BSP:一文探讨Rollup扩容方案的演进思路和设计缘由

原文作者：ORFEO

L2 项目再次成为万众焦点。

作为 L2 中 Rollup 扩容路线的代表，前脚 Arbitrum 空投完，后脚 zkSync Era 就上线了。层出不穷的新设计、路线图背后，Rollup 到底有一条什么主线，演进的思路是怎样的，今天就来理一理。

本文要点：

写给三年级看的 L1 的扩容思路

从零设计一个 Rollup 方案

如何用零知识证明让 Rollup 再进化

对比特币、以太坊而言，自诞生起，来自普通用户的最大诟病有二：

慢：本来就车道窄，车稍微一多就堵得水泄不通。

贵：平峰过路费就不便宜，要遇到高峰期想快点过，更是要使用「钞能力」，加钱让矿工开直升机来捞你。

这俩诟病之处，分别源于区块链设计上的 2 个因素：

区块容量：类比车道，区块容量越大，能容纳的车就越多，就越不容易堵。

激励机制：再大的车道，都有堵的可能，这种时候让谁先过呢，看谁有急事，但不能光听人嘴上说，得看掏钱意愿，比如叫救护车一趟就要好几百。

要是区块链真可以类似车道，那么治本之策自然是奔着拓宽车道去，同时配合价格手段来在出门时间上进行疏导，不急的就先别出门了。

然而，拓宽车道，提升区块容量，虽然是个诱人的通行效率解决方案，但在区块链设计上，却是舍本逐末了。因为区块容量越大，对矿工的硬件要求就越高，能达到要求的矿工就越少；按这种思路，要想做到像 Visa 那样每秒处理成千上万条交易，最终只会做出另一个中心化的 Visa，与区块链去信任的核心目的南辕北辙。

那还有其他解法吗？有的，除了在时间上疏导，我们在空间上也可以优化，包括但不限于：

开辟不同车道，大货车走一条，小轿车走一条，公交车走一条，互不干扰?—?— 基于这个思路，我们可以来些各有所长的主链、侧链或 Plasma。

优化路线设计，适当分流，别进城干点啥都要走这条主干道，都要过这里的检查站了?—?— 基于这个思路，我们可以分片（Sharding）。

干嘛一定要出门呢？远程开会，达成一致了，线下签协议再出门也不迟?—?— 基于这个思路，我们可以有状态通道（State Channel）。

Chainalysis 收购区块链数据和基础设施公司 Transpose:5月30日消息，Chainalysis 宣布收购区块链数据和基础设施公司 Transpose，目前暂不清楚具体交易细节。Transpose 允许使用其 API 和专用基础设施访问准确的实时和历史索引区块链数据，还提供多种将 Transpose 数据集成到客户生产环境中的集成选择。

此前报道，2022 年 5 月份，Transpose 完成 300 万美元融资，MaC Venture Capital 领投，参投方包括 HOF Capital、Soma Capital、Pareto Holdings 等。[2023/5/30 11:48:36]

大家出门不一定都得自己开车，也可以拼车，或乘坐公共交通工具?—?— 基于这个思路，我们就有了本文的主角，Rollup。

作为区块链上的公交车，Rollup 的关键其实就是省空间和省汽油（Gas，pun intended）：

省空间，从而不容易堵，而且每人分摊的过路费相比自己开车，也要少很多；

省汽油，从而票价亲民，大家都坐得起。

这样一来，「慢」和「贵」这两个槽点就被 Rollup 解决了。

下面我们回到区块链上，看看 Rollup 的具体方案。

与其偷看看标准答案（何况没有），不如来点悬念，想象自己接到为以太坊设计 Rollup 的任务，会怎么做。

我们不妨从减少计算成本（省汽油）和减少存储成本（省空间） 2 个角度出发，先提一个比较激进的方案，叫 Rollup 1.0 。

Rollup 1.0 包含 3 个要点：

有一个服务商（Operator），专门收集大家的「拼车」交易（Transaction），拼满了，或者没满但约定时间到了就「派单」，兼顾价格和时效；

大家提交的交易中涉及的所有计算都由这个服务商在链下进行，因为链下计算比链上快，而且计算往往是链上成本中的大头，这样可以省不少钱；

计算完后，得到更新后的状态（比如大家账户里的最新余额），上链存储，这样一来存储成本低了很多。

简单来说，就是定时定量收集大家的交易请求，链下计算后，只把计算结果固化到链上。

Web3浏览器Opera与OpenAI达成合作:金色财经报道，Web3浏览器Opera已宣布与OpenAI达成合作，正式进入人工智能生成内容 (AIGC) 领域，通过访问 OpenAI 的 API，Opera 将获得人工智能模型，以及来自 OpenAI 研究团队的个性化支持，并把人工智能和生成计算技术集成到其产品中，重塑用户体验。（prnewswire）[2023/2/27 12:32:34]

