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死磕以太坊源码分析之Fetcher同步

Fetcher 功能概述

区块数据同步分为被动同步和主动同步:

  • 被动同步是指本地节点收到其他节点的一些广播的消息，然后请求区块信息。

  • 主动同步是指节点主动向其他节点请求区块数据，比如geth刚启动时的syning，以及运行时定时和相邻节点同步

Fetcher负责被动同步，主要做以下事情：

  • 收到完整的block广播消息(NewBlockMsg)
  • 收到blockhash广播消息(NewBlockHashesMsg)

这两个消息又是分别由 peer.AsyncSendNewBlockHash 和 peer.AsyncSendNewBlock 两个方法发出的，这两个方法只有在矿工挖到新的区块时才会被调用：

// 订阅本地挖到新的区块的消息
func (pm *ProtocolManager) minedBroadcastLoop() {
    for obj := range pm.minedBlockSub.Chan() {
        if ev, ok := obj.Data.(core.NewMinedBlockEvent); ok {
            pm.BroadcastBlock(ev.Block, true)  // First propagate block to peers
            pm.BroadcastBlock(ev.Block, false) // Only then announce to the rest
        }
    }
}

func (pm *ProtocolManager) BroadcastBlock(block *types.Block, propagate bool) {
    ......
    if propagate {
        ......
        for _, peer := range transfer {
            peer.AsyncSendNewBlock(block, td) //发送区块数据
        }
    }
    if pm.blockchain.HasBlock(hash, block.NumberU64()) {
        for _, peer := range peers {
            peer.AsyncSendNewBlockHash(block) //发送区块哈希
        }
    }
}

所以，当某个矿工产生了新的区块、并将这个新区块广播给其它节点，而其它远程节点收到广播的消息时，才会用到 fetcher 模块去同步这些区块。

fetcher的状态字段

在 Fetcher 内部对区块进行同步时，会被分成如下几个阶段，并且每个阶段都有一个状态字段与之对应，用来记录这个阶段的数据：

  • Fetcher.announced:此阶段代表节点宣称产生了新的区块（这个新产生的区块不一定是自己产生的，也可能是同步了其它节点新产生的区块），Fetcher 对象将相关信息放到 Fetcher.announced 中，等待下载。
  • Fetcher.fetching：此阶段代表之前「announced」的区块正在被下载。
  • Fetcher.fetched：代表区块的 header 已下载成功，现在等待下载 body。
  • Fetcher.completing：代表 body 已经发起了下载，正在等待 body 下载成功。
  • Fetcher.queued:代表 body 已经下载成功。因此一个区块的数据：header 和 body 都已下载完成，此区块正在等待写入本地数据库。

Fetcher 同步区块哈希

而新产生区块时，会使用消息 NewBlockHashesMsg 和 NewBlockMsg 对其进行传播。因此 Fetcher 对象也是从这两个消息处发现新的区块信息的。先来看同步区块哈希的过程。

case msg.Code == NewBlockHashesMsg:
		var announces newBlockHashesData
		if err := msg.Decode(&announces); err != nil {
			return errResp(ErrDecode, "%v: %v", msg, err)
		}
		// Mark the hashes as present at the remote node
		// 将hash 标记存在于远程节点上
		for _, block := range announces {
			p.MarkBlock(block.Hash)
		}
		// Schedule all the unknown hashes for retrieval 检索所有未知哈希
		unknown := make(newBlockHashesData, 0, len(announces))
		for _, block := range announces {
			if !pm.blockchain.HasBlock(block.Hash, block.Number) {
				unknown = append(unknown, block) // 本地不存在的话就扔到unkonwn里面
			}
		}
		for _, block := range unknown {
			pm.fetcher.Notify(p.id, block.Hash, block.Number, time.Now(), p.RequestOneHeader, p.RequestBodies)
		}

