内容简介: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
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$hash\_output<target$,则说明计算的 nonce
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 约 ,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 约 ) -
cache
和dataset
的内容并非不变,它每隔一个epoch
(30000个区块)就需要重新计算 -
cache
和dataset
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,cache
和dataset
就会增大一点,并且重新计算 -
全节点(比如矿工)会存储整个
cache
和dataset
,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nonce
和mixdigest
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
以上所述就是小编给大家介绍的《以太坊源码分析—Ethash共识算法》,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对 码农网 的支持!
猜你喜欢:本站部分资源来源于网络,本站转载出于传递更多信息之目的,版权归原作者或者来源机构所有,如转载稿涉及版权问题,请联系我们。
Programming PHP
Rasmus Lerdorf、Kevin Tatroe、Peter MacIntyre / O'Reilly Media / 2006-5-5 / USD 39.99
Programming PHP, 2nd Edition, is the authoritative guide to PHP 5 and is filled with the unique knowledge of the creator of PHP (Rasmus Lerdorf) and other PHP experts. When it comes to creating websit......一起来看看 《Programming PHP》 这本书的介绍吧!