这个方案完美地解决了「慢」和「贵」这 2 大痛点，但又似乎衍生了新的问题：

动机问题（Incentive）：谁来提供「拼车」服务，有什么好处。

审查问题（Censorship）：服务商故意不处理我的单（或者挂了、不干了），我该怎么办；

欺诈问题（Fraud）：如果服务商使诈，篡改计算结果，导致我给别人转账，钱被他私吞了该怎么办。

针对这 3 个新问题，我们可以迭代一版方案。

动机问题最好解决，能用钱解决的问题都不是问题。服务商可以平摊「拼车」成本，再额外收一点「小费」，即便如此和「拼车」人之间仍然是双赢。

审查问题稍微麻烦点，但解法在区块链领域很常见，那就是去中心化。一群人都是服务商，比只有一个服务商好；任何人都能当服务商，又比固定一群人当服务商好。在后面这种玩法下，如果所有服务商都不乖，你也能自己当服务商，或者直接去 L1 发起仲裁。

欺诈问题就有点难度了。它可以拆分成两个问题?—?— 一个是如何识别欺诈，另一个是如何防范欺诈。

首先，要识别欺诈，我们需要知道大家的交易（Transaction）数据，交易前的状态（State），从而计算交易后的新状态（State’），拿来和服务商链上存储的新状态对比，如果一样说明服务商诚实，否则说明他撒了谎。然而，我们并不知道交易数据，因为它们没有上链。这就导致我们只能将信将疑，无法判断服务商是否诚实。

接着，防范欺诈，最好的方式就是让欺诈不可能出现，这个比较难，除非链上每次都检查一遍服务商的计算对不对，但这样一来就没有「拼车」的优势了。所以我们只能退一步，让欺诈的成本很高，让服务商有所顾忌（have skin in the game），比如交个押金（Stake），如果发现欺诈就将其没收。（这种方式叫社会共识，属于基于博弈的安全性，在《周报 #3 》中亦有提及。）

资管公司Lyons推出基于CoinDesk Large Cap Select Index的独立账户管理业务:2月8日消息，资产管理公司Lyons Wealth Management推出基于CoinDesk Large Cap Select Index（DLCS）的独立账户管理业务，DLCS是CoinDesk数字资产指数子公司CoinDesk Indices推出的指数，旨在衡量一些最大型的和最具流动性的数字资产的市值加权表现，截至2023年1月4日，DLCS由ADA、比特币、以太坊、MATIC、SOL组成。[2023/2/9 11:55:29]

Rollup 2.0 还不错，但识别欺诈的问题没解决。

根据之前的推论，要识别欺诈，我们必须要知道交易数据，所以这部分数据，必须和状态数据一样上链。

那由谁来发现他们欺诈呢？很显然，这个不大能是普通用户，因为大家不可能 7 x 24 小时监督服务商的一举一动，所以只能是专业的「赏金猎人」（Validator）。如果服务商「派单」后的 7 天内，有「赏金猎人」举报欺诈，并且验证属实，那么交易就会回滚，服务商就会受到惩罚。当然，如出一辙，「赏金猎人」也需要有激励，比如发现欺诈后，服务商的押金将分一部分给「赏金猎人」（只会是一部分，避免服务商和赏金猎人共谋）。

到 Rollup 3.0 阶段，整个方案已经能够跑通了，但又引入了新的成本。到目前为止，成本包括：

给服务商的费用（包含成本和「小费」）；

交易、状态数据的链上存储成本；

「赏金猎人」认为服务商欺诈时，链上验证其所言非虚的计算成本。

下面我们来看看，有哪些成本是可以优化的。

通过特定的方式，多条交易聚合在一起，所占的空间是可以比每条交易所占空间的总和要小的。

以最简单的 ETH 转账交易为例，我们拆解下每条交易的内容构成，可以看到，签名的空间占比最大。我们可以将所有交易的签名，合成一个（Key Aggregation)，这样就省了很大一笔存储的开销（类比比特币中的 Schnorr）。此外其他部分我们也可以优化，比如把 Nonce 甩掉，以及「拼车」的时候尽可能选择「肥瘦相间」、严丝合缝的「拼车人」，最大限度地利用「车内」空间。

加密货币总市值为8888.37亿美元:金色财经报道，据CoinGecko数据显示，当前加密货币市值为8888.37亿美元，24小时交易量为355.09亿美元，当前比特币市值占比为36.7%，以太坊市值占比为17%。[2022/12/4 21:21:30]

