以太坊原始碼分析(14)P2P分析

尹成發表於2018-05-13
原始碼
#概述
Kademlia（簡稱Kad）是一種分散式雜湊表技術，用於建立p2p網路拓撲結構。

基本原理就是以兩個節點ID的異或值作為兩節點間的距離d，每個節點都將其他節點的資訊儲存到稱之為K桶的表結構中，該表結構按照d的為1的最高bit位分層（可理解為桶索引），每層中儲存最多K個節點資訊。如下：
| I | 距離範圍 | 鄰居 |
|:---:|:---------:|:-----------:|
| 0 |[2^0, 2^1 ) | (IP,UDP,NodeID) <br>...|
| i |[2^i, 2^i+1 ) | (IP,UDP,NodeID) <br>...|

節點查詢時，通過詢問距離自己最近的a個節點，讓對方返回距離目標最近的a個節點，重複這個過程直到找到目標節點或者能問的都問了一遍。


參考資料：
[references/Kademlia協議原理簡介.pdf](references/Kademlia協議原理簡介.pdf)
[https://www.jianshu.com/p/f2c31e632f1d](https://www.jianshu.com/p/f2c31e632f1d)

#以太坊中的實現概述
##幾個概念
1. 計算距離的ID值，位數代表了有多少個K桶，經典演算法中是160位的。在以太坊中，NodeID為節點的PublicKey，__參與距離計算的是NodeID的sha3雜湊值，長度256位__。
2. K桶的項數不超過K，K值是為平衡系統效能和網路負載而設定的一個常數，但必須是偶數。eth中K=16。
3. 查詢鄰居節點時，返回節點數最多是a個，a也是為了系統優化而定的引數，eth中 a=3。

##資料結構及儲存
* p2p模組使用獨立的leveldb持久化儲存所有的鄰居節點資訊，從而節點重新啟動時能直接利用歷史上已找到的節點。
* 儲存的key為NodeID，value為Node結構體，包含IP、UDP、TCP、ID（即NodeID）等資訊。

##p2p網路維護的實現
table.go主要實現了p2p的Kademlia協議。其中定義了K桶的結構並實現節點的維護策略。

###啟動過程
節點啟動時，初始化配置資訊後，會啟動p2p server，在server啟動過程中，會執行udp物件建立、table物件建立、監聽udp埠等處理。table物件建立中就包含了啟動goroutine執行節點發現及維護的服務。

1. 從leveldb中隨機選取若干種子節點（新節點第一次啟動時，使用啟動引數或原始碼中提供的啟動節點作為種子節點），出入桶結構中（記憶體）；
2. 啟動後臺過期goroutine，負責從leveldb中刪除過期的資料（stale data）；
3. 啟動loop，後臺執行節點重新整理、重驗證等處理。下面寫的步驟就在這個goroutine中；主要就是doRefresh：
4. 載入種子節點
5. 以自身為目標執行查詢
6. 迴圈3遍：隨機生成目標，執行查詢。

###鄰居節點發現流程 table.lookup
~~~
1. 在本地K桶中查詢距離target最近的一批節點，最多bucketSize個（16個）；記為result；（節點加入result的邏輯：從列表中查詢節點i，使得d(i,target) > d(n,target)；如果列表中還有空間，直接加入節點n；如果找到了有效的i，則用n替換i位置的節點）
2. 如果步驟1沒有找到節點，則等待重新整理完成（遺留：這裡尚未看懂）；
3. 從result中併發發起alpha個（3個）查詢，向對方詢問距離target最近的若干節點（udp.findnode）；
4. 若查詢失敗，更新失敗節點資訊，若該節點總失敗次數達到maxFindnodeFailures次（5次），則從本地移除該節點資訊；
5. 若查詢成功，對返回的節點執行bondall處理（__注意：這裡會執行更新K桶的操作，不管pingpong是否成功，都會加入K桶。__如果某個節點總是連不上，會被重新整理機制刪掉的），去掉不線上節點；對線上節點建立連線；
6. 對線上節點，如果未見過，則按照步驟1的規則加入result中；
7. 迴圈從3開始的步驟，直到result中的所有節點都查詢過了；
8. 返回result中的節點。
~~~
###節點連線及本地K桶維護流程 table.bond
在lookup中會對返回的節點執行bondall處理，bondall中主要是對每個節點執行bond處理。
bond確保本地節點和給定的遠端節點有一個連線，如果連線成功，會放到本地一個連線table中。在執行findnode之前，必須有連線已建立。活躍的連線數有一定限制，以便限制網路負載佔用。

不管pingpong是否成功，節點都會更新到本地K桶中。
~~~
1. 如果節點有一段時間沒出現了或者對他執行findnode失敗過，則執行pingpong；
2. 無論前述步驟是否執行或執行是否成功，都執行更新節點到K桶的處理。
~~~

__節點n更新到本地K桶：__

1. 獲取n對應的K桶：設距離為d，計算log2(d)。實現上是獲取d二進位制表示時的最高位1所在的位置。若結果≤ bucketMinDistance（239），返回K[0]，否則返回 K[結果-bucketMinDistance-1];
2. 如果n在K桶中已經存在，則將其移到最前面；否則如果K桶未滿，則加進去；
3. 如果n沒進入K桶中，則將其維護進候選列表中。

~~~
// add attempts to add the given node its corresponding bucket. If the
// bucket has space available, adding the node succeeds immediately.
// Otherwise, the node is added if the least recently active node in
// the bucket does not respond to a ping packet.
//
// The caller must not hold tab.mutex.
func (tab *Table) add(new *Node) {
    tab.mutex.Lock()
    defer tab.mutex.Unlock()

    b := tab.bucket(new.sha)
    if !tab.bumpOrAdd(b, new) {
        // Node is not in table. Add it to the replacement list.
        tab.addReplacement(b, new)
    }
}
~~~




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