إثيريوم可能的未来：The Surge

تضمنت خارطة طريق إثيريوم في البداية استراتيجيتين للتوسع: التقسيم وبروتوكولات Layer2. في النهاية، تم دمج هاتين الطريقتين، لتشكيل خارطة طريق تركز على Rollup، والتي لا تزال استراتيجية التوسع الحالية لإثيريوم.

تقترح خريطة الطريق التي تركز على Rollup تقسيم عمل بسيط: يركز إثيريوم L1 على أن يصبح طبقة أساسية قوية ومركزية، بينما تتولى L2 مهمة مساعدة النظام البيئي على التوسع. هذه النموذج شائع في المجتمع: وجود نظام المحاكم (L1) لحماية العقود وحقوق الملكية، بينما يقوم رواد الأعمال (L2) بالبناء على هذه الأساس، مما يدفع التنمية البشرية.

هذا العام، حققنا تقدمًا مهمًا في خارطة الطريق التي تركز على Rollup: مع إطلاق كتل EIP-4844، زادت سعة البيانات في إيثريوم L1 بشكل كبير، ودخلت عدة آلات افتراضية إيثريوم ( EVM ) Rollup المرحلة الأولى. كل L2 موجود كـ "شريحة" لها قواعدها الداخلية ومنطقها الخاص، وأصبح تنوع وثراء طرق تنفيذ الشرائح واقعًا اليوم. لكن هذه الطريق تواجه أيضًا بعض التحديات الفريدة. لذلك، تتمثل مهمتنا الآن في إكمال خارطة الطريق التي تركز على Rollup، وحل هذه المشكلات، مع الحفاظ على المتانة واللامركزية الخاصة بإيثريوم L1.

الزيادة: الأهداف الرئيسية

1. مستقبل إثيريوم عبر L2 يمكن أن يصل إلى أكثر من 100000 TPS;

2. الحفاظ على اللامركزية والصلابة لـ L1;

3. على الأقل بعض L2 قد ورثت بالكامل الخصائص الأساسية لإثيريوم ( التي تتمثل في الثقة، والانفتاح، ومقاومة الرقابة );

4. يجب أن يشعر إثيريوم كنظام بيئي موحد، وليس كـ 34 سلسلة كتل مختلفة.

محتوى هذا الفصل

1. ثلاثية التناقض القابلية للتوسع
2. مزيد من التقدم في عينات توفر البيانات
3. ضغط البيانات
4. بلازما عامة
5. نظام إثبات L2 الناضج
6. تحسين التداخل بين L2
7. توسيع التنفيذ على L1

تناقض مثلث القابلية للتوسع

يعتقد مثلث التوسع أن هناك تناقضًا بين ثلاثة خصائص للبلوك تشين: اللامركزية ( تكلفة تشغيل العقد منخفضة ) التوسع ( عدد المعاملات التي يمكن معالجتها كبير ) والأمان ( يحتاج المهاجمون إلى تدمير جزء كبير من العقد في الشبكة لجعل معاملة واحدة تفشل ).

من المهم ملاحظة أن مفارقة المثلث ليست نظرية، ولا يوجد إثبات رياضي لها. إنها تقدم حجة رياضية استدلالية: إذا كان هناك عقدة صديقة لامركزية يمكنها التحقق من N معاملة في الثانية، ولديك سلسلة تعالج k*N معاملة في الثانية، فإن (i) يمكن أن ترى كل معاملة فقط 1/k من العقد، مما يعني أن المهاجم يحتاج فقط إلى تدمير عدد قليل من العقد ليتمكن من إجراء معاملة خبيثة، أو (ii) ستصبح عقدتك قوية، بينما لن تكون سلسلتك لامركزية. الهدف من هذه المقالة ليس إثبات أن كسر مفارقة المثلث مستحيل؛ بل على العكس، تهدف إلى إظهار أن كسر المفارقة الثلاثية صعب، ويتطلب إلى حد ما الخروج من إطار التفكير الضمني في هذه الحجة.

