C语言以太坊挖矿源码深度解析,从原理到实践
在区块链的世界里,挖矿是保障网络安全、确认交易并生成新区块的核心机制,提到挖矿,很多人会立刻想到比特币(Bitcoin)和其基于SHA-256算法的PoW(工作量证明)机制,作为智能合约平台的巨头,以太坊在早期也采用了PoW共识,其底层挖矿算法与比特币有显著不同,本文将深入探讨以太坊的挖矿原理,并重点解析其C语言实现的核心源码,揭示“矿工”们是如何通过计算来争夺记账权的。

以太坊挖矿的核心:Ethash算法
与比特币的SHA-256不同,以太坊在PoW阶段采用的是Ethash算法,Ethash的设计目标有两个:
- ASIC抵抗:希望算法能被普通消费级的GPU高效执行,而不是被专门设计的ASIC芯片垄断,从而实现去中心化。
- 内存硬度:算法的计算过程需要访问大量的内存数据,这使得攻击者无法通过简单地增加计算单元(如GPU核心数)来线性提升算力,因为内存带宽成为了瓶颈。
Ethash算法主要由两个部分组成:
- DAG(有向无环图,Directed Acyclic Graph):一个巨大的、预先计算好的数据集,随着以太坊网络的进展(每个 epoch,约4-5万个区块)而增长,挖矿节点需要将整个DAG加载到内存中。
- Cache(缓存):一个较小的数据集,同样随epoch增长,但规模远小于DAG,它用于快速生成DAG的“种子”。
挖矿过程本质上就是不断调整一个叫做nonce的值,然后通过一个哈希函数,将区块头、nonce和DAG中的一小块数据结合起来,计算出一个满足特定难度条件的哈希值。

C语言源码核心模块解析
以太坊的官方客户端(如Go语言的Geth和Python语言的Py-EVM)虽然不直接用C语言编写,但其核心的ethash库提供了C语言的实现,这是其他语言客户端进行挖矿计算的基础,我们可以通过分析这些C源码来理解挖矿的内部运作。
以下是对以太坊ethash C库中关键模块的解析:
DAG与Cache的生成

