以太坊源码分析--MPT树

摘要：是以太坊中存储区块数据的核心数据结构，它和融合一个树形结构，理解结构对之后学习以太坊区块以及智能合约状态存储结构的模块源码很有帮助。

MPT(Merkle Patricia Tries)是以太坊中存储区块数据的核心数据结构，它Merkle Tree和Patricia Tree融合一个树形结构，理解MPT结构对之后学习以太坊区块header以及智能合约状态存储结构的模块源码很有帮助。

它的叶子是数据块的hash，从图中可以看出非叶子节点是其子节点串联字符串的hash，底层数据的任何变动都会影响父节点，这棵树的Merkle Root代表对底层所有数据的“摘要”。
这样的树有一个很大的好处，比如我们把交易信息写入这样的树形结构，当需要证明一个交易是否存在这颗树中的时候，就不需要重新计算所有交易的hash值。比如证明图中Hash 1-1，我们可以借助Hash 1-0重新计算出Hash 1，然后再借助Hash 0重新计算出Top Hash，这样就可以根据算出来的Top Hash和原来的Top Hash是否一样，如果一样的话那么Hash 1-1就属于这棵树。
所以想象一下，我们将这个Top Hash储存在区块头中，那么有了区块头就可以对区块信息进行验证了。同时 Hash 计算的过程可以十分快速，预处理可以在短时间内完成。利用Merkle树结构能带来巨大的比较性能提升。

从它的名字压缩前缀树再结合上图就可以猜出来Patricia树的特点了，这种树形结构比将每一个字符作为一个节点的普通trie树形结构，它的键值可以使用多个字符，降低了树的高度，也节省了空间，再看个例子：

图中可以很容易看出数中所存储的键值对：

6c0a5c71ec20bq3w => 5

6c0a5c71ec20CX7j => 27

6c0a5c71781a1FXq => 18

6c0a5c71781a9Dog => 64

6c0a8f743b95zUfe => 30

6c0a8f743b95jx5R => 2

6c0a8f740d16y03G => 43

6c0a8f740d16vcc1 => 48

在以太坊中MPT的节点的规格主要有一下几个:

NULL 空节点，简单的表示空，在代码中是一个空串

Nibble 它是key的基本单元，是一个四元组（四个bit位的组合例如二进制表达的0010就是一个四元组）

Extension 扩展节点有两个元素，一个是key值，还有一个是hash值，这个hash值指向下一个节点

Branch 分支节点有17个元素，回到Nibble，四元组是key的基本单元，四元组最多有16个值。所以前16个必将落入到在其遍历中的键的十六个可能的半字节值中的每一个。第17个是存储那些在当前结点结束了的节点(例如， 有三个key,分别是 (abc ,abd, ab) 第17个字段储存了ab节点的值)

Leaf 叶子节点只有两个元素，分别为key和value

这里还有一些知识点需要了解的，为了将MPT树存储到数据库中，同时还可以把MPT树从数据库中恢复出来，对于Extension和Leaf的节点类型做了特殊的定义：如果是一个扩展节点，那么前缀为0，这个0加在key前面。如果是一个叶子节点，那么前缀就是1。同时对key的长度就奇偶类型也做了设定，如果是奇数长度则标示1，如果是偶数长度则标示0。

以太坊中主要有一下几个地方用了MPT树形结构：

State Trie 区块头中的状态树

key => sha3(以太坊账户地址address)

value => rlp(账号内容信息account)

Transactions Trie 区块头中的交易树

key => rlp(交易的偏移量 transaction index)

每个块都有各自的交易树，且不可更改

Receipts Trie 区块头中的收据树

key = rlp(交易的偏移量 transaction index)

每个块都有各自的交易树，且不可更改

Storage Trie 存储树

存储只能合约状态

每个账号有自己的Storage Trie

这两个区块头中，state root，tx root receipt root分别存储了这三棵树的树根，第二个区块显示了当账号175的数据变更(27 -> 45)的时候，只需要存储跟这个账号相关的部分数据，而且老的区块中的数据还是可以正常访问。

