SHA:以太坊2.0的混洗算法_iBuffer Token

简介

如果你想学鬼步舞(shuffledance)的话，那你就走错地方了。但相信我，Eth2里的混洗(shuffle)也一样让人兴奋。

混洗列表是以太坊2.0里一个基本运算。它主要用于在每12秒的slot里伪随机挑选验证者来组成委员会，以及在每个slot里选出信标链区块的提议者。

混洗似乎相当简单。尽管它有一些隐患需要注意，这些隐患在计算机科学里是非常容易理解的。其中的黄金标准大概就是Fisher-Yeatsshuffle了。那我们为什么不在Eth2里使用它呢？我将在文末详细解释，但简单来说就是——轻客户端。

我们用的混洗算法是swap-or-not，而不是Fisher-Yates。这个选择是基于这篇本来用于构建加密方案的论文。我最近在Eth2客户端Teku中重写我们的实现，因此我想趁热把它写出来。

Swap-or-Not混洗算法

一轮的操作过程

混洗以轮次进行。每轮的过程是一样的，因此我在下面只会演示一轮的过程，它比看上去简单多了。?

以太坊钱包Gnosis被Apple应用商店屏蔽:金色财经报道，以太坊钱包Gnosis的Lukas Schor表示，该公司的移动应用程序被Apple屏蔽，因为它可以显示NFT。Gnosis可能必须删除NFT功能才能获得Apple App Store的批准。Apple本月早些时候询问该应用程序的新版本是否可用于存储 NFT，Gnosis 回答说，是的，用户可以在应用程序上存储他们自己的 NFT。Apple App Store 随后表示不允许这样做：“我们注意到您的应用程序包含或访问付费数字内容、服务或功能，而不是通过应用程序内购买的方式，这不适合 App Store。”在试图解决问题的后续消息中，Apple App Store 回应称 Gnosis 应该删除该功能。（decrypt）[2021/9/15 23:25:54]

选择一个轴心点并找出第一个镜像索引

首先，我们选一个轴心索引p，这是基于轮次和其他一些种子数据，通过伪随机选出的。这个轴心选出后就在该轮次里固定了。

基于这个轴心点，我们在p和0的中间点选出一个镜像索引m1，即m1=p/2。

15.69万枚ETH在近一周被质押至以太坊2.0合约:据欧科云链链上大师数据显示，当前以太坊2.0存款合约地址已收到609.03万ETH，占以太坊供应量的5.23%，近一周新增质押213984 ETH，新增质押数量环比减少26.66%；当前已有37220个地址进行ETH2.0的质押，近一周新增1905个。[2021/7/5 0:27:30]

轴心点和第一个镜像index

从第一个镜像索引到轴心点，替换与否

?对于镜像索引m1和轴心索引p之间的每个索引，我们随机决定是否对这些元素进行替换。

比如对于索引i1，如果我们选择不替换，那么我们就继续选下一个索引。

如果我们决定替换，那么我们将i1上的列表元素与i1’上的替换，即它在镜像索引上的图像。也就是i1与i1’=m1-(i1-m1)替换，这样i1和i1’到m1的距离是相等的。

我们对每个m1和p之间的索引都做相同的swap-or-not的决定。

从第一个镜像索引到轴心的swap-or-not决定

以太坊基金会发起社区资助，以提升质押和验证者体验:以太坊核心开发者Danny Ryan通过推特发布以太坊2.0质押社区资助轮。文件中指出：以太坊基金会正在发起一项基金，用于工具的创建、文档以及资源来提升质押和验证者的体验。任何人都是免费参与到以太坊2.0质押社区资助轮当中，四个层面（想法阶段、概念层面、半成品、充实项目）的想法和项目都是欢迎的。提案截止日期为12月22日。[2020/11/11 12:17:22]

计算第二个镜像索引

在做完从m1到p的所有索引决定后，我们现在找到第二个以m2为中点的镜像索引，即到p和列表末端的距离相等的点。也就是m2=m1n/2。

第二个镜像索引

从轴心点到第二个镜像，替换与否

最后，我们重复swap-or-not的过程，考虑所有点到轴心p替换的决定，即p到第二个镜像m2的决定。如果我们选择不替换，就继续下一个。如果我们选择替换，那么我们在镜像索引m2上把j1上的元素与它在j1’上的镜像进行替换。

从轴心到第二个镜像索引的swap-or-not决定

火币矿池率先接入以太坊2.0端测试网Medalla 将作为验证节点持续支持以太坊生态:最新消息显示，以太坊2.0 多客户端测试网Medalla已于8月4日21点创世发布，火币矿池率先接入并表示作为以太坊验证者之一未来将持续持续关注其动态并支持以太坊生态。

据悉，火币矿池早在4月已率先接入到以太坊2.0测试网当中，节点运行稳定，并质押ETH成为广大验证者之一。Medalla是ETH2.0开发征途上的一大重要里程碑——如果Mdella运行稳定，下一步将是主网发布。[2020/8/7]

组合起来

在一轮的最后，我们都已经考虑了m1到m2之间所有的索引，即所有索引的一半，且无论替换与否，每个索引都在另一半有一个特定的索引。因此，关于替换与否，所有的索引都已被考虑过一次了。

