原文🔗：Ethash REVISION 23
Ethash是Ethereum 1.0使用的PoW算法。尽管它不能再适当地被称为Dagger-Hashimoto的最新版本，因为这两种算法的许多原始特征发生了巨大的变化。查看https://github.com/ethereum/wiki/blob/master/Dagger-Hashimoto.md的原始版本。
算法所采用的一般路线如下：
- 存在一个种子，可以通过扫描区块头直到该点来计算每个块。
- 从种子中，可以计算一个16 MB的伪随机缓存。Light客户端存储缓存。
- 从缓存中，我们可以生成一个1 GB的数据集，其属性为数据集中每个仅依赖于缓存中的少量项目。完整的客户和矿工存储数据集。数据集随时间线性增长。
- 挖掘包括抓取数据集的随机切片并将它们散列在一起。通过使用缓存重新生成所需数据集的特定片段，可以使用低内存完成验证，因此您只需存储缓存。
大型数据集每30000块更新一次，因此绝大多数矿工的努力将会读取数据集，而不是对其进行更改。
有关此算法的设计原理考虑，请参阅https://github.com/ethereum/wiki/wiki/Ethash-Design-Rationale。
定义
我们采用以下定义：
WORD_BYTES = 4 # bytes in word
DATASET_BYTES_INIT = 2**30 # bytes in dataset at genesis
DATASET_BYTES_GROWTH = 2**23 # dataset growth per epoch
CACHE_BYTES_INIT = 2**24 # bytes in cache at genesis
CACHE_BYTES_GROWTH = 2**17 # cache growth per epoch
CACHE_MULTIPLIER=1024 # Size of the DAG relative to the cache
EPOCH_LENGTH = 30000 # blocks per epoch
MIX_BYTES = 128 # width of mix
HASH_BYTES = 64 # hash length in bytes
DATASET_PARENTS = 256 # number of parents of each dataset element
CACHE_ROUNDS = 3 # number of rounds in cache production
ACCESSES = 64 # number of accesses in hashimoto loop
关于本规范中描述的“SHA3”散列的注释
以太坊的发展与SHA3标准的发展一致，并且标准过程对最终散列算法的填充做了一个最新变更，因此以太坊的“sha3_256”和“sha3_512”散列不是标准sha3散列，而是一个经常提到的变体在其他情况下为“Keccak-256”和“Keccak-512”。参见讨论，例如在Rename/alias sha3 to minimize confusion with SHA-3 standard #59，在Which cryptographic hash function does Ethereum use?或What is the approach to calculate an Ethereum address from a 256 bit private key?。
请记住这一点，因为在下面的算法描述中提到了“sha3”散列。
参数
Ethash的缓存和数据集的参数取决于区块号。缓存大小和数据集大小都线性增长; 然而，我们总是采用低于线性增长阈值的最高素数，以降低意外规律性导致循环行为的风险。
def get_cache_size(block_number):
sz = CACHE_BYTES_INIT + CACHE_BYTES_GROWTH * (block_number // EPOCH_LENGTH)
sz -= HASH_BYTES
while not isprime(sz / HASH_BYTES):
sz -= 2 * HASH_BYTES
return sz
def get_full_size(block_number):
sz = DATASET_BYTES_INIT + DATASET_BYTES_GROWTH * (block_number // EPOCH_LENGTH)
sz -= MIX_BYTES
while not isprime(sz / MIX_BYTES):
sz -= 2 * MIX_BYTES
return sz
附录提供了数据集和缓存大小值表。
生成缓存
现在，我们指定生成缓存的函数：
def mkcache(cache_size, seed):
n = cache_size // HASH_BYTES
# Sequentially produce the initial dataset
o = [sha3_512(seed)]
for i in range(1, n):
o.append(sha3_512(o[-1]))
# Use a low-round version of randmemohash
for _ in range(CACHE_ROUNDS):
for i in range(n):
v = o[i][0] % n
o[i] = sha3_512(map(xor, o[(i-1+n) % n], o[v]))
return o
缓存生成过程首先依次填充32 MB内存，然后从严格内存硬散列函数（2014）中执行两次Sergio Demian Lerner的RandMemoHash算法。输出是一组524288个64字节值。
数据聚合功能
在某些情况下，我们使用受FNV hash启发的算法作为XOR的非关联替代。请注意，我们将素数与完整的32位输入相乘，与将素数依次乘以一个字节（八位字节）的FNV-1规格相反。
FNV_PRIME = 0x01000193
def fnv(v1, v2):
return ((v1 * FNV_PRIME) ^ v2) % 2**32
请注意，由于黄皮书上指定fnv为v1 *（FNV_PRIME ^ v2），所有当前实现一致地使用上述定义。
完整的数据集计算
整个1 GB数据集中的每个64字节的item计算如下：
def calc_dataset_item(cache, i):
n = len(cache)
r = HASH_BYTES // WORD_BYTES
# initialize the mix
mix = copy.copy(cache[i % n])
mix[0] ^= i
