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BSP:一文探讨Rollup扩容方案的演进思路和设计缘由

作者:

时间:1900/1/1 0:00:00

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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