长安链源码学习-- 交易池(三)

作者:明神特烦恼
公众号:明神特烦恼

交易池,一般称为mempool、txpool,用于缓存交易信息、为共识模块提供交易集输入。

带着问题读代码:
1)传入的交易请求结构是什么,交易池是否会补充参数?
2)交易入池前检查有哪些?
3)存储大量交易的数据结构是什么,是map 还是 链表 ?
4)交易池支持的索引是什么,是否支持根据txid检索交易信息?还有哪些检索条件?
5)提供给共识模块的交易集合如何选择?
6)何时增加交易、清除交易?

(这里分析batch类型,不分析single)

第一个问题:传入的交易请求结构是什么,交易池是否会补充参数?

1)问题延续

    很多的区块链系统会考虑在交易请求过来后,会补充时间戳参数、txid参数等。区块链系统一般不会相信客户端发送过来的交易时间参数,因为客户端是有可能被篡改的。txid的生成方式不一定,要根据具体设计,一般采用随机数 or 交易内容hash 方式生成。
    一般的区块链系统中交易结构包括:合约所属链ID、合约名称、交易类型、调用方式、输入参数。

2)长安链请求参数
type TxRequest struct {
    // header of the request
    Header *TxHeader `protobuf:"bytes,1,opt,name=header,proto3" json:"header,omitempty"`
    // payload of the request, can be unmarshalled according to tx_type in header
    Payload []byte `protobuf:"bytes,2,opt,name=payload,proto3" json:"payload,omitempty"`
    // signature of [header bytes || payload bytes]
    Signature []byte `protobuf:"bytes,3,opt,name=signature,proto3" json:"signature,omitempty"`
}

// header of the request
type TxHeader struct {
    // blockchain identifier
    ChainId string `protobuf:"bytes,1,opt,name=chain_id,json=chainId,proto3" json:"chain_id,omitempty"`
    // sender identifier
    Sender *accesscontrol.SerializedMember `protobuf:"bytes,2,opt,name=sender,proto3" json:"sender,omitempty"`
    // transaction type
    TxType TxType `protobuf:"varint,3,opt,name=tx_type,json=txType,proto3,enum=common.TxType" json:"tx_type,omitempty"`
    // transaction id set by sender, should be unique
    TxId string `protobuf:"bytes,4,opt,name=tx_id,json=txId,proto3" json:"tx_id,omitempty"`
    // transaction timestamp, in unix timestamp format, seconds
    Timestamp int64 `protobuf:"varint,5,opt,name=timestamp,proto3" json:"timestamp,omitempty"`
    // expiration timestamp in unix timestamp format
    // after that the transaction is invalid if it is not included in block yet
    ExpirationTime int64 `protobuf:"varint,6,opt,name=expiration_time,json=expirationTime,proto3" json:"expiration_time,omitempty"`
}
结论:发现在交易池中并未有如何参数补充!!!

为了证实该结论:打开go sdk代码,查看客户端发送时封装的交易字段。发现确实客户端填充所有字段。

// 构造Header
    header := &common.TxHeader{
        ChainId:        cc.chainId,
        Sender:         sender,
        TxType:         txType,
        TxId:           txId,
        Timestamp:      time.Now().Unix(),
        ExpirationTime: 0,
    }
此处留下思考点一:由于客户端传入Timestamp参数,如果交易时间填入未来的一个时间,会有何影响。(在入池前校验时会阐述)

第二个问题:交易入池前检查有哪些?

1)问题延续

    一般的区块链系统会做的校验:数据格式、txid冲突、发送者身份验证、链与合约是否存在......

