浅谈以太坊源码分析之MPT树-下

Abel sun2022年12月25日

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浅谈以太坊源码分析

约 4235 字大约 14 分钟

浅谈以太坊源码分析之MPT树-下

上篇主要介绍了以太坊中的MPT树的原理，这篇主要会对MPT树涉及的源码进行拆解分析。trie模块主要有以下几个文件：

|-encoding.go 主要讲编码之间的转换
|-hasher.go 实现了从某个结点开始计算子树的哈希的功能
|-node.go 定义了一个Trie树中所有结点的类型和解析的代码
|-sync.go 实现了SyncTrie对象的定义和所有方法
|-iterator.go 定义了所有枚举相关接口和实现
|-secure_trie.go 实现了SecureTrie对象
|-proof.go 为key构造一个merkle证明
|-trie.go Trie树的增删改查
|-database.go 对内存中的trie树节点进行引用计数

实现概览

encoding.go

这个主要是讲三种编码（KEYBYTES encoding、HEX encoding、COMPACT encoding）的实现与转换，trie中全程都需要用到这些，该文件中主要实现了如下功能：

hex编码转换为Compact编码：hexToCompact()
Compact编码转换为hex编码：compactToHex()
keybytes编码转换为Hex编码：keybytesToHex()
hex编码转换为keybytes编码：hexToKeybytes()
获取两个字节数组的公共前缀的长度：prefixLen()

func hexToCompact(hex []byte) []byte {
    terminator := byte(0)
    if hasTerm(hex) { //检查是否有结尾为0x10 => 16
        terminator = 1 //有结束标记16说明是叶子节点
        hex = hex[:len(hex)-1] //去除尾部标记
    }
    buf := make([]byte, len(hex)/2+1) // 字节数组
    
    buf[0] = terminator << 5 // 标志byte为00000000或者00100000
    //如果长度为奇数，添加奇数位标志1，并把第一个nibble字节放入buf[0]的低四位
    if len(hex)&1 == 1 {
        buf[0] |= 1 << 4 // 奇数标志 00110000
        buf[0] |= hex[0] // 第一个nibble包含在第一个字节中 0011xxxx
        hex = hex[1:]
    }
    //将两个nibble字节合并成一个字节
    decodeNibbles(hex, buf[1:])
    return buf

//compact编码转化为Hex编码
func compactToHex(compact []byte) []byte {
    base := keybytesToHex(compact)
    base = base[:len(base)-1]
     // apply terminator flag
    // base[0]包括四种情况
    // 00000000 扩展节点偶数位
    // 00000001 扩展节点奇数位
    // 00000010 叶子节点偶数位
    // 00000011 叶子节点奇数位

    // apply terminator flag
    if base[0] >= 2 {
       //如果是叶子节点，末尾添加Hex标志位16
        base = append(base, 16)
    }
    // apply odd flag
    //如果是偶数位，chop等于2，否则等于1
    chop := 2 - base[0]&1
    return base[chop:]
}

//compact编码转化为Hex编码
func compactToHex(compact []byte) []byte {
    base := keybytesToHex(compact)
    base = base[:len(base)-1]
     // apply terminator flag
    // base[0]包括四种情况
    // 00000000 扩展节点偶数位
    // 00000001 扩展节点奇数位
    // 00000010 叶子节点偶数位
    // 00000011 叶子节点奇数位

    // apply terminator flag
    if base[0] >= 2 {
       //如果是叶子节点，末尾添加Hex标志位16
        base = append(base, 16)
    }
    // apply odd flag
    //如果是偶数位，chop等于2，否则等于1
    chop := 2 - base[0]&1
    return base[chop:]
}

// 将十六进制的bibbles转成key bytes，这只能用于偶数长度的key
func hexToKeybytes(hex []byte) []byte {
    if hasTerm(hex) {
        hex = hex[:len(hex)-1]
    }
    if len(hex)&1 != 0 {
        panic("can't convert hex key of odd length")
    }
    key := make([]byte, (len(hex)+1)/2)
    decodeNibbles(hex, key)
    return key
}

