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 Server Table udp 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:

p2p服务开启节点发现
在P2p的server.go 的start方法中:
| 1 | if err := srv.setupDiscovery(); err != nil { | 
进入到setupDiscovery中:
| 1 | // Discovery V4 | 
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:
| 1 | 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
| 1 | // 监听给定的socket 上的发现的包 | 
| 1 | func ListenV4(c UDPConn, ln *enode.LocalNode, cfg Config) (*UDPv4, error) { | 
主要做了以下几件事:
1.新建路由表
| 1 | 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
 
- 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
- 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。
| 1 | go tab.loop() | 
定时运行doRefresh、doRevalidate、copyLiveNodes进行刷新K桶。
以太坊的k桶设置:
| 1 | const ( | 
首先搞清楚这三个定时器运行的时间:
| 1 | refreshInterval = 30 * time.Minute | 
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:
- 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 - 1 - tab.loadSeedNodes() 
- 将本地节点ID作为目标节点进行查找最近的邻居节点 - 1 - tab.net.lookupSelf() - 1 
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 3- func (t *UDPv4) lookupSelf() []*enode.Node { 
 return t.newLookup(t.closeCtx, encodePubkey(&t.priv.PublicKey)).run()
 }- 1 
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 6- 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。 - 1 
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 26- 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
 }
- 查找3个随机的目标节点 - 1 
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 3- 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:
- 返回随机的非空K桶中的最后一个节点 - 1 - last, bi := tab.nodeToRevalidate() 
- 对最后的节点执行Ping操作,然后等待Pong - 1 - remoteSeq, err := tab.net.ping(unwrapNode(last)) 
- 如果节点ping通了的话,将节点移动到最前面 - 1 - tab.bumpInBucket(b, last) 
- 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 - 1 - 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。
| 1 | if n.livenessChecks > 0 && now.Sub(n.addedAt) >= seedMinTableTime { | 
3.检测各类信息
| 1 | 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
| 1 | go t.readLoop(cfg.Unhandled) | 
主要有以下两件事:
- 循环接收其他节点发来的udp消息 - 1 - nbytes, from, err := t.conn.ReadFromUDP(buf) 
- 处理接收到的UDP消息 - 1 - 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:
- 数据包解码 - 1 - packet, fromKey, hash, err := decodeV4(buf) 
- 检查数据包是否有效,是否可以处理 - 1 - 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
 
- 处理packet数据 - 1 - 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: - 1 
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 3- 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:- 1 
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 24- 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:

思维导图

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