死磕以太坊源碼分析之MPT樹-上
前綴樹Trie
前綴樹(又稱字典樹),通常來說,一個(gè)前綴樹是用來存儲(chǔ)字符串的。前綴樹的每一個(gè)節(jié)點(diǎn)代表一個(gè)字符串(前綴)。每一個(gè)節(jié)點(diǎn)會(huì)有多個(gè)子節(jié)點(diǎn),通往不同子節(jié)點(diǎn)的路徑上有著不同的字符。子節(jié)點(diǎn)代表的字符串是由節(jié)點(diǎn)本身的原始字符串,以及通往該子節(jié)點(diǎn)路徑上所有的字符組成的。如下圖所示:

Trie的結(jié)點(diǎn)看上去是這樣子的:
[ [Ia, Ib, … I*], value]
其中 [Ia, Ib, ... I*] 在本文中我們將其稱為結(jié)點(diǎn)的 索引數(shù)組 ,它以 key 中的下一個(gè)字符為索引,每個(gè)元素I*指向?qū)?yīng)的子結(jié)點(diǎn)。 value 則代表從根節(jié)點(diǎn)到當(dāng)前結(jié)點(diǎn)的路徑組成的key所對應(yīng)的值。如果不存在這樣一個(gè) key,則 value 的值為空。
前綴樹的性質(zhì):
每一層節(jié)點(diǎn)上面的值都不相同;
根節(jié)點(diǎn)不存儲(chǔ)值;除根節(jié)點(diǎn)外每一個(gè)節(jié)點(diǎn)都只包含一個(gè)字符,代表的字符串是由節(jié)點(diǎn)本身的
原始字符串,以及通往該子節(jié)點(diǎn)路徑上所有的字符。前綴樹的查找效率是
,
為所查找節(jié)點(diǎn)的長度,而哈希表的查找效率為
。且一次查找會(huì)有 m 次
IO開銷,相比于直接查找,無論是速率、還是對磁盤的壓力都比較大。當(dāng)存在一個(gè)節(jié)點(diǎn),其內(nèi)容很長(如一串很長的字符串),當(dāng)樹中沒有與他相同前綴的分支時(shí),為了存儲(chǔ)該節(jié)點(diǎn),需要?jiǎng)?chuàng)建許多非葉子節(jié)點(diǎn)來構(gòu)建根節(jié)點(diǎn)到該節(jié)點(diǎn)間的路徑,造成了存儲(chǔ)空間的浪費(fèi)。
壓縮前綴樹Patricia Tree
基數(shù)樹(也叫基數(shù)特里樹或壓縮前綴樹)是一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),是一種更節(jié)省空間的前綴樹,其中作為唯一子節(jié)點(diǎn)的每個(gè)節(jié)點(diǎn)都與其父節(jié)點(diǎn)合并,邊既可以表示為元素序列又可以表示為單個(gè)元素。 因此每個(gè)內(nèi)部節(jié)點(diǎn)的子節(jié)點(diǎn)數(shù)最多為基數(shù)樹的基數(shù) r ,其中 r 為正整數(shù), x 為 2 的冪, x≥1 ,這使得基數(shù)樹更適用于對于較小的集合(尤其是字符串很長的情況下)和有很長相同前綴的字符串集合。

圖中可以很容易看出數(shù)中所存儲(chǔ)的鍵值對:
- 6c0a5c71ec20bq3w => 5
- 6c0a5c71ec20CX7j => 27
- 6c0a5c71781a1FXq => 18
- 6c0a5c71781a9Dog => 64
- 6c0a8f743b95zUfe => 30
- 6c0a8f743b95jx5R => 2
- 6c0a8f740d16y03G => 43