// 返回a和b的公共前缀的长度
func prefixLen(a, b []byte) int {
    var i, length = 0, len(a)
    if len(b) < length {
        length = len(b)
    }
    for ; i < length; i++ {
        if a[i] != b[i] {
            break
        }
    }
    return i
}

node.go

四种节点

node 接口分四种实现: fullNode，shortNode，valueNode，hashNode，其中只有 fullNode 和 shortNode 可以带有子节点。

type (
	fullNode struct {
		Children [17]node // 分支节点
		flags    nodeFlag
	}
	shortNode struct { //扩展节点
		Key   []byte
		Val   node //可能指向叶子节点，也可能指向分支节点。
		flags nodeFlag
	}
	hashNode  []byte
	valueNode []byte // 叶子节点值，但是该叶子节点最终还是会包装在shortNode中
)

trie.go

Trie对象实现了MPT树的所有功能，包括(key, value)对的增删改查、计算默克尔哈希，以及将整个树写入数据库中。

iterator.go

nodeIterator提供了遍历树内部所有结点的功能。其结构如下：此结构体是在trie.go定义的

type nodeIterator struct {
	trie.NodeIterator
	t   *odrTrie
	err error
}

里面包含了一个接口NodeIterator，它的实现则是由iterator.go来提供的，其方法如下：

func (it *nodeIterator) Next(descend bool) bool 
func (it *nodeIterator) Hash() common.Hash 
func (it *nodeIterator) Parent() common.Hash 
func (it *nodeIterator) Leaf() bool 
func (it *nodeIterator) LeafKey() []byte 
func (it *nodeIterator) LeafBlob() []byte 
func (it *nodeIterator) LeafProof() [][]byte 
func (it *nodeIterator) Path() []byte {}
func (it *nodeIterator) seek(prefix []byte) error 
func (it *nodeIterator) peek(descend bool) (*nodeIteratorState, *int, []byte, error) 
func (it *nodeIterator) nextChild(parent *nodeIteratorState, ancestor common.Hash) (*nodeIteratorState, []byte, bool) 
func (it *nodeIterator) push(state *nodeIteratorState, parentIndex *int, path []byte) 
func (it *nodeIterator) pop()

NodeIterator的核心是Next方法，每调用一次这个方法，NodeIterator对象代表的当前节点就会更新至下一个节点，当所有结点遍历结束，Next方法返回false。

生成NodeIterator结口的方法有以下3种：

①：Trie.NodeIterator(start []byte)

通过start参数指定从哪个路径开始遍历，如果为nil则从头到尾按顺序遍历。

②：NewDifferenceIterator(a, b NodeIterator)

当调用NewDifferenceIterator(a, b NodeIterator)后，生成的NodeIterator只遍历存在于 b 但不存在于 a 中的结点。

③：NewUnionIterator(iters []NodeIterator)

当调用NewUnionIterator(its []NodeIterator)后，生成的NodeIterator遍历的结点是所有传入的结点的合集。

database.go

Database是trie模块对真正数据库的缓存层，其目的是对缓存的节点进行引用计数，从而实现区块的修剪功能。主要方法如下：

func NewDatabase(diskdb ethdb.KeyValueStore) *Database
func NewDatabaseWithCache(diskdb ethdb.KeyValueStore, cache int) *Database 
func (db *Database) DiskDB() ethdb.KeyValueReader
func (db *Database) InsertBlob(hash common.Hash, blob []byte)
func (db *Database) insert(hash common.Hash, blob []byte, node node)
func (db *Database) insertPreimage(hash common.Hash, preimage []byte)
func (db *Database) node(hash common.Hash) node
func (db *Database) Node(hash common.Hash) ([]byte, error)
func (db *Database) preimage(hash common.Hash) ([]byte, error)
func (db *Database) secureKey(key []byte) []byte
func (db *Database) Nodes() []common.Hash
func (db *Database) Reference(child common.Hash, parent common.Hash)
func (db *Database) Dereference(root common.Hash)
func (db *Database) dereference(child common.Hash, parent common.Hash)
func (db *Database) Cap(limit common.StorageSize) error
func (db *Database) Commit(node common.Hash, report bool) error

security_trie.go

可以理解为加密了的trie的实现，ecurity_trie包装了一下trie树，所有的key都转换成keccak256算法计算的hash值。同时在数据库里面存储hash值对应的原始的key。但是官方在代码里也注释了，这个代码不稳定，除了测试用例，别的地方并没有使用该代码。

proof.go

Prove()：根据给定的key，在trie中，将满足key中最大长度前缀的路径上的节点都加入到proofDb（队列中每个元素满足：未编码的hash以及对应rlp编码后的节点）
VerifyProof()：验证proffDb中是否存在满足输入的hash，和对应key的节点，如果满足，则返回rlp解码后的该节点。

