死磕以太坊源码分析之p2p节点发现

在阅读节点发现源码之前必须要理解kadmilia算法，可以参考：KAD算法详解。

节点发现概述

节点发现，使本地节点得知其他节点的信息，进而加入到p2p网络中。

以太坊的节点发现基于类似的kademlia算法，源码中有两个版本，v4和v5。v4适用于全节点，通过discover.ListenUDP使用，v5适用于轻节点通过discv5.ListenUDP使用，本文介绍的是v4版本。

节点发现功能主要涉及 ServerTableudp 这几个数据结构，它们有独自的事件响应循环，节点发现功能便是它们互相协作完成的。其中，每个以太坊客户端启动后都会在本地运行一个Server，并将网络拓扑中相邻的节点视为Node，而Table是Node的容器，udp则是负责维持底层的连接。这些结构的关系如下图：

image-20201123210628944

p2p服务开启节点发现

在P2p的server.go 的start方法中:

if err := srv.setupDiscovery(); err != nil { return err }

进入到setupDiscovery中：

// Discovery V4 var unhandled chan discover.ReadPacket var sconn *sharedUDPConn if !srv.NoDiscovery { ... ntab, err := discover.ListenUDP(conn, srv.localnode, cfg) .... }

discover.ListenUDP方法即开启了节点发现的功能.

首先解析出监听地址的UDP端口，根据端口返回与之相连的UDP连接，之后返回连接的本地网络地址，接着设置最后一个UDP-on-IPv4端口。到此为止节点发现的一些准备工作做好，接下下来开始UDP的监听：

ntab, err := discover.ListenUDP(conn, srv.localnode, cfg)

然后进行UDP 的监听，下面是监听的过程：

监听UDP

// 监听给定的socket 上的发现的包 func ListenUDP(c UDPConn, ln *enode.LocalNode, cfg Config) (*UDPv4, error) { return ListenV4(c, ln, cfg) }
func ListenV4(c UDPConn, ln *enode.LocalNode, cfg Config) (*UDPv4, error) { closeCtx, cancel := context.WithCancel(context.Background()) t := &UDPv4{ conn: c, priv: cfg.PrivateKey, netrestrict: cfg.NetRestrict, localNode: ln, db: ln.Database(), gotreply: make(chan reply), addReplyMatcher: make(chan *replyMatcher), closeCtx: closeCtx, cancelCloseCtx: cancel, log: cfg.Log, } if t.log == nil { t.log = log.Root() } tab, err := newTable(t, ln.Database(), cfg.Bootnodes, t.log) // if err != nil { return nil, err } t.tab = tab go tab.loop() // t.wg.Add(2) go t.loop() // go t.readLoop(cfg.Unhandled) // return t, nil }

主要做了以下几件事：

1.新建路由表

tab, err := newTable(t, ln.Database(), cfg.Bootnodes, t.log)

新建路由表做了以下几件事：

  • 初始化table对象
  • 设置bootnode（setFallbackNodes）
    • 节点第一次启动的时候，节点会与硬编码在以太坊源码中的bootnode进行连接，所有的节点加入几乎都先连接了它。连接上bootnode后，获取bootnode部分的邻居节点，然后进行节点发现，获取更多的活跃的邻居节点
    • nursery 是在 Table 为空并且数据库中没有存储节点时的初始连接节点（上文中的 6 个节点），通过 bootnode 可以发现新的邻居
  • tab.seedRand：使用提供的种子值将生成器初始化为确定性状态
  • loadSeedNodes：加载种子节点；从保留已知节点的数据库中随机的抽取30个节点，再加上引导节点列表中的节点，放置入k桶中，如果K桶没有空间，则假如到替换列表中。

2.测试邻居节点连通性

首先知道UDP协议是没有连接的概念的，所以需要不断的ping 来测试对端节点是否正常，在新建路由表之后，就来到下面的循环，不断的去做上面的事。

go tab.loop()

定时运行doRefresh、doRevalidate、copyLiveNodes进行刷新K桶。

以太坊的k桶设置：

const ( alpha = 3 // Kademlia并发参数, 是系统内一个优化参数,控制每次从K桶最多取出节点个数,ethereum取值3 bucketSize = 16 // K桶大小(可容纳节点数) maxReplacements = 10 // 每桶更换列表的大小 hashBits = len(common.Hash{}) * 8 //每个节点ID长度,32*8=256, 32位16进制 nBuckets = hashBits / 15 // K桶个数 ）

