以太坊可能的未來：The Surge

以太坊的路線圖最初包含兩種擴容策略:分片和Layer2協議。分片讓每個節點只需驗證和存儲一小部分交易,而Layer2協議則在以太坊之上構建網路,利用其安全性的同時將大部分數據和計算保持在主鏈之外。隨着研究的深入,這兩條路徑最終融合在一起,形成了以Rollup爲中心的路線圖,這至今仍是以太坊的擴展策略。

以Rollup爲中心的路線圖提出了一個簡單的分工:以太坊L1專注於成爲一個強大且去中心化的基礎層,而L2則承擔幫助生態系統擴展的任務。這種模式在社會中無處不在:法院系統(L1)的存在不是爲了追求超高速和高效,而是爲了保護合同和財產權,而創業者(L2)則要在這一穩固的基礎層之上進行建設,推動人類的進步。

今年,以Rollup爲中心的路線圖取得了重要成果:隨着EIP-4844 blobs的推出,以太坊L1的數據帶寬大幅增加,多個以太坊虛擬機(EVM) Rollup已進入第一階段。每個L2都作爲具有自身內部規則和邏輯的"分片"存在,分片實現方式的多樣性和多元化如今已成爲現實。但這條路也面臨着一些獨特的挑戰。因此,我們現在的任務是完成以Rollup爲中心的路線圖,並解決這些問題,同時保持以太坊L1所特有的穩健性和去中心化。

The Surge:關鍵目標

1. 未來以太坊通過L2可以達到10萬以上的TPS;

2. 保持L1的去中心化和魯棒性;

3. 至少一些L2完全繼承了以太坊的核心屬性(去信任、開放、抗審查);

4. 以太坊應該感覺像一個統一的生態系統,而不是34個不同的區塊鏈。

本章內容

1. 可擴展性三角悖論
2. 數據可用性採樣的進一步進展
3. 數據壓縮
4. Generalized Plasma
5. 成熟的L2證明系統
6. 跨L2互操作性改進
7. 在L1上擴展執行

可擴展性三角悖論

可擴展性三角悖論是2017年提出的一個想法,它認爲區塊鏈的三個特性之間存在矛盾:去中心化(更具體地說:運行節點的成本低)、可擴展性(處理的交易數量多)和安全性(攻擊者需要破壞網路中很大一部分節點才能使單筆交易失敗)。

值得注意的是,三角悖論不是一個定理,介紹三角悖論的帖子也沒有附帶數學證明。它確實給出了一個啓發式的數學論點:如果一個去中心化友好的節點(例如消費類筆記本電腦)每秒可以驗證N筆交易,並且你有一個每秒處理k*N筆交易的鏈,那麼 (i) 每筆交易只能被1/k個節點看到,這意味着攻擊者只需破壞少數節點就能通過一筆惡意交易, 或 (ii) 你的節點將變得強大,而你的鏈不會去中心化。這篇文章的目的從不是證明打破三角悖論論是不可能的;相反,它旨在表明打破三元悖論是困難的,它需要在某種程度上跳出該論證所隱含的思維框架。

多年來,一些高性能鏈常聲稱它們在不從根本上改變架構的情況下就解決了三元悖論,通常是通過運用軟件工程技巧來優化節點。這總是具有誤導性的,在這些鏈上運行節點比在以太坊上運行節點要困難得多。本篇文章將探討爲何會如此,以及爲什麼僅憑L1客戶端軟件工程本身無法擴展以太坊?

然而,數據可用性採樣與SNARKs的結合確實解決了三角悖論:它允許客戶端在僅下載少量數據並執行極少量計算的情況下,驗證一定數量的數據是可用的,並且一定數量的計算步驟是正確執行的。SNARKs是無需信任的。數據可用性採樣具有一種微妙的few-of-N信任模型,但它保留了不可擴容鏈所具有的基本特性,即即使是51%的攻擊也無法強制壞塊被網路接受。

解決三難困境的另一種方法是Plasma架構,它使用巧妙的技術,以激勵兼容的方式將監視數據可用性的責任推給用戶。早在2017-2019年,當我們只有欺詐證明這一手段來擴展計算能力時,Plasma在安全執行方面非常受限,但隨着SNARKs(零知識簡潔非交互式論證)的普及,Plasma架構對於比以往更廣泛的使用場景變得更加可行。

數據可用性採樣的進一步進展

我們正在解決什麼問題?

2024年3月13日,當Dencun升級上線時,以太坊区块链每12秒的slot有3個約125 kB blob,或每個slot的數據可用帶寬約375 kB。假設交易數據直接在鏈上發布,則ERC20轉帳約爲180字節,因此以太坊上Rollup的最大TPS爲:375000 / 12 / 180 = 173.6 TPS

如果我們加上以太坊的calldata(理論最大值:每個slot3000萬Gas / 每字節16 gas = 每個slot 1,875,000字節),則變爲607 TPS。使用PeerDAS,blob數量可能會增加到8-16,這將爲calldata提供463-926 TPS。

這是對以太坊L1的重大提升,但還不夠。我們想要更多的可擴展性。我們的中期目標是每個slot 16 MB,如果結合Rollup數據壓縮的改進,將帶來~58000 TPS。

它是什麼?如何運行?