MPT树种还有一个重要的概念一个特殊的十六进制前缀(hex-prefix, HP)编码来对key编码，我们先来了解一下编码定义规则，源码实现后面再分析：

RAW 原始编码，对输入不做任何变更

HEX 十六进制编码

RAW编码输入的每个字符分解为高4位和低4位

如果是叶子节点，则在最后加上Hex值0x10表示结束

如果是分支节点不附加任何Hex值

比如key=>"bob",b的ASCII十六进制编码为0x62，o的ASCII十六进制编码为0x6f，分解成高四位和第四位，16表示终结 0x10，最终编码结果为[6 2 6 15 6 2 16]，

HEX-Prefix 十六进制前缀编码

输入key结尾为0x10，则去掉这个终止符

key之前补一个四元组这个Byte第0位区分奇偶信息，第1位区分节点类型

如果输入key的长度是偶数，则再添加一个四元组0x0在flag四元组后

将原来的key内容压缩，将分离的两个byte以高四位低四位进行合并

十六进制前缀编码相当于一个逆向的过程，比如输入的是[6 2 6 15 6 2 16]，根据第一个规则去掉终止符16。根据第二个规则key前补一个四元组，从右往左第一位为1表示叶子节点，从右往左第0位如果后面key的长度为偶数设置为0，奇数长度设置为1，那么四元组0010就是2。根据第三个规则，添加一个全0的补在后面，那么就是20.根据第三个规则内容压缩合并，那么结果就是[0x20 0x62 0x6f 0x62]

官方有一个详细的结构的示例：

下面再用一个图像化的示例来加深一下对上面的MPT规则的理解

Compact就是上面说的HEX-Prefix，keybytes为按完整字节（8bit）存储的正常信息，hex为按照半字节nibble（4bit）储存信息的格式。
go-ethereum/trie/encoding：

package trie

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:]
}
// 将keybytes 转成十六进制
func keybytesToHex(str []byte) []byte {
    l := len(str)*2 + 1
     //将一个keybyte转化成两个字节
    var nibbles = make([]byte, l)
    for i, b := range str {
        nibbles[i*2] = b / 16
        nibbles[i*2+1] = b % 16
    }
    //末尾加入Hex标志位16
    nibbles[l-1] = 16
    return nibbles
}

// 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
}

func decodeNibbles(nibbles []byte, bytes []byte) {
    for bi, ni := 0, 0; ni < len(nibbles); bi, ni = bi+1, ni+2 {
        bytes[bi] = nibbles[ni]<<4 | nibbles[ni+1]
    }
}

// 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
}

// 十六进制key是否有结束标志符
func hasTerm(s []byte) bool {
    return len(s) > 0 && s[len(s)-1] == 16
}

上面已经分析了以太坊的key的编码方式，接下来我们来看以太坊中MPT树的数据结构，在分析trie的数据结构前，我们先来了解一下node的定义：
trie/node.go

type node interface {
    fstring(string) string
    cache() (hashNode, bool)
    canUnload(cachegen, cachelimit uint16) bool
}

type (
    fullNode struct {  //分支节点
        Children [17]node // Actual trie node data to encode/decode (needs custom encoder)
        flags    nodeFlag
    }
    shortNode struct { 
        Key   []byte
        Val   node
        flags nodeFlag
    }
    hashNode  []byte
    valueNode []byte
)

上面代码中定义了四个struct，就是node的四种类型：

fullNode -> 分支节点，它有一个容量为17的node数组成员变量Children，数组中前16个空位分别对应16进制(hex)下的0-9a-f，这样对于每个子节点，根据其key值16进制形式下的第一位的值，就可挂载到Children数组的某个位置，fullNode本身不再需要额外key变量；Children数组的第17位，留给该fullNode的数据部分。这和我们上面说的Branch 分支节点的规格一致的。

shortNode，key是一个任意长度的字符串(字节数组[]byte)，体现了PatriciaTrie的特点，通过合并只有一个子节点的父节点和其子节点来缩短trie的深度，结果就是有些节点会有长度更长的key。

