是Hash运算,谁的Hash运算更快,谁就更有可能挖掘出新的区块,获得更多的经济利益。在Bitcoin的发展过程中,挖矿设备经历了(CPU=>GPU=>ASIC)的进化过程,其中的动机就是为了更快地进行Hash运算。随着矿机门槛地提高,参与者久越来越少,这与区块链的去中心化构想背道而驰。
因此,在共识算法设计时,为了减少ASIC矿机的优势(专用并行计算),Ethereum增加了对于内存的要求,即在进行挖矿的过程中,需要占用消耗大量的内存空间,而这是ASIC矿机不具备的(配置符合运算那能力的内存太贵了,即使配置,这也就等同于大量CPU了)。即将挖矿算法从CPU密集型(CPU bound)转化为IO密集型(I/O bound)

Dagger-Hashimoto

Ethash是从Dagger-Hashimoto算法改动而来的,而Dagger-Hashimoto的原型是Thaddeus Dryja提出的Hashimoto算法,它在传统Bitcoin的工作量证明的基础上增加了消耗内存的步骤。

传统的PoW的本质是不断尝试不同的nonce,计算HASH
$$hash\_output=HASH(prev\_hash,merkle_root,nonce)$$
如果计算结果满足$hash\_outputnonce是有效的

而对于Hashimoto,HASH运算仅仅是第一步,其算法如下:

nonce: 64-bits.正在尝试的nonce值
get_txid(T):历史区块上的交易T的hash
total_transactions: 历史上的所有交易的个数
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,在进行了HASH运算后,还需要进行64轮的混淆(mix)运算,而混淆的源数据是区块链上的历史交易,矿工节点在运行此算法时,需要访问内存中的历史交易信息(这是内存消耗的来源),最终只有当 $final\_output < target$ 时,才算是找到了有效的nonce

Dagger-Hashimoto相比于Hashimoto,不同点在于混淆运算的数据源不是区块链上的历史交易,而是以特定算法生成的约1GB大小的数据集合(dataset),矿工节点在挖矿时,需要将这1GB数据全部载入内存。

Ethash算法概要

矿工挖矿不再是仅仅将找到的nonce填入区块头,还需要填入一项MixDigest,这是在挖矿过程中计算出来的,它可以作为矿工的确在进行消耗内存挖矿工作量的证明。验证者在验证区块时也会用到这一项。

先计算出约16MB大小的cache,约1GB的dataset由这约16MB的cache按特定算法生成,dataset中每一项数据都由cache中的256项数据参与生成,cache中的这256项数据可以看做是dataset中数据的parent。只所以是,是因为其真正的大小是比16MB和1GB稍微小一点(为了好描述,以下将省略)

cachedataset的内容并非不变,它每隔一个epoch(30000个区块)就需要重新计算

cachedataset的大小并非一成不变,16MB和1GB只是初始值,这个大小在每年会增大73%,这是为了抵消掉摩尔定律下硬件性能的提升,即使硬件性能提升了,那么最终计算所代表的工作量不会变化很多。结合上一条,那么其实每经过30000个区块,cachedataset就会增大一点,并且重新计算

全节点(比如矿工)会存储整个 cachedataset,而轻客户端只需要存储 cache。挖矿(seal)时需要dataset在内存中便于随时存取,而验证(verify)时,只需要有cache就行,需要的dataset临时计算就行。

Ethash源码解析
dataset生成

dataset通过generate()方法生成,首先是生成cache,再从cache生成dataset

挖矿(Seal)

在挖矿与共识中提到了,共识算法通过实现Engine.Seal接口,来实现挖矿,Ethash算法也不例外。
其顶层流程如下:

Seal调用中,启动一个go routine来调用ethash.mine()进行实际的挖矿,参数中的block是待挖掘的区块(已经打包好了交易),而nonce是一个随机值,作为挖矿过程尝试nonce的初始值。

mine()调用首先计算后续挖矿需要的一些变量。hash为区块头中除了noncemixdigest的Hash值,dataset为挖掘这个区块时需要的混淆数据集合(占用1GB内存),target是本区块最终Hash需要达到的目标,它与区块难度成反比

对本次尝试的nonce进行hashmotoFull()函数计算最终result(最终Hash值)和digest,如果满足target要求,则结束挖矿,否则增加nonce,再调用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()是运算的核心,内部调用hashmoto(),第三个参数为dataset的大小(即1GB),第四个参数是一个lookup函数,它接收index参数,返回dataset中64字节的数据。

func hashimoto(hash []byte, nonce uint64, size uint64, lookup func(index uint32) []uint32) ([]byte, []byte) {
    // 将dataset划分为2维矩阵,每行mixBytes=128字节,共1073739904/128=8388593行
    rows := uint32(size / mixBytes)
    
    // 将hash与待尝试的nonce组合成64字节的seed
    seed := make([]byte, 40)
    copy(seed, hash)
    binary.LittleEndian.PutUint64(seed[32:], nonce)

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

    // 将64字节的seed转化为32个uint32的mix数组(前后16个uint32内容相同)
    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))

    // 进行总共loopAccesses=64轮的混淆计算,每次计算会去dataset里查询数据
    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)
    }
    // 压缩mix:将32个uint32的mix压缩成8个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个uint32的mix填充32字节的digest
    digest := make([]byte, common.HashLength)
    for i, val := range mix {
        binary.LittleEndian.PutUint32(digest[i*4:], val)
    }
    // 对seed+digest计算hash,得到最终的hash值
    return digest, crypto.Keccak256(append(seed, digest...))
}
验证(Verify)

验证时VerifySeal()调用hashimotoLight()Light表明验证者不需要完整的dataset,它需要用到的dataset中的数据都是临时从cache中计算。

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

    //lookup函数和hashimotoFull中的不同,它调用generateDatasetItem从cache中临时计算
    lookup := func(index uint32) []uint32 {
        rawData := generateDatasetItem(cache, index, keccak512) //  return 64 byte

        data := make([]uint32, len(rawData)/4) //  16 个 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函数不同,其余部分hashimotoFull完全一样

总结

Ethash相比与Bitcoin的挖矿算法,增加了对内存使用的要求,要求矿工提供在挖矿过程中使用了大量内存的工作量证明,最终达到抵抗ASIC矿机的目的。

参考资料

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

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