Dagger-Hashimoto

最後編輯: @Lilian_chou(opens in a new tab), 2024年4月11日

Dagger-Hashimoto 是以太坊挖礦演算法的原始研究實作和規範。 Dagger-Hashimoto 已被 Ethash 取代。在 2022 年 9 月 15 日部署的合併後，挖礦已徹底關閉。此後，以太坊改用權益證明機制來保障安全。本頁面展示歷史相關內容，其中的資訊與合併後的以太坊不再相關。

前置要求

為了更好地理解本頁面內容，建議提前閱讀工作量證明共識、挖礦和挖礦演算法。

Dagger-Hashimoto

Dagger-Hashimoto 旨在實現兩個目標：

專用積體電路抗性 ：為演算法打造專用硬體的益處應盡可能地小
輕量用戶端可驗證性：區塊應能被輕量用戶端高效驗證。

在進一步修改後，我們還要具體說明如何在必要時實現第三個目標，但要以增加複雜性為代價：

完整鏈儲存：挖礦需要儲存完整的區塊鏈狀態（由於以太坊狀態樹的結構不規則，我們預計將有可能進行一些修剪，特別是一些經常用到的合約，但我們希望盡量減少這種情況）。

有向無環圖的產生

以下演算法程式碼將以 Python 定義。首先，我們定義了 encode_int，用於將指定精確度的無符號整數封送為字串。同時也定義了它的逆函式：

1NUM_BITS = 512
2
3def encode_int(x):
4    "Encode an integer x as a string of 64 characters using a big-endian scheme"
5    o = ''
6    for _ in range(NUM_BITS / 8):
7        o = chr(x % 256) + o
8        x //= 256
9    return o
10
11def decode_int(s):
12    "Unencode an integer x from a string using a big-endian scheme"
13    x = 0
14    for c in s:
15        x *= 256
16        x += ord(c)
17    return x
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接下來，我們假設 sha3 是一個需要輸入整數，然後輸出整數的函式，而 dbl_sha3 是一個 double-sha3 函式；如果將此引用程式碼轉換為實作，使用以下程式碼：

1from pyethereum import utils
2def sha3(x):
3    if isinstance(x, (int, long)):
4        x = encode_int(x)
5    return decode_int(utils.sha3(x))
6
7def dbl_sha3(x):
8    if isinstance(x, (int, long)):
9        x = encode_int(x)
10    return decode_int(utils.sha3(utils.sha3(x)))
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參數

演算法使用的參數如下：

1SAFE_PRIME_512 = 2**512 - 38117     # Largest Safe Prime less than 2**512
2
3params = {
4      "n": 4000055296 * 8 // NUM_BITS,  # Size of the dataset (4 Gigabytes); MUST BE MULTIPLE OF 65536
5      "n_inc": 65536,                   # Increment in value of n per period; MUST BE MULTIPLE OF 65536
6                                        # with epochtime=20000 gives 882 MB growth per year
7      "cache_size": 2500,               # Size of the light client's cache (can be chosen by light
8                                        # client; not part of the algo spec)
9      "diff": 2**14,                    # Difficulty (adjusted during block evaluation)
10      "epochtime": 100000,              # Length of an epoch in blocks (how often the dataset is updated)
11      "k": 1,                           # Number of parents of a node
12      "w": w,                          # Used for modular exponentiation hashing
13      "accesses": 200,                  # Number of dataset accesses during hashimoto
14      "P": SAFE_PRIME_512               # Safe Prime for hashing and random number generation
15}
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P 在這種情況下為選定的素數，使得 log₂(P) 僅略小於 512，對應於我們用來表示數字的 512 位元。請注意，實際上只需要儲存有向無環圖的後半部分，因此，實際隨機存取記憶體需求最初為 1 GB，且每年增長 441 MB。

