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注:本文基于 Optimism 团队研究员、前以太坊基金会研究员 Protolambda 于今年 7 月在 EthCC Paris 所做的演讲举行编译,并参考了其他优异的文章举行整理 (在文末列出)。

引入

合并 (The Merge) 的要害里程碑已于 9 月 15 日完成,凭证 Vitalik 在 2021 年底公布的以太坊协议开发蹊径图,下一个主要阶段是 The Surge —— 解决以太坊可扩展性问题,降低生意费并提高吞吐量。The Surge 围绕以 rollup 为中央的蹊径图开发,在继续以太坊网络平安性的同时,进一步提高 L2 rollup 的可扩展性。

cr:https://twitter.com/ethereumcn/status/1466731320537612296?s=46&t=9yOAkX-0nd_xvSJIJ8_Pmw

本文主要先容这一手艺蹊径图中的一个要害事情:EIP-4844 Proto-danksharding,它若何使得 rollup 所需要使用的数据变得加倍廉价以及获得更多存储数据的容量 (capacity)。EIP-4844 是对以太坊网络的一次升级,它将使得 rollup 的开销降低 10-100 倍。它通过向以太坊引入一种新的生意类型来实现,这种生意类型携带短暂存在的 blob 数据。这种新的数据存储方式是为了存放 rollup 的一些数据,它会比现在 calldata 的方式廉价得多。此外,4844 是完整版 Danksharding (在前面的基础上再扩容 10-100 倍!) 的条件条件。

以太坊分片手艺蹊径图

对于以太坊分片设计的现状,前以太坊基金会开发者 Protolambda 做了一个精练的形貌:

带有 “crosslink” 的可执行的 “分片链” 已被镌汰,而是更新为:在信标链中实现 EVM;使用 “数据可用性采样” 的以 rollup 为中央的以太坊蹊径图,扩容以太坊基础层而无需增添应用环境的庞大性。

之以是做这样的简化,主要有两个缘故原由:

封装庞大性和模块化在以太坊上的应用

模块化区块链是扩容中一个异常主要的观点。模块化意味着“封装庞大性”,这允许我们在差其余模块中添加可扩展性。凭证 Vitalik 的文章《协议设计中的封装庞大性和系统庞大性权衡》中的注释,当一个系统包罗着一些庞大的子系统,但对外提供一个简朴的“接口”时,就会泛起“封装庞大性”;当系统的差异部门甚至不能完全星散,而且相互之间具有庞大作用时,就会泛起“系统庞大性”。

2020 年 10 月,Vitalik 公布了文章《以 Rollup 为中央的以太坊蹊径图》,确定了为 L2 rollup 扩容协议保驾护航的基本思绪:将执行层 (L2) 和数据层 (L1) 星散,以太坊共识层 (L1) 为其提供平安保障。

星散执行层和数据层的利益是,数据层的生长可以保持相对稳固,而执行层 (即 rollup) 则可以加倍多自主性、加倍创新地快速迭代,无需获得 L1 焦点开发者社区的的允许举行升级。

上面简朴先容了以 rollup 为中央的以太坊蹊径图中的区块链分层情形,那在 PoW 与 PoS、L1 与 L2 之间的模块化架构是怎样的呢?

cr: Protolambda

图中展示了合并前的单一型 PoW 链 vs. 合并后的 L1 共识层 (PoS) 和 L1 执行层 (EVM) 之间的模块化关系。而 PoS 和 EVM 之间的合并手艺是通过一个叫做 ”Engine API“ 的器械实现的。下图是合并后完整客户端的样子,中央的 API 使得以太坊共识层 (PoS) 和执行层 (PoW) 之间可以实现通讯。这是以太坊主网上的首个模块化设计。

cr: Danny Ryan

那么 L1 和 L2 之间是若何毗邻的呢?

cr: Protolambda

可以看到上图中,L1 和 L2 之间会有一个 API,它们划分是两套软件。

cr: Protolambda

这是以太坊加上敲诈证实和有用性证实之后的示意图,相当于将 L2 作为一个执行层毗邻以太坊 EVM,然后你维持当前的 L2 执行层。但这也会有一个问题,由于就算可以堆叠执行层,然则这样效率不高,以是我们需要一个数据层。

cr: Protolambda

如上示意图,L1 作为数据层,L2 卖力执行盘算。

数据可用性是扩容的要害瓶颈

以太坊现在面临的一大瓶颈就是数据可用性,这是我们接下来一年里增添可扩展性所需要提高的局限。

首先我们看一笔 rollup 生意包罗哪些开销:

  • 存储/状态开销 (使用新的值更新区块链 “数据库” 的开销)

  • 数据可用性开销 (将数据公布至 L1 的开销)

其中,前两笔开销都是 Rollup 网络上的破费,占总开销的比例异常低。而数据可用性开销才是扩容的要害瓶颈。

我们为什么需要这种数据呢?

保证数据的可用性可以让任何人都可以无需允许地重构状态。

L2 提供的可扩展性是通过将执行检查和保证数据平安这两项事情星散而获得的。这让我们有时机同步以及获取验证状态的数据,而这个历程中定序器不会对其有直接影响。

现在,rollup 上传数据到 L1 都是以 calldata 的形式。这种方式异常贵,calldata 是一种没有修剪过的异常没有用率的数据形式,需要以一种迂回的方式将数据存放在以太坊,一个非 0 字节就需要破费 16 gas。以是泛起了两种粗暴的降低这种开销的方式:

  • calldata 压缩,不少 rollup 项目都已经最先研究压缩 calldata 的算法并集成到他们的系统中。

  • EIP-4488,将每个非 0 字节的 calldata 开销从 16 gas 降低到 3 gas。

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然则使用 calldata 的方式始终是不能延续的,由于这会带来 L2 不需要的遗留开销。那么有没有更优雅的方式呢?

