Libra涉及的东西比较多,我们从三条线介绍Libra的设计与实现:
通过分析Node启动并加入到Libra网络的过程,介绍Network组件的设计与实现;
围绕Transaction的生命周期,分析其接收交易、打包区块、运行上链的过程,介绍Libra的Mempool、Executor以及Storage、VM等核心组件;
围绕LibraBFT,介绍Consensus组件以及区块达成共识的过程。
前面我们讲述了Libra的第一条主线——Node启动以及加入网络的过程,详细介绍了Network组件的设计与实现。这里,我们将要讲述Libra的第二条主线——Transaction的生命周期,再围绕Transaction的生命周期,逐个讲述Libra各个核心组件的一些设计与实现。在讲述生命周期之前,我们先了解一下账号模型以及Transaction与Move合约的关系。
实际上区块链可以简单的理解为:使用Transaction为载体,按大部分人认可的顺序记录每个Address的变更过程。为了达到这个目的,区块链发展至今抽象出两种账号模型:以BTC为代表的UTXO模型和以ETH为代表的Account模型。这两种模型各有优劣,简单对比一下:
UTXO的英文是Unspent Transaction Output,直译就是未消费的交易输出,一个Address的当前状态就是一个UTXO列表。UTXO模型下,消费(构造Transaction)的时候拿出一个或者多个UTXO当作当前Transaction的Input,然后生成多个UTXO,Input和Output的总额是相等的。在未来的某个时刻,这些Output又被当做其他Transaction的Input。是不是跟纸钞有些像?而Account模型中,每个Address通常包含一个的总额和SequenceNumber计数器。每次消费(构造Transaction)的时候会从当前Address的总额中减去消费额,在另一个Address中加上相应的消费额,同时通过SequenceNumber递增的方式,保证当前Address构造的出来的所有Transaction有先后顺序,从而保障账号的状态正确。
Libra使用的Account模型来表达账本数据,所以Transaction有严格的先后顺序。这点在后面我们还会提到。
前面我们了解了账号模型,为了便于理解,以支付的场景做了类比。给我们的感觉就是,Transaction的作用就是对一个数字进行加减运算,例如Alice给Bob转了一笔账。那就不能应用于更多、更复杂的场景吗?比如游戏。区块链起步的时候,表达能力相对比较简单,随着区块链的推广,大家的需求越来越丰富,最初的设计难以满足。我们希望能通过一门语言,在链上表达我们的需求,所以虚拟机、智能合约以及合约语言顺势产生了。这是一个很广阔的话题。Libra推出了Move语言作为合约语言,这里我们不展开讲。那么Transaction、链、Move到底是什么关系呢?
我们假设上图是某个时刻,链上所存储的账号数据,其中Alice有一个Move定义的合约,code被存储在她的账号下。上图的第①步中,Bob构建一个Transaction,在Transaction中指定运行Alice账号下对应的合约的一个方法,并从自己的账号下取出该合约方法能理解的数据作为方法的参数,然后对Transaction进行签名并广播出去。图中第②步,矿工收到Bob的Transaction,打包到Block中,然后执行Bob的Transaction,并且将结果写到Bob的账号下面。整个过程中,大概的理解就是,Move定义了一段逻辑,Transaction设置了运行逻辑用到的数据,链记录了逻辑运行之后的最终状态。
能源巨头Equinor将通过挖掘比特币减少废气燃烧:金色财经报道,根据Arcane Research周五看到的内部网络截图,公开交易的石油跨国公司Equinor将通过挖掘加密货币来显著减少废气燃烧。通过新的战略合作伙伴关系,该公司将实施Crusoe Energy Systems的“数字燃烧缓解技术”。这样就可以在井场将本应释放到大气中的天然气转化为电能。[2020/8/28]
前面我们讲了两个背景知识,接下来,我们对Transaction的生命周期做一个整体的认识:
这张图也是Libra的技术白皮书中的一张图,跟前面介绍Libra核心组件那张图有些像,但是箭头上多了一些数字。这张图实际上是表示一个Transaction从生成到打包,从执行到上链的完整的生命周期。下面我们依次介绍一下每个数字大概代表的意思:
我们对Transaction的生命周期有了一个直观的认识,接下来,我们深入每一个组件内部,了解更多的设计和实现细节。
从交易被用户提交开始,首先到AC服务。
在讲述第一条主线的时候,我们提到了AC是一个GRPC服务,相当于是Node的一个网关。Node包含多个GRPC服务和很多的RPC接口,然而只有跟用户打交道的两类接口,才有必要暴露出去给wallet或者cli调用:
提交Transaction的接口
用户状态相关的接口
所以AC没有太多的逻辑,只是对Node内部部分GRPC接口的一个封装,以暴露给用户使用。另外AC还有一个作用是对提交过来的Transaction做简单的过滤。
交易通过AC被提交到了Mempool服务。
在讲述第一条主线的时候,我们知道Mempool是用来存储未上链的Transaction。我们先来看一看Mempool的整体设计:
Mempool主要包含两个模块:
Mempool Service:是一个Grpc服务,用来接收从AC提交过来的Transaction
Share Mempool:主要有两个作用,一个是通过Mempool协议(在第一条主线的时候有提到)在不同的Mempool节点之间同步Transaction,另外是存储和处理Transaction