在开始挖矿前,节点必须为当前epoch生成或加载DAG和Cache,这是最耗时也最消耗内存的步骤。
// 伪代码:ethash_get_cache 和 ethash_get_dag 的核心逻辑
// (实际源码位于 ethash/internal/ethash 或类似路径下的文件中)
void ethash_get_cache(ethash_cache_t* cache, uint64_t block_number) {
// 1. 根据区块号确定epoch
uint64_t epoch = block_number / EPOCH_LENGTH;
// 2. 计算该epoch的“种子”,这是一个伪随机数
uint8_t seed[32];
// ... 通过epoch计算seed的算法 ...
// 3. 使用Merkle-Damgård构造的哈希函数(如Keccak-256)迭代生成cache数据
// cache的大小是固定的,例如当前是几MB
for (uint32_t i = 0; i < cache_size; i ) {
// 每个节点的计算都依赖于前一个节点和seed
if (i == 0) {
hash = Keccak256(seed, sizeof(seed));
} else {
hash = Keccak256(hash, sizeof(hash));
}
// 将计算结果存入cache数组
cache[i] = hash;
}
}
void ethash_get_dag(ethash_dag_t* dag, const ethash_cache_t* cache, uint64_t block_number) {
// 1. 同样先确定epoch和seed
uint64_t epoch = block_number / EPOCH_LENGTH;
uint8_t seed[32];
// ... 通过epoch计算seed的算法 ...
// 2. DAG的大小远大于cache,并且与epoch相关
uint64_t dag_size = calculate_dag_size(epoch);
// 3. DAG的每个元素由cache中的特定元素和索引混合生成
for (uint64_t i = 0; i < dag_size; i ) {
// 从DAG的索引i计算它在cache中的“父节点”索引
uint32_t cache_nodes = DAG_PARENTS_NUM; // 256
uint32_t parent_indices[cache_nodes];
// ... 一个复杂的算法,基于i和seed生成cache_nodes个索引 ...
// 这个算法确保了DAG的生成是伪随机的,但又具有确定性
// 从cache中取出这些“父节点”数据
uint32_t* parents = (uint32_t*)malloc(cache_nodes * sizeof(uint32_t));
for (int j = 0; j < cache_nodes; j ) {
parents[j] = cache[parent_indices[j]];
}
// 将这些数据和i本身混合,生成DAG的当前元素
dag[i] = mix(parents, cache_nodes, i);
free(parents);
}
}
核心要点:
- 确定性:对于同一个epoch,所有节点生成的DAG和Cache是完全相同的,这是全网共识的基础。
- 内存消耗:
ethash_get_dag函数会分配巨大的内存(目前从数GB到数十GB),这正是“内存硬度”的体现。
挖矿哈希计算
当区块头准备好后,矿工开始执行挖矿循环,这个过程就是不断地改变nonce,直到找到一个满足条件的哈希值。
// 伪代码:ethash_hash 的核心逻辑
// (实际源码位于 ethash/internal/ethash 或类似路径下的文件中)
bool ethash_hash(ethash_return_value_t* ret,
const ethash_params_t* params,
const block_header_t* header,
const uint64_t nonce) {
// 1. 准备“混合哈希”(mix hash)的初始数据
// 这包括区块头、nonce和当前epoch的cache
uint8_t mix_hash_data[...];
memcpy(mix_hash_data, header, sizeof(block_header_t));
memcpy(mix_hash_data sizeof(block_header_t), &nonce, sizeof(nonce));
// ... 加入cache的数据 ...
// 2. 计算初始的“混合哈希”
uint8_t mix_hash[32];
Keccak256(mix_hash_data, sizeof(mix_hash_data), mix_hash);
// 3. 使用mix_hash和DAG进行“重混合”(recalculation)
// 这是计算量最大的部分,需要多次访问DAG
uint32_t dag_nodes = MIX_NODES_NUM; // 256
for (uint32_t i = 0; i < dag_nodes; i ) {
// 根据mix_hash和i计算要访问的DAG元素的索引
uint64_t dag_index = fnv(i ^ mix_hash[i % 32], mix_hash[(i 1) % 32]) % dag_size;
// 从DAG中读取数据
uint32_t dag_node = dag[dag_index];
// 将DAG数据与当前mix_hash进行混合
fnv_hash(mix_hash, &dag_node, sizeof(dag_node));
}
// 4. 计算最终的“结果哈希”(result hash)
// 这是对区块头、nonce和最终的mix_hash进行哈希
uint8_t result_hash_data[...];
memcpy(result_hash_data, header, sizeof(block_header_t));
memcpy(result_hash_data sizeof(block_header_t), &nonce, sizeof(nonce));
memcpy(result_hash_data sizeof(block_header_t) sizeof(nonce), mix_hash, 32);
Keccak256(result_hash_data, sizeof(result_hash_data), ret->hash);
// 5. 将计算出的mix_hash存入返回值
memcpy(ret->mix_hash, mix_hash, 32);
// 6. 检查哈希值是否满足难度条件
// 难度目标是一个巨大的数,哈希值必须小于这个数
return (ethash_get_difficulty(ret->hash, ret->mix_hash) >= params->difficulty);
}
核心要点:
- 双哈希机制:Ethash计算了两个哈希值:
result_hash(用于验证难度)和mix_hash(包含在区块头中,用于验证DAG访问的正确性)。 - 循环访问DAG:在重混合阶段,代码会循环数百次,每次都根据当前状态和DAG中的一个元素进行计算,这确保了内存带宽被充分利用,使得单纯增加计算核心而不增加内存的ASIC设备效率低下。
- FNV哈希:在源码中,你会频繁看到一种叫做FNV-1a的哈希函数,它被用于快速地将整数和DAG数据混合。
实际应用与挑战
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