Walrus 大規模可靠性：Erasure RedStuff 加密機制揭秘

#Walrus 為 Sui 提供了一種全新的去中心化 blob 存儲方案，重點在於高可用性 (high availability) 和受控的存儲成本。該系統的核心是 RedStuff —— 一種雙維度 (2D) erasure coding 機制，允許數據即使在多個節點故障時仍能被存取和恢復。 與傳統的資源密集型數據複製模型不同，RedStuff 被設計為在低開銷下實現高數據耐久性，適用於大規模網絡中的大量數據存儲。 為什麼可靠性在 Walrus 中如此重要？ 在去中心化網絡中，節點變動 (node liên tục tham gia và rời mạng) 是常態。節點可能因硬體故障、維護或簡單停止運作而離線。 如果使用全複製 (sao chép toàn bộ dữ liệu cho nhiều node)，系統將： 佔用多倍存儲空間成本效率低下不適用於大數據 (AI, media, dataset) @WalrusProtocol 通過 erasure coding 解決這個問題 —— 只存儲必要的數據碎片 (sliver)，同時確保在需要時能完整恢復數據。 Erasure Coding 的基本運作方式是什麼？ erasure coding 將原始數據分割成多個小碎片，然後添加冗餘碎片 (redundancy)。只需收集足夠多的碎片子集，即可恢復完整的原始數據。 與純粹的複製相比： 佔用空間較少容錯能力更強但傳統的 1D erasure coding (例如 Reed–Solomon)，在數據恢復時通常需要較大的帶寬，有時幾乎需要下載整個文件 這正是 RedStuff 2D 產生差異的地方。 RedStuff：雙維度編碼的獨特之處 (2D) RedStuff 將數據排列成一個二維矩陣，包括行和列。 基本編碼 (Primary Encoding) 按列進行 次級編碼 (Secondary Encoding) 按行進行 由此產生： Primary slivers (初級碎片) Secondary slivers (次級碎片) 網絡中的每個節點將存儲一個獨特的碎片對，包含一個初級碎片和一個次級碎片。這種 2D 方法有助於： 更快的數據恢復更輕的帶寬需求無需下載整個 blob RedStuff 中 Blob 的編碼流程 將一個 blob 數據轉換為存儲碎片的過程如下： 步驟 1：準備矩陣 原始數據 blob 被分割成符號並排列成一個多行多列的矩陣。 步驟 2：基本編碼 每列獨立進行編碼，產生初級碎片。 步驟 3：生成次級碎片 接著，對中間矩陣的每一行進行編碼，產生次級碎片。 步驟 4：配對碎片 每個初級碎片與一個唯一的次級碎片配對，形成存儲對。 步驟 5：分配給節點 每個運作中的節點將接收並存儲一個碎片對。 步驟 6：密碼承諾 系統為每個碎片和整個 blob 創建密碼學承諾，以便在鏈上驗證。 步驟 7：存儲與確認 需要 2/3 節點確認以成功寫入數據，達到法定人數後，blob 被視為已安全存儲。 容錯能力與恢復機制 Walrus 採用基於法定人數的機制： 寫入 (Write)：需 ≥ 2/3 節點 讀取 (Read)：需 ≥ 1/3 節點 這意味著： 即使大多數節點離線，數據仍可立即存取適用於網絡分裂或局部故障的情況 更重要的是，當某個節點丟失數據時： 該節點只需下載一個碎片，恢復帶寬與碎片大小成正比，而非整個 blob 不同存儲模型的開銷比較

RedStuff 在成本與數據耐久性之間達到最佳平衡。 對 Walrus 生態系的意義 由於高可靠性和低開銷，Walrus 特別適用於： AI 和機器學習數據集媒體、視頻、大型數字內容鏈上/鏈下數據，長期存取 開發者可以在 Sui 上構建可編程數據的應用，不依賴集中式基礎設施。 WAL 代幣的作用： 支付存儲費用分配獎勵給節點和質押者幫助長期維持存儲成本的穩定 風險與限制需注意的事項 高節點變動可能頻繁觸發自我修復機制，短期內增加帶寬需求法定人數門檻需足夠大以確保安全若節點運行效率低，激勵機制可能受影響，儘管已設計懲罰和銷毀措施來限制此問題 結論 RedStuff 不僅是技術革新，更是幫助 Walrus 在可持續範圍內擴展去中心化存儲的核心基礎。 結合 2D erasure coding、智能法定人數和鏈上激勵，Walrus 提供： 高可靠性合理成本輕快的恢復能力 這正是 WAL 成為 Sui 生態系統數據基礎設施支柱的關鍵因素。 $WAL {spot}(WALUSDT)