来源：https://vitalik.ca/general/2021/01/05/rollup.html

就这么三两下，每条 ETH 转账交易的大小就由 112 字节，缩减为 12 字节，接近以前的十分之一；当然，还有其他手段，可以进一步压缩交易数据。

在实际操作中，我们可以在链上部署的合约里，安插这么一个方法：

function storeTxData(bytes calldata data) external { // 啥事儿不干}

然后每次「拼车」成功后，把合并压缩后的交易数据，作为 calldata 传入这个方法。calldata 不需要永久保存，社会共识的公示挑战期（Challenge Period）过后，被剪枝（Prune）也不会有所谓；本身价格很低，而且之后随着 Danksharding、Data Blob 等 EIP 落地，会更便宜，这种将 L1 应用于数据存储分发（Data Availability）的形式也会更正式。

状态数据

既然交易数据已经上链，那任何人都可以通过交易数据来计算更新后的状态了，状态数据就没那么大必要了。我们可以只保留状态数据的 Merkel Root，用于在服务商不配合时，让普通用户（「拼车人」）可以直接向 L1 申请提款，靠 Merkel Proof 证明自己账上有钱。

欺诈仲裁成本

当「赏金猎人」举报服务商说有欺诈时，链上合约计算（Replay）一次，对比状态结果，这理论上固然可行。但是，这样做一是成本不低（虽然已经不错了），二是 Rollup 「拼车单」包含的交易的 Gas 总和可能超过了以太坊的 Gas 上限，致使无法验证。

所以仲裁需要减负，减负的方式自然也是把不必要的计算操作放到链下进行。其中一种解法叫交互式证明（Interactive Proving），大致过程如下：

教科书出版商Pearson计划利用NFT跟踪数字教科书销售情况:8月3日消息，教科书出版商Pearson透露，它计划使用NFT来跟踪数字教科书的销售，并有效地“削弱二级市场”。

据彭博社8月1日报道，Pearson首席执行官Andy Bird希望在其电子教科书中加入NFT，以便更好地跟踪销售情况，并获取此前在二手市场上损失的收入。Bird希望该公司可以利用NFT从二手教材销售中赚取佣金。他指出，Pearson的教科书在其生命周期中通常会被转卖七次。（Cointelegraph）[2022/8/3 2:56:03]

「赏金猎人」交押金，然后举报，并将整个计算过程按顺序拆分成 n 段，指出服务商在第 k 段（1 ≤k≤n）有欺诈；

服务商将第 k 段再下钻、拆解为 k 段，并指出「赏金猎人」在哪一段算得不对；

如此往复，知道计算操作再也不可下钻、拆解，比如拆到「赏金猎人」认为 1+ 1 = 2 ，服务商认为 1+ 1 = 3 ；

这时，链上合约介入，计算 1+ 1 ，得出 2 ，从而判定服务商欺诈，没收其押金，并将一部分奖励给「赏金猎人」。

（整个过程中，若某一方超时未回复，则这一方失败。）

这样一来，整个链上仲裁成本就非常非常低了。

说到这里，我们便完整地构建了一个 Rollup 方案。因为这种方案默认假定服务商是诚实的，除非有「赏金猎人」举报，所以这一派别叫做乐观主义者的 Rollup，所谓 Optimistic Rollup。

那么，我们的 Rollup 4.0 ，就是最优的方案了吗？

经过我们的多轮迭代，Rollup 4.0 依然有些不完美的地方：

欺诈需要有「赏金猎人」来发现，但如果长时间没有欺诈，「赏金猎人」可能因为无利可图就都歇业了，于是缺口就有了（尽管不大可能，因为 Rollup 链的应用商等相关利益方大概率会作为「赏金猎人」）；

要确信没有欺诈，基于社会共识，需要等待好几天，影响提款等操作；

上链的数据挺多的，成本还是有；

目前靠一层 Rollup 扩容，吞吐量可能也就提升 10 倍，有没有可能更高些呢？

有没有一种方案，能让欺诈根本无从实施，让最终性（Finality）更快，让需要上链的数据更少，让扩容更上一个量级呢？想要的简直不要太多，但还真有这样一类几乎能满足一切想象的方案?—?— Zero Knowledge Rollup（简称 ZK-Rollup）。

ZK-Rollup 是一种采用零知识证明（ZKP）的 Rollup 思路。所谓 ZKP，指的是在不透露任何敏感信息的前提下，让对方确信你知晓这一信息的技术。解释 ZKP，我最喜欢的比方有 2 个：

想象在中世纪的欧洲城镇，我有一份藏宝图，上面标记了一处宝藏。为了向你证明我有藏宝图，但是又不让你知道宝藏的确切位置，我给你戴上眼罩，把你拽上马车，才城镇里弯弯绕绕半小时，确保你丧失方向感，最后到达目的地，下车给你看一眼宝藏，再把你弯弯绕绕带回去。这便是 ZKP 的一种朴素形式。

