以太坊MPT原理，你最值得看的一篇
阿新 • • 發佈：2019-01-10
MPT的全稱是Merkle Patricia Tree, 從這裡可以看出MPT是Merkle Tree + Patricia Tree。接下來就就來講講這兩種樹: 
看到上面的圖，你可能會說，merkle tree不是生成更多hash資料了啊，怎麼能降低資料傳輸量。確實，對於資料傳送方來說，相比傳統分片技術，它是需要儲存完整merkle tree, 會多佔用一點空間。但是對於接受方來說，它在驗證某一塊資料不需要下載全部hash,只需一段merkle 路徑即可，比如下圖 
如果要驗證slice2資料的正確性，只需要拿到hash1, h12, h02這3個hash再加上本地儲存的root hash,就可以驗證了。需要傳輸的hash資料量從n變為log2n. 
上面的儲存的資料如下：[‘a'] = V1, [‘ab’] = V3, [‘b’] = V2, [‘ba’] = V4, [‘baa’] = V5, [‘zaaba] = V6從上面可以看出zaaba這個key,沒有和任何其他key共享欄位，但是卻產生了6層，這種無用的深度增加有什麼方法減呢？Patricia Tree就可以解決這個問題
上圖儲存的key-value如下：
從前面結構圖可以看出，Merkle Patricia Tree有4種類型的節點：
接著插入a77d337,由於和a711355共享字首’a7’,因而可以建立’a7'擴充套件節點。
接著插入a7f9365,也是共享’a7’,只需新增一個leaf node.
最後插入a77d397,這個key和a77d337共享’a7’+’d3’,因而再需要建立一個’d3’擴充套件節點
MPT節點有個flag欄位,flag.hash會儲存該節點採用merkle tree類似演算法生成的hash,同時會將hash和源資料以<hash, node.rlprawdata>方式儲存在leveldb資料庫中。這樣後面通過hash就可以反推出節點資料。具體結構如下(藍色的hash部分就是flag.hash欄位)
這樣一個結構的核心思想是：hash可以還原出節點上的資料，這樣只需要儲存一個root(hash)，即可還原出完整的樹結構，同時還可以按需展開節點資料，比如如果只需要訪問<a771355, 45>這個資料，只需展開h00, h10, h20, h30這四個hash對應的節點
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Merkle Tree
區塊鏈P2P網路中，如果需要傳輸的資料很大，就需要同時從多個機器上下載資料，而且很可能有些機器是不穩定(可能下載速度很慢)或者不可信的(需要重新下載)。為了快速下載大塊資料並驗證，更好的辦法是把大檔案分割成小的資料塊（例如把大檔案分割成4K為單位的小資料塊）。這樣的好處是如果小塊資料在傳輸過程中損壞了或者是錯誤的資料，那麼只要重新下載這一塊資料就行了，不用重新下載整個檔案。 由於只有大檔案內容的hash, 當其中一塊小資料錯誤時，我們是能檢出由小塊資料拼湊出來的大資料是錯誤的，但是我們不知道哪塊小資料是錯誤的，就沒法通過重傳錯誤的小資料來糾正。哪怎麼處理呢？為每個小塊生成hash, 節點先把小塊資料的hash都下載下來，然後就可以驗證一個一個驗證小塊資料是否正確了。那問題又來了，小塊資料的hash的正確性誰來保證呢？看到上面的圖，你可能會說，merkle tree不是生成更多hash資料了啊，怎麼能降低資料傳輸量。確實，對於資料傳送方來說，相比傳統分片技術，它是需要儲存完整merkle tree, 會多佔用一點空間。但是對於接受方來說，它在驗證某一塊資料不需要下載全部hash,只需一段merkle 路徑即可，比如下圖
如果要驗證slice2資料的正確性，只需要拿到hash1, h12, h02這3個hash再加上本地儲存的root hash,就可以驗證了。需要傳輸的hash資料量從n變為log2n.
總結，Merkle root(包含在區塊頭裡)是從可信渠道下載的(主鏈或者可信節點)，接收到資料及這個資料對應的Merkle驗證路徑即可驗證該資料的正確性。
Patricia Tree
patricia tree 字首樹，是一種編碼方式,它是傳統trie的改進。Trie樹
Trie，又稱字首樹或字典樹，是一種有序樹狀的資料結構，其中的鍵通常是字串，常用語儲存Key-value資料結構。 Trie與二叉查詢樹不同，鍵不是直接儲存在節點中，而是由節點在樹中的位置決定。一個節點的所有子孫都有相同的字首，節點對應的key是根節點到該節點路徑上的所有節點key值前後拼接而成，節點的value值就是該key對應的值。根節點對應空字串key。上面的儲存的資料如下：[‘a'] = V1, [‘ab’] = V3, [‘b’] = V2, [‘ba’] = V4, [‘baa’] = V5, [‘zaaba] = V6從上面可以看出zaaba這個key,沒有和任何其他key共享欄位，但是卻產生了6層，這種無用的深度增加有什麼方法減呢？Patricia Tree就可以解決這個問題
Merkle Patricia Tree對trie的改進
上面tries出現的問題的根本原因是每個前置節點只能表示一個字母，key有多長，樹的深度就會多長，不管這個key有沒有和其他key共享部分key。因而允許一個節點表示變長的key就可以解決這個深度，具體以官方的下圖為例：上圖儲存的key-value如下：
從前面結構圖可以看出，Merkle Patricia Tree有4種類型的節點：
- 葉子節點（leaf），表示為[key,value]的一個鍵值對。和前面的英文字母key不一樣，這裡的key都是16編碼出來的字串，每個字元只有0-f 16種，value是RLP編碼的資料
- 擴充套件節點（extension），也是[key，value]的一個鍵值對，但是這裡的value是其他節點的hash值，通過hash連結到其他節點
- 分支節點（branch），因為MPT樹中的key被編碼成一種特殊的16進位制的表示，再加上最後的value，所以分支節點是一個長度為17的list，前16個元素對應著key中的16個可能的十六進位制字元，如果有一個[key,value]對在這個分支節點終止，最後一個元素代表一個值，即分支節點既可以搜尋路徑的終止也可以是路徑的中間節點。分支節點的父親必然是extension node
- 空節點，程式碼中用null表示
原理解釋
插入第一個<a711355, 45>，由於只有一個key,直接用leaf node既可表示接著插入a77d337,由於和a711355共享字首’a7’,因而可以建立’a7'擴充套件節點。
接著插入a7f9365,也是共享’a7’,只需新增一個leaf node.
最後插入a77d397,這個key和a77d337共享’a7’+’d3’,因而再需要建立一個’d3’擴充套件節點
MPT中的Merkle Tree哪去了
前面為了和官方圖一致，將葉子節點和最後的short node合併到一個節點了，事實上原始碼實現需要再深一層，最後一層的葉子節點只有資料MPT節點有個flag欄位,flag.hash會儲存該節點採用merkle tree類似演算法生成的hash,同時會將hash和源資料以<hash, node.rlprawdata>方式儲存在leveldb資料庫中。這樣後面通過hash就可以反推出節點資料。具體結構如下(藍色的hash部分就是flag.hash欄位)
這樣一個結構的核心思想是：hash可以還原出節點上的資料，這樣只需要儲存一個root(hash)，即可還原出完整的樹結構，同時還可以按需展開節點資料，比如如果只需要訪問<a771355, 45>這個資料，只需展開h00, h10, h20, h30這四個hash對應的節點
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