Prysm项目中RANDAO处理机制的技术解析
2025-06-20 02:31:15作者:邓越浪Henry
概述
在区块链2.0的Prysm客户端实现中,RANDAO(随机数生成器)的处理机制采用了与规范略有不同的实现方式。本文将深入分析这一技术细节,帮助开发者理解Prysm客户端如何处理区块中的RANDAO相关逻辑。
RANDAO规范要求
根据区块链共识规范,在区块处理流程中,process_randao函数需要完成两个主要任务:
- 验证RANDAO揭示(reveal)的签名有效性
- 将揭示的随机数混合到状态中
规范明确要求验证提议者(proposer)对当前epoch的签名,确保RANDAO揭示的真实性。这一验证过程使用BLS签名算法,涉及计算签名根(signing root)和验证签名。
Prysm的实现差异
Prysm客户端在实际实现中采用了优化策略,将ProcessRandao函数拆分为两个部分:
- ProcessRandaoNoVerify:仅执行随机数混合操作,不进行签名验证
- ProcessRandao:包含完整的签名验证逻辑
值得注意的是,Prysm在常规区块处理流程中仅使用了ProcessRandaoNoVerify函数,这看似与规范不符,但实际上是一种性能优化设计。
签名验证的批处理优化
Prysm采用了一种签名批处理验证机制,将所有需要验证的签名(包括RANDAO揭示、证明等)集中在一起批量验证,而非在各自的处理函数中单独验证。这种设计带来了显著的性能优势:
- 减少了密码学操作的总次数
- 降低了验证过程中的计算开销
- 保持了与规范相同的安全保证
签名验证被移至transition包中的统一处理流程,在区块状态转换的最后阶段一次性完成所有签名验证。这种方式既满足了规范的安全要求,又提高了客户端的运行效率。
实现细节分析
在Prysm的代码架构中,RANDAO处理的核心逻辑位于:
- 随机数混合操作:直接修改状态中的randao_mixes字段
- 签名验证:被延迟到状态转换的最终阶段
- 批处理机制:将多个签名验证请求收集后统一处理
这种设计体现了工程实践中常见的"延迟验证"模式,在保证正确性的前提下优化性能,是大型区块链系统实现中值得借鉴的优化策略。
结论
Prysm客户端对RANDAO处理的实现虽然表面上看与规范有所差异,但实际上是通过架构优化在满足规范要求的同时提升了系统性能。这种实现方式展示了如何在实际工程中平衡规范符合性与系统效率,为其他区块链客户端的开发提供了有价值的参考。
登录后查看全文
热门项目推荐
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~059CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava04GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。07GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00openHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!C0381- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选
收起

本仓将为广大高校开发者提供开源实践和创新开发平台,收集和展示openHiTLS示例代码及创新应用,欢迎大家投稿,让全世界看到您的精巧密码实现设计,也让更多人通过您的优秀成果,理解、喜爱上密码技术。
C
52
455

deepin linux kernel
C
22
5

旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
349
381

Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
7
0

openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
131
185

🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
873
517

本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
335
1.09 K

React Native鸿蒙化仓库
C++
179
264

🍒 Cherry Studio 是一款支持多个 LLM 提供商的桌面客户端
TypeScript
607
59

一款跨平台的 Markdown AI 笔记软件,致力于使用 AI 建立记录和写作的桥梁。
TSX
83
4