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以太坊:以太坊2.0的混洗算法_Flashswap

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簡介

如果你想學鬼步舞 (shuffle dance) 的話,那你就走錯地方了。但相信我,Eth2里的混洗 (shuffle) 也一樣讓人興奮。

混洗列表是以太坊2.0里一個基本運算。它主要用于在每12秒的slot里偽隨機挑選驗證者來組成委員會,以及在每個slot里選出信標鏈區塊的提議者。

混洗似乎相當簡單。盡管它有一些隱患需要注意,這些隱患在計算機科學里是非常容易理解的。其中的黃金標準大概就是Fisher-Yeats shuffle了。那我們為什么不在Eth2里使用它呢?我將在文末詳細解釋,但簡單來說就是——輕客戶端。

我們用的混洗算法是swap-or-not,而不是Fisher-Yates。這個選擇是基于這篇本來用于構建加密方案的論文。我最近在Eth2客戶端Teku中重寫我們的實現,因此我想趁熱把它寫出來。

Swap-or-Not混洗算法

一輪的操作過程

混洗以輪次進行。每輪的過程是一樣的,因此我在下面只會演示一輪的過程,它比看上去簡單多了。

選擇一個軸心點并找出第一個鏡像索引

首先,我們選一個軸心索引p,這是基于輪次和其他一些種子數據,通過偽隨機選出的。這個軸心選出后就在該輪次里固定了。

數據:自合并以來通過MEV-Boost分配的以太坊數量超10萬枚:金色財經報道,MEV-Boost Dashboard顯示,自合并以來通過Flashbots的最大提取價值(MEV)工具MEV-Boost分配的以太坊數量已超10萬枚,價值1.62億美元。Flashbots Dashboard數據顯示,2023年以來,通過Flashbots打包的區塊占比穩定在50%以上。

以太坊研究員和MEV-Boost Dashboard開發者Toni Wahrst?tte表示,Flashbots正在努力開源MEV-Boost背后的代碼。(The Block)[2023/2/10 11:58:51]

基于這個軸心點,我們在p和0的中間點選出一個鏡像索引m1,即m1=p/2。(為了方便解釋,我們將忽略麻煩的差一錯誤舍入問題)

軸心點和第一個鏡像index

從第一個鏡像索引到軸心點,替換與否

?對于鏡像索引m1和軸心索引p之間的每個索引,我們隨機決定是否對這些元素進行替換。

比如對于索引i1,如果我們選擇不替換,那么我們就繼續選下一個索引。

StarkGate推出v1.6.1版本,支持USDC、USDT、WBTC從以太坊跨鏈至StarkNet:7月14日消息,StarkNet跨鏈橋StarkGate推出v1.6.1版本,支持USDC、USDT、WBTC從以太坊跨鏈至StarkNet,目前跨鏈規模和TVL均有限制,未來將逐漸開放限制。[2022/7/14 2:12:26]

如果我們決定替換,那么我們將i1上的列表元素與i1’上的替換,即它在鏡像索引上的圖像。也就是i1與i1’=m1-(i1-m1)替換,這樣i1和i1’到m1的距離是相等的。

我們對每個m1和p之間的索引都做相同的swap-or-not的決定。

從第一個鏡像索引到軸心的swap-or-not決定

計算第二個鏡像索引

在做完從m1到p的所有索引決定后,我們現在找到第二個以m2為中點的鏡像索引,即到p和列表末端的距離相等的點。也就是m2=m1+n/2。

波場孫宇晨:2021仍將是DeFi大年,預計明年還會有大量以太坊需求外溢至波場:12月23日,“瞰見未來—國際區塊鏈技術創新峰會暨Cointelegraph中文一周年”大會在三亞灣海居鉑爾曼酒店拉開序幕,本次大會由Cointelegraph中文主辦、Nova聯合主辦,匯聚重磅嘉賓、聚焦行業熱門議題,共討2020年區塊鏈技術發展、落地應用場景,展望區塊鏈行業的未來發展趨勢。