- 6c0a8f740d16vcc1 => 48
默克爾樹Merkle Tree
Merkle樹看起來非常像二叉樹,其葉子節(jié)點(diǎn)上的值通常為數(shù)據(jù)塊的哈希值,而非葉子節(jié)點(diǎn)上的值,所以有時(shí)候Merkle tree也表示為Hash tree,如下圖所示:

在構(gòu)造Merkle樹時(shí),首先要計(jì)算數(shù)據(jù)塊的哈希值,通常,選用SHA-256等哈希算法。但如果僅僅防止數(shù)據(jù)不是蓄意的損壞或篡改,可以改用一些安全性低但效率高的校驗(yàn)和算法,如CRC。然后將數(shù)據(jù)塊計(jì)算的哈希值兩兩配對(如果是奇數(shù)個(gè)數(shù),最后一個(gè)自己與自己配對),計(jì)算上一層哈希,再重復(fù)這個(gè)步驟,一直到計(jì)算出根哈希值。
所以我們可以簡單總結(jié)出merkle Tree 有以下幾個(gè)性質(zhì):
- 校驗(yàn)整體數(shù)據(jù)的正確性
- 快速定位錯(cuò)誤
- 快速校驗(yàn)部分?jǐn)?shù)據(jù)是否在原始的數(shù)據(jù)中
- 存儲(chǔ)空間開銷大(大量中間哈希)
以太坊的改進(jìn)方案
使用[]byte作為key類型
在以太坊的Trie模塊中,key和value都是[]byte類型。如果要使用其它類型,需要將其轉(zhuǎn)換成[]byte類型(比如使用rlp進(jìn)行轉(zhuǎn)換)。
Nibble :是 key 的基本單元,是一個(gè)四元組(四個(gè) bit 位的組合例如二進(jìn)制表達(dá)的 0010 就是一個(gè)四元組)
在Trie模塊對外提供的接口中,key類型是[]byte。但在內(nèi)部實(shí)現(xiàn)里,將key中的每個(gè)字節(jié)按高4位和低4位拆分成了兩個(gè)字節(jié)。比如你傳入的key是:
[0x1a, 0x2b, 0x3c, 0x4d]
Trie內(nèi)部將這個(gè)key拆分成:
[0x1, 0xa, 0x2, 0xb, 0x3, 0xc, 0x4, 0xd]
Trie內(nèi)部的編碼中將拆分后的每一個(gè)字節(jié)稱為 nibble
如果使用一個(gè)完整的 byte 作為 key 的最小單位,那么前文提到的索引數(shù)組的大小應(yīng)該是 256(byte作為數(shù)組的索引,最大值為255,最小值為0)。而索引數(shù)組的每個(gè)元素都是一個(gè) 32 字節(jié)的哈希,這樣每個(gè)結(jié)點(diǎn)要占用大量的空間。并且索引數(shù)組中的元素多數(shù)情況下是空的,不指向任何結(jié)點(diǎn)。因此這種實(shí)現(xiàn)方法占用大量空間而不使用。以太坊的改進(jìn)方法,可以將索引數(shù)組的大小降為 16(4個(gè)bit的最大值為0xF,最小值為 0),因此大大減少空間的浪費(fèi)。
新增類型節(jié)點(diǎn)
前綴樹和merkle樹存在明顯的局限性,所以以太坊為MPT樹新增了幾種不同類型的樹節(jié)點(diǎn),通過針對不同節(jié)點(diǎn)不同操作來解決效率以及存儲(chǔ)上的問題。
- 空白節(jié)點(diǎn) :簡單的表示空,在代碼中是一個(gè)空串
