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以太坊源码学习启动篇

发布时间:2023-11-16 23:39:05

1. 以太坊是什么以太坊与区块链有什么关系

以太坊是一个全新开放的区块链平台,它允许任何人在平台中建立和使用通过区块链技术运行的去中心化应用。就像比特币一样,以太坊不受任何人控制,也不归任何人所有——它是一个开放源代码项目,由全球范围内的很多人共同创建。

和比特币协议有所不同的是,以太坊的设计十分灵活,极具适应性。在以太坊平台上创立新的应用十分简便,任何人都可以安全地使用该平台上的应用。

以太坊是可编程的区块链。它并不是给用户一系列预先设定好的操作(例如比特币交易),而是允许用户按照自己的意愿创建复杂的操作。这样一来,它就可以作为多种类型去中心化区块链应用的平台,包括加密货币在内但并不仅限于此。

以太坊狭义上是指一系列定义去中心化应用平台的协议,它的核心是以太坊虚拟机(“EVM”),可以执行任意复杂算法的编码。在计算机科学术语中,以太坊是“图灵完备的”。开发者能够使用现有的JavaScript和Python等语言为模型的其他友好的编程语言,创建出在以太坊模拟机上运行的应用。

和其他区块链一样,以太坊也有一个点对点网络协议。以太坊区块链数据库由众多连接到网络的节点来维护和更新。每个网络节点都运行着以太坊模拟机并执行相同的指令。因此,人们有时形象地称以太坊为“世界电脑”。

这个贯穿整个以太坊网络的大规模并行运算并不是为了使运算更高效。实际上,这个过程使得在以太坊上的运算比在传统“电脑”上更慢更昂贵。然而,每个以太坊节点都运行着以太坊虚拟机是为了保持整个区块链的一致性。去中心化的一致使以太坊有极高的故障容错性,保证零停机,而且可以使存储在区块链上的数据保持永远不变且抗审查。

以太坊平台本身没有特点,没有价值性。和编程语言相似,它由企业家和开发者决定其用途。不过很明显,某些应用类型较之其他更能从以太坊的功能中获益。以太坊尤其适合那些在点与点之间自动进行直接交互或者跨网络促进小组协调活动的应用。

例如,协调点对点市场的应用,或是复杂财务合同的自动化。比特币使个体能够不借助金融机构、银行或政府等其他中介来进行货币交换。以太坊的影响可能更为深远。

理论上,任何复杂的金融活动或交易都能在以太坊上用编码自动且可靠地进行。除金融类应用外,任何对信任、安全和持久性要求较高的应用场景——比如资产注册、投票、管理和物联网——都会大规模地受到以太坊平台影响。

2. 以太坊源码分析--p2p节点发现

节点发现功能主要涉及 Server Table udp 这几个数据结构,它们有独自的事件响应循环,节点发现功能便是它们互相协作完成的。其中,每个以太坊客户端启动后都会在本地运行一个 Server ,并将网络拓扑中相邻的节点视为 Node ,而 Table Node 的容器, udp 则是负责维持底层的连接。下面重点描述它们中重要的字段和事件循环处理的关键部分。

PrivateKey - 本节点的私钥,用于与其他节点建立时的握手协商
Protocols - 支持的所有上层协议
StaticNodes - 预设的静态 Peer ,节点启动时会首先去向它们发起连接,建立邻居关系
newTransport - 下层传输层实现,定义握手过程中的数据加密解密方式,默认的传输层实现是用 newRLPX() 创建的 rlpx ,这不是本文的重点
ntab - 典型实现是 Table ,所有 peer Node 的形式存放在 Table
ourHandshake - 与其他节点建立连接时的握手信息,包含本地节点的版本号以及支持的上层协议
addpeer - 连接握手完成后,连接过程通过这个通道通知 Server

Server 的监听循环,启动底层监听socket,当收到连接请求时,Accept后调用 setupConn() 开始连接建立过程

Server的主要事件处理和功能实现循环

Node 唯一表示网络上的一个节点

IP - IP地址
UDP/TCP - 连接使用的UDP/TCP端口号
ID - 以太坊网络中唯一标识一个节点,本质上是一个椭圆曲线公钥(PublicKey),与 Server 的 PrivateKey 对应。一个节点的IP地址不一定是固定的,但ID是唯一的。
sha - 用于节点间的距离计算