mix = sha3_512(mix)
# fnv it with a lot of random cache nodes based on i
for j in range(DATASET_PARENTS):
cache_index = fnv(i ^ j, mix[j % r])
mix = map(fnv, mix, cache[cache_index % n])
return sha3_512(mix)
实质上，我们将256个伪随机选择的缓存节点的数据进行组合，并将其散列以计算数据集节点。整个数据集然后通过以下方式生成：
def calc_dataset（full_size，cache）：
return [calc_dataset_item（cache，i）for i in range（full_size // HASH_BYTES）]
Main Loop
现在，我们指定主要的“hashimoto”式循环，在这里我们汇总来自整个数据集的数据，以便为特定的区块头和随机数生成我们的最终值。在下面的代码，header表示基于SHA3-256散列以RLP编码的一个截断区块头，即不包括mixHash和nonce字段的区块头。nonce是大端序列的64位无符号整数的八个字节。所以nonce[::-1]是其小端序列的八个字节：
def hashimoto(header, nonce, full_size, dataset_lookup):
n = full_size / HASH_BYTES
w = MIX_BYTES // WORD_BYTES
mixhashes = MIX_BYTES / HASH_BYTES
# combine header+nonce into a 64 byte seed
s = sha3_512(header + nonce[::-1])
# start the mix with replicated s
mix = []
for _ in range(MIX_BYTES / HASH_BYTES):
mix.extend(s)
# mix in random dataset nodes
for i in range(ACCESSES):
p = fnv(i ^ s[0], mix[i % w]) % (n // mixhashes) * mixhashes
newdata = []
for j in range(MIX_BYTES / HASH_BYTES):
newdata.extend(dataset_lookup(p + j))
mix = map(fnv, mix, newdata)
# compress mix
cmix = []
for i in range(0, len(mix), 4):
cmix.append(fnv(fnv(fnv(mix[i], mix[i+1]), mix[i+2]), mix[i+3]))
return {
"mix digest": serialize_hash(cmix),
"result": serialize_hash(sha3_256(s+cmix))
}
def hashimoto_light(full_size, cache, header, nonce):
return hashimoto(header, nonce, full_size, lambda x: calc_dataset_item(cache, x))
def hashimoto_full(full_size, dataset, header, nonce):
return hashimoto(header, nonce, full_size, lambda x: dataset[x])
本质上，我们保持128字节的"mix"，并从整个数据集中重复顺序获取128个字节，并使用该fnv函数将其与"mix"进行组合。使用128字节的顺序访问，以便算法的每一轮总是从RAM中提取整个页面，从而最大限度地减少ASIC在理论上能够避免的数据翻译遗漏。
如果此算法的输出低于所需目标，则该随机数是有效的。请注意，最后的额外应用程序sha3_256确保存在可以提供的中间随机数，以证明至少进行了少量工作; 这个快速外部PoW验证可以用于反DDoS的目的。它还可以提供统计保证，结果是一个256位数字。
挖矿
挖矿算法定义如下：
def mine(full_size, dataset, header, difficulty):
target = zpad(encode_int(2**256 // difficulty), 64)[::-1]
from random import randint
nonce = randint(0, 2**64)
while hashimoto_full(full_size, dataset, header, nonce) > target:
nonce = (nonce + 1) % 2**64
return nonce
定义种子散列
为了计算将用于在给定块之上挖掘的种子散列，我们使用以下算法：
def get_seedhash(block):
s = '\x00' * 32
for i in range(block.number // EPOCH_LENGTH):
s = serialize_hash(sha3_256(s))
return s
请注意，为了顺利进行挖掘和验证，我们建议在一个单独的线程中预先计算之后的种子散列集和数据集。
附录
如果您有兴趣将上面的python规范作为代码运行，应该预先考虑以下代码。
import sha3, copy
# Assumes little endian bit ordering (same as Intel architectures)
def decode_int(s):
return int(s[::-1].encode('hex'), 16) if s else 0
def encode_int(s):
a = "%x" % s
return '' if s == 0 else ('0' * (len(a) % 2) + a).decode('hex')[::-1]
def zpad(s, length):
return s + '\x00' * max(0, length - len(s))
def serialize_hash(h):
return ''.join([zpad(encode_int(x), 4) for x in h])
def deserialize_hash(h):
return [decode_int(h[i:i+WORD_BYTES]) for i in range(0, len(h), WORD_BYTES)]
def hash_words(h, sz, x):