- 分支節(jié)點(diǎn) :分支節(jié)點(diǎn)有 17 個(gè)元素,回到 Nibble,四元組是 key 的基本單元,四元組最多有 16 個(gè)值。所以前 16 個(gè)必將落入到在其遍歷中的鍵的十六個(gè)可能的半字節(jié)值中的每一個(gè)。第 17 個(gè)是存儲(chǔ)那些在當(dāng)前結(jié)點(diǎn)結(jié)束了的節(jié)點(diǎn)(例如, 有三個(gè) key,分別是 (abc ,abd, ab) 第 17 個(gè)字段儲(chǔ)存了 ab 節(jié)點(diǎn)的值)
- 葉子節(jié)點(diǎn):只有兩個(gè)元素,分別為 key 和 value
- 擴(kuò)展節(jié)點(diǎn) :有兩個(gè)元素,一個(gè)是 key 值,還有一個(gè)是 hash 值,這個(gè) hash 值指向下一個(gè)節(jié)點(diǎn)
此外,為了將 MPT 樹存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫中,同時(shí)還可以把 MPT 樹從數(shù)據(jù)庫中恢復(fù)出來,對于 Extension 和 Leaf 的節(jié)點(diǎn)類型做了特殊的定義:如果是一個(gè)擴(kuò)展節(jié)點(diǎn),那么前綴為 0,這個(gè) 0 加在 key 前面。如果是一個(gè)葉子節(jié)點(diǎn),那么前綴就是 1。同時(shí)對key 的長度就奇偶類型也做了設(shè)定,如果是奇數(shù)長度則標(biāo)示 1,如果是偶數(shù)長度則標(biāo)示 0。
以太坊中使用到的MPT樹結(jié)構(gòu)
-
State Trie區(qū)塊頭中的狀態(tài)樹- key => sha3(以太坊賬戶地址 address)
- value => rlp(賬號內(nèi)容信息 account)
- Transactions Trie 區(qū)塊頭中的交易樹
- key => rlp(交易的偏移量 transaction index)
- 每個(gè)塊都有各自的交易樹,且不可更改
-
Receipts Trie區(qū)塊頭中的收據(jù)樹- key = rlp(交易的偏移量 transaction index)
- 每個(gè)塊都有各自的交易樹,且不可更改
-
Storage Trie存儲(chǔ)樹- 存儲(chǔ)只能合約狀態(tài)
- 每個(gè)賬號有自己的 Storage Trie

這兩個(gè)區(qū)塊頭中,state root、tx root、 receipt root分別存儲(chǔ)了這三棵樹的樹根,第二個(gè)區(qū)塊顯示了當(dāng)賬號 17 5的數(shù)據(jù)變更(27 -> 45)的時(shí)候,只需要存儲(chǔ)跟這個(gè)賬號相關(guān)的部分?jǐn)?shù)據(jù),而且老的區(qū)塊中的數(shù)據(jù)還是可以正常訪問。
key編碼規(guī)則
三種編碼方式分別為:
- Raw編碼(原生的字符);
- Hex編碼(擴(kuò)展的16進(jìn)制編碼);
- Hex-Prefix編碼(16進(jìn)制前綴編碼);
Raw編碼
Raw編碼就是原生的key值,不做任何改變。這種編碼方式的key,是MPT對外提供接口的默認(rèn)編碼方式。
例如一條key為“cat”,value為“dog”的數(shù)據(jù)項(xiàng),其Raw編碼就是['c', 'a', 't'],換成ASCII表示方式就是[63, 61, 74]
Hex編碼
Hex編碼用于對內(nèi)存中MPT樹節(jié)點(diǎn)key進(jìn)行編碼.