先将接收的哈希标记在远程节点上，然后去本地检索是否有这个哈希，如果本地数据库不存在的话，就放到unknown里面，然后通知本地的fetcher模块再去远程节点上请求此区块的header和body。 接下来进入到fetcher.Notify方法中。

func (f *Fetcher) Notify(peer string, hash common.Hash, number uint64, time time.Time,
	headerFetcher headerRequesterFn, bodyFetcher bodyRequesterFn) error {
	block := &announce{
		hash:        hash,
		number:      number,
		time:        time,
		origin:      peer,
		fetchHeader: headerFetcher,
		fetchBodies: bodyFetcher,
	}
	select {
	case f.notify <- block:
		return nil
	case <-f.quit:
		return errTerminated
	}

它构造了一个 announce 结构，并将其发送给了 Fetcher.notify 这个 channel。注意 announce 这个结构里带着下载 header 和 body 的方法： fetchHeader 和 fetchBodies 。这两个方法在下面的过程中会讲到。 接下来我们进入到fetcher.go的loop函数中，找到notify，分以下几个内容：

①：校验防止Dos攻击(限制为256个)

count := f.announces[notification.origin] + 1
			if count > hashLimit {
				log.Debug("Peer exceeded outstanding announces", "peer", notification.origin, "limit", hashLimit)
				propAnnounceDOSMeter.Mark(1)
				break
			}

②：新来的块号必须满足 $chainHeight - blockno < 7$ 或者 $blockno - chainHeight < 32$

if notification.number > 0 {
				if dist := int64(notification.number) - int64(f.chainHeight()); dist < -maxUncleDist || dist > maxQueueDist {
			...			}
			}

③：准备下载header的fetching中存在此哈希则跳过

if _, ok := f.fetching[notification.hash]; ok {
  break
			}

④：准备下载body的completing中存在此哈希也跳过

if _, ok := f.completing[notification.hash]; ok {
				break
			}

⑤：当确定fetching和completing不存在此区块哈希时，则把此区块哈希放入到announced中，准备拉取header和body。

f.announced[notification.hash] = append(f.announced[notification.hash], notification)

⑥：如果 Fetcher.announced 中只有刚才新加入的这一个区块哈希，那么调用 Fetcher.rescheduleFetch 重新设置变量 fetchTimer 的周期

if len(f.announced) == 1 {
				f.rescheduleFetch(fetchTimer)
			}

拉取header

接下来就是到fetchTimer.C函数中：进行拉取header的操作了,具体步骤如下：

①：选择要下载的区块，从 announced 转移到 fetching 中

for hash, announces := range f.announced {
				if time.Since(announces[0].time) > arriveTimeout-gatherSlack {
				// 随机挑一个进行fetching
					announce := announces[rand.Intn(len(announces))]
					f.forgetHash(hash)

					// If the block still didn't arrive, queue for fetching
					if f.getBlock(hash) == nil {
						request[announce.origin] = append(request[announce.origin], hash)
						f.fetching[hash] = announce //
					}
				}
			}

②：发送下载 header 的请求

//发送所有的header请求
			for peer, hashes := range request {
				log.Trace("Fetching scheduled headers", "peer", peer, "list", hashes)
				fetchHeader, hashes := f.fetching[hashes[0]].fetchHeader, hashes
				go func() {
					if f.fetchingHook != nil {
						f.fetchingHook(hashes)
					}
					for _, hash := range hashes {
						headerFetchMeter.Mark(1)
						fetchHeader(hash)
					}
				}()
			}

现在我们再回到f.notify函数中，找到p.RequestOneHeader，发送GetBlockHeadersMsg给远程节点，然后远程节点再通过case msg.Code == GetBlockHeadersMsg进行处理，本地区块链会返回headers，然后再发送回去。

origin = pm.blockchain.GetHeaderByHash(query.Origin.Hash)
...
p.SendBlockHeaders(headers)

这时候我们请求的headers被远程节点给发送回来了，又是通过新的消息BlockHeadersMsg来传递的,当请求的 header 到来时，会通过两种方式来过滤header ：

  1. Fetcher.FilterHeaders 通知 Fetcher 对象
case msg.Code == BlockHeadersMsg:
....
filter := len(headers) == 1
if filter {
  headers = pm.fetcher.FilterHeaders(p.id, headers, time.Now())
}