我们对Mempool有了一个整体的认识,但是还有些疑问,Mempool究竟对Transaction做了什么处理呢?什么情况下Transaction会被打包?Transaction又是什么时候被广播给其他Mempool?接下来我们就解答一下这些疑问。
Transaction提交到Mempool之后,首先会根据来源将其标记为不同的状态:
Unready:用户主动提交到Mempool Service的交易状态
NonQualified:其他节点同步过来的交易状态
这些Transaction会按一定的顺序排序,等待被标记成Ready状态。前面我们提到了Libra采用Account模型,通过SequenceNumber将用户发起的Transaction按顺序关联起来,当Mempool发现某个Transaction前面的所有其他Transaction都被上链了或者都是Ready状态了,那么这个Transaction就可以被标记为Ready状态了,也就意味着这个Transaction具备打包进区块的条件了。如果当前被设置成Ready状态的Transaction是从Unready状态转变过来的(也就是用户通过AC提交到当前Mempool),那么该Transaction会被转发给其他的Mempool。
上图是Transaction在Mempool中大致的状态转化过程,而Transaction大概的排序规则是:gas_price>expiration_time>address>sequence_number
前面介绍了Mempool的状态转化,用户提交的Transaction处于Ready状态,等待被打包到区块中。考虑到Consensus的复杂性,以及当前主线主要是介绍Transaction的生命周期,这里只简单的介绍一下上链流程(多节点达成共识的过程将在第3条主线中详细介绍),大概如下:
其中compute->execute以及commit->store会在后面讲,vote将在第3条主线详细讲,这里暂时只需要注意两个地方:
Consensus组件主动去Mempool中pull一批Ready状态的Transaction,并打包到Block
Block被选举并提交之后,Consensus组件会主动去删除Mempool中被提交的Transaction
由于Executor只是运行VM的一个入口,这里把Executor和VM合并到一起介绍。前面Consensus组件的流程中,Block被Build之后会被提交到Executor中comput,再进入VM中execute,这就是执行Transaction。也就是compute->execute过程,有些细节需要注意:
其中浅颜色由Executor发起,深颜色是在VM中执行的Move合约。Consensus组件将新的Block提交到Executor组件之后,Executor会为Block提供运行环境,初始化VM,依次在VM中运行Block的Coinbase和其他用户Transaction。所以VM会最先执行Coinbase交易,也就运行LibraAccount合约中的block prologue。然后再按顺序依次执行Block中打包的Transaction,最后将执行之后的状态返回给Consensus组件。
在介绍Consensus组件的时候,我们提到了Block会被commit,数据最终会被写入Storage服务。也就是commit->store流程,这时候用户提交的Transaction已经被大家认可。关于Storage服务,我们可能会有两个疑问:
Storage服务包含哪些模块?
Storage最终存储了哪些数据?
Storage是一个GRPC服务,存储了所有链上的数据,用户的账本状态等信息就是从Storage获取的。Libra选择了RocksDB作为底层存储的数据库,SchemaDB基于RocksDB封装了对数据统一的CRUD操作以及Key-Value的系列化与反序列化方式。LibraDB是围绕Libra的账本数据和特点,定义了一系列数据结构,并针对这些数据结构进行数据库的操作。将所有的这些操作,封装成Storage服务,提供给Executor、AC等组件使用。
前面讲述Storage服务包含的模块,我们了解到LibraDB围绕Libra账本的特点定义了一些数据结构,Libra账本有什么特点?那么包含哪些核心数据结构呢?
账本特点Libra采用Account,需要存储全局的用户状态,当前状态的所有历史交易以及交易的顺序。也就是说,Storage需要存储的主要数据:用户状态、交易及交易顺序。跟其他公链不同的是,一般的公链通过记录Block顺序(Block内的交易也是有序的),来达到记录所有交易和交易的顺序的目的。而Libra直接存储交易,采用Merkle Accumulator来记录交易的顺序。
核心数据结构Libra为了存储用户状态、交易及交易顺序,分别使用了Sparse Merkle Tree和Merkle Accumulator。
SparseMerkleTree使用256比特存储用户状态,理论上总共可以有2的256次方个账号。上图是4比特SparseMerkleTree的例子,每个橙色的叶子节点代表了一个用户;正方形的方块是占位符,表明该分支下没有账号,减少账号的存储;
MerkleAccumulator存储交易以及交易的顺序。上图中,每个深颜色的叶子节点表示一个Transaction;正方形的方块是占位符。新上链的交易会按顺序一个一个被加入到后面。
上面提到了Storage的两个核心数据结构,整个Storage都在围绕他们进行存储和优化,更多细节不再展开。
以上是Transaction整个生命周期的过程,依次经过AC、Mempool、Consensus、Executor、VM的处理,最终存储到Storage。然后我们深入到每一个组件或者服务,既介绍了他们的一些设计和实现,也了解了Transaction被处理的核心细节。
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