零知識證明 - 一種新型的Merkle樹(Shrubs)

這幾天在日本大阪正在舉辦Devcon 5。議題中有個(gè)topic吸引我的眼球:

Shrubs - A New Gas Efficient Privacy Protocol
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在以太坊上,傳統(tǒng)的Merkle樹(深度為33)添加一個(gè)葉子節(jié)點(diǎn),除了計(jì)算33次Hash函數(shù)外,還需要更新33個(gè)節(jié)點(diǎn)(也就是需要讀并且更新33個(gè)存儲空間)。而更新一個(gè)節(jié)點(diǎn)的存儲費(fèi)用是昂貴的。更新33個(gè)256bit的存儲,大約需要180w的GAS費(fèi)用。

Shrubs就提出了一種Merkle樹的變種,每次添加一個(gè)葉子節(jié)點(diǎn),只需要O(1)次存儲更新。這種變種的Merkle樹,不只是用一個(gè)樹根節(jié)點(diǎn)來“代表”整棵樹。而是用一系列節(jié)點(diǎn)(個(gè)數(shù)等于深度)來”代表“整棵樹,保證所有的葉子節(jié)點(diǎn)都能”索引“到這些節(jié)點(diǎn)。在變種的Merkle上,每一層選擇一個(gè)節(jié)點(diǎn)。在添加葉子節(jié)點(diǎn)的時(shí)候,在不破壞其他“子樹”的根的前提下,只要更新到離該葉子節(jié)點(diǎn)最近的子樹根即可。

可以想象成,Shrubs的變種Merkle樹,其實(shí)是由一棵棵的子樹的樹根組成。這些子樹能覆蓋所有的已經(jīng)添加的葉子節(jié)點(diǎn)。這些子樹的樹根可以代表一棵完整的Merkle樹(唯一性)。而且通過子樹的路徑證明,就能證明某個(gè)葉子節(jié)點(diǎn)在這顆完整的Merkle樹上。因?yàn)槊看沃恍枰伦訕涞臉涓?,所以,每次添加葉子節(jié)點(diǎn)只需要一次節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)的更新。

這些子樹的樹根,又能推導(dǎo)出整個(gè)merkle樹最右邊的path。這也是,Shrubs的說明中,用merkle樹的最右邊path代表merkle樹的原因。

01核心算法

Shrubs的變種Merkle樹的算法原型昨天更新到Github上,地址如下:

https://github.com/celo-org/shrubs

核心算法邏輯在contracts/MerkleTreeLib.sol中的insert和verify函數(shù)。

1. 插入節(jié)點(diǎn)

insert函數(shù)實(shí)現(xiàn)了葉子節(jié)點(diǎn)的插入邏輯。filled_subtrees就是每個(gè)選擇的子樹的根。insert函數(shù)的主要邏輯,就是選擇子樹,更新子樹的根。

function insert(uint256 leaf) internal {
uint32 leaf_index = next_index;
uint32 current_index = next_index;
next_index += 1;

uint256 current_level_hash = leaf;
uint256 left;
uint256 right;

bool all_were_right = true;
for (uint8 i = 0; i < levels; i++) {
if (current_index % 2 == 0) {
left = current_level_hash;
right = zeros[i];
filled_subtrees[i] = current_level_hash;
break;
} else {
left = filled_subtrees[i];
right = current_level_hash;
}
current_level_hash = HashLeftRight(left, right);
current_index /= 2;
}
tree_leaves.push(leaf);
}

filled_subtrees采用空節(jié)點(diǎn)初始化。在新插入一個(gè)節(jié)點(diǎn)時(shí),找到它最低的左節(jié)點(diǎn)作為選擇的子樹,并更新樹根。current_index是每一層上節(jié)點(diǎn)的序號。選擇左邊節(jié)點(diǎn)是通過current_index%2==0實(shí)現(xiàn)。

以深度為4的Merkle樹為例,添加第一個(gè)葉子節(jié)點(diǎn)后,各個(gè)子樹的樹根如下(青色節(jié)點(diǎn)是初始化的filled_subtrees節(jié)點(diǎn),藍(lán)色是更新的節(jié)點(diǎn)):

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添加第二和三個(gè)葉子節(jié)點(diǎn)分別如下:

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整個(gè)添加過程如下面動圖效果(橙色連線代表hash計(jì)算):

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1.2 驗(yàn)證節(jié)點(diǎn)

verify函數(shù)是驗(yàn)證某個(gè)葉子節(jié)點(diǎn)在Merkle樹上的示例。只要能給定一條路徑,能計(jì)算出一個(gè)子樹根即可。

function verify(uint256 leaf, uint256[] memory path, uint32 leaf_index) internal {
uint32 current_index = leaf_index;
uint256 current_level_hash = leaf;
uint256 left;
uint256 right;
for (uint8 i = 0; i < levels; i++) {
if (mode == 0 && filled_subtrees[i] == current_level_hash) {
emit LeafVerified(leaf, leaf_index, i, true);
return;
}
if (current_index % 2 == 0) {
left = current_level_hash;
right = path[i];
} else {
left = path[i];
right = current_level_hash;
}
current_level_hash = HashLeftRight(left, right);
current_index /= 2;
}
}
}

02性能分析

2.1 數(shù)據(jù)更新

Shrubs變種Merkle樹,每次添加節(jié)點(diǎn),只需要更新一個(gè)子樹的樹根。從數(shù)據(jù)更新角度,算法復(fù)雜度O(1)。

2.2 hash計(jì)算

從hash計(jì)算的角度,在添加左節(jié)點(diǎn)時(shí),無需hash計(jì)算。在添加右節(jié)點(diǎn)時(shí),hash計(jì)算和選擇的子樹深度相等。越靠右的節(jié)點(diǎn),子樹選擇也高,hash計(jì)算也越多。即使這樣,也比傳統(tǒng)的Merkle樹計(jì)算量小。

假設(shè)Merkle樹的樹高是n,則傳統(tǒng)Merkle樹添加所有的葉子節(jié)點(diǎn),需要2n*n次計(jì)算。Shrubs變種Merkle樹添加所有的葉子節(jié)點(diǎn),只需要(1+2+4+...+2(n-1)) = (2^n)-1次計(jì)算

03測試結(jié)果

在Devcon5上,Shrubs公開了變種Merkle樹的測試結(jié)果。葉子插入的gas消耗,平均情況下,9.6w。

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圖中,Shrubs最壞情況下的GAS消耗應(yīng)該不是168w,應(yīng)該在40w左右。

如果使用Groth16零知識證明的話,大約需要不到50w的GAS(EIP1008情況下)。

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值得一提的是,使用Groth16零知識證明,需要將所有的子樹的樹根作為public input。

總結(jié):

為了解決以太坊智能合約中Merkle樹更新存儲開銷較大的問題,Shrubs提出了一種新型的Merkle樹變種。這種變種的Merkle樹用多個(gè)子樹的樹根來代表一個(gè)Merkle樹。每次添加一個(gè)葉子節(jié)點(diǎn),只需要O(1)次存儲更新,平均情況下,只需要9.6w的GAS。使用Groth16算法,證明葉子節(jié)點(diǎn)在樹上,也只需要不到50w的GAS。

附上,好朋友從現(xiàn)場發(fā)回的其他照片,也分享給小伙伴們(圖片中有一些地方有錯(cuò)誤,發(fā)現(xiàn)錯(cuò)誤的小伙伴留言,有獎勵~):

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