2)长安链入池前检测

    数据格式校验:Txid长度及格式验证、时间戳正确性验证、发送者身份字段是否为空值验证等。
    权限验证:根据访问策略判断该发送者是否有权限发送该交易。
    交易池满:长安链处理机制,会定时将txQueue中的交易打包成batch供共识模块使用,如果交易发送tps过高,在未生成batch时txQueue 已经到达maxTxCount 上限会报错。
    交易过期验证TxHeader.Timestamp是否超过一定范围,如果时间过早或者过晚返回错误。(解决思考点一)

    txTimestamp := tx.Header.Timestamp
    chainTime := utils.CurrentTimeSeconds()
    if math.Abs(float64(chainTime-txTimestamp)) > poolconf.MaxTxTimeTimeout(p.chainConf) {
        p.log.Errorw("the txId timestamp is error", "txId", tx.Header.GetTxId(), "txTimestamp", txTimestamp, "chainTimestamp", chainTime)
        return commonErrors.ErrTxTimeout
    }

    Txid是否存在于其他Batch中:交易队列每个一段时间将交易集合打包成batch,供共识模块使用。如果该Txid已存在于其他Batch中,则返回错误。
    Txid是否存在于数据库(已落块): 如果该Txid已经落块,则返回错误。

此处留下思考点二:如果同一批次中有冲突的Txid如何处理。

第三个问题:存储大量交易的数据结构是什么,是map 还是 链表 ?

  • 长安链交易信息分为两类:普通交易信息、配置交易信息,区别:配置交易优先打包为Batch,一笔交易构成一个Batch。
  • 长安链从数据结构上分为两类:交易缓存(txQueue)、Batch缓存(commonBatchPool),其中txQueue数据结构为无锁队列, commonBatchPool数据结构为排序map。这两个数据结构后续单独分析,目前可当做黑盒模块。
  • 每隔500毫秒 会从队列中拉取一批交易生成batch,存储到commonBatchPool中。在转化为batch中涉及关键流程:
for i := 0; i < int(p.batchMaxSize); {
        if val, ok, _ := p.txQueue.Pull(); ok {
            tx := val.(*commonPb.Transaction)
            if _, ok := txIdToIndex[tx.GetHeader().GetTxId()]; ok {
                continue
            }
            txs = append(txs, tx)
            txIdToIndex[tx.GetHeader().GetTxId()] = int32(i)
            i++
            continue
        }
        select {
        case <-timer.C:
            return txs, txIdToIndex
        default:
            time.Sleep(10 * time.Millisecond)
        }
    }

    也就是说 同一批次中的交易集合如果有txid冲突会直接过滤掉,不会出现同一个batch txid冲突的情况。解决思考点二的问题

此处留下思考点三:如果这笔交易如此方式丢失,那么客户端无法知晓、底层平台无法知晓,是否考虑将其扔到event处理模块,或者简单打一条日志,防止无法追踪。

第四个问题:交易池支持的索引是什么,是否支持根据txid检索交易信息?还有哪些检索条件?

  • 长安链数据结构:batchTxIdRecorder为有锁map,Key:batchid Value:map<txid, txIndex>
  • 在入池前检测章节中提到会检测Txid是否存在于其他Batch中,检测方式通过batchTxIdRecorder数据结构进行遍历判断txid是否存在。
此处留下思考点四:batchTxIdRecorder 用于txid检测,每次需要遍历Map,可否可以创建txid 与batchid的对应关系?

第五个问题:提供给共识模块的交易集合如何选择?

  • 提案者要求获取交易集合
  • 交易池从有序mapcommonBatchPool中获取一个批次交易,将其从commonBatchPool移除,放入pendingBatchPool中,pendingBatchPool数据结构为有锁map,Key:batchid Value:TxBatch。

第六个问题:何时增加交易、清除交易?