Table 主要用来管理与本节点与其他节点的连接的建立更新删除

bucket - 所有 peer 按与本节点的距离远近放在不同的桶(bucket)中,详见之后的 节点维护
refreshReq - 更新 Table 请求通道

Table 的主要事件循环,主要负责控制 refresh revalidate 过程。
refresh.C - 定时(30s)启动Peer刷新过程的定时器
refreshReq - 接收其他线程投递到 Table 的 刷新Peer连接 的通知,当收到该通知时启动更新,详见之后的 更新邻居关系
revalidate.C - 定时重新检查以连接节点的有效性的定时器,详见之后的 探活检测

udp 负责节点间通信的底层消息控制,是 Table 运行的 Kademlia 协议的底层组件

conn - 底层监听端口的连接
addpending - udp 用来接收 pending 的channel。使用场景为:当我们向其他节点发送数据包后(packet)后可能会期待收到它的回复,pending用来记录一次这种还没有到来的回复。举个例子,当我们发送ping包时,总是期待对方回复pong包。这时就可以将构造一个pending结构,其中包含期待接收的pong包的信息以及对应的callback函数,将这个pengding投递到udp的这个channel。 udp 在收到匹配的pong后,执行预设的callback。
gotreply - udp 用来接收其他节点回复的通道,配合上面的addpending,收到回复后,遍历已有的pending链表,看是否有匹配的pending。
Table - 和 Server 中的ntab是同一个 Table

udp 的处理循环,负责控制消息的向上递交和收发控制

udp 的底层接受数据包循环,负责接收其他节点的 packet

以太坊使用 Kademlia 分布式路由存储协议来进行网络拓扑维护,了解该协议建议先阅读 易懂分布式 。更权威的资料可以查看 wiki 。总的来说该协议:

源码中由 Table 结构保存所有 bucket bucket 结构如下

节点可以在 entries replacements 互相转化,一个 entries 节点如果 Validate 失败,那么它会被原本将一个原本在 replacements 数组的节点替换。

有效性检测就是利用 ping 消息进行探活操作。 Table.loop() 启动了一个定时器(0~10s),定期随机选择一个bucket,向其 entries 中末尾的节点发送 ping 消息,如果对方回应了 pong ,则探活成功。

Table.loop() 会定期(定时器超时)或不定期(收到refreshReq)地进行更新邻居关系(发现新邻居),两者都调用 doRefresh() 方法,该方法对在网络上查找离自身和三个随机节点最近的若干个节点。

Table 的 lookup() 方法用来实现节点查找目标节点,它的实现就是 Kademlia 协议,通过节点间的接力,一步一步接近目标。

当一个节点启动后,它会首先向配置的静态节点发起连接,发起连接的过程称为 Dial ,源码中通过创建 dialTask 跟踪这个过程

dialTask表示一次向其他节点主动发起连接的任务

在 Server 启动时,会调用 newDialState() 根据预配置的 StaticNodes 初始化一批 dialTask , 并在 Server.run() 方法中,启动这些这些任务。

Dial 过程需要知道目标节点( dest )的IP地址,如果不知道的话,就要先使用 recolve() 解析出目标的IP地址,怎么解析?就是先要用借助 Kademlia 协议在网络中查找目标节点。

当得到目标节点的IP后,下一步便是建立连接,这是通过 dialTask.dial() 建立连接

连接建立的握手过程分为两个阶段,在在 SetupConn() 中实现
第一阶段为 ECDH密钥建立 :

第二阶段为协议握手,互相交换支持的上层协议

如果两次握手都通过,dialTask将向 Server 的 addpeer 通道发送 peer 的信息

3. 以太坊虚拟机(EVM)是什么

以太坊是一个可编程的区块链。与比特币不同,以太坊并没有给用户提供一组预定义的操作(比如比特币交易),而是允许用户创建他们自己的操作,这些操作可以任意复杂。这样,以太坊成为了多种不同类型去中心化区块链的平台,包括但是不限于密码学货币。

EVM为以太坊虚拟机。以太坊底层通过EVM模块支持智能合约的执行和调用,调用时根据合约的地址获取到代码,生成具体的执行环境,然后将代码载入到EVM虚拟机中运行。通常目前开发智能合约的高级语言为Solidity,在利用solidity实现智能合约逻辑后,通过编译器编译成元数据(字节码)最后发布到以坊上。