if isinstance(x, list):
x = serialize_hash(x)
y = h(x)
return deserialize_hash(y)
def serialize_cache(ds):
return ''.join([serialize_hash(h) for h in ds])
serialize_dataset = serialize_cache
# sha3 hash function, outputs 64 bytes
def sha3_512(x):
return hash_words(lambda v: sha3.sha3_512(v).digest(), 64, x)
def sha3_256(x):
return hash_words(lambda v: sha3.sha3_256(v).digest(), 32, x)
def xor(a, b):
return a ^ b
def isprime(x):
for i in range(2, int(x**0.5)):
if x % i == 0:
return False
return True
数据大小
以下查找表提供了约2048个数据大小和缓存大小的制表。它们是用这里提供的Mathematica函数生成的：
def get_datasize（block_number）：
返回 data_sizes [block_number // EPOCH_LENGTH ]
def get_cachesize（block_number）：
返回 cache_sizes [block_number // EPOCH_LENGTH ]
data_sizes = [
1073739904，1082130304，1090514816，1098906752，1107293056，
1115684224，1124070016，1132461952，1140849536，1149232768，
1157627776，1166013824，1174404736，1182786944，1191180416，
1199568512，1207958912，1216345216，1224732032，1233124736，
1241513344，1249902464，1258290304，1266673792，1275067264，
1283453312，1291844992，1300234112，1308619904，1317010048，
1325397376，1333787776，1342176128，1350561664，1358954368，
1367339392，1375731584，1384118144，1392507008，1400897408，
1409284736，1417673344，1426062464，1434451072，1442839168，
1451229056，1459615616，1468006016，1476394112，1484782976，
1493171584，1501559168，1509948032，1518337664，1526726528，
1535114624，1543503488，1551892096，1560278656，1568669056，
1577056384，1585446272，1593831296，1602219392，1610610304，
1619000192，1627386752，1635773824，1644164224，1652555648，
1660943488，1669332608，1677721216，1686109312，1694497664，
1702886272，1711274624，1719661184，1728047744，1736434816，
1744829056，1753218944，1761606272，1769995904，1778382464，
1786772864，1795157888，1803550592，1811937664，1820327552，
1828711552，1837102976，1845488768，1853879936，1862269312，
1870656896，1879048064，1887431552，1895825024，1904212096，
1912601216，1920988544，1929379456，1937765504，1946156672，
1954543232，1962932096，1971321728，1979707264，1988093056，
1996487552，2004874624，2013262208，2021653888，2030039936，
2038430848，2046819968，2055208576，2063596672，2071981952，
2080373632，2088762752，2097149056，2105539712，2113928576，
2122315136，2130700672，2139092608，2147483264，2155872128，
2164257664，2172642176，2181035392，2189426048，2197814912，
2206203008，2214587264，2222979712，2231367808，2239758208，
2248145024，2256527744，2264922752，2273312128，2281701248，
2290086272，2298476672，2306867072，2315251072，2323639168，
2332032128，2340420224，2348808064，2357196416，2365580416，
2373966976，2382363008，2390748544，2399139968，2407530368，
2415918976，2424307328，2432695424，2441084288，2449472384，
2457861248，2466247808，2474637184，2483026816，2491414144，
2499803776，2508191872，2516582272，2524970368，2533359232，
2541743488，2550134144，2558525056，2566913408，2575301504，
2583686528，2592073856，2600467328，2608856192，2617240448，
2625631616，2634022016，2642407552，2650796416，2659188352，
