摘要：在中，该随机数称为，它需要满足一个公式其中，去除区块头中生成的哈希值，见。固定值，生成的哈希值的最大取值。哈希值满足条件的概率是，矿工需要进行次的判断，才有可能找到一个符合条件的，当前以太坊难度为。
前言
Ethash实现了PoW，PoW的精妙在于通过一个随机数确定，矿工确实做了大量的工作，并且是没有办法作弊的。接下来将介绍：
Ethash的挖矿本质。
Ethash是如何挖矿的。
如何验证Ethash的随机数。
Ethash的挖矿本质挖矿的本质是找到一个随机数，证明自己做了很多工作（计算）。在Ethash中，该随机数称为Nonce，它需要满足一个公式：
Rand(hash, nonce) ≤ MaxValue / Difficulty
其中，
hash：去除区块头中Nonce、MixDigest生成的哈希值，见HashNoNonce()。
nonce：待寻找的符合条件的随机数。
MaxValue：固定值2^256，生成的哈希值的最大取值。
Difficulty：挖矿难度。
Rand()：使用hash和nonce生成一个哈希值，这其中包含了很多哈希运算。
以上参数中，在得到区块头的hash之后，只有nonce是未知的。
公式的含义是，使用hash和nonce生成的哈希值必须落在合法的区间。利用下图介绍一下，Rand()函数结果取值范围是[0, MaxValue]，但只有计算出的哈希值在[0, MaxValue / Difficulty]内，才是符合条件的哈希值，进而该Nonce才是符合条件的，否则只能再去寻找下一个Nonce。
以太坊可以通过调整Difficulty来调节当前挖矿的难度，Difficulty越大，挖矿的难度越大。当Difficulty越大时， MaxValue / Difficulty越小，合法的哈希值范围越小，造成挖矿难度增加。
哈希值满足条件的概率是 p = (MaxValue / Difficulty) / MaxValue = 1 / Difficulty，矿工需要进行1 / p = Difficulty次的判断，才有可能找到一个符合条件的Nonce，当前以太坊难度为3241847139727150。
如何挖矿Ethash挖矿的主要思想是，开启多个线程去寻找符合条件的Nonce，给每个线程分配一个随机数，作为本线程的Nonce的初始值，然后每个线程判断当前的Nonce是否符合上面的公式，如果不符合，则把Nonce加1，再次进行判断，这样不定的迭代下去，直到找到一个符合条件的Nonce，或者挖矿被叫停。
接下来介绍挖矿的几个主要函数的实现，它们是：
挖矿的入口Seal函数。
挖矿函数mine函数。
挖矿需要的数据cache和dataset。
Rand()函数的实现hashimotoFull和hashimoto。
挖矿入口Seal()Seal是引擎的挖矿入口函数，它是管理岗位，负责管理挖矿的线程。它发起多个线程执行Ethash.mine进行并行挖矿，当要更新或者停止的时候，重新启动或停止这些线程。
mine函数负责挖矿。Seal在启动每一个mine的时候，给它分配了一个seed，mine会把它作为Nonce的初始值，然后生成本高度使用的dataset，然后把dataset, hash, nonce传递给hashimotoFull函数，这个函数可以认为是原理介绍中的Rand随机函数，他会生成哈希值Result，当Result <= Target的时候，说明哈希值落在符合条件的区间了，mine找到了符合条件的Nonce，使用Digest和nonce组成新的区块后，发送给Seal，否则验证下一个Nonce是否是符合条件的。
挖矿需要的数据cache和datasetdataset用来生成Result，而cache用来生成dataset。至于如何使用dataset生成Result在hashimoto()中讲述，本节介绍如何生成dataset。
dataset和cache中存放的都是伪随机数，每个epoch的区块使用相同的cache和dataset，并且dataset需要暂用大量的内存。刚开始时cache是16MB，dataset是1GB，但每个epoch它们就会增大一次，它们的大小分别定义在datasetSizes和cacheSizes，dataset每次增长8MB，最大能达到16GB，所以挖矿的节点必须有足够大的内存。
使用cache生成dataset。使用cache的部分数据，进行哈希和异或运算，就能生成一组dataset的item，比如下图中的cache中黄色块，能生成dataset中的黄色块，最后把这些Item拼起来就生成了完整的Dataset，完成该功能的函数是generateDataset。
dataset.generate()是dataset的生成函数，该函数只执行一次，先使用generateCache()生成cache，再将cache作为generateDataset()的入参生成dataset，其中需要重点关注的是generateDatasetItem()，该函数是根据部分cache，生成一组dataset item，验证PoW的nonce的时候，也需要使用该函数。
Rand()的实现hashimotoFull()和hashimoto()hashimotoFull功能是使用dataset、hash和nonce生成Digest和Result。它创建一个获取dataset部分数据的lookup函数，该函数能够返回连续的64字节dataset中的数据，然后把lookup函数、hash和nonce传递给hashimoto。
hashimoto的功能是根据hash和nonce，以及lookup函数生成Digest和Result，lookup函数能够返回64字节的数据就行。它把hash和nonce合成种子，然后根据种子生成混合的数据mix，然后进入一个循环，使用mix和seed获得dataset的行号，使用lookup获取指定行的数据，然后把数据混合到mix中，混合的方式是使用哈希和异或运算，循环结束后再使用哈希和异或函数把mix压缩为64字节，把mix转为小端模式就得到了Digest，把seed和mix进行hash运算得到Result。
如何验证PoW的验证是证明出块人确实进行了大量的哈希计算。Ethash验证区块头中的Nonce和MixDigest是否合法，如果验证通过，则认为出块人确实进行了大量的哈希运算。验证方式是确定区块头中的Nonce是否符合公式，并且区块头中的MixDigest是否与使用此Nonce计算出的是否相同。
验证与挖矿相比，简直是毫不费力，因为：
时间节省。验证只进行1次hashimoto运算，而挖矿进行大约Difficulty次。
空间节省。验证只需要cache，不需要dataset，也就不需要计算庞大的dataset，因此不挖矿的验证节点，不需要很高的配置。
接下来介绍验证函数VerifySeal()，以及根据cache生成Digest和Result的hashimotoLight()。
验证函数VerifySealEthash.VerifySeal实现PoW验证功能。首先先判断区块中的Difficulty是否匹配，然后生成（获取）当前区块高度的cache，把cache和nonce传递给hashimotoLight，该函数能根据cache, hash, nonce生成Digest和Result，然后校验Digest是否匹配以及Result是否符合条件。
hashimotoLight函数hashimotoLight使用cache, hash, nonce生成Digest和Result。生成Digest和Result只需要部分的dataset数据，而这些部分dataset数据时可以通过cache生成，因此也就不需要完整的dataset。它把generateDatasetItem函数封装成了获取部分dataset数据的lookup函数，然后传递给hashimoto计算出Digest和Result。
FAQQ：每30000个块使用同一个dataset，那可以提前挖出一些合法的Nonce？
A： 不行。提前挖去Nonce，意味着还不知道区块头的hash，因此无法生成合法的Nonce。
Q：能否根据符合条件的哈希值，反推出Nonce呢？
A：不行。因为哈希运算具有不可逆性，不能根据摘要反推出明文，同理根据哈希值也无法推出Nonce。
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