PeerDAS是"1D sampling"的一個相對簡單的實現。在以太坊中,每個blob都是一個在253位素數域(prime field)上的4096次多項式(polynomial)。我們廣播多項式的shares,其中每個shares包含從總共8192個坐標中相鄰的16個坐標上的16個評估值。在這8192個評估值中,任何4096個(根據當前提出的參數:128個可能樣本中的任何64個)都可以恢復blob。

PeerDAS的工作原理是讓每個客戶端偵聽少量子網,其中第i個子網廣播任何blob的第i個樣本,並通過詢問全球p2p網路中的對等方(誰將偵聽不同的子網)來請求它需要的其他子網上的blob。更保守的版本SubnetDAS僅使用子網機制,而沒有額外的詢問對等層。當前的提案是讓參與權益證明的節點使用SubnetDAS,而其他節點(即客戶)使用PeerDAS。

從理論上講,我們可以將一"1D sampling"規模擴展得相當大:如果我們將blob的最大數量增加到256(目標爲128),那麼我們就能達到16MB的目標,而數據可用性採樣中每個節點16個樣本 * 128個blob * 每個blob每個樣本512字節 = 每個slot 1 MB的數據帶寬。這只是勉強在我們的容忍範圍內:這是可行的,但這意味着帶寬受限的客戶端無法採樣。我們可以通過減少blob數量和增加blob大小來對此進行一定程度的優化,但這會使重建成本更高。

因此,我們最終想要更進一步,進行2D採樣(2D sampling),這種方法不僅在blob內進行隨機抽樣,還在blob之間進行隨機抽樣。利用KZG承諾的線性屬性,通過一組新的虛擬blob來擴展一個區塊中的blob集,這些虛擬blob冗餘地編碼了相同的信息。

因此,最終我們想更進一步,進行2D採樣,它不僅在blob內,而且在blob之間進行隨機採樣。KZG承諾的線性屬性用於擴展一個區塊中的blob集,其中包含對相同信息進行冗餘編碼的新虛擬blob列表。

至關重要的是,計算承諾的擴展並不需要有blob,因此該方案從根本上來說對分布式區塊構建是友好的。實際構建區塊的節點只需要擁有blob KZG承諾,並且它們可以依賴數據可用性採樣(DAS)來驗證數據塊的可用性。一維數據可用性採樣(1D DAS)本質上也對分布式塊構建友好。

還需做什麼?又有哪些權衡?

接下來是完成PeerDAS的實施和推出。之後,不斷增加PeerDAS上的blob數量,同時仔細觀察網路並改進軟件以確保安全,這是一個漸進的過程。同時,與此同時,我們希望有更多的學術工作來規範PeerDAS和其他版本的DAS及其與分叉選擇規則安全等問題的交互。

在未來更遠的階段,我們需要做更多的工作來確定2D DAS的理想版本,並證明其安全屬性。我們還希望最終能夠從KZG轉向一種量子安全且無需可信設置的替代方案。目前,我們還不清楚有哪些候選方案對分布式區塊構建是友好的。即使使用昂貴的"蠻力"技術,即使用遞歸STARK來生成用於重建行和列的有效性證明,也不足以滿足需求,因爲雖然從技術上講,一個STARK的大小爲O(log(n) * log(log(n)) 哈希值(使用STIR),但實際上STARK幾乎與整個blob一樣大。

我認爲的長期現實路徑是:

1. 實施理想的2D DAS;
2. 堅持使用1D DAS,犧牲採樣帶寬效率,爲了簡單性和魯棒性而接受較低的數據上限
3. 放棄DA,完全接受Plasma作爲我們關注的主要Layer2架構。

請注意,即使我們決定直接在L1層擴展執行,這種選擇也是存在的。這是因爲如果L1層要處理大量的TPS,L1區塊將變得非常大,客戶端將希望有一種高效的方法來驗證它們的正確性,因此我們將不得不在L1層使用與Rollup(如ZK-EVM和DAS)相同的技術。

如何與路線圖的其他部分交互?

如果實現數據壓縮,對2D DAS的需求會有所減少,或者至少會延遲,如果Plasma被廣泛使用,則需求會進一步減少。DAS也對分布式區塊構建協議和機制提出了挑戰:雖然DAS理論上對分布式重建友好,但這在實踐中需要與包inclusion list提案及其周圍的分叉選擇機制相結合。

數據壓縮

我們在解決什麼問題?

Rollup中的每筆交易都會佔用大量的鏈上數據空間:ERC20傳輸大約需要180字節。即使有理想的數據可用性採樣,這也限制了Layer協議的可擴展性。每個slot 16 MB,我們得到:

16000000 / 12 / 180 = 7407 TPS

如果我們不僅能解決分子的問題,還能解決分母的問題,讓每個Rollup中的交易在鏈上佔用更少的字節,那會怎樣?

它是什麼,如何工作?

在我看來,最好的解釋是兩年前的這張圖:

零字節壓縮中,用兩個字節替換每個長的零字節序列,表示有多少個零字節。更進一步,我們利用了交易的特定屬性:

籤名聚合:我們從ECDSA籤名切換到BLS籤名