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六大类链下扩容深度解析

2022.11.25

撰文:Ellaine Xu、Hettie Jiang、June Wang、Walon Lin、Yiliu Lin

来源:Cobo Ventures


六大类链下扩容深度解析

图片来源:由无界版图 AI 工具生成。


1. 扩容的必要性


区块链的未来是一个宏大的愿景:去中心化、安全性和可扩展性;但通常区块链只能实现其中两个,同时满足这三个要求被称为区块链的不可能三角问题(如下图所示)。多年来,人们一直在探索如何解决这一难题,如何在保证去中心化和安全性的前提下,提高区块链的吞吐量和交易速度,即解决扩容问题,是当前区块链发展过程中讨论的热点话题之一。

让我们先笼统地定义区块链的去中心化、安全性和可扩展性:

  • 去中心化:任何人都可以成为节点参与区块链系统的生产和验证,节点数量越多,则去中心化程度越高,从而确保网络不受一小群大型中心化参与者的控制。
  • 安全性:为了获取区块链系统控制权所付出的成本越高,则安全性越高,那么链就可以抵抗较大比例的参与者对其的攻击。
  • 可扩展性:区块链处理大量交易的能力。
  • 六大类链下扩容深度解析

    比特币网络的第一次重大硬分叉就是源于扩容问题。随着比特币的用户数量和交易量的增多,每个区块上限为 1MB 的比特币网络开始面临拥堵问题;2015 年开始,比特币社区就扩容问题存在分歧,一方是以 Bitcoin ABC 为代表的支持扩大区块的扩容派,另一方是以 Bitcoin Core 为代表的小区块派,认为应当使用隔离见证 Segwit 方案去优化主链结构。2017 年 8 月 1 日,Bitcoin ABC 自行开发至 8MB 的客户端系统开始运行,导致了比特币历史上第一次重大硬分叉的出现,同时也由此诞生了新币种 BCH。

    同样,以太坊网络也是选择牺牲了一部分可扩展性,用来保障网络的安全性和去中心化;虽然以太坊网络并未像比特币网络一样通过限制区块大小来限定交易量,而是变相转变为对单一区块可容纳的燃料费设置上限,但是目的都是为了实现 Trustless Consensus 并确保节点的广泛分布(无论取消还是提高限额都会淘汰很多带宽、存储和计算量不足的较小节点)。

    从 2017 年的 CryptoKitties,DeFi summer、再到后来 GameFi 和 NFT 等链上应用的兴起,市场对吞吐量需求不断增加,但即使是图灵完备的以太坊每秒也只能处理 15~45 笔的交易(TPS),这导致的结果是交易成本不断增加,结算时间变长,大部分 Dapps 难以承受运行成本,整个网络对于用户而言也变的又慢又贵,区块链扩容问题亟待被解决。理想状态下的扩容方案是:在不牺牲去中心化和安全性的前提下,还能尽可能提高区块链网络的交易速度(更短的 finality time)和交易吞吐量(更高的 TPS)。


    2. 扩容方案的类别


    我们按照「是否改变一层主网」作为标准,把扩容方案分为链上扩容和链下扩容两大类。

    六大类链下扩容深度解析

    2.1 链上扩容

    核心概念:通过改变一层主网协议达到扩容效果的解决方案,目前的主要方案是分片。

    链上扩容有多种方案,此篇文章不进行展开,以下简要列举两种方案:

  • 方案一是扩大区块空间,即增加每个区块打包的交易数量,但这会提高对高性能节点设备的要求,提高节点的加入门槛,降低了「去中心化」程度。
  • 方案二是分片,将区块链账本分成若干部分,不再是每个节点参与所有记账,而是由不同分片即不同节点负责不同记账,并行计算可以同时处理多个交易;这样可降低节点计算压力和加入门槛,提高交易处理速度和去中心化程度;但这意味着全网算力被分散,会降低整个网络的「安全性」。
  • 改变一层主网协议的代码可能会产生难以预料的负面影响,因为底层任何细微的安全漏洞都会严重威胁整个网络的安全性,网络可能会被迫进行分叉或中断修复升级。例如,2018 年的 Zcash 的通胀漏洞事件:Zcash 的代码是基于比特币 0.11.2 版本代码修改的,2018 年一位工程师发现其底层代码存在高危漏洞,即代币可无限增发,随即团队花了 8 个月的时间进行秘密修补,漏洞修复后才公开这一事件。

    2.2 链下扩容

    核心概念:不改变现有一层主网协议的扩容解决方案。

    六大类链下扩容深度解析

    链下扩容方案又可以细分为 Layer2 和其他方案:

    六大类链下扩容深度解析

    注:表格内的术语定义来自以太坊官网,内容由 Cobo Ventures 总结梳理。

    下面我们将从发展时间线、技术原理、优缺点和应用对比等方面展开介绍目前主流的链下扩容方案。


    3. 链下扩容的方案


    六大类链下扩容深度解析

    3.1 State Channels

    3.1.1 概要

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