实现细节

Trie对象的增删改查

①：Trie树的初始化

如果root不为空，就通过resolveHash来加载整个Trie树，如果为空，就新建一个Trie树。

func New(root common.Hash, db *Database) (*Trie, error) {
	if db == nil {
		panic("trie.New called without a database")
	}
	trie := &Trie{
		db: db,
	}
	if root != (common.Hash{}) && root != emptyRoot {
		rootnode, err := trie.resolveHash(root[:], nil)
		if err != nil {
			return nil, err
		}
		trie.root = rootnode
	}
	return trie, nil
}

②：Trie树的插入

首先Trie树的插入是个递归调用的过程，它会从根开始找，一直找到合适的位置插入。

func (t *Trie) insert(n node, prefix, key []byte, value node) (bool, node, error)

参数说明：

n: 当前要插入的节点
prefix: 当前已经处理完的key(节点共有的前缀)
key: 未处理完的部分key，完整的key = prefix + key
value：需要插入的值

返回值说明：

bool : 操作是否改变了Trie树(dirty)
Node :插入完成后的子树的根节点

接下来就是分别对shortNode、fullNode、hashNode、nil 几种情况进行说明。

2.1：节点为nil

空树直接返回shortNode，此时整颗树的根就含有了一个shortNode节点。

case nil:
		return true, &shortNode{key, value, t.newFlag()}, nil

2.2 ：节点为shortNode

首先计算公共前缀，如果公共前缀就等于key，那么说明这两个key是一样的，如果value也一样的(dirty == false)，那么返回错误。
如果没有错误就更新shortNode的值然后返回
如果公共前缀不完全匹配，那么就需要把公共前缀提取出来形成一个独立的节点(扩展节点),扩展节点后面连接一个branch节点，branch节点后面看情况连接两个short节点。
首先构建一个branch节点(branch := &fullNode{flags: t.newFlag()}),然后再branch节点的Children位置调用t.insert插入剩下的两个short节点

matchlen := prefixLen(key, n.Key)
		if matchlen == len(n.Key) {
			dirty, nn, err := t.insert(n.Val, append(prefix, key[:matchlen]...), key[matchlen:], value)
			if !dirty || err != nil {
				return false, n, err
			}
			return true, &shortNode{n.Key, nn, t.newFlag()}, nil
		}
		branch := &fullNode{flags: t.newFlag()}
		var err error
		_, branch.Children[n.Key[matchlen]], err = t.insert(nil, append(prefix, n.Key[:matchlen+1]...), n.Key[matchlen+1:], n.Val)
		if err != nil {
			return false, nil, err
		}
		_, branch.Children[key[matchlen]], err = t.insert(nil, append(prefix, key[:matchlen+1]...), key[matchlen+1:], value)
		if err != nil {
			return false, nil, err
		}
		if matchlen == 0 {
			return true, branch, nil
    }
		return true, &shortNode{key[:matchlen], branch, t.newFlag()}, nil

2.3: 节点为fullNode

节点是fullNode(也就是分支节点)，那么直接往对应的孩子节点调用insert方法,然后把对应的孩子节点指向新生成的节点。

dirty, nn, err := t.insert(n.Children[key[0]], append(prefix, key[0]), key[1:], value)
		if !dirty || err != nil {
			return false, n, err
		}
		n = n.copy()
		n.flags = t.newFlag()
		n.Children[key[0]] = nn
		return true, n, nil

2.4: 节点为hashnode

暂时还在数据库中的节点，先调用 t.resolveHash(n, prefix)来加载到内存，然后调用insert方法来插入。

rn, err := t.resolveHash(n, prefix)
		if err != nil {
			return false, nil, err
		}
		dirty, nn, err := t.insert(rn, prefix, key, value)
		if !dirty || err != nil {
			return false, rn, err
		}
		return true, nn, nil

