理解Substrate数据存储的底层实现Merkle Patricia Trie

Building peer to peer network.

通过本文，你会了解到：

区块链应用为什么使用Merkle Tree的数据结构；
Substrate采用的Patricia Merkle Trie的特点和应用。

Merkle Tree介绍

Merkle Tree是一种数据结构，用来验证计算机之间存储和传输数据的一致性，如果不使用这一数据结构，一致性的验证需要消耗大量的存储和网络资源，如比对计算机之间的所有数据；使用Merkle Tree，只需要比对merkle root（根节点）就可以达到相同的效果。整个过程，简单的描述如下：

将数据通过哈希之后放置在叶子节点之中；
将相邻两个数据的哈希值组合在一起，得出一个新的哈希值；
依次类推，直到只有一个节点也就是根节点；
在验证另外的计算机拥有和本机相同的数据时，只需验证其提供的根节点和自己的根节点一致即可。

Merke Tree使用了加密哈希算法来快速验证数据一致性，常用的加密哈希算法有SHA-256，SHA-3，Blake2等，它们可以做到，

相同的输入有相同的输出；
对任意数据可以实现快速计算；
从哈希值无法推断出原信息；
不会碰撞（即不同输入对应相同输出）；
输入即使只有很小的改变，输出也会有极大不同。

在区块链应用Bitcoin网络中，存储的数据为转移Bitcoin的交易，如“Alice发送给Bob 5个比特币”，通过使用Merkle Tree，除了上面提到的验证各个节点之间的数据一致性，还可以用来快速验证一个交易是否属于某个区块。轻节点只需要下载很少的数据就可以验证交易的有效性，例如下图所示，用户要验证交易T(D)在某个区块之中，需要依赖的数据仅仅是HC, HAB, HEFGH, 和 merkle root即HABCDEFGH。

Merkle Patricia Trie原理

Trie

Patria Trie也是一种树形的数据结构，也称为Prefix Tree，Radix Tree，或者简称为Trie，最早来源于英文单词 retrieve，可以发音为try，常用的使用场景包括：

搜索引擎的自动补全功能；
IP路由等。

Trie的特点是，某节点的key是从根节点到该节点的路径，即不同的key有相同前缀时，它们共享前缀所对应的路径。这种数据结构，可用于快速查找前缀相同的数据，内存开销较少。如以下数据及对应的trie表示为：

将上表可以可视化为：

Substrate使用base-16，即每个节点最多有16个子节点：

MPT

Merkle Patricia Trie（下面简称MPT），在Trie的基础上，给每个节点计算了一个哈希值，在Substrate中，该值通过对节点内容进行Blake2运算取得，用来索引数据库和计算merkle root。也就是说，MPT用到了两种key的类型。

一种是Trie路径所对应的key，由runtime模块的存储单元决定。使用Substrate开发的应用链，它所拥有的各个模块的存储单元会通过交易进行修改，成为链上状态（简称为state）。每个存储单元的状态都是通过键值对以trie节点的形式进行索引或者保存的，这里键值对的value是原始数据（如数值、布尔）的SCALE编码结果，并作为MPT节点内容的一部分进行保存；key是模块、存储单元等的哈希组合，且和存储数据类型紧密相关，如：

单值类型（即Storage Value），它的key是Twox128(module_prefix) ++ Twox128(storage_prefix)；
简单映射类型（即map），可以表示一系列的键值数据，它的存储位置和map中的键相关，即Twox128(module_prefix) + Twox128(storage_prefix) + hasher(encode(map_key))；
链接映射类型（即linked_map），和map类似，key是Twox128(module_prefix) + Twox128(storage_prefix) + hasher(encode(map_key))；它的head存储在Twox128(module) + Twox128("HeadOf" + storage_prefix)；
双键映射类型（即double_map），key是twox128(module_prefix) + twox128(storage_prefix) + hasher1(encode(map_key1)) + hasher2(encode(map_key2))。

计算key所用到 Twox128 是一种非加密的哈希算法，计算速度非常快，但去除了一些严格的要求，如不会碰撞、很小的输入改变导致极大的输出改变等，从而无法保证安全性，适用于输入固定且数量有限的场景中。module_prefix通常是模块的实例名称；storage_prefix通常是存储单元的名称；原始的key通过SCALE编码器进行编码，再进行哈希运算，这里的哈希算法是可配置的，如果输入来源不可信如用户输入，则使用Blake2（也是默认的哈希算法），否则可以使用Twox。

另一种是数据库存储和计算merkle root使用的key，可以通过对节点内容进行哈希运算得到，在键值数据库（即RocksDB，和LevelDB相比，RocksDB有更多的性能优化和特性）中索引相应的trie节点。

Trie节点主要有三类，即叶子节点（Leaf）、有值分支节点（BranchWithValue）和无值分支节点（BranchNoValue）；有一个特例，当trie本身为空的时候存在唯一的空节点（Empty）。根据类型不同，trie节点存储内容有稍许不同，通常会包含header、trie路径的部分key、children节点以及value。下面举一个具体例子。

Trie路径的key和value如下表所示：

将上表的数据展示为trie的结构之后得到下图：

图上所示内容的说明如下：

这里使用不同的header值来表示不同的节点类型，即01表示叶子节点，10表示无值的分支节点，11表示有值的分支节点。
为了提高存储和查找的效率，Substrate使用的MPT和基本的trie不同的是，并不是trie path key的每一位都对应一个节点，当key的连续位之间没有分叉时，节点可以直接使用该连续位。对于叶子节点，连续位可以是trie path key的最后几位；对于分支节点，连续位是从当前位开始到出现分叉位结束。
之前提到过，Substrate采用了base-16的trie结构，即一个分支节点最多可以有16个子节点。

接着，我们来添加每个节点的哈希：

首先计算出叶子节点的哈希值，它们被上一级的分支节点所引用，用来在数据库中查找对应的节点；然后计算分支节点的哈希值，直至递归抵达根节点，这里用到的哈希算法是Blake2。

数据库的物理存储大致如下：

数据库中存储的key是上面所计算的节点哈希；存储的value是节点内容的特定编码，对于节点中保存的值是对应的SCALE编码结果。

RocksDB提供了column的概念，用来存储互相隔离的数据。例如，HEADER column存储着所有的区块头；BODY column存储着所有的区块体，也就是所有的存储单元状态。

Child Trie

Substrate还提供child trie这样的数据结构，它也是一个MPT。Substrate的应用链可以有很多child trie，每个child trie有唯一的标识进行索引，它们可以彼此隔离，提升存储和查询效率。State trie或者main trie的叶子节点可以是child trie的根哈希，来保存对应child trie的状态。Child trie的一个典型应用是Substrate的contracts功能模块，每一个智能合约对应着自己唯一的child trie。

区块裁剪

区块的无限增长往往给去中心的节点造成较大的存储消耗，通常只有少数的节点需要提供过往历史数据，大部分节点在能够确保状态最终性之后，可以将不需要的区块数据删除，从而提升节点的性能。Substrate也内置了裁剪的功能，示意图如下：

在区块13中，只有node-4的值从04变为40，其哈希也跟着改变，而其它节点的数据并没有变化，所以新的区块根节点可以复用原有节点，仅仅更新发生变化的节点。假设区块13已经具有最终性，那么区块12中的node-4就可以删除掉。Substrate默认的区块生成算法是BABE或者Aura，而最终性是通过GRANDPA来决定的，在网络稳定的情况下，仅保留一定数量的最新区块是可行的。