首先搞清楚这三个定时器运行的时间：

refreshInterval = 30 * time.Minute revalidateInterval = 10 * time.Second copyNodesInterval = 30 * time.Second
doRefresh

doRefresh对随机目标执行查找以保持K桶已满。如果表为空（初始引导程序或丢弃的有故障），则插入种子节点。

主要以下几步：

  1. 从数据库加载随机节点和引导节点。这应该会产生一些以前见过的节点

    tab.loadSeedNodes()

  2. 将本地节点ID作为目标节点进行查找最近的邻居节点

    tab.net.lookupSelf()
    func (t *UDPv4) lookupSelf() []*enode.Node { return t.newLookup(t.closeCtx, encodePubkey(&t.priv.PublicKey)).run() }
    func (t *UDPv4) newLookup(ctx context.Context, targetKey encPubkey) *lookup { ... return t.findnode(n.ID(), n.addr(), targetKey) }) return it }

    向这些节点发起findnode操作查询离target节点最近的节点列表,将查询得到的节点进行ping-pong测试,将测试通过的节点落库保存

    经过这个流程后,节点的K桶就能够比较均匀地将不同网络节点更新到本地K桶中。

    unc (t *UDPv4) findnode(toid enode.ID, toaddr *net.UDPAddr, target encPubkey) ([]*node, error) { t.ensureBond(toid, toaddr) nodes := make([]*node, 0, bucketSize) nreceived := 0 // 设置回应回调函数，等待类型为neighborsPacket的邻近节点包，如果类型对，就执行回调请求 rm := t.pending(toid, toaddr.IP, p_neighborsV4, func(r interface{}) (matched bool, requestDone bool) { reply := r.(*neighborsV4) for _, rn := range reply.Nodes { nreceived++ // 得到一个简单的node结构 n, err := t.nodeFromRPC(toaddr, rn) if err != nil { t.log.Trace("Invalid neighbor node received", "ip", rn.IP, "addr", toaddr, "err", err) continue } nodes = append(nodes, n) } return true, nreceived >= bucketSize }) //上面了一个管道事件，下面开始发送真正的findnode报文，然后进行等待了 t.send(toaddr, toid, &findnodeV4{ Target: target, Expiration: uint64(time.Now().Add(expiration).Unix()), }) return nodes, <-rm.errc }

  3. 查找3个随机的目标节点

    for i := 0; i < 3; i++ { tab.net.lookupRandom() }
doRevalidate

doRevalidate检查随机存储桶中的最后一个节点是否仍然存在，如果不是，则替换或删除该节点。

主要以下几步：

  1. 返回随机的非空K桶中的最后一个节点

    last, bi := tab.nodeToRevalidate()

  2. 对最后的节点执行Ping操作，然后等待Pong

    remoteSeq, err := tab.net.ping(unwrapNode(last))

  3. 如果节点ping通了的话，将节点移动到最前面

    tab.bumpInBucket(b, last)

  4. 没有收到回复，选择一个替换节点，或者如果没有任何替换节点，则删除该节点

    tab.replace(b, last)
copyLiveNodes

copyLiveNodes将表中的节点添加到数据库,如果节点在表中的时间超过了5分钟。

这部分代码比较简单，就伸展阐述。

if n.livenessChecks > 0 && now.Sub(n.addedAt) >= seedMinTableTime { tab.db.UpdateNode(unwrapNode(n)) }

3.检测各类信息

go t.loop()

loop循环主要监听以下几类消息：

  • case <-t.closeCtx.Done()：检测是否停止
  • p := <-t.addReplyMatcher：检测是否有添加新的待处理消息
  • r := <-t.gotreply：检测是否接收到其他节点的回复消息

4. 处理UDP数据包

go t.readLoop(cfg.Unhandled)

主要有以下两件事：

  1. 循环接收其他节点发来的udp消息

    nbytes, from, err := t.conn.ReadFromUDP(buf)