另一个比方比较常见。假设有一个数独难题，我知道答案而你不知，但你不相信我知道；我想向你证明我知道，但我又不想让你知道答案。怎么办？我可以把数独在桌上用卡片摆出来，然后把公开的数字朝上，需要填写的数字朝下，让你选择按行还是按列来检查我的答案。如果按行，我就将每一行的数字归在一起，打散，给你看每一行都是 1 到 9 。重复几次，都没问题，这样你就能相信我极大概率是真知道答案的。这是 ZKP 的其中一种交互式证明方式（区块链因为很难做到即时的链上交互，所以一般采用非交互式证明，靠 Hash 函数来产生随机挑战）。

用不够严谨的话来讲，ZKP 的核心思路是证明方（Prover）先把秘密知识藏好，「买定离手」（Commit），然后由验证方（Verifier）发起随机挑战（Challenge），如果证明方能成功通过挑战，那么大概率他有相应的秘密知识。

ZKP 要满足 3 个要求：

如果证明方说谎就极大概率不能通过挑战（Soundness）；

如果证明方有知识就一定能通过挑战（Completeness）；

双方的交互过程中，证明方不会泄露任何有用信息（Zero-knowledgeness）。

为了满足这 3 个要求，ZKP 利用了多种多样的 NP 难题，包括最简单的质数分解，以及离散对数（如 Schnorr 就是）等。

ZKP 并不是为区块链而生的技术，但是恰好可以用于 L2 扩容，这主要是因为一个好的 ZKP 有以下有用的特性：

证明者（服务商）能很快地给出一个证明，从而保证链下计算效率很高，不会成为瓶颈；

证明的大小很小，或者至少和要证明的计算量成正比，受数据量的影响尽可能小，从而链上存储成本低；

验证者（L1 合约）能很快地验证证明是否有效，从而链上计算成本低。

利用这些特性，我们的 Rollup 方案可以：

不再需要「赏金猎人」，L1 合约自己就能当场发现是否有欺诈；

只要 ZKP 验证有效，马上就能提款，最终性从天级缩短到分钟级；

只需要状态之间的 diff 上链，空间很小，存储成本很低（一个额外的 bonus?—?— 隐私性也提升了）；

通过对证明和验证过程进行定制的软硬件优化，扩容能力可以再提升一个量级。

当然，任何安全机制都会有潜在的前提条件，ZKP 也不是区块链的万能药。ZKP 目前还有不少局限性，需要逐步去克服，比如：

拿区块链上应用最普遍的 zk-SNARK 来说，不少方案需要在一开始引入尽可能多的有声望的人或公司，做一个 Trusted Setup，来生成一个真正的随机数，并保证生成过程可验证但不完全公开（比如在 Power of Tau 仪式中，只要有一方可信就行，但仍然算是瑕疵）。当然，一些新的 zk-SNARK 方案，以及后面改进的 zk-STARK 可以解决这个问题，但有时又会引入新的问题。

很多问题很难归纳为 ZKP 问题来表述，这也导致以前很长时间，可编程性都没有得到很好的解决，要在以太坊上实现完全兼容 EVM 的 ZKP 很难，或者即便能实现，但在其他方面（比如验证效率）又会受到影响。

来源：https://medium.com/minaprotocol/meet-pickles-snark-enabling-smart-contract-on-coda-protocol-7 ede 3 b 54 c 250 

这也是为什么，在 ZK-Rollup 这一面向未来的扩容领域中，每次进步，都难能可贵，可喜可贺。

来源：https://blog.matter-labs.io/zkporter-a-breakthrough-in-l2-scaling-e d5 e 48842 fbf

就扩容的未来而言，笔者认为，与 L1 的原生扩容相比，包括 Rollup 在内的分层设计是更为可靠的思路。模块化，每层解决每层的关切，比在已是「铁板一块」（monolithic）的 L1 上不断堆叠，风险更小；而且，底层 L1 因扩容而损失的去中心化，理论上不大可能在上层找补回来。况且这种分层设计的思路，在区块链以外的领域，也有看似成功的应用。观点不一定对，但这是笔者目前的认知。

本文尝试以一种无关特定项目（project-agnostic）的口吻，梳理了 Rollup 扩容方案中的思考脉络和设计缘由。由于水平有限，有些地方还是略显生硬，可能不仅未解释到位，反而徒增了理解难度；作为日新月异的一个垂直领域，很多新的发展笔者可能也未能及时知晓和考虑进来。真诚欢迎朋友们指正，交流。

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