2.downloader.DeliverHeaders 通知downloader对象

if len(headers) > 0 || !filter {
			err := pm.downloader.DeliverHeaders(p.id, headers)
		...
		}

downloader相关的放在接下的文章探讨。继续看FilterHeaders:

filter := make(chan *headerFilterTask)
	select {
	case f.headerFilter <- filter: ①
....
	select {
	case filter <- &headerFilterTask{peer: peer, headers: headers, time: time}: ②
...
	select {
	case task := <-filter: ③
		return task.headers
...
	}

主要分为3个步骤：

  1. 先发一个通信用的 channel 给 headerFilter
  2. 将要过滤的 headerFilterTask 发送给 filter
  3. 检索过滤后剩余的标题

主要的处理步骤还是在loop函数中的filter := <-f.headerFilter，在探讨处理前，先了解三个参数的含义：

  • unknown：未知的header
  • incomplete：header拉取完成，但是body还没有拉取
  • complete：header和body都拉取完成，一个完整的块，可导入到数据库

接下来正式进入到for _, header := range task.headers {}循环中: 这是第一段重要的循环

①：判断是否是在fetching中的header，并且不是其他同步算法的header

if announce := f.fetching[hash]; announce != nil && announce.origin == task.peer && f.fetched[hash] == nil && f.completing[hash] == nil && f.queued[hash] == nil {
  .....
}

②：如果传递的header与承诺的number不匹配，删除peer

if header.Number.Uint64() != announce.number {
  f.dropPeer(announce.origin)
		f.forgetHash(hash)
}

③：判断此区块在本地是否已存在,如果不存在且只有header（空块），直接放入complete以及f.completing中，否则就放入到incomplete中等待同步body。

if f.getBlock(hash) == nil {
						announce.header = header
						announce.time = task.time

						if header.TxHash == types.DeriveSha(types.Transactions{}) && header.UncleHash == types.CalcUncleHash([]*types.Header{}) {
				...
							block := types.NewBlockWithHeader(header)
							block.ReceivedAt = task.time

							complete = append(complete, block)
							f.completing[hash] = announce
							continue
            }
						incomplete = append(incomplete, announce) // 否则添加到需要完成拉取body的列表中

④：如果f.fetching中不存在此哈希，就放入到unkown中

else {
					// Fetcher doesn't know about it, add to the return list |fetcher 不认识的放到unkown中
					unknown = append(unknown, header)
				}

⑤：之后再把Unknown的header再通知fetcher继续过滤

select {
			case filter <- &headerFilterTask{headers: unknown, time: task.time}:
			case <-f.quit:
				return
		}

接着就是进入到第二个循环，要准备拿出incomplete里的哈希，进行同步body的同步

for _, announce := range incomplete {
				hash := announce.header.Hash()
				if _, ok := f.completing[hash]; ok {
					continue
				}
				f.fetched[hash] = append(f.fetched[hash], announce)
				if len(f.fetched) == 1 {
					f.rescheduleComplete(completeTimer)
				}
			}

如果f.completing中存在，就表明已经在开始同步body了，直接跳过，否则把这个哈希放入到f.fetched，表示header同步完毕，准备body同步，由f.rescheduleComplete(completeTimer)完成。最后是安排只有header的区块进行导入操作.

for _, block := range complete {
				if announce := f.completing[block.Hash()]; announce != nil {
					f.enqueue(announce.origin, block)
				}
			}

重点分析completeTimer.C，同步body的操作，这步完成就是要准备区块导入到数据库流程了。

拉取body

进入completeTimer.C，从f.fetched获取哈希，如果本地区块链查不到的话就把这个哈希放入到f.completing中，再循环进行fetchBodies，整个流程就结束了，代码大致如下：

case <-completeTimer.C:
...
			for hash, announces := range f.fetched {
		....
				if f.getBlock(hash) == nil {
					request[announce.origin] = append(request[announce.origin], hash)
					f.completing[hash] = announce
				}
			}
			for peer, hashes := range request {
        ...
				go f.completing[hashes[0]].fetchBodies(hashes)
			}
...