會上,Cointelegraph中文CEO Vadim Krekotin與波場創始人孫宇晨圍繞加密貨幣采用、比特幣市場變化、DeFi發展趨勢等話題展開線上爐邊對話。

孫宇晨在對話中表示,“2021仍將是DeFi大年。我認為明年還會有大量以太坊需求外溢至波場,其實我們看到的波場版USDT就是一個很明顯的例子。目前,波場一天轉帳量大概在40萬至50萬筆,這其實已經遠遠大于以太坊本身的需求”。[2020/12/23 16:17:06]

第二個鏡像索引

從軸心點到第二個鏡像,替換與否

最后,我們重復swap-or-not的過程,考慮所有點到軸心p替換的決定,即p到第二個鏡像m2的決定。如果我們選擇不替換,就繼續下一個。如果我們選擇替換,那么我們在鏡像索引m2上把j1上的元素與它在j1’上的鏡像進行替換。

Cardano創始人:區塊鏈行業才剛剛起步 以太坊尚未取得網絡效應:Cardano創始人Charles Hoskinson表示,加密領域的“最大的謊言”是,任何一個平臺都已達到采用率的主導水平。Hoskinson稱,以太坊已經建立了一個顯著的網絡效應的說法是遠遠不準確的。此外,Hoskinson表示,任何智能合約平臺都可能需要10年左右的時間才能在該領域遙遙領先,而現在對以太坊的網絡效應進行投機是沒有用的,因為區塊鏈行業才剛剛起步。[2020/6/22]

從軸心到第二個鏡像索引的swap-or-not決定

組合起來

在一輪的最后,我們都已經考慮了m1到m2之間所有的索引,即所有索引的一半,且無論替換與否,每個索引都在另一半有一個特定的索引。因此,關于替換與否,所有的索引都已被考慮過一次了。

下一輪以增加 (或減少) 輪次開啟,這樣我們會有一個新的軸心索引,然后開始循環上述的過程。

動態 | 昨日以太坊網絡Gas利用率占可承載總量的95.22%:據DAppTotal.com數據顯示,近一段時間,以太坊Gas消耗持續處于高度飽和的狀態,昨日(09月28日),以太坊網絡Gas消耗量價值總計1,214個ETH,Gas利用率占以太坊網絡可承載Gas總量的95.22%。經綜合對比發現,Gas消耗量排名前5的智能合約分別為:FairWin(45.07%),ERC20 USDT(5.49%),EtherHonor(4.05%),HyperFair(2.29%),類HyperFair游戲(1.06%)。[2019/9/29]

同一輪中從一個鏡像移向另一個鏡像的過程

有趣之處

巧妙的地方

當在決定要不要替換的時候,這個算法會巧妙地選擇候選索引或其鏡像中的更高者。意思是當在軸心之下時,被選擇的是i_1而不是i_1’;當在軸心之上時,被選擇的時i_k’而不是i_k。這意味著,我們可以靈活遍歷列表中的索引:我們可以將0到m1和p到m2分為兩個獨立的循環,或將兩者合在同一個從m1到m2的循環,如我在上文所描繪(和實現)的。這兩種做法的結果是一樣的:無論我考慮的是i_1還是鏡像i_1’都沒有關系;替換與否得出的是相同的結果。

輪次

在Eth2,上述的過程會進行90次。原始論文里提到要經歷6lgN個輪次才能“開始在選擇性密碼攻擊 (CCA) 上出現較好的安全性界限”,其中N是列表的長度。在Vitalik的注釋規范里,他說“密碼學專家建議我們4log2N個輪次就能提供足夠的安全性了”。

在Eth2里驗證者數量的絕對最大值,也就是我們需要混洗的列表最大次數,大概是222 (420萬)。Vitalik給出的預估值是88輪,在論文里的預估值是92輪 (假設lg是自然對數)。因此,我們現在處于一個大致正確的范圍,特別是我們最后非常可能沒有這么多活躍驗證者。