下一轮以增加(或减少)轮次开启，这样我们会有一个新的轴心索引，然后开始循环上述的过程。

同一轮中从一个镜像移向另一个镜像的过程

有趣之处

巧妙的地方

当在决定要不要替换的时候，这个算法会巧妙地选择候选索引或其镜像中的更高者。意思是当在轴心之下时，被选择的是i_1而不是i_1’；当在轴心之上时，被选择的时i_k’而不是i_k。这意味着，我们可以灵活遍历列表中的索引：我们可以将0到m1和p到m2分为两个独立的循环，或将两者合在同一个从m1到m2的循环，如我在上文所描绘的。这两种做法的结果是一样的：无论我考虑的是i_1还是镜像i_1’都没有关系；替换与否得出的是相同的结果。

Swisspeers在以太坊上管理中小企业贷款:瑞士的众筹银行Swisspeers在以太坊区块链上管理中小企业贷款。[2018/4/6]

轮次

在Eth2，上述的过程会进行90次。原始论文里提到要经历6lgN个轮次才能“开始在选择性密码攻击(CCA)上出现较好的安全性界限”，其中N是列表的长度。在Vitalik的注释规范里，他说“密码学专家建议我们4log2N个轮次就能提供足够的安全性了”。

在Eth2里验证者数量的绝对最大值，也就是我们需要混洗的列表最大次数，大概是222(420万)。Vitalik给出的预估值是88轮，在论文里的预估值是92轮(假设lg是自然对数)。因此，我们现在处于一个大致正确的范围，特别是我们最后非常可能没有这么多活跃验证者。

基于列表长度来调整轮次可能会得出有趣的结果，但我们不会这么做，这可能是不必要的优化。

有意思的是，当LeastAuthority审计信标链的规范时，他们一开始发现在选择区块提议者的混洗中是有偏倚的(参考IssueF)。但结果是他们错误使用了只有10轮次的混洗配置。当他们将混洗配置增加到90轮(我们在主网使用的轮次)时，偏倚的情况消失了。

(伪)随机

混洗算法要求我们在每一轮里随机选一个轴心点，且在每轮里随机选择是否对每个元素进行替换。

在Eth2，我们肯定会从一个种子值产生随机性，由此这同一个种子总会产生同一个混洗结果。

轴心指标是由把与轮次串联的种子进行8字节的SHA2哈希产生的，轴心索引由种子值SHA2哈希的八个字节生成，该种子值与轮次相串联，因此它通常在每轮里都有会改变。

用来决定是否要替换元素的决定性数位从以下几个元素中提取：种子的SHA256哈希、轮次、列表上元素的索引。

效率

这个混洗算法比Fisher-Yates算法要慢得多。如果Fisher-Yates算法需要N次混洗的话，我们的算法平均需要90N/4次。我们还要考虑伪随机性的产生，这是算法中成本最高的部分。Fisher-Yates需要接近Nlog2N数位的随机性，而我们需要90(log2NN/2)数位，根据我们在Eth2里需要的N值范围，超出的数位是相当多的?(当N为一百万时，Eth2大约需要N的两倍)。

为什么选择swap-or-not这种算法

如果效率不高，为什么要选择这个实现？

对单一元素进行混洗

这个算法的闪光点在于，如果我们只关注少数几个索引，我们不需要对整个列表的混洗进行计算。事实上，我们可以将这个算法用于单个索引，来找出哪个索引将会被替换。

因此，如果我们想知道索引217的元素被混洗到哪里了，我们可以运行只针对该索引的算法，而无需混洗整个列表。此外，相反地，如果我们想知道是什么元素被混洗到索引217，我们可以将算法倒过来运行来找到元素217(倒过来的意思是从高到低运行轮次，而不是从低到高)。

总之，我们可以在恒定时间内计算出元素?i?被混洗到哪里，也可以计算出元素?i?的源头在哪里(用反向操作)，计算时间并不取决于列表的长度。Fisher-Yates混洗并不具有这种特性，且不能对单个索引进行混洗，它们往往需要重复混洗整个列表。

在Eth2规范里写的就是关于如何将算法应用到对单个索引进行混洗。事实上，一次性混洗整个列表只是它的一种优化！如果我们想的话，我们可以轮流只对列表里的一个元素进行混洗：(反向)运行混洗来找出哪个元素最终落在索引0，再运行一次混洗找出哪个元素最终落在索引1，如此进行下去。

我们不那样做的原因只是由于决定swap-or-not需要一次性生成一个256位的哈希，且就这样抛弃255位是很浪费的。如果我们使用1位的哈希或预言，混洗列表中一个元素的效率与混洗整个列表相去无几。

做到真正的“轻”客户端

这个特性之所以有意义，原因全在于轻客户端。轻客户端相当于是Eth2信标链和分片链的观测者，他们不储存整个状态，但希望可以安全地访问链上的数据。要对他们的数据正确性进行验证，即没有发生欺诈，其中的必要一步就是对证明数据的委员会进行计算。

也就是要用到混洗算法，且我们并不希望轻客户端必须存储或是混洗整个验证者列表。通过swap-or-not混洗，他们可以只对他们需要的一小部分委员会成员进行计算，这样将在整体上大幅提高效率。

历史

如果你像我一样喜欢GitHub的考古特性，你可以在这里查看最初为Eth2寻求混洗算法的讨论，这里公布了最后的胜出者。

如果想从另一个角度看swap-or-not混洗算法，可以看一下Protolambda发表的一个更可视化的解释。

最后

这张图片是2019年我在EthCC上一边听JustinDrake讲swap-or-not混洗，一边在Teku客户端(当时它还叫Artemis)中实现初版swap-or-not混洗。?

作者|BenEdgington

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