Dagger 建圖

Dagger 建圖基礎單元的定義如下：

1def produce_dag(params, seed, length):
2    P = params["P"]
3    picker = init = pow(sha3(seed), params["w"], P)
4    o = [init]
5    for i in range(1, length):
6        x = picker = (picker * init) % P
7        for _ in range(params["k"]):
8            x ^= o[x % i]
9        o.append(pow(x, params["w"], P))
10    return o
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基本上，建圖從單一節點 sha3(seed) 開始，然後根據隨機的先前節點按順序添加到其他節點上。建立一個新節點後，計算種子的模幂，以隨機選擇一些小於 i 的索引（使用上述 x % i），並使用這些索引上的節點值進行計算，以產生新的 x 值，隨後該值被提供給一個較小的工作量證明函式（基於 XOR），最終產生索引 i 上的圖形值。這種特殊設計背後的基本原理是，強制依序存取有向無環圖；如果目前值未知，則無法確定要存取的下一個有向無環圖的值。最後，模冪運算會進一步對結果進行雜湊。

這種演算法依賴於數字理論的若干結果。討論情況見下文附錄。

輕量用戶端評估

上述構圖旨在實現只計算少量節點的子樹，並且僅需少量的輔助記憶體，便完成圖中每個節點的重構。請注意，當 k=1 時，子樹只是一個上升到有向無環圖第一個元素的值鏈。

輕量用戶端中，有向無環圖的計算函式如下：

1def quick_calc(params, seed, p):
2    w, P = params["w"], params["P"]
3    cache = {}
4
5    def quick_calc_cached(p):
6        if p in cache:
7            pass
8        elif p == 0:
9            cache[p] = pow(sha3(seed), w, P)
10        else:
11            x = pow(sha3(seed), (p + 1) * w, P)
12            for _ in range(params["k"]):
13                x ^= quick_calc_cached(x % p)
14            cache[p] = pow(x, w, P)
15        return cache[p]
16
17    return quick_calc_cached(p)
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本質上，它只是對上述演算法的重寫，刪除了計算整個有向無環圖值的循環，並用遞歸呼叫或快取查找取代了早期的節點查找。請注意，對於 k=1 的情況，快取是不必要的，但進一步的最佳化實際上預先計算了有向無環圖的前幾千個值，並將其作為靜態快取進行計算；有關程式碼實作，請參閱附錄。

有向無環圖的雙倍緩衝

在全用戶端中，使用了上述公式產生的 2 個有向無環圖的雙倍緩衝(opens in a new tab)。具體概念是，根據上述參數，每 epochtime 個區塊產生一個有向無環圖。但用戶端使用的並非是最新產生的有向無環圖，而是前一個。這樣做的好處是，有向無環圖可以隨著時間的推移而被替換掉，無需包含一個步驟，讓礦工必須突然重新計算所有資料。否則，定期的鏈處理可能會突然暫時放緩，並大幅提高中心化程度。因此，在重新計算所有資料之前的幾分鐘時間內，存在 51% 攻擊風險。

要產生用於計算區塊工作的有向無環圖集，演算法如下：

1def get_prevhash(n):
2    from pyethereum.blocks import GENESIS_PREVHASH
3    from pyethereum import chain_manager
4    if n <= 0:
5        return hash_to_int(GENESIS_PREVHASH)
6    else:
7        prevhash = chain_manager.index.get_block_by_number(n - 1)
8        return decode_int(prevhash)
9
10def get_seedset(params, block):
11    seedset = {}
12    seedset["back_number"] = block.number - (block.number % params["epochtime"])
13    seedset["back_hash"] = get_prevhash(seedset["back_number"])
14    seedset["front_number"] = max(seedset["back_number"] - params["epochtime"], 0)
15    seedset["front_hash"] = get_prevhash(seedset["front_number"])
16    return seedset
17
18def get_dagsize(params, block):
19    return params["n"] + (block.number // params["epochtime"]) * params["n_inc"]
20
21def get_daggerset(params, block):
22    dagsz = get_dagsize(params, block)
23    seedset = get_seedset(params, block)
24    if seedset["front_hash"] <= 0:
25        # No back buffer is possible, just make front buffer
26        return {"front": {"dag": produce_dag(params, seedset["front_hash"], dagsz),
27                          "block_number": 0}}
28    else:
29        return {"front": {"dag": produce_dag(params, seedset["front_hash"], dagsz),
30                          "block_number": seedset["front_number"]},
31                "back": {"dag": produce_dag(params, seedset["back_hash"], dagsz),
32                         "block_number": seedset["back_number"]}}
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Hashimoto