為了減少分支節(jié)點(diǎn)孩子的個(gè)數(shù),將數(shù)據(jù) key 進(jìn)行半字節(jié)拆解而成。即依次將 key[0],key[1],…,key[n] 分別進(jìn)行半字節(jié)拆分成兩個(gè)數(shù),再依次存放在長度為 len(key)+1 的數(shù)組中。 并在數(shù)組末尾寫入終止符 16。算法如下:
半字節(jié),在計(jì)算機(jī)中,通常將8位二進(jìn)制數(shù)稱為字節(jié),而把4位二進(jìn)制數(shù)稱為半字節(jié)。 高四位和低四位,這里的“位”是針對二進(jìn)制來說的。比如數(shù)字 250 的二進(jìn)制數(shù)為 11111010,則高四位是左邊的 1111,低四位是右邊的 1010。
從Raw編碼向Hex編碼的轉(zhuǎn)換規(guī)則是:
- Raw編碼輸入的每個(gè)字符分解為高 4 位和低 4 位
- 如果是葉子節(jié)點(diǎn),則在最后加上Hex值
0x10表示結(jié)束 - 如果是分支節(jié)點(diǎn)不附加任何Hex值
例如:字符串 “romane” 的 bytes 是 [114 111 109 97 110 101],在 HEX 編碼時(shí)將其依次處理:
| i | key[i] | key[i]二進(jìn)制 | nibbles[i*2]=高四位 | nibbles[i*2+1]=低四位 |
|---|---|---|---|---|
| 0 | 114 | 01110010 | 0111= 7 | 0010= 2 |
| 1 | 111 | 01101111 | 0110=6 | 1111=15 |
| 2 | 109 | 01101101 | 0110=6 | 1101=13 |
| 3 | 97 | 01100001 | 0110=6 | 0001=1 |
| 4 | 110 | 01101110 | 0110=6 | 1110=14 |
| 5 | 101 | 01100101 | 0110=6 | 0101=5 |
最終得到 Hex(“romane”) = [7 2 6 15 6 13 6 1 6 14 6 5 16]
// 源碼實(shí)現(xiàn)
func keybytesToHex(str []byte) []byte {
l := len(str)*2 + 1
var nibbles = make([]byte, l)
for i, b := range str {
nibbles[i*2] = b / 16 // 高四位
nibbles[i*2+1] = b % 16 // 低四位
}
nibbles[l-1] = 16 // 最后一位存入標(biāo)示符 代表是hex編碼
return nibbles
}
Hex-Prefix編碼
數(shù)學(xué)公式定義:

Hex-Prefix 編碼是一種任意量的半字節(jié)轉(zhuǎn)換為數(shù)組的有效方式,還可以在存入一個(gè)標(biāo)識(shí)符來區(qū)分不同節(jié)點(diǎn)類型。 因此 HP 編碼是在由一個(gè)標(biāo)識(shí)符前綴和半字節(jié)轉(zhuǎn)換為數(shù)組的兩部分組成。存入到數(shù)據(jù)庫中存在節(jié)點(diǎn) Key 的只有擴(kuò)展節(jié)點(diǎn)和葉子節(jié)點(diǎn),因此 HP 只用于區(qū)分?jǐn)U展節(jié)點(diǎn)和葉子節(jié)點(diǎn),不涉及無節(jié)點(diǎn) key 的分支節(jié)點(diǎn)。其編碼規(guī)則如下圖:

前綴標(biāo)識(shí)符由兩部分組成:節(jié)點(diǎn)類型和奇偶標(biāo)識(shí),并存儲(chǔ)在編碼后字節(jié)的第一個(gè)半字節(jié)中。 0 表示擴(kuò)展節(jié)點(diǎn)類型,1 表示葉子節(jié)點(diǎn),偶為 0,奇為 1。最終可以得到唯一標(biāo)識(shí)的前綴標(biāo)識(shí):
- 0:偶長度的擴(kuò)展節(jié)點(diǎn)
- 1:奇長度的擴(kuò)展節(jié)點(diǎn)
- 2:偶長度的葉子節(jié)點(diǎn)