基于列表長度來調整輪次可能會得出有趣的結果,但我們不會這么做,這可能是不必要的優化。

有意思的是,當Least Authority審計信標鏈的規范時,他們一開始發現在選擇區塊提議者的混洗中是有偏倚的 (參考Issue F)。但結果是他們錯誤使用了只有10輪次的混洗配置。當他們將混洗配置增加到90輪 (我們在主網使用的輪次) 時,偏倚的情況消失了。

(偽) 隨機

混洗算法要求我們在每一輪里隨機選一個軸心點,且在每輪里隨機選擇是否對每個元素進行替換。

在Eth2,我們肯定會從一個種子值產生隨機性,由此這同一個種子總會產生同一個混洗結果。

軸心指標是由把與輪次串聯的種子進行8字節的SHA2哈希產生的,軸心索引由種子值SHA2哈希的八個字節生成,該種子值與輪次相串聯,因此它通常在每輪里都有會改變。

用來決定是否要替換元素的決定性數位從以下幾個元素中提取:種子的SHA256哈希、輪次、列表上元素的索引。

效率

這個混洗算法比Fisher-Yates算法要慢得多。如果Fisher-Yates算法需要N次混洗的話,我們的算法平均需要90N/4次。我們還要考慮偽隨機性的產生,這是算法中成本最高的部分。Fisher-Yates需要接近Nlog2N數位的隨機性,而我們需要90(log2N+N/2)數位,根據我們在Eth2里需要的N值范圍,超出的數位是相當多的?(當N為一百萬時,Eth2大約需要N的兩倍)。

為什么選擇swap-or-not這種算法

如果效率不高,為什么要選擇這個實現?

對單一元素進行混洗

這個算法的閃光點在于,如果我們只關注少數幾個索引,我們不需要對整個列表的混洗進行計算。事實上,我們可以將這個算法用于單個索引,來找出哪個索引將會被替換。

因此,如果我們想知道索引217的元素被混洗到哪里了,我們可以運行只針對該索引的算法,而無需混洗整個列表。此外,相反地,如果我們想知道是什么元素被混洗到索引217,我們可以將算法倒過來運行來找到元素217 (倒過來的意思是從高到低運行輪次,而不是從低到高)。

總之,我們可以在恒定時間內計算出元素?i?被混洗到哪里,也可以計算出元素?i?的源頭在哪里 (用反向操作),計算時間并不取決于列表的長度。Fisher-Yates混洗并不具有這種特性,且不能對單個索引進行混洗,它們往往需要重復混洗整個列表。

在Eth2規范里寫的就是關于如何將算法應用到對單個索引進行混洗。事實上,一次性混洗整個列表只是它的一種優化!如果我們想的話,我們可以輪流只對列表里的一個元素進行混洗:(反向) 運行混洗來找出哪個元素最終落在索引0,再運行一次混洗找出哪個元素最終落在索引1,如此進行下去。

我們不那樣做的原因只是由于決定swap-or-not需要一次性生成一個256位的哈希,且就這樣拋棄255位是很浪費的。如果我們使用1位的哈希或預言,混洗列表中一個元素的效率與混洗整個列表相去無幾。

做到真正的“輕”客戶端

這個特性之所以有意義,原因全在于輕客戶端。輕客戶端相當于是Eth2信標鏈和分片鏈的觀測者,他們不儲存整個狀態,但希望可以安全地訪問鏈上的數據。要對他們的數據正確性進行驗證,即沒有發生欺詐,其中的必要一步就是對證明數據的委員會進行計算。

也就是要用到混洗算法,且我們并不希望輕客戶端必須存儲或是混洗整個驗證者列表。通過swap-or-not混洗,他們可以只對他們需要的一小部分委員會成員進行計算,這樣將在整體上大幅提高效率。

歷史

如果你像我一樣喜歡GitHub的考古特性,你可以在這里查看最初為Eth2尋求混洗算法的討論,這里公布了最后的勝出者。

如果想從另一個角度看swap-or-not混洗算法,可以看一下Protolambda發表的一個更可視化的解釋。

最后

這張圖片是2019年我在EthCC上一邊聽Justin Drake講swap-or-not混洗,一邊在Teku客戶端 (當時它還叫Artemis) 中實現初版swap-or-not混洗。?

作者 | Ben Edgington

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