2667574912，2675965312，2684352896，2692738688，2701130624，
2709518464，2717907328，2726293376，2734685056，2743073152，
2751462016，2759851648，2768232832，2776625536，2785017728，
2793401984，2801794432，2810182016，2818571648，2826959488，
2835349376，2843734144，2852121472，2860514432，2868900992，
2877286784，2885676928，2894069632，2902451584，2910843008，
2919234688，2927622784，2936011648，2944400768，2952789376，
2961177728，2969565568，2977951616，2986338944，2994731392，
3003120256，3011508352，3019895936，3028287104，3036675968，
3045063808，3053452928，3061837696，3070228352，3078615424，
3087003776，3095394944，3103782272，3112173184，3120562048，
3128944768，3137339264，3145725056，3154109312，3162505088，
3170893184，3179280256，3187669376，3196056704，3204445568，
3212836736，3221224064，3229612928，3238002304，3246391168，
3254778496，3263165824，3271556224，3279944576，3288332416，
3296719232，3305110912，3313500032，3321887104，3330273152，
3338658944，3347053184，3355440512，3363827072，3372220288，
3380608384，3388997504，3397384576，3405774208，3414163072，
3422551936，3430937984，3439328384，3447714176，3456104576，
3464493952，3472883584，3481268864，3489655168，3498048896，
3506434432，3514826368，3523213952，3531603584，3539987072，
3548380288，3556763264，3565157248，3573545344，3581934464，
3590324096，3598712704，3607098752，3615488384，3623877248，
3632265856，3640646528，3649043584，3657430144，3665821568，
3674207872，3682597504，3690984832，3699367808，3707764352，
3716152448，3724541056，3732925568，3741318016，3749706368，
3758091136，3766481536，3774872704，3783260032，3791650432，
3800036224，3808427648，3816815488，3825204608，3833592704，
3841981568，3850370432，3858755968，3867147904，3875536256，
3883920512，3892313728，3900702592，3909087872，3917478784，
3925868416，3934256512，3942645376，3951032192，3959422336，
3967809152，3976200064，3984588416，3992974976，4001363584，
4009751168，4018141312，4026530432，4034911616，4043308928，
4051695488，4060084352，4068472448，4076862848，4085249408，
4093640576，4102028416，4110413696，4118805632，4127194496，
4135583104，4143971968，4152360832，4160746112，4169135744，
4177525888，4185912704，4194303616，4202691968，4211076736，
4219463552，4227855488，4236246656，4244633728，4253022848，
4261412224，4269799808，4278184832，4286578048，4294962304，
4303349632，4311743104，4320130432，4328521088，4336909184，
4345295488，4353687424，4362073472，4370458496，4378852736，
4387238528，4395630208，4404019072，4412407424，4420790656，
4429182848，4437571456，4445962112，4454344064，4462738048，
4471119232，4479516544，4487904128，4496289664，4504682368，
4513068416，4521459584，4529846144，4538232704，4546619776，
4555010176，4563402112，4571790208，4580174464，4588567936，
4596957056，4605344896，4613734016，4622119808，4630511488，
4638898816，4647287936，4655675264，4664065664，4672451968，
4680842624，4689231488，4697620352，4706007424，4714397056，
4722786176，4731173248，4739562368，4747951744，4756340608，
4764727936，4773114496，4781504384，4789894784，4798283648，
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