-> 扩展节点，Val指向分支节点或者叶子节点

-> 叶子节点，Val为rlp编码数据，key为该数据的hash

valueNode -> MPT的叶子节点。字节数组[]byte的一个别名，不带子节点。使用中valueNode就是所携带数据部分的RLP哈希值，长度32byte，数据的RLP编码值作为valueNode的匹配项存储在数据库里。

hashNode -> 字符数组[]byte的一个别名，存放32byte的哈希值,他是fullNode或者shortNode对象的RLP哈希值

来看下trie的结构以及对trie的操作可能对上面各个node的类型使用可能会更清晰一点，我们来接着看下trie的结构定义
trie/trie.go:

type Trie struct {
    db           *Database // 用levelDB做KV存储
    root         node     //当前根节点
    originalRoot common.Hash //启动加载时候的hash，可以从db中恢复出整个trie

    cachegen, cachelimit uint16 // cachegen 缓存生成值，每次Commit会+1
}

这里的cachegen缓存生成值会被附加在node节点上面，如果当前的cachegen-cachelimit参数大于node的缓存生成，那么node会从cache里面卸载，以便节约内存。一个缓存多久没被时候用就会被从缓存中移除，看起来和redis等一些LRU算法的cache db很像。

Trie的初始化：

func New(root common.Hash, db *Database) (*Trie, error) {
    if db == nil {
        panic("trie.New called without a database")
    }
    trie := &Trie{
        db:           db,
        originalRoot: root,
    }
    if (root != common.Hash{}) && root != emptyRoot {
       // 如果hash不是空值，从数据库中加载一个已经存在的树
        rootnode, err := trie.resolveHash(root[:], nil)
        if err != nil {
            return nil, err
        }
        trie.root = rootnode //根节点为找到的trie
    }
    //否则返回新建一个树
    return trie, nil
}

这里的trie.resolveHash就是加载整课树的方法，还有传入的root common.Hash hash是一个将hex编码转为原始hash的32位byte[] (common.HexToHash()),来看下如何通过这个hash来找到整个trie的：

func (t *Trie) resolveHash(n hashNode, prefix []byte) (node, error) {
    cacheMissCounter.Inc(1) //没执行一次计数器+1
   //上面说过了，n是一个32位byte[]
    hash := common.BytesToHash(n)
  //通过hash从db中取出node的RLP编码内容
    enc, err := t.db.Node(hash)
    if err != nil || enc == nil {
        return nil, &MissingNodeError{NodeHash: hash, Path: prefix}
    }
    return mustDecodeNode(n, enc, t.cachegen), nil
}

mustDecodeNode中调用了decodeNode,这个方法通过RLP的list长度来判断该编码内容属于上面节点，如果是两个字段则为shortNode，如果是17个字段则为fullNode，然后再调用各自的decode解析函数

func decodeNode(hash, buf []byte, cachegen uint16) (node, error) {
    if len(buf) == 0 {
        return nil, io.ErrUnexpectedEOF
    }
    elems, _, err := rlp.SplitList(buf) //将buf拆分为列表的内容以及列表后的任何剩余字节。
    if err != nil {
        return nil, fmt.Errorf("decode error: %v", err)
    }
    switch c, _ := rlp.CountValues(elems); c {
    case 2:
        n, err := decodeShort(hash, elems, cachegen) //decode shortNode
        return n, wrapError(err, "short")
    case 17:
        n, err := decodeFull(hash, elems, cachegen) //decode fullNode
        return n, wrapError(err, "full")
    default:
        return nil, fmt.Errorf("invalid number of list elements: %v", c)
    }
}

decodeShort函数中通过key是否含有结束标识符来判断是叶子节点还是扩展节点，这个我们在上面的编码部分已经讲过，有结束标示符则是叶子节点，再通过rlp.SplitString解析出val生成一个叶子节点shortNode返回。没有结束标志符则为扩展节点，通过decodeRef解析并生成一个shortNode返回。

func decodeShort(hash, elems []byte, cachegen uint16) (node, error) {
    kbuf, rest, err := rlp.SplitString(elems) //将elems填入RLP字符串的内容以及字符串后的任何剩余字节。
    if err != nil {
        return nil, err
    }
    flag := nodeFlag{hash: hash, gen: cachegen}
    key := compactToHex(kbuf)
    if hasTerm(key) {
        // value node
        val, _, err := rlp.SplitString(rest)
        if err != nil {
            return nil, fmt.Errorf("invalid value node: %v", err)
        }
        return &shortNode{key, append(valueNode{}, val...), flag}, nil
    }
    r, _, err := decodeRef(rest, cachegen)
    if err != nil {
        return nil, wrapError(err, "val")
    }
    return &shortNode{key, r, flag}, nil
}