- 3:奇長度的葉子節(jié)點(diǎn)
當(dāng)偶長度時(shí),第一個(gè)字節(jié)的低四位用0填充,當(dāng)是奇長度時(shí),則將 key[0] 存放在第一個(gè)字節(jié)的低四位中,這樣 HP 編碼結(jié)果始終是偶長度。 這里為什么要區(qū)分節(jié)點(diǎn) key 長度的奇偶呢?這是因?yàn)?,半字?jié) 1 和 01 在轉(zhuǎn)換為 bytes 格式時(shí)都成為<01>,無法區(qū)分兩者。
例如,上圖 “以太坊 MPT 樹的哈希計(jì)算”中的控制節(jié)點(diǎn)1的key 為 [ 7 2 6 f 6 d],因?yàn)槭桥奸L度,則 HP[0]= (00000000) =0,H[1:]= 解碼半字節(jié)(key)。 而節(jié)點(diǎn) 3 的 key 為 [1 6 e 6 5],為奇長度,則 HP[0]= (0001 0001)=17。
HP編碼的規(guī)則如下:
- key結(jié)尾為0x10,則去掉這個(gè)終止符
- key之前補(bǔ)一個(gè)四元組這個(gè)Byte第0位區(qū)分奇偶信息,第 1 位區(qū)分節(jié)點(diǎn)類型
- 如果輸入key的長度是偶數(shù),則再添加一個(gè)四元組0x0在flag四元組后
- 將原來的key內(nèi)容壓縮,將分離的兩個(gè)byte以高四位低四位進(jìn)行合并
十六進(jìn)制前綴編碼相當(dāng)于一個(gè)逆向的過程,比如輸入的是[6 2 6 15 6 2 16],
根據(jù)第一個(gè)規(guī)則去掉終止符16。根據(jù)第二個(gè)規(guī)則key前補(bǔ)一個(gè)四元組,從右往左第一位為1表示葉子節(jié)點(diǎn),
從右往左第0位如果后面key的長度為偶數(shù)設(shè)置為0,奇數(shù)長度設(shè)置為1,那么四元組0010就是2。
根據(jù)第三個(gè)規(guī)則,添加一個(gè)全0的補(bǔ)在后面,那么就是20.根據(jù)第三個(gè)規(guī)則內(nèi)容壓縮合并,那么結(jié)果就是[0x20 0x62 0x6f 0x62]
HP 編碼源碼實(shí)現(xiàn):
func hexToCompact(hex []byte) []byte {
terminator := byte(0) //初始化一個(gè)值為0的byte,它就是我們上面公式中提到的t
if hasTerm(hex) { //驗(yàn)證hex有后綴編碼,
terminator = 1 //hex編碼有后綴,則t=1
hex = hex[:len(hex)-1] //此處只是去掉后綴部分的hex編碼
}
////Compact開辟的空間長度為hex編碼的一半再加1,這個(gè)1對應(yīng)的空間是Compact的前綴
buf := make([]byte, len(hex)/2+1)
////這一階段的buf[0]可以理解為公式中的16*f(t)
buf[0] = terminator << 5 // the flag byte
if len(hex)&1 == 1 { //hex 長度為奇數(shù),則邏輯上說明hex有前綴
buf[0] |= 1 << 4 ////這一階段的buf[0]可以理解為公式中的16*(f(t)+1)
buf[0] |= hex[0] // first nibble is contained in the first byte
hex = hex[1:] //此時(shí)獲取的hex編碼無前綴無后綴
}
decodeNibbles(hex, buf[1:]) //將hex編碼映射到compact編碼中
return buf //返回compact編碼
}
以上三種編碼方式的轉(zhuǎn)換關(guān)系為:
- Raw編碼:原生的key編碼,是MPT對外提供接口中使用的編碼方式,當(dāng)數(shù)據(jù)項(xiàng)被插入到樹中時(shí),Raw編碼被轉(zhuǎn)換成Hex編碼;
- Hex編碼:16進(jìn)制擴(kuò)展編碼,用于對內(nèi)存中樹節(jié)點(diǎn)key進(jìn)行編碼,當(dāng)樹節(jié)點(diǎn)被持久化到數(shù)據(jù)庫時(shí),Hex編碼被轉(zhuǎn)換成HP編碼;