初始 Hashimoto 旨在將區塊鏈用作資料集，執行從區塊鏈中選擇 N 個索引的計算，收集這些索引處的交易，對這些資料執行 XOR，並傳回結果雜湊值。 Thaddeus Dryja 的初始演算法（為了保持一致性，已轉換成 Python）具體如下：

1def orig_hashimoto(prev_hash, merkle_root, list_of_transactions, nonce):
2    hash_output_A = sha256(prev_hash + merkle_root + nonce)
3    txid_mix = 0
4    for i in range(64):
5        shifted_A = hash_output_A >> i
6        transaction = shifted_A % len(list_of_transactions)
7        txid_mix ^= list_of_transactions[transaction] << i
8    return txid_mix ^ (nonce << 192)
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遺憾的是，雖然 Hashimoto 被視為隨機存取記憶體密集型演算法，但它依靠的是 256 位元運算，計算開銷非常之大。不過，Dagger-Hashimoto 在索引其資料集時，僅使用最低有效 64 位元來解決此問題。

1def hashimoto(dag, dagsize, params, header, nonce):
2    m = dagsize / 2
3    mix = sha3(encode_int(nonce) + header)
4    for _ in range(params["accesses"]):
5        mix ^= dag[m + (mix % 2**64) % m]
6    return dbl_sha3(mix)
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使用雙重 SHA3 可以實現零資料、近乎即時的預驗證，僅驗證是否提供了正確的中間值。此工作量證明的外層對專用積體電路高度友善且相當薄弱，但它的存在使分散式阻斷服務變得更加困難，因為必須完成少量工作才能產生不會立即被拒絕的區塊。以下為輕量用戶端版本：

1def quick_hashimoto(seed, dagsize, params, header, nonce):
2    m = dagsize // 2
3    mix = sha3(nonce + header)
4    for _ in range(params["accesses"]):
5        mix ^= quick_calc(params, seed, m + (mix % 2**64) % m)
6    return dbl_sha3(mix)
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挖礦與驗證

現在，將它們全部整合到挖礦演算法中：

1def mine(daggerset, params, block):
2    from random import randint
3    nonce = randint(0, 2**64)
4    while 1:
5        result = hashimoto(daggerset, get_dagsize(params, block),
6                           params, decode_int(block.prevhash), nonce)
7        if result * params["diff"] < 2**256:
8            break
9        nonce += 1
10        if nonce >= 2**64:
11            nonce = 0
12    return nonce
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以下為驗證演算法：

1def verify(daggerset, params, block, nonce):
2    result = hashimoto(daggerset, get_dagsize(params, block),
3                       params, decode_int(block.prevhash), nonce)
4    return result * params["diff"] < 2**256
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輕量用戶端的友善驗證：

1def light_verify(params, header, nonce):
2    seedset = get_seedset(params, block)
3    result = quick_hashimoto(seedset["front_hash"], get_dagsize(params, block),
4                             params, decode_int(block.prevhash), nonce)
5    return result * params["diff"] < 2**256
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另外，請注意 Dagger-Hashimoto 對區塊頭有額外的要求：

為了使雙層驗證起效，區塊頭必須同時具有隨機數和中間值 Pre-sha3
區塊頭必須在某處儲存目前種子集的 sha3

衍生閱讀

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附錄

如前所述，用於產生有向無環圖的隨機數產生依賴於數論的一些結果。 Lehmer 隨機數產生程式是 picker 變數的基礎，因此我們首先確保它具有很寬的週期。其次，只要一開始 x ∈ [2,P-2]，我們就能證明 pow(x,3,P) 不會將 x 對應到 1 或 P-1。最後，我們證明 pow(x,3,P) 在被視為雜湊函式時具有較低的衝突率。

Lehmer 隨機數產生程式

雖然 produce_dag 函式不需要產生無偏隨機數，但潛在的威脅是 seed**i % P 只取少數幾個值。這可以為礦工識別模式提供優勢。

為了避免這種情況，可採用數論結果。 安全素數(opens in a new tab)定義為素數 P，使得 (P-1)/2 也是素數。成員 x 的階次（倍乘群(opens in a new tab)的 ℤ/nℤ）定義為最小 m，使得