继续看下decodeRef主要做了啥操作:

func decodeRef(buf []byte, cachegen uint16) (node, []byte, error) {
    kind, val, rest, err := rlp.Split(buf)
    if err != nil {
        return nil, buf, err
    }
    switch {
    case kind == rlp.List:
        // "embedded" node reference. The encoding must be smaller
        // than a hash in order to be valid.
        if size := len(buf) - len(rest); size > hashLen {
            err := fmt.Errorf("oversized embedded node (size is %d bytes, want size < %d)", size, hashLen)
            return nil, buf, err
        }
        n, err := decodeNode(nil, buf, cachegen)
        return n, rest, err
    case kind == rlp.String && len(val) == 0:
        // empty node
        return nil, rest, nil
    case kind == rlp.String && len(val) == 32:
        return append(hashNode{}, val...), rest, nil
    default:
        return nil, nil, fmt.Errorf("invalid RLP string size %d (want 0 or 32)", len(val))
    }
}

这段代码比较清晰，通过rlp.Split后返回的类型做不同的处理，如果是list，调用decodeNode解析，如果是空节点返回空，如果是一个32位hash值返回hashNode，decodeFull:

func decodeFull(hash, elems []byte, cachegen uint16) (*fullNode, error) {
    n := &fullNode{flags: nodeFlag{hash: hash, gen: cachegen}}
    for i := 0; i < 16; i++ {
        cld, rest, err := decodeRef(elems, cachegen)
        if err != nil {
            return n, wrapError(err, fmt.Sprintf("[%d]", i))
        }
        n.Children[i], elems = cld, rest
    }
    val, _, err := rlp.SplitString(elems)
    if err != nil {
        return n, err
    }
    if len(val) > 0 {
        n.Children[16] = append(valueNode{}, val...)
    }
    return n, nil
}

再回到Trie结构体中的cachegen, cachelimit,Trie树每次Commit时cachegen都会+1，这两个参数是cache的控制参数，为了弄清楚Trie的缓存机制，我们来看下Commit具体是干嘛的：

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
    t.cachegen++
    return common.BytesToHash(hash.(hashNode)), nil //返回所指向的node的未编码的hash
}
//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。
func (t *Trie) hashRoot(db *Database, onleaf LeafCallback) (node, node, error) {
    if t.root == nil {
        return hashNode(emptyRoot.Bytes()), nil, nil
    }
    h := newHasher(t.cachegen, t.cachelimit, 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
}

Commit目的，是将trie树中的key转为Compact编码，为每个节点生成一个hash，它就是为了确保后续能正常将变动的数据提交到db.

那么这个cachegen是怎么放到该节点中的，当trie树在节点插入的时候，会把当前trie的cachegen放入到该节点中，看下trie的insert方法：

//n -> trie当前插入节点
//prefix -> 当前匹配到的key的公共前缀
//key -> 待插入数据当前key中剩余未匹配的部分，完整的key=prefix+key
//value -> 待插入数据本身
//返回 -> 是否改变树，插入完成后子树根节点，error
func (t *Trie) insert(n node, prefix, key []byte, value node) (bool, node, error) {
    if len(key) == 0 {
        if v, ok := n.(valueNode); ok {
            return !bytes.Equal(v, value.(valueNode)), value, nil
        }
        //如果key长度为0，那么说明当前节点中新增加的节点和当前节点数据一样，认为已经新增过了就直接返回
        return true, value, nil
    }
    switch n := n.(type) {
    case *shortNode:
        matchlen := prefixLen(key, n.Key) // 返回公共前缀长度
        
        if matchlen == len(n.Key) {
        //如果整个key匹配，请按原样保留此节点，并仅更新该值。
            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
        }
        //否则在它们不同的索引处分支出来
        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
        }
        //如果它在索引0处出现则用该branch替换shortNode
        if matchlen == 0 {
            return true, branch, nil
        }
        // Otherwise, replace it with a short node leading up to the branch.
        return true, &shortNode{key[:matchlen], branch, t.newFlag()}, nil