- HP編碼:16進(jìn)制前綴編碼,用于對數(shù)據(jù)庫中樹節(jié)點(diǎn)key進(jìn)行編碼,當(dāng)樹節(jié)點(diǎn)被加載到內(nèi)存時(shí),HP編碼被轉(zhuǎn)換成Hex編碼;
如下圖:

以上介紹的MPT樹,可以用來存儲(chǔ)內(nèi)容為任何長度的key-value數(shù)據(jù)項(xiàng)。倘若數(shù)據(jù)項(xiàng)的key長度沒有限制時(shí),當(dāng)樹中維護(hù)的數(shù)據(jù)量較大時(shí),仍然會(huì)造成整棵樹的深度變得越來越深,會(huì)造成以下影響:
- 查詢一個(gè)節(jié)點(diǎn)可能會(huì)需要許多次 IO 讀取,效率低下;
- 系統(tǒng)易遭受 Dos 攻擊,攻擊者可以通過在合約中存儲(chǔ)特定的數(shù)據(jù),“構(gòu)造”一棵擁有一條很長路徑的樹,然后不斷地調(diào)用
SLOAD指令讀取該樹節(jié)點(diǎn)的內(nèi)容,造成系統(tǒng)執(zhí)行效率極度下降; - 所有的 key 其實(shí)是一種明文的形式進(jìn)行存儲(chǔ);
為了解決以上問題,以太坊對MPT再進(jìn)行了一次封裝,對數(shù)據(jù)項(xiàng)的key進(jìn)行了一次哈希計(jì)算,因此最終作為參數(shù)傳入到MPT接口的數(shù)據(jù)項(xiàng)其實(shí)是(sha3(key), value)
優(yōu)勢:
- 傳入MPT接口的 key 是固定長度的(32字節(jié)),可以避免出現(xiàn)樹中出現(xiàn)長度很長的路徑;
劣勢:
- 每次樹操作需要增加一次哈希計(jì)算;
- 需要在數(shù)據(jù)庫中存儲(chǔ)額外的
sha3(key)與key之間的對應(yīng)關(guān)系;
完整的編碼流程如圖:

MPT輕節(jié)點(diǎn)
上面的MPT樹,有兩個(gè)問題:
- 每個(gè)節(jié)點(diǎn)都包含有大量信息,并且葉子節(jié)點(diǎn)中還包含有完整的數(shù)據(jù)信息。如果該MPT樹并沒有發(fā)生任何變化,并且沒有被使用,則會(huì)白白占用一大片空間,想象一個(gè)以太坊,有多少個(gè)MPT樹,都在內(nèi)存中,那還了得。
- 并不是任何的客戶端都對所有的MPT樹都感興趣,若每次都把完整的節(jié)點(diǎn)信息都下載下,下載時(shí)間長不說,并且會(huì)占用大量的磁盤空間。
解決方式
為了解決上述問題,以太坊使用了一種緩存機(jī)制,可以稱為是輕節(jié)點(diǎn)機(jī)制,大體如下:
- 若某節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)一直沒有發(fā)生變化,則僅僅保留該節(jié)點(diǎn)的32位hash值,剩下的內(nèi)容全部釋放
- 若需要插入或者刪除某節(jié)點(diǎn),先通過該hash值db中查找對應(yīng)的節(jié)點(diǎn),并加載到內(nèi)存,之后再進(jìn)行刪除插入操作
輕節(jié)點(diǎn)中添加數(shù)據(jù)
內(nèi)存中只有這么一個(gè)輕節(jié)點(diǎn),但是我要添加一個(gè)數(shù)據(jù),也就是要給完整的MPT樹中添加一個(gè)葉子節(jié)點(diǎn),怎么添加?大體如下圖所示:

到此以太坊的MPT樹的基礎(chǔ)講解結(jié)束。
參考
https://github.com/blockchainGuide 文章及視頻學(xué)習(xí)資料
https://eth.wiki/en/fundamentals/patricia-tree
https://ethereum.github.io/yellowpaper/paper.pdf#appendix.D
https://ethfans.org/toya/articles/588
https://learnblockchain.cn/books/geth/part3/mpt.html