经过上面的分析、学习,该问题需要被丰富,修改问题如下:

第六个问题:txQueue、commonBatchPool、batchTxIdRecorder、pendingPool何时增加、何时删除?

txQueue

  • add:通过rpc接口接收客户端交易。
  • delete:定时任务将txQueue交易打包成Batch。

commonBatchPool

  • add:定时任务将txQueue交易打包成Batch;其他节点广播的Batch;生成新区块时为进行调度生成读写集的交易;从交易池获取的交易数量超过一次共识的交易最大值;构造Block发生错误等。
  • delete:将Batch发送给共识模块;写块完成时;自己的提案块并没有被接受,处理其他提案块时,此处留下思考点五,自己提案的块没有被接受,为啥不直接将交易batch放回commonBatchPool;提案时batch内容都无效。

pendingPool

  • add: 将Batch发送给共识模块。
  • delete: 与commonBatchPool delete时机一致。

batchTxIdRecorder

  • add: 与commonBatchPool add时机一致;与pendingPool delete时机一致。

    对于思考点四,不是逻辑问题,是如何优化执行更加高效,没有进行大量压力测试的人没有发言权,相信技术团队已经充分考虑及实践。

交易池工作流程图

官方参考:chainmaker-go/module/txpool/images

PS:流程设计图与代码仓库绑定是比较好的方式,随着代码的更替,设计图可能也会改变,通过代码版本进行管理比较方便且一致。
本来想画一个流程图,发现官方有设计图,偷偷地See过来。

chainmaker-txpool-flow.png

对比实现

    俗话说得好,没有对比就没有伤害。这里我们来分析一下diem的实现方式,这个名字可能会比较陌生,他还有个曾用名叫Libra。本来想找fabric作对比,fabric整体设计将背书、提案等流程分离,不好做对比,因此选择diem
    diem交易池数据结构主要集中在TransactionStore
    - transactionsHashMap,结构为Key:账户地址,Value:Map<seqNo,交易信息>,交易唯一标识可以使用账户地址 + seqNo标识
    - priority_indexBTree,排序的内容可直接指向transactions, 交易原始数据在transactions,排序工作交给priority_index,排序方式按照交易先来后到
    - expiration_time_indexBTree,排序的内容可直接指向transactions, 交易原始数据在transactions,时间维度索引在expiration_time_index。diem 会定期调用mempool的gc函数,来清理已经过期的交易。

pub(crate) fn new(config: &MempoolConfig) -> Self {
        Self {
            // main DS
            transactions: HashMap::new(),

            // various indexes
            system_ttl_index: TTLIndex::new(Box::new(|t: &MempoolTransaction| t.expiration_time)),
            expiration_time_index: TTLIndex::new(Box::new(|t: &MempoolTransaction| {
                Duration::from_secs(t.txn.expiration_timestamp_secs())
            })),
            priority_index: PriorityIndex::new(),
            timeline_index: TimelineIndex::new(),
            parking_lot_index: ParkingLotIndex::new(),

            // configuration
            capacity: config.capacity,
            capacity_per_user: config.capacity_per_user,
        }
    }

   通过对比diem发现几点不同:
   1)两者虽然每笔交易都有过期时间,但使用方式不同。长安链作为交易准入依据,只要进去区块链系统就OK。diem是会在共识前进行持续监测。
   2)存储元信息的数据结构不同,长安链使用txQueue,是一个无锁并发map,不支持检索(因为检索工作在batch),只进行排序。diem使用BTree 排序 + 根据Txid进行检索。还是那句话,没有进行大量压力测试的人没有发言权。

    至此交易池整理流程、数据结构等已经分析完毕,交易池功能不复杂,更多的是效率上的考量。下一小节将分析txQueuecommonBatchPool的数据结构。

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 204,684评论 6 478
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 87,143评论 2 381
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 151,214评论 0 337
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 54,788评论 1 277
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 63,796评论 5 368
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 48,665评论 1 281
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 38,027评论 3 399
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,679评论 0 258
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 41,346评论 1 299
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,664评论 2 321
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 37,766评论 1 331
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,412评论 4 321
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 39,015评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 29,974评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,203评论 1 260
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 45,073评论 2 350
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,501评论 2 343

推荐阅读更多精彩内容