EVM架构概述

EVM本质上是一个堆栈机器,它最直接的的功能是执行智能合约,根据官方给出的设计原理,EVM的主要的设计目标为如下几点:

针对以上几点通过对EVM源代码的阅读来了解其具体的设计思想和工程实用性。

EVM存储系统机器位宽

EVM机器位宽为256位,即32个字节,256位机器字宽不同于我们经常见到主流的64位的机器字宽,这就标明EVM设计上将考虑一套自己的关于操作,数据,逻辑控制的指令编码。目前主流的处理器原生的支持的计算数据类型有:8bits整数,16bits整数,32bits整数,64bits整数。一般情况下宽字节的计算将更加的快一些,因为它可能包含更多的指令被一次性加载到pc寄存器中,同时伴有内存访问次数的减少。目前在X86的架构中8bits的计算并不是完全的支持(除法和乘法),但基本的数学运算大概在几个时钟周期内就能完成,也就是说主流的字节宽度基本上处理器能够原生的支持,那为什么EVM要采用256位的字宽。主要从以下两个方面考虑:

时间上主要体现在执行的效率上,我们以两个整型数相加来对比具体的操作时间消耗。32bits相加的X86


的汇编代码

mov eax, dword [9876ABCD] //将地址9876ABCD中的32位数据放入eax数据寄存器

add eax, dword [1234DCBA] //将1234DCBA地址指向32位数和eax相加,结果保存在eax中

64bits相加的X86汇编代码

mov rax, qword [123456789ABCDEF1] //将地址指向的64位数据放入64位寄存器

add rax, qword [1020304050607080] //计算相加的结果并将结果放入到64位寄存器中

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4. 学习区块链我们需要了解什么

首先需要了解网络通信方面的相关内容,其次是数据储存、加密技术、共识机制和安全技术,最后是跨链技术和链下技术。个人认为要学习区块链应该从实践出发,如果是程序员可以去区块链相关的公司接触相关的业务,在工作中学习。我之前在煊凌科技工作,公司在区块链开发方面的实力和经验都很不错,不管是工作还是合作都是不错的对象。
从名字上可以看出“区块链”是由“区块”和“链”组成的。一个个的区块(数据块)通过某种方式连接在一起就形成了一个区块链。

区块数据包含哪些呢?通过什么方式连接在一起呢?

可以看到区块中包含区块头和前个区块头的哈希值,这样就确定了所有的区块可以按照一定的顺序链接在一起。其中哈希值是按照哈希加密的函数来实现的。在C/C++语言中有指针这个概念:指针就是地址,一块内存数据在内存中的地址。区块链也是根据类似的概念把每个区块的哈希值作为下一个区块的地址。

什么是哈希值?

哈希值就是一组数据的“摘要”,是通过哈希加密算法生成的一组字符串。而且秘钥有一组秘钥,公钥和撕咬,公钥提供给外界来加密数据,用来解密数据。通过公钥加密好的数据,只能通过私钥来解密,即使别人有拿到数据有公钥也无法解密数据。这样就保证了数据安全性。私钥也可以作为这个节点的唯一身份验证,这样就保证了每个节点的隐私,实现了匿名。如果其中一个节点修改了其中的某部分数据,那么这个区块的哈希值就会发生变化,从而导致后面的所有区块都会发生变化,当这个区块把修改好的数据通知其他区块时,其他的区块发现发过的数据与自己保存的数据不一致,就拒绝接受数据写入自己的账本中。从而保证了数据的一致性。

什么是去中心化?

通常大家所有的QQ、微信等,都是有一个后台服务器的,统一的处理各个手机传过来的数据,通过服务器统一来处理。区块链技术就是取消统一的服务器处理,每个节点即使客户端又是服务器。当某个节点通过网络发送数据后,其余的节点接收到数据然后通过一系列的验证,确认数据没有问题后,写入到自己的区块中。这个节点就是服务器,其他节点就是客户端。同样的,当这个节点接收到数据后,其他某个节点就是服务器,这个节点就是客户端。这样做的好处就是去除了服务器,每个节点可以独立的处理数据,节约成本。

如何保持数据一致性?