③：Trie树查询值

其实就是根据输入的hash，找到对应的叶子节点的数据。主要看TryGet方法。

参数：

origNode：当前查找的起始node位置
key：输入要查找的数据的hash
pos：当前hash匹配到第几位

func (t *Trie) tryGet(origNode node, key []byte, pos int) (value []byte, newnode node, didResolve bool, err error) {
	switch n := (origNode).(type) {
	case nil: //表示当前trie是空树
		return nil, nil, false, nil
	case valueNode: ////这就是我们要查找的叶子节点对应的数据
		return n, n, false, nil
	case *shortNode: ////在叶子节点或者扩展节点匹配
		if len(key)-pos < len(n.Key) || !bytes.Equal(n.Key, key[pos:pos+len(n.Key)]) {
			return nil, n, false, nil
		}
		value, newnode, didResolve, err = t.tryGet(n.Val, key, pos+len(n.Key))
		if err == nil && didResolve {
			n = n.copy()
			n.Val = newnode
		}
		return value, n, didResolve, err
	case *fullNode://在分支节点匹配
		value, newnode, didResolve, err = t.tryGet(n.Children[key[pos]], key, pos+1)
		if err == nil && didResolve {
			n = n.copy()
			n.Children[key[pos]] = newnode
		}
		return value, n, didResolve, err
	case hashNode: //说明当前节点是轻节点，需要从db中获取
		child, err := t.resolveHash(n, key[:pos])
		if err != nil {
			return nil, n, true, err
		}
		value, newnode, _, err := t.tryGet(child, key, pos)
		return value, newnode, true, err
...
}

didResolve用于判断trie树是否会发生变化，tryGet()只是用来获取数据的，当hashNode去db中获取该node值后需要更新现有的trie，didResolve就会发生变化。其他就是基本的递归查找树操作。

④：Trie树更新值

更新值，其实就是调用insert方法进行操作。

到此Trie树的增删改查就讲解的差不多了。

将节点写入到Trie的内存数据库

如果要把节点写入到内存数据库，需要序列化，可以先去了解下以太坊的Rlp编码。这部分工作由trie.Commit()完成，当trie.Commit(nil)，会执行序列化和缓存等操作，序列化之后是使用的Compact Encoding进行编码，从而达到节省空间的目的。

func (t *Trie) Commit(onleaf LeafCallback) (root common.Hash, err error) {
	if t.db == nil {
		panic("commit called on trie with nil database")
	}
	hash, cached, err := t.hashRoot(t.db, onleaf)
	if err != nil {
		return common.Hash{}, err
	}
	t.root = cached
	return common.BytesToHash(hash.(hashNode)), nil
}

上述代码大概讲了这些：

每次执行Commit()，该trie的cachegen就会加 1
Commit()方法返回的是trie.root所指向的node的hash（未编码）
其中的hashRoot()方法目的是返回trie.root所指向的node的hash以及每个节点都带有各自hash的trie树的root。

//为每个node生成一个hash
func (t *Trie) hashRoot(db *Database, onleaf LeafCallback) (node, node, error) {
	if t.root == nil {
		return hashNode(emptyRoot.Bytes()), nil, nil
	}
	h := newHasher(onleaf)
	defer returnHasherToPool(h)
	return h.hash(t.root, db, true) //为每个节点生成一个未编码的hash
}

而hashRoot的核心方法就是 h.hash，它返回了头节点的hash以及每个子节点都带有hash的头节点（Trie.root指向它），大致做了以下几件事：

①：如果我们不存储节点，而只是哈希，则从缓存中获取数据

if hash, dirty := n.cache(); hash != nil {
		if db == nil {
			return hash, n, nil
		}
		if !dirty {
			switch n.(type) {
			case *fullNode, *shortNode:
				return hash, hash, nil
			default:
				return hash, n, nil
			}
		}
	}

②：递归调用h.hashChildren，求出所有的子节点的hash值，再把原有的子节点替换成现在子节点的hash值

2.1:如果节点是shortNode

首先把collapsed.Key从Hex Encoding 替换成 Compact Encoding, 然后递归调用hash方法计算子节点的hash和cache，从而把子节点替换成了子节点的hash值

collapsed, cached := n.copy(), n.copy()
		collapsed.Key = hexToCompact(n.Key)
		cached.Key = common.CopyBytes(n.Key)

		if _, ok := n.Val.(valueNode); !ok {
			collapsed.Val, cached.Val, err = h.hash(n.Val, db, false)
			if err != nil {
				return original, original, err
			}
		}
		return collapsed, cached, nil