数据可用性、数据可恢复性、耐久数据可用性等等这些差异类型的名词,它们之间的差异就是可用性的时长各差异。譬如说,你希望这些数据的可用时间足够长来挑战定序者、重构状态。事实上,你不需要数据是永远可用的。在以太坊的假设中,存储跨越一年的数据,用户可能在某个地方找到它,可能会将它同步到某个点,而不需要一直追溯到创世区块。

而 EIP-4844 这个提案则是让我们能够对数据做一些修剪,由于在这个提案下,数据只需要保留其可用性足够长的时间,让老实的网络介入者重构完整状态而且挑战定序器。

EIP-4844 Proto-danksharding

EIP-4844 提议什么呢?

将数据可用性添加至以太坊且不会损坏可组合性,也就是说我们可以在 L1 有一个执行层,同时可以在上面添加数据可用性。

cr: Protolambda

如图所示,我们现在有 L1 共识层、L1 执行层、L1 数据层、L2 执行层。在这样的分层架构下,我们获得了封装性,然后我们差其余团队可以针对差其余问题,并单独地提高某一层的可扩展性。

引入新的生意类型 Blob-carrying Transaction

EIP-4844 引入一种新的生意类型,这种生意类型与通俗以太坊生意相比多了一个 blob 的位置用来存放 L2 的数据。对照怪异的是,Blob 数据在一个月之后就会被节点删除,从而很大地节约了存储空间。

那么我们若何添加这种数据呢?

图:一个 “Blob” 的生命周期,cr: Protolambda

我们称这种数据为 “blob”,这是一种异常模糊的数据形式,类似于一种字符串。“Blob” 会被附加到一笔生意中,这笔生意就像其他生意一样在以太坊系统中运行。

但附加的内容具有自己的生命周期。请看上图图示:首先,rollup 运营者会纳入通俗的生意,天生 L2 生意捆,现在是通过 calldata 的方式将生意 batch 直接发送至 L1。而有了 4844 之后,新增了一种携带 “blob” 数据的生意类型 “blob 生意”。这个 “blob 生意” 卖力支付生意费,将准许 (commitment) 包罗进生意中以有用地证实该 blob 中存在的随便数据。然则附加的内容 (即 blob 数据) 自己是与 “blob 生意” 星散的,可以把这种数据看作是一个挎斗 (sidecar)。

(Sidecar 在不改变主应用的情形下,会起来一个辅助应用,来辅助主应用做一些基础性的甚至是分外的事情。这个 sidecar 通常是和主应用部署在一起,以是在同样环境下运行。这其中尚有一些性能上的思量,sidecar 若是和主程序网络通讯上有延迟就会造成性能问题。这个辅助应用纷歧定属于应用程序的一部门,而只是与应用相毗邻。这就像是挎斗摩托车,每个摩托车都有自己自力的辅助部门,它随着主应用启动或住手。由于 sidecar 着实是一个自力的服务,我们可以在上面做许多器械,例如 sidecar 之间相互通讯、或者通过统一的节点控制 sidecar ,形成网络服务 Service Mesh。泉源:https://blog.csdn.net/lxlmycsdnfree/article/details/126286243)

blob data vs. calldata

要想知道两者的区别,我们首先要领会以太坊合并前以及合并后的区块组成。

cr: Danny Ryan

上图为合并后的信标区块,执行层被包裹在共识层里,而 EL 最焦点的部门就是 ExecutionPayload (执行负载)。

EL 和 CL 划分卖力两个主要功效,前者执行 EVM,后者卖力 PoS 共识。信标区块中包罗 EL  的ExecutionPayload,外层的状态根为信标链状态的更新,EL 内的状态根则是 EVM 账户状态更新。

现在我们重新来看 Calldata 和 blob data 之间的区别。

首先,这两种数据类型有差其余生命周期。Calldata 存在于 “execution payload” 中 (通俗的 L1 生意),而 blob 数据存储于共识层中。也就是说 “blob” 存储在一个 Prysm 节点或者 Lighthouse 节点中,而不是在 Geth 中。然后这些共识层节点会在特定一段时间之后对 blob 数据举行修剪。

“Blob” 在网络的运作流程如下图所示:

cr: Protolambda

  • 定序器提供数据 ->

  • L1 敲定数据 ->

  • 将 Blob sidecar 从 Blob 生意中星散出来 ->

  • Blob 生意中的执行发生在 Execution Payload 中 ->

  • rollup 验证状态所需要的数据则去到另一侧的数据库中,L2 验证者可以下载这些 sidecar 并同步 L2。

Blob 有两个显著的特点:

第一就是不被合约读取,下图是一笔 blob 生意的样子,可以看到 EVM 不会读取 blob。

cr: Protolambda

就像前面所先容那样,blob data 存储在共识层节点中,和 calldata 需要被合约读取所消耗的资源相比要廉价得多。

第二就是,一个月后,共识层节点会对 blob 内的值举行删除。区块空间一直以来主要都由生意占用着,而随着 L2 的生长,L1 基础层转而成为 L2 的数据层,calldat 就会占用更多的区块空间。能够定期删除 blob 数据的话,可以很好地解决 L1 状态膨胀的问题。

总结

随着 Rollup 手艺的逐渐完善,数据可用性成为各个解决方案更进一步扩容的瓶颈。而 L1 作为一个为 Rollup 保驾护航的基础层,它不仅可以为 rollup 提供平安保障,还可以充当 rollup 的数据层,让可扩展性实现指数级的提升。Proto-danksharding 作为完整版 Danksharding 的条件条件,通过引入 携带 “blob data” 的生意类型这样的一个新设计,让基础层更无压力地存放 L2 数据,同时不影响数据可用性的平安性。

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