على مدى السنوات، ادعت بعض السلاسل عالية الأداء أنها حلت التناقض الثلاثي دون تغيير هيكلها الأساسي، عادةً من خلال استخدام تقنيات هندسة البرمجيات لتحسين العقد. كان هذا دائماً مضللاً، حيث أن تشغيل العقد على هذه السلاسل أصعب بكثير من تشغيل العقد على إيثريوم. ستستكشف هذه المقالة لماذا يحدث ذلك، ولماذا لا يمكن توسيع إيثريوم فقط من خلال هندسة برمجيات العميل L1.

ومع ذلك، فإن الجمع بين أخذ عينات توفر البيانات وSNARKs يحل فعلاً تناقض مثلث: إنه يسمح للعملاء بالتحقق من توفر كمية معينة من البيانات، وأن عددًا معينًا من خطوات الحساب تم تنفيذها بشكل صحيح، مع تحميل كمية قليلة جدًا من البيانات وتنفيذ عدد قليل جدًا من العمليات الحسابية. SNARKs لا تتطلب ثقة. أخذ عينات توفر البيانات لديه نموذج ثقة دقيق من نوع few-of-N، ولكنه يحتفظ بالخصائص الأساسية التي تمتلكها السلاسل غير القابلة للتوسع، أي أنه حتى هجمات 51% لا يمكن أن تجبر الكتل السيئة على قبولها من قبل الشبكة.

طريقة أخرى لحل معضلة الثلاثة هي بنية Plasma، التي تستخدم تقنيات بارعة لدفع مسؤولية مراقبة توفر البيانات إلى المستخدمين بطريقة متوافقة مع الحوافز. في الفترة من 2017 إلى 2019، عندما كان لدينا فقط إثباتات الاحتيال كوسيلة لتوسيع القدرة الحاسوبية، كانت Plasma محدودة جدًا في التنفيذ الآمن، ولكن مع انتشار SNARKs( وإثباتات المعرفة الصفرية القصيرة غير التفاعلية)، أصبحت بنية Plasma أكثر قابلية للتطبيق لمجموعة أوسع من سيناريوهات الاستخدام مقارنةً بالسابق.

التقدم الإضافي في أخذ عينات توفر البيانات

ماذا نحل من مشكلة؟

في 13 مارس 2024، عندما يتم إطلاق ترقية Dencun، سيكون لدى سلسلة كتل إثيريوم 3 كتل بحجم حوالي 125 كيلوبايت لكل شريحة كل 12 ثانية، أو عرض نطاق البيانات المتاحة لكل شريحة حوالي 375 كيلوبايت. بافتراض أن بيانات المعاملات يتم نشرها مباشرة على السلسلة، فإن تحويل ERC20 يبلغ حوالي 180 بايت، وبالتالي فإن الحد الأقصى لمعدل المعاملات في إثيريوم Rollup هو: 375000 / 12 / 180 = 173.6 TPS

إذا أضفنا الحد الأقصى النظري لcalldata لإيثريوم (: كل slot 30 مليون غاز / كل بايت 16 غاز = كل slot 1,875,000 بايت )، فإن ذلك سيصبح 607 TPS. باستخدام PeerDAS، قد يزيد عدد الـ blobs إلى 8-16، مما سيوفر 463-926 TPS لـ calldata.

هذا تحسين كبير لطبقة 1 من إثيريوم، لكنه ليس كافياً. نريد المزيد من القابلية للتوسع. هدفنا المتوسط هو 16 ميجابايت لكل شريحة، وإذا تم دمجه مع تحسينات ضغط بيانات Rollup، سيؤدي ذلك إلى ~58000 TPS.

ما هو؟ كيف يعمل؟

PeerDAS هو تنفيذ بسيط نسبيًا لـ "1D sampling". في إثيريوم، كل blob هو متعددة حدود من الدرجة 4096 على حقل أولي يتكون من 253 رقمًا (. نحن نبث حصة متعددة الحدود، حيث تحتوي كل حصة على 16 قيمة تقييم من 16 نقطة متجاورة من إجمالي 8192 نقطة. من بين هذه الـ 8192 قيمة تقييم، يمكن استعادة أي blob وفقًا للمعلمات المقترحة حاليًا: يمكن استعادة أي 64 من 128 عينة ممكنة من أي 4096 ).