关键的拉取body函数： p.RequestBodies，发送GetBlockBodiesMsg消息同步body。回到handler里面去查看对应的消息：

case msg.Code == GetBlockBodiesMsg:
		// Decode the retrieval message
		msgStream := rlp.NewStream(msg.Payload, uint64(msg.Size))
		if _, err := msgStream.List(); err != nil {
			return err
		}
		var (
			hash   common.Hash
			bytes  int
			bodies []rlp.RawValue
		)
		for bytes < softResponseLimit && len(bodies) < downloader.MaxBlockFetch {
			...
			if data := pm.blockchain.GetBodyRLP(hash); len(data) != 0 {
				bodies = append(bodies, data)
				bytes += len(data)
			}
		}
		return p.SendBlockBodiesRLP(bodies)

softResponseLimit返回的body大小最大为$2 * 1024 * 1024$,MaxBlockFetch表示每个请求最多128个body。

之后直接通过GetBodyRLP返回数据通过SendBlockBodiesRLP发回给节点。

节点将会接收到新消息：BlockBodiesMsg，进入查看：

// 过滤掉filter请求的body 同步，其他的都交给downloader
		filter := len(transactions) > 0 || len(uncles) > 0
		if filter {
			transactions, uncles = pm.fetcher.FilterBodies(p.id, transactions, uncles, time.Now())
		}

		if len(transactions) > 0 || len(uncles) > 0 || !filter {
			err := pm.downloader.DeliverBodies(p.id, transactions, uncles)
...
		}

过滤掉filter请求的body 同步，其他的都交给downloader，downloader部分之后的篇章讲。进入到FilterBodies：

	filter := make(chan *bodyFilterTask)
select {
	case f.bodyFilter <- filter:  ①
	case <-f.quit:
		return nil, nil
	}
	// Request the filtering of the body list
	// 请求过滤body 列表
	select { ②
	case filter <- &bodyFilterTask{peer: peer, transactions: transactions, uncles: uncles, time: time}:
	case <-f.quit:
		return nil, nil
	}
	// Retrieve the bodies remaining after filtering
	select { ③：
	case task := <-filter:
		return task.transactions, task.uncles

主要分为3个步骤：

  1. 先发一个通信用的 channel 给 bodyFilter
  2. 将要过滤的 bodyFilterTask 发送给 filter
  3. 检索过滤后剩余的body

现在进入到case filter := <-f.bodyFilter里面，大致做了以下几件事：

①：首先从f.completing中获取要同步body的哈希

for i := 0; i < len(task.transactions) && i < len(task.uncles); i++ {
  for hash, announce := range f.completing {
    ...
  }
}

②：然后从f.queued去查这个哈希是不是已经获取了body，如果没有并满足条件就创建一个完整block

if f.queued[hash] == nil {
						txnHash := types.DeriveSha(types.Transactions(task.transactions[i]))
						uncleHash := types.CalcUncleHash(task.uncles[i])
  if txnHash == announce.header.TxHash && uncleHash == announce.header.UncleHash && announce.origin == task.peer {
							matched = true

							if f.getBlock(hash) == nil {
								block := types.NewBlockWithHeader(announce.header).WithBody(task.transactions[i], task.uncles[i])
								block.ReceivedAt = task.time

                blocks = append(blocks, block)
              }
  }

③：最后对完整的块进行导入

for _, block := range blocks {
				if announce := f.completing[block.Hash()]; announce != nil {
					f.enqueue(announce.origin, block)
				}
			}

最后用一张粗略的图来大概的描述一下整个同步区块哈希的流程：

死磕以太坊源码分析之Fetcher同步-LMLPHP

同步区块哈希的最终会走到f.enqueue里面，这个也是同步区块最重要的要做的一件事，下文就会讲到。

Fetcher 同步区块

分析完上面比较复杂的同步区块哈希过程，接下来就要分析比较简单的同步区块过程。从NewBlockMsg开始：

主要做两件事：

①：fetcher模块导入远程节点发过来的区块

pm.fetcher.Enqueue(p.id, request.Block)