所谓数据一致性就是所有节点的数据或者状态在同一时刻保持一致。区块链的本质是一个分布式的应用软件,如果是中心化的场景,达成一致是不成问题的,因为只有个数据备份。分布式环境中,是通过网络来传递数据,而且在网络环境中可能是不可靠的、延时甚至出现故障、关机重启等各种各样影响数据一致情况。

FLP定理 :不要浪费时间去为了异步分布式系统设计在任意场景下都能实现共识的算法,在允许节点失效的情况下,纯粹异步系统无法确保一致性在有限的时间完成。

CAP定理:分布式计算系统不可能同时确保一致性、可用性和分区容错性,这三者不可能兼得。

5. 【深度知识】以太坊数据序列化RLP编码/解码原理

RLP(Recursive Length Prefix),中文翻译过来叫递归长度前缀编码,它是以太坊序列化所采用的编码方式。RLP主要用于以太坊中数据的网络传输和持久化存储。

对象序列化方法有很多种,常见的像JSON编码,但是JSON有个明显的缺点:编码结果比较大。例如有如下的结构:

变量s序列化的结果是{"name":"icattlecoder","sex":"male"},字符串长度35,实际有效数据是icattlecoder 和male,共计16个字节,我们可以看到JSON的序列化时引入了太多的冗余信息。假设以太坊采用JSON来序列化,那么本来50GB的区块链可能现在就要100GB,当然实际没这么简单。

所以,以太坊需要设计一种结果更小的编码方法。

RLP编码的定义只处理两类数据:一类是字符串(例如字节数组),一类是列表。字符串指的是一串二进制数据,列表是一个嵌套递归的结构,里面可以包含字符串和列表,例如["cat",["puppy","cow"],"horse",[[]],"pig",[""],"sheep"]就是一个复杂的列表。其他类型的数据需要转成以上的两类,转换的规则不是RLP编码定义的,可以根据自己的规则转换,例如struct可以转成列表,int可以转成二进制(属于字符串一类),以太坊中整数都以大端形式存储。

从RLP编码的名字可以看出它的特点:一个是递归,被编码的数据是递归的结构,编码算法也是递归进行处理的;二是长度前缀,也就是RLP编码都带有一个前缀,这个前缀是跟被编码数据的长度相关的,从下面的编码规则中可以看出这一点。

对于值在[0, 127]之间的单个字节,其编码是其本身。

例1:a的编码是97。

如果byte数组长度l <= 55,编码的结果是数组本身,再加上128+l作为前缀。

例2:空字符串编码是128,即128 = 128 + 0。

例3:abc编码结果是131 97 98 99,其中131=128+len("abc"),97 98 99依次是a b c。

如果数组长度大于55, 编码结果第一个是183加数组长度的编码的长度,然后是数组长度的本身的编码,最后是byte数组的编码。

请把上面的规则多读几篇,特别是数组长度的编码的长度。

例4:编码下面这段字符串:

The length of this sentence is more than 55 bytes, I know it because I pre-designed it
这段字符串共86个字节,而86的编码只需要一个字节,那就是它自己,因此,编码的结果如下:

184 86 84 104 101 32 108 101 110 103 116 104 32 111 102 32 116 104 105 115 32 115 101 110 116 101 110 99 101 32 105 115 32 109 111 114 101 32 116 104 97 110 32 53 53 32 98 121 116 101 115 44 32 73 32 107 110 111 119 32 105 116 32 98 101 99 97 117 115 101 32 73 32 112 114 101 45 100 101 115 105 103 110 101 100 32 105 116
其中前三个字节的计算方式如下:

184 = 183 + 1,因为数组长度86编码后仅占用一个字节。
86即数组长度86
84是T的编码
例5:编码一个重复1024次"a"的字符串,其结果为:185 4 0 97 97 97 97 97 97 ...。
1024按 big endian编码为004 0,省略掉前面的零,长度为2,因此185 = 183 + 2。

规则1~3定义了byte数组的编码方案,下面介绍列表的编码规则。在此之前,我们先定义列表长度是指子列表编码后的长度之和。

如果列表长度小于55,编码结果第一位是192加列表长度的编码的长度,然后依次连接各子列表的编码。

注意规则4本身是递归定义的。
例6:["abc", "def"]的编码结果是200 131 97 98 99 131 100 101 102。
其中abc的编码为131 97 98 99,def的编码为131 100 101 102。两个子字符串的编码后总长度是8,因此编码结果第一位计算得出:192 + 8 = 200。