تعمل PeerDAS على جعل كل عميل يستمع إلى عدد قليل من الشبكات الفرعية، حيث تقوم الشبكة الفرعية i ببث العينة i من أي blob، ومن خلال الاستفسار عن من في شبكة p2p العالمية ( سيستمع إلى الشبكات الفرعية المختلفة ) لطلب blob من الشبكات الفرعية الأخرى التي يحتاجها. النسخة الأكثر تحفظًا SubnetDAS تستخدم فقط آلية الشبكات الفرعية، دون استفسارات إضافية إلى طبقة الأقران. الاقتراح الحالي هو أن تستخدم العقد المشاركة في إثبات الحصة SubnetDAS، في حين أن العقد الأخرى ( أي العملاء ) ستستخدم PeerDAS.

من الناحية النظرية، يمكننا توسيع نطاق "1D sampling" إلى حد كبير: إذا قمنا بزيادة العدد الأقصى من blobs إلى 256( والهدف هو 128)، فسنتمكن من الوصول إلى هدف 16MB، حيث كل عقدة في عينة قابلية البيانات تحتوي على 16 عينة * 128 blob * كل blob يحتوي على 512 بايت لكل عينة = 1MB من عرض البيانات لكل slot. هذا بالكاد ضمن نطاق التحمل لدينا: إنه ممكن، ولكن هذا يعني أن العملاء ذوي عرض النطاق الترددي المحدود لا يمكنهم أخذ العينات. يمكننا تحسين ذلك إلى حد ما عن طريق تقليل عدد blobs وزيادة حجم blobs، لكن ذلك سيجعل تكلفة إعادة البناء أعلى.

لذلك، نريد في النهاية أن نذهب خطوة أخرى للأمام، ونقوم بأخذ عينات ثنائية الأبعاد (2D sampling)، هذه الطريقة لا تأخذ عينات عشوائية فقط داخل الـ blob، بل تأخذ عينات عشوائية أيضًا بين الـ blobs. باستخدام الخصائص الخطية لالتزام KZG، نقوم بتوسيع مجموعة الـ blobs في كتلة واحدة من خلال مجموعة جديدة من الـ blobs الافتراضية، وهذه الـ blobs الافتراضية ترمز بشكل زائد نفس المعلومات.

! مقال فيتاليك الجديد: مستقبل Ethereum المحتمل ، الطفرة

لذا، في النهاية نريد أن نذهب أبعد من ذلك، لإجراء أخذ عينات ثنائية الأبعاد، ليس فقط داخل blobs، ولكن أيضًا أخذ عينات عشوائية بين blobs. تُستخدم خاصية الالتزام KZG الخطية لتوسيع مجموعة blobs داخل كتلة معينة، والتي تحتوي على قائمة جديدة من blobs الافتراضية المشفرة بشكل زائد لنفس المعلومات.

من المهم أن توضح أن توسيع الالتزام لا يتطلب وجود blob، لذا فإن هذه الخطة تعتبر بشكل أساسي صديقة لبناء الكتل الموزعة. تحتاج العقد التي تبني الكتل فعلياً فقط إلى امتلاك التزام KZG للblob، ويمكنها الاعتماد على عينة توفر البيانات (DAS) للتحقق من توفر كتلة البيانات. عينة توفر البيانات أحادية البعد (1D DAS) تعتبر أيضاً صديقة لبناء الكتل الموزعة.

( ماذا يجب أن نفعل بعد؟ وما هي الاعتبارات الأخرى؟

الخطوة التالية هي إكمال تنفيذ وإطلاق PeerDAS. بعد ذلك، سيتم زيادة عدد الـ blob على PeerDAS باستمرار، بينما نراقب الشبكة بعناية ونحسن البرمجيات لضمان الأمان، وهذه عملية تدريجية. في الوقت نفسه، نأمل في وجود المزيد من الأعمال الأكاديمية لوضع معايير لـ PeerDAS والإصدارات الأخرى من DAS وتفاعلها مع مسائل الأمان مثل قواعد اختيار الانقسام.