②：主动同步远程节点

if _, td := p.Head(); trueTD.Cmp(td) > 0 {
			p.SetHead(trueHead, trueTD)
			currentBlock := pm.blockchain.CurrentBlock()
			if trueTD.Cmp(pm.blockchain.GetTd(currentBlock.Hash(), currentBlock.NumberU64())) > 0 {
				go pm.synchronise(p)
			}
		}

主动同步由Downloader去处理，我们这篇只讨论fetcher相关。

区块入队列

pm.fetcher.Enqueue(p.id, request.Block)

case op := <-f.inject:
			propBroadcastInMeter.Mark(1)
			f.enqueue(op.origin, op.block)

正式进入将区块送进queue中，主要做了以下几件事：

①： 确保新加peer没有导致DOS攻击

count := f.queues[peer] + 1
	if count > blockLimit {
		log.Debug("Discarded propagated block, exceeded allowance", "peer", peer, "number", block.Number(), "hash", hash, "limit", blockLimit)
		propBroadcastDOSMeter.Mark(1)
		f.forgetHash(hash)
		return
	}

②：丢弃掉过去的和比较老的区块

if dist := int64(block.NumberU64()) - int64(f.chainHeight()); dist < -maxUncleDist || dist > maxQueueDist {
  f.forgetHash(hash)
}

③：安排区块导入

	if _, ok := f.queued[hash]; !ok {
		op := &inject{
			origin: peer,
			block:  block,
		}
		f.queues[peer] = count
		f.queued[hash] = op
		f.queue.Push(op, -int64(block.NumberU64()))
		if f.queueChangeHook != nil {
			f.queueChangeHook(op.block.Hash(), true)
		}
		log.Debug("Queued propagated block", "peer", peer, "number", block.Number(), "hash", hash, "queued", f.queue.Size())
	}

到此为止，已经将区块送入到queue中，接下来就是要回到loop函数中去处理queue中的区块。

区块入库

loop函数在处理队列中的区块主要做了以下事情：

  1. 判断队列是否为空
  2. 取出区块哈希，并且和本地链进行比较，如果太高的话，就暂时不导入
  3. 最后通过f.insert将区块插入到数据库。

代码如下：

height := f.chainHeight()
		for !f.queue.Empty() {
			op := f.queue.PopItem().(*inject)
			hash := op.block.Hash()
		...
			number := op.block.NumberU64()
			if number > height+1 {
				f.queue.Push(op, -int64(number))
	...
				break
			}
			if number+maxUncleDist < height || f.getBlock(hash) != nil {
				f.forgetBlock(hash)
				continue
			}
			f.insert(op.origin, op.block) //导入块
		}

进入到f.insert中，主要做了以下几件事：

①：判断区块的父块是否存在，不存在则中断插入

		parent := f.getBlock(block.ParentHash())
		if parent == nil {
			log.Debug("Unknown parent of propagated block", "peer", peer, "number", block.Number(), "hash", hash, "parent", block.ParentHash())
			return
		}

②： 快速验证header，并在传递时广播该块

switch err := f.verifyHeader(block.Header()); err {
		case nil:
			propBroadcastOutTimer.UpdateSince(block.ReceivedAt)
			go f.broadcastBlock(block, true)

③：运行真正的插入逻辑

if _, err := f.insertChain(types.Blocks{block}); err != nil {
			log.Debug("Propagated block import failed", "peer", peer, "number", block.Number(), "hash", hash, "err", err)
			return
		}

④：导入成功广播此块

go f.broadcastBlock(block, false)

真正做区块入库的是f.insertChain，这里会调用blockchain模块去操作，具体细节会后续文章讲述，到此为止Fether模块的同步就到此结束了，下面是同步区块的流程图：

死磕以太坊源码分析之Fetcher同步-LMLPHP

参考

12-03 13:20
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