    case *fullNode:
        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

    case nil:
    //在空trie中添加一个节点，就是叶子节点，返回shortNode。
        return true, &shortNode{key, value, t.newFlag()}, nil

    case hashNode:
        rn, err := t.resolveHash(n, prefix)//恢复一个存储在db中的node
        if err != nil {
            return false, nil, err
        }
        dirty, nn, err := t.insert(rn, prefix, key, value) //递归调用
        if !dirty || err != nil {
            return false, rn, err
        }
        return true, nn, nil

    default:
        panic(fmt.Sprintf("%T: invalid node: %v", n, n))
    }

Trie树的插入，这是一个递归调用的方法，从根节点开始，一直往下找，直到找到可以插入的点，进行插入操作。

如果当前的根节点叶子节点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。这里有个小细节，key的编码是HEX encoding,而且末尾带了一个终结符。考虑我们的根节点的key是abc0x16，我们插入的节点的key是ab0x16。下面的branch.Children[key[matchlen]]才可以正常运行，0x16刚好指向了branch节点的第17个孩子。如果匹配的长度是0，那么直接返回这个branch节点，否则返回shortNode节点作为前缀节点。

如果节点类型是nil(一颗全新的Trie树的节点就是nil的),这个时候整颗树是空的，直接返回shortNode{key, value, t.newFlag()}， 这个时候整颗树的跟就含有了一个shortNode节点。

如果当前的节点是fullNode(也就是branch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。

如果当前节点是hashNode, hashNode的意思是当前节点还没有加载到内存里面来，还是存放在数据库里面，那么首先调用 t.resolveHash(n, prefix)来加载到内存，然后对加载出来的节点调用insert方法来进行插入。

接下来看如何遍历Trie树从Trie中获取数据，根据key获取的value过程:

func (t *Trie) TryGet(key []byte) ([]byte, error) {
    key = keybytesToHex(key)
    value, newroot, didResolve, err := t.tryGet(t.root, key, 0)
    if err == nil && didResolve {
        t.root = newroot
    }
    return value, err
}

func (t *Trie) tryGet(origNode node, key []byte, pos int) (value []byte, newnode node, didResolve bool, err error) {
    switch n := (origNode).(type) {
    case nil: 
       // 空树
        return nil, nil, false, nil
    case valueNode:
       // 就是要查找的叶子节点数据
        return n, n, false, nil
    case *shortNode: 
        if len(key)-pos < len(n.Key) || !bytes.Equal(n.Key, key[pos:pos+len(n.Key)]) {
            // key在trie中不存在
            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
            n.flags.gen = t.cachegen
        }
        return value, n, didResolve, err
    case *fullNode:
        value, newnode, didResolve, err = t.tryGet(n.Children[key[pos]], key, pos+1)
        if err == nil && didResolve {
            n = n.copy()
            n.flags.gen = t.cachegen
            n.Children[key[pos]] = newnode
        }
        return value, n, didResolve, err
    case hashNode:
       // hashNodes时候需要去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
    default:
        panic(fmt.Sprintf("%T: invalid node: %v", origNode, origNode))
    }
}

tryGet(origNode node, key []byte, pos int)方法提供三个参数，起始的node，hash key，还有当前hash匹配的位置，didResolve用来判断trie树是否发生变化，根据hashNode去db中获取该node值，获取到后，需要更新现有的trie，didResolve就会发生变化。

关于Trie的Update和Delete就不分析了，在trie包中还有其他的功能，我们来大略看下主要是干嘛的不做详细解读了：

databases.go trie数据结构和磁盘数据库之间的一个写入层，方便trie中节点的插入删除操作

iterator.go 遍历Trie的键值迭代器

proof.go Trie树的默克尔证明，Prove方法获取指定Key的proof证明， proof证明是从根节点到叶子节点的所有节点的hash值列表。 VerifyProof方法，接受一个roothash值和proof证明和key来验证key是否存在。

security_trie.go 加密了的trie实现

转载请注明： 转载自Ryan是菜鸟 | LNMP技术栈笔记

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