2.2:节点是fullNode

遍历每个子节点，把子节点替换成子节点的Hash值，否则的化这个节点没有children。直接返回。

		collapsed, cached := n.copy(), n.copy()

		for i := 0; i < 16; i++ {
			if n.Children[i] != nil {
				collapsed.Children[i], cached.Children[i], err = h.hash(n.Children[i], db, false)
				if err != nil {
					return original, original, err
				}
			}
		}
		cached.Children[16] = n.Children[16]
		return collapsed, cached, nil

③：存储节点n的哈希值，如果我们指定了存储层，它会写对应的键/值对

store()方法主要就做了两件事：

rlp序列化collapsed节点并将其插入db磁盘中
生成当前节点的hash
将节点哈希插入db

3.1：空数据或者hashNode，则不处理

if _, isHash := n.(hashNode); n == nil || isHash {
		return n, nil
	}

3.2:生成节点的RLP编码

h.tmp.Reset()                                 // 缓存初始化
	if err := rlp.Encode(&h.tmp, n); err != nil { //将当前node序列化
		panic("encode error: " + err.Error())
	}
	if len(h.tmp) < 32 && !force {
		return n, nil // Nodes smaller than 32 bytes are stored inside their parent 编码后的node长度小于32，若force为true，则可确保所有节点都被编码
	}
//长度过大的，则都将被新计算出来的hash取代
	hash, _ := n.cache() //取出当前节点的hash
	if hash == nil {
		hash = h.makeHashNode(h.tmp) //生成哈希node
	}

3.3:将Trie节点合并到中间内存缓存中

hash := common.BytesToHash(hash)
		db.lock.Lock()
		db.insert(hash, h.tmp, n)
		db.lock.Unlock()
		// Track external references from account->storage trie
		//跟踪帐户->存储Trie中的外部引用
		if h.onleaf != nil {
			switch n := n.(type) {
			case *shortNode:
				if child, ok := n.Val.(valueNode); ok {  //指向的是分支节点
					h.onleaf(child, hash) //用于统计当前节点的信息，比如当前节点有几个子节点，当前有效的节点数
				}
			case *fullNode:
				for i := 0; i < 16; i++ {
					if child, ok := n.Children[i].(valueNode); ok {
						h.onleaf(child, hash)
					}
				}
			}
		}

到此为止将节点写入到Trie的内存数据库就已经完成了。

如果觉得文章不错可以关注公众号：Abel sun，详细的所有以太坊源码分析文章内容以及代码资料都在其中。

Trie树缓存机制

Trie树的结构里面有两个参数，一个是cachegen,一个是cachelimit。这两个参数就是cache控制的参数。 Trie树每一次调用Commit方法，会导致当前的cachegen增加1。

func (t *Trie) Commit(onleaf LeafCallback) (root common.Hash, err error) {
   ...
    t.cachegen++
   ...
}

然后在Trie树插入的时候，会把当前的cachegen存放到节点中。

func (t *Trie) insert(n node, prefix, key []byte, value node) (bool, node, error) {
            ....
            return true, &shortNode{n.Key, nn, t.newFlag()}, nil
}
func (t *Trie) newFlag() nodeFlag {
    return nodeFlag{dirty: true, gen: t.cachegen}
}

如果 trie.cachegen - node.cachegen > cachelimit，就可以把节点从内存里面拿掉。也就是说节点经过几次Commit，都没有修改，那么就把节点从内存里面干掉。只要trie路径上新增或者删除一个节点，整个路径的节点都需要重新实例化，也就是节点中的nodeFlag被初始化了。都需要重新更新到db磁盘。

拿掉节点过程在 hasher.hash方法中，这个方法是在commit的时候调用。如果方法的canUnload方法调用返回真，那么就拿掉节点，如果只返回了hash节点，而没有返回node节点，这样节点就没有引用，不久就会被gc清除掉。节点被拿掉之后，会用一个hashNode节点来表示这个节点以及其子节点。如果后续需要使用，可以通过方法把这个节点加载到内存里面来。

func (h *hasher) hash(n node, db *Database, force bool) (node, node, error) {
   	....
       // 从缓存中卸载节点。它的所有子节点将具有较低或相等的缓存世代号码。
       cacheUnloadCounter.Inc(1)
  ...
}

参考&总结

这部分重要的内容也就上面讲述的，主要集中在Trie上面，如果有不对的地方，可以及时指正哦。

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