  2. 处理接收到的UDP消息

    t.handlePacket(from, buf[:nbytes])

接下来对这两个函数进行进一步的解析。

接收UDP消息

接收UDP消息比较的简单，就是不断的从连接中读取Packet数据，它有以下几种消息：

  • ping：用于判断远程节点是否在线。

  • pong：用于回复ping消息的响应。

  • findnode：查找与给定的目标节点相近的节点。

  • neighbors：用于回复findnode的响应，与给定的目标节点相近的节点列表

处理UDP消息

主要做了以下几件事：

  1. 数据包解码

    packet, fromKey, hash, err := decodeV4(buf)

  2. 检查数据包是否有效，是否可以处理

    packet.preverify(t, from, fromID, fromKey)

    在校验这一块，涉及不同的消息类型不同的校验，我们来分别对各种消息进行分析。

    ①：ping

    • 校验消息是否过期
    • 校验公钥是否有效

    ②：pong

    • 校验消息是否过期
    • 校验回复是否正确

    ③：findNodes

    • 校验消息是否过期
    • 校验节点是否是最近的节点

    ④：neighbors

    • 校验消息是否过期
    • 用于回复findnode的响应，校验回复是否正确

  3. 处理packet数据

    packet.handle(t, from, fromID, hash)

    相同的，也会有4种消息，但是我们这边重点讲处理findNodes的消息：

    func (req *findnodeV4) handle(t *UDPv4, from *net.UDPAddr, fromID enode.ID, mac []byte) { ... }

    我们这里就稍微介绍下如何处理findnode的消息：

    func (req *findnodeV4) handle(t *UDPv4, from *net.UDPAddr, fromID enode.ID, mac []byte) { // 确定最近的节点 target := enode.ID(crypto.Keccak256Hash(req.Target[:])) t.tab.mutex.Lock() //最接近的返回表中最接近给定id的n个节点 closest := t.tab.closest(target, bucketSize, true).entries t.tab.mutex.Unlock() // 以每个数据包最多maxNeighbors的块的形式发送邻居，以保持在数据包大小限制以下。 p := neighborsV4{Expiration: uint64(time.Now().Add(expiration).Unix())} var sent bool for _, n := range closest { //扫描这些最近的节点列表，然后一个包一个包的发送给对方 if netutil.CheckRelayIP(from.IP, n.IP()) == nil { p.Nodes = append(p.Nodes, nodeToRPC(n)) } if len(p.Nodes) == maxNeighbors { t.send(from, fromID, &p)//给对方发送 neighborsPacket 包，里面包含节点列表 p.Nodes = p.Nodes[:0] sent = true } } if len(p.Nodes) > 0 || !sent { t.send(from, fromID, &p) } }

    首先先确定最近的节点，再一个包一个包的发给对方，并校验节点的IP，最后把有效的节点发送给请求方。

涉及的结构体：

UDP

  • conn ：接口，包括了从UDP中读取和写入，关闭UDP连接以及获取本地地址。
  • netrestrict：IP网络列表
  • localNode：本地节点
  • tab：路由表

Table

  • buckets：所有节点都加到这个里面，按照距离

  • nursery：启动节点

  • rand：随机来源

  • ips：跟踪IP，确保IP中最多N个属于同一网络范围

  • net: UDP 传输的接口

    • 返回本地节点
    • 将enrRequest发送到给定的节点并等待响应
    • findnode向给定节点发送一个findnode请求，并等待该节点最多发送了k个邻居
    • 返回查找最近的节点
    • 将ping消息发送到给定的节点，然后等待答复

以下是table的结构图：

image-20201112104254003

思维导图

思维导图获取地址

image-20201123211034861

参考文档

http://mindcarver.cn/ ⭐️⭐️⭐️⭐️

https://github.com/blockchainGuide/ ⭐️⭐️⭐️⭐️

https://www.cnblogs.com/xiaolincoding/p/12571184.html

http://qjpcpu.github.io/blog/2018/01/29/shen-ru-ethereumyuan-ma-p2pmo-kuai-ji-chu-jie-gou/

https://www.jianshu.com/p/b232c870dcd2

https://bbs.huaweicloud.com/blogs/113684

https://www.jianshu.com/p/94d02a41a146