1xᵐ mod P ≡ 1

根據這些定義，我們得出：

觀察 1. 令 x 成為倍乘群 ℤ/Pℤ 的成員，以獲得安全素數 P。如果 x mod P ≠ 1 mod P 且 x mod P ≠ P-1 mod P，那麼 x 的階次為 P-1 或 (P-1)/2。

證明 . 由於 P 是安全素數，那麼根據 [拉格朗日定理][lagrange]，我們得到 x 的階次為 1、2、(P-1)/2 或 P-1。

x 的階次不能是 1，因為根據費馬小定理，我們得到：

1xP-1 mod P ≡ 1

因此，x 必須是 ℤ/nℤ 的唯一乘法單位。由於我們假設 x ≠ 1，所以這是不可能的。

除非 x = P-1，否則 x 的階次不能是 2，因為這將違反 P 是素數的事實。

從上述命題中，我們可以知道，迭代 (picker * init) % P 的循環長度至少為 (P-1)/2。這是因為我們選擇了 P 為約等於 2 的更高次冪的安全素數，且 init 處於 [2,2**256+1] 區間內。考慮到 P 的大小，我們不應該期望模冪運算會出現循環。

在分配有向無環圖中的第一個單元時（變數標籤為 init），我們會計算 pow(sha3(seed) + 2, 3, P)。初看起來，這並不能保證結果既不是 1 也不是 P-1。然而，既然 P-1 是一個安全素數，我們也提供以下額外保證，這是觀察 1 的必然結果：

觀察 2. 令 x 成為乘法組 ℤ/Pℤ 的一員，以獲得安全素數 P，並令 w 成為自然數。如果 x mod P ≠ 1 mod P、x mod P ≠ P-1 mod P，且 w mod P ≠ P-1 mod P、w mod P ≠ 0 mod P，則 xʷ mod P ≠ 1 mod P 且 xʷ mod P ≠ P-1 mod P

模冪運算用作雜湊函式

對於特定的 P 值和 w 值，函式 pow (x, w, P) 可能存在許多衝突。例如，pow (x,9,19) 的值只能接受 {1,18}。

鑑於 P 為素數，可以使用以下結果，選擇一個用於模冪運算雜湊函式的適當 w 值：

觀察 3. 令 P 為素數；當且僅當 ℤ/Pℤ 中的所有 a 和 b 都滿足以下條件時，w 和 P-1 才能為互素。
當且僅當 `a mod P ≡ b mod P` 時，`aʷ mod P ≡ bʷ mod P`

因此，鑑於 P 為素數，且 w 與 P-1 互素，我們得到 |{pow (x, w, P) : x ∈ ℤ}| = P，表示雜湊函式具有盡可能小的衝突率。

在特殊情況下，P 是我們選擇的安全素數，那麼 P-1 僅有係數 1、2、(P-1)/2 和 P-1。由於 P > 7，我們知道 3 與 P-1 互素，因此 w=3 滿足上述命題。

更有效的快取評估演算法

1def quick_calc(params, seed, p):
2    cache = produce_dag(params, seed, params["cache_size"])
3    return quick_calc_cached(cache, params, p)
4
5def quick_calc_cached(cache, params, p):
6    P = params["P"]
7    if p < len(cache):
8        return cache[p]
9    else:
10        x = pow(cache[0], p + 1, P)
11        for _ in range(params["k"]):
12            x ^= quick_calc_cached(cache, params, x % p)
13        return pow(x, params["w"], P)
14
15def quick_hashimoto(seed, dagsize, params, header, nonce):
16    cache = produce_dag(params, seed, params["cache_size"])
17    return quick_hashimoto_cached(cache, dagsize, params, header, nonce)
18
19def quick_hashimoto_cached(cache, dagsize, params, header, nonce):
20    m = dagsize // 2
21    mask = 2**64 - 1
22    mix = sha3(encode_int(nonce) + header)
23    for _ in range(params["accesses"]):
24        mix ^= quick_calc_cached(cache, params, m + (mix & mask) % m)
25    return dbl_sha3(mix)
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有向無環圖的產生

參數

Dagger 建圖

輕量用戶端評估

有向無環圖的雙倍緩衝

Hashimoto

挖礦與驗證

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附錄

Lehmer 隨機數產生程式

模冪運算用作雜湊函式

更有效的快取評估演算法

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