在Go中实现Merkle-tree数据结构

Question

我目前正在尝试在Go中实现Merkle-
tree数据结构。基本上，我的最终目标是存储一小组结构化数据（最大10MB），并使该“数据库”可以轻松地与网络上分布的其他节点同步（请参阅参考资料）。由于没有类型检查，因此我已经在Node中有效地实现了这一点。这就是Go的问题，我想利用Go的编译时类型检查，尽管我也想拥有一个可以与任何提供的树一起使用的库。

简而言之，我想将结构用作merkle节点，并且希望有一种Merkle.Update()嵌入到所有类型中的方法。我试图避免Update()为每个结构编写一个（尽管我知道这可能是唯一/最好的方法）。

我的想法是使用嵌入式类型：

//library
type Merkle struct {
    Initialised bool
    Container interface{} //in example this references foo
    Fields []reflect.Type
    //... other merkle state
}
//Merkle methods... Update()... etc...

//userland
type Foo struct {
    Merkle
    A int
    B bool
    C string
    D map[string]*Bazz
    E []*Bar
}

type Bazz struct {
    Merkle
    S int
    T int
    U int
}

type Bar struct {
    Merkle
    X int
    Y int
    Z int
}

在此示例中，Foo将是根，其中将包含Bazzs和Bars。可以通过思考类型来推断这种关系。问题是用法：

foo := &Foo{
    A: 42,
    B: true,
    C: "foo",
    D: map[string]*Bazz{
        "b1": &Bazz{},
        "b2": &Bazz{},
    },
    E: []*Bar{
        &Bar{},
        &Bar{},
        &Bar{},
    },
}

merkle.Init(foo)
foo.Hash //Initial hash => abc...

foo.A = 35
foo.E = append(foo.E, &Bar{})

foo.Update()
foo.Hash //Updated hash => def...

我认为我们需要这样做，merkle.Init(foo)因为foo.Init()实际上是foo.Merkle.Init()，现在将无法反思foo。未初始化的Bars和Bazzs可以由父级检测并初始化foo.Update()。可以接受一些反思，因为当前的正确性比性能更重要。另一个问题是，当我们Update()成为一个节点时，Update()由于我们不确定要更改的内容，因此所有结构字段（子节点）也都需要被删除（重新映射）。我们可以foo.SetInt("A", 35)实现自动更新，尽管那样我们会丢失编译时的类型检查。

会认为这是惯用的Go吗？如果没有，如何改善？谁能想到一种简洁的数据集比较（用于通过网络进行有效增量传输）将数据集存储在内存中（用于快速读取）的替代方法吗？编辑：还有一个元问题：问此类问题的最佳地点是StackOverflow，Reddit或螺母？最初发布在reddit上没有答案:(

Answer 1

一些目标看起来像：

• 散列任何内容 -通过散列开箱即用的东西来使其易于使用
• 缓存哈希 -使更新只是重新 哈希 他们需要的内容
• 习惯用法 -与其他Go代码完美匹配

我认为您可以使用类似于内置encoding/gob或encoding/jsondo之类的序列化工具的方式大致上对哈希进行攻击，这是三管齐下的：如果类型实现了（对于JSON而言MarshalJSON），则使用特殊方法；对于基本类型使用类型开关，然后使用反射回退到令人讨厌的默认情况。这是一个API草图，它提供了哈希缓存的帮助器，并允许类型实现Hash或不实现：

package merkle

type HashVal uint64

const MissingHash HashVal = 0

// Hasher provides a custom hash implementation for a type. Not
// everything needs to implement it, but doing so can speed
// updates.
type Hasher interface {
    Hash() HashVal
}

// HashCacher is the interface for items that cache a hash value.
// Normally implemented by embedding HashCache.
type HashCacher interface {
    CachedHash() *HashVal
}

// HashCache implements HashCacher; it's meant to be embedded in your
// structs to make updating hash trees more efficient.
type HashCache struct {
    h HashVal
}

// CachedHash implements HashCacher.
func (h *HashCache) CachedHash() *HashVal {
    return &h.h
}

// Hash returns something's hash, using a cached hash or Hash() method if
// available.
func Hash(i interface{}) HashVal {
    if hashCacher, ok := i.(HashCacher); ok {
        if cached := *hashCacher.CachedHash(); cached != MissingHash {
            return cached
        }
    }

    switch i := i.(type) {
    case Hasher:
        return i.Hash()
    case uint64:
        return HashVal(i * 8675309) // or, you know, use a real hash
    case []byte:
        // CRC the bytes, say
        return 0xdeadbeef
    default:
        return 0xdeadbeef
        // terrible slow recursive case using reflection
        // like: iterate fields using reflect, then hash each
    }

    // instead of panic()ing here, you could live a little
    // dangerously and declare that changes to unhashable
    // types don't invalidate the tree
    panic("unhashable type passed to Hash()")
}

// Item is a node in the Merkle tree, which must know how to find its
// parent Item (the root node should return nil) and should usually
// embed HashCache for efficient updates. To avoid using reflection,
// Items might benefit from being Hashers as well.
type Item interface {
    Parent() Item
    HashCacher
}

// Update updates the chain of items between i and the root, given the
// leaf node that may have been changed.
func Update(i Item) {
    for i != nil {
        cached := i.CachedHash()
        *cached = MissingHash // invalidate
        *cached = Hash(i)
        i = i.Parent()
    }
}