如果列表长度超过55,编码结果第一位是247加列表长度的编码长度,然后是列表长度本身的编码,最后依次连接各子列表的编码。

规则5本身也是递归定义的,和规则3相似。

例7:

["The length of this sentence is more than 55 bytes, ", "I know it because I pre-designed it"]
的编码结果是:

248 88 179 84 104 101 32 108 101 110 103 116 104 32 111 102 32 116 104 105 115 32 115 101 110 116 101 110 99 101 32 105 115 32 109 111 114 101 32 116 104 97 110 32 53 53 32 98 121 116 101 115 44 32 163 73 32 107 110 111 119 32 105 116 32 98 101 99 97 117 115 101 32 73 32 112 114 101 45 100 101 115 105 103 110 101 100 32 105 116
其中前两个字节的计算方式如下:

248 = 247 +1
88 = 86 + 2,在规则3的示例中,长度为86,而在此例中,由于有两个子字符串,每个子字符串本身的长度的编码各占1字节,因此总共占2字节。
第3个字节179依据规则2得出179 = 128 + 51
第55个字节163同样依据规则2得出163 = 128 + 35

例8:最后我们再来看个稍复杂点的例子以加深理解递归长度前缀,

["abc",["The length of this sentence is more than 55 bytes, ", "I know it because I pre-designed it"]]
编码结果是:

248 94 131 97 98 99 248 88 179 84 104 101 32 108 101 110 103 116 104 32 111 102 32 116 104 105 115 32 115 101 110 116 101 110 99 101 32 105 115 32 109 111 114 101 32 116 104 97 110 32 53 53 32 98 121 116 101 115 44 32 163 73 32 107 110 111 119 32 105 116 32 98 101 99 97 117 115 101 32 73 32 112 114 101 45 100 101 115 105 103 110 101 100 32 105 116
列表第一项字符串abc根据规则2,编码结果为131 97 98 99,长度为4。
列表第二项也是一个列表项:

["The length of this sentence is more than 55 bytes, ", "I know it because I pre-designed it"]
根据规则5,结果为

248 88 179 84 104 101 32 108 101 110 103 116 104 32 111 102 32 116 104 105 115 32 115 101 110 116 101 110 99 101 32 105 115 32 109 111 114 101 32 116 104 97 110 32 53 53 32 98 121 116 101 115 44 32 163 73 32 107 110 111 119 32 105 116 32 98 101 99 97 117 115 101 32 73 32 112 114 101 45 100 101 115 105 103 110 101 100 32 105 116
长度为90,因此,整个列表的编码结果第二位是90 + 4 = 94, 占用1个字节,第一位247 + 1 = 248

以上5条就是RPL的全部编码规则。

各语言在具体实现RLP编码时,首先需要将对像映射成byte数组或列表两种形式。以go语言编码struct为例,会将其映射为列表,例如Student这个对象处理成列表["icattlecoder","male"]

如果编码map类型,可以采用以下列表形式:

[["",""],["",""],["",""]]

解码时,首先根据编码结果第一个字节f的大小,执行以下的规则判断:

1.如果f∈ [0,128),那么它是一个字节本身。

2.如果f∈[128,184),那么它是一个长度不超过55的byte数组,数组的长度为 l=f-128

3.如果f∈[184,192),那么它是一个长度超过55的数组,长度本身的编码长度ll=f-183,然后从第二个字节开始读取长度为ll的bytes,按照BigEndian编码成整数l,l即为数组的长度。

4.如果f∈(192,247],那么它是一个编码后总长度不超过55的列表,列表长度为l=f-192。递归使用规则1~4进行解码。

5.如果f∈(247,256],那么它是编码后长度大于55的列表,其长度本身的编码长度ll=f-247,然后从第二个字节读取长度为ll的bytes,按BigEndian编码成整数l,l即为子列表长度。然后递归根据解码规则进行解码。

以上解释了什么叫递归长度前缀编码,这个名字本身很好的解释了编码规则。

(1) 以太坊源码学习—RLP编码( https://segmentfault.com/a/1190000011763339 )
(2)简单分析RLP编码原理
( https://blog.csdn.net/itchosen/article/details/78183991 )

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