في مراحل مستقبلية أبعد، نحتاج إلى القيام بمزيد من العمل لتحديد النسخة المثالية من DAS ثنائي الأبعاد، وإثبات خصائصه الأمنية. نأمل أيضًا أن نتمكن في النهاية من الانتقال من KZG إلى بديل آمن ضد الكم ولا يتطلب إعداد موثوق. حاليًا، ليس لدينا وضوح بشأن أي من الخيارات المرشحة صديقة لبناء الكتل الموزعة. حتى مع استخدام تقنية "القوة الغاشمة" المكلفة، أي باستخدام STARK التكراري لتوليد إثباتات الصحة لإعادة بناء الصفوف والأعمدة، فهذا غير كافٍ لتلبية الطلب، لأنه على الرغم من أنه تقنيًا، فإن حجم STARK هو O)log(n) * log###log(n()، فإن قيمة التجزئة ( باستخدام STIR(، إلا أن STARK في الواقع تقريبًا بحجم blob بأكمله.

الطريق الواقعي طويل الأجل الذي أعتقد أنه هو:

1. تنفيذ DAS ثنائي الأبعاد المثالي;
2. الاستمرار في استخدام 1D DAS، التضحية بكفاءة عرض النطاق الترددي للعينات، لقبول حد بيانات أقل من أجل البساطة والصلابة
3. التخلي عن DA، وقبول بلازما بالكامل كهيكل Layer2 الرئيسي الذي نركز عليه.

يرجى ملاحظة أنه حتى لو قررنا توسيع التنفيذ مباشرة على مستوى L1، فإن هذا الخيار موجود. وذلك لأنه إذا كان يجب على مستوى L1 معالجة عدد كبير من TPS، ستصبح كتل L1 كبيرة جدًا، وسيرغب العملاء في وجود وسيلة فعالة للتحقق من صحتها، وبالتالي سيتعين علينا استخدام نفس التقنيات على مستوى L1 مثل Rollup) مثل ZK-EVM و DAS).

( كيف تتفاعل مع أجزاء أخرى من خريطة الطريق؟

إذا تم تحقيق ضغط البيانات، فسوف ينخفض الطلب على 2D DAS، أو على الأقل سيتم تأخيره، وإذا تم استخدام Plasma على نطاق واسع، فإن الطلب سيقل بشكل أكبر. كما أن DAS يطرح تحديات على بروتوكولات وآليات بناء الكتل الموزعة: على الرغم من أن DAS نظريًا صديق لإعادة البناء الموزعة، إلا أن ذلك يتطلب في الممارسة العملية دمجه مع مقترحات قائمة تضمين الحزم وآليات اختيار الفروع المحيطة بها.

ضغط البيانات

) ماذا نحاول حل المشكلة؟

تستهلك كل عملية في Rollup كمية كبيرة من مساحة بيانات السلسلة: تتطلب عملية نقل ERC20 حوالي 180 بايت. حتى مع وجود عينة مثالية من توافر البيانات، فإن هذا يقيد قابلية التوسع لبروتوكول Layer. كل slot 16 ميغابايت، نحصل على:

16000000 / 12 / 180 = 7407 TPS

ماذا سيحدث إذا تمكنا من حل مشكلة البسط والمقام، مما يسمح لكل معاملة في الـ Rollup باستخدام عدد أقل من البايتات على السلسلة؟

ما هو, كيف يعمل?

في رأيي، أفضل تفسير هو هذه الصورة من قبل عامين:

خلال ضغط بايت صفر، يتم استبدال كل سلسلة طويلة من بايتات الصفر ببايتين، للإشارة إلى عدد بايتات الصفر. علاوة على ذلك، استفدنا من خصائص معينة للمعاملات:

تجميع التوقيعات: نحن ننتقل من توقيعات ECDSA إلى توقيعات BLS، والخاصية لتوقيعات BLS هي أنه يمكن دمج عدة توقيعات في توقيع واحد، ويمكن لهذا التوقيع إثبات صحة جميع التوقيعات الأصلية. في طبقة L1، نظرًا لأن تكلفة حساب التحقق لا تزال مرتفعة حتى مع التجميع، لذلك لا يُنظر في استخدام توقيع BLS.