TOR:一文了解Polygon團隊為zkEVM開發的新共識機制PoE

作者：PolygonHermez項目負責人DavidSchwartz和開發人員JordiBaylina

我們PolygonHermez團隊目前正在致力于zkEVM的實現，而這一挑戰要求我們為去中心化的L2協議研究和開發一種新的共識機制——proofofefficiency。

這種共識機制利用了v1.0中現有的Proof-of-Donation的經驗，旨在構建第一個去中心化zk-rollup并支持多個協調者的無許可參與，以便在L2中批量生產。

我們仍在考慮幾個選項并針對v2.0(zkEVM)改進此協議，但我們很高興與社區分享我們的想法并收到反饋。

背景

在zk-rollups中，去中心化的挑戰是巨大的，迄今為止很難找到一個好的解決方案。發生這種情況是因為PoS等協議在L2上存在一些問題，并且需要以高性能生成zk有效性證明，以便網絡可以保持其服務水平。將生成一個交易批次的權利分配給任何隨機驗證者并不能保證這一點。

以太坊網絡銷毀量超340.1萬枚ETH:金色財經報道，據Ultrasound數據顯示，以太坊網絡銷毀量超340.1萬枚ETH，本文撰寫時銷毀量為3,401,912.08枚ETH。其中，OpenSea銷毀230050.65枚ETH，ETH transfers銷毀289751.17枚ETH，UniswapV2銷毀184632.42枚。注：自以太坊倫敦升級引入EIP-1559后，以太坊網絡會根據交易需求和區塊大小動態調整每筆交易的BaseFee，而這部分的費用將直接燃燒銷毀。[2023/6/20 21:49:22]

捐贈證明/燃燒證明基于去中心化拍賣模型，以獲得在特定時間范圍內生產批次的權利。在這種情況下，設置了經濟激勵措施，因此驗證者需要非常高效才能具有競爭力，這代表了一個很大的進步。

該模型的一個問題是，在特定時間內，網絡由惡意的單個參與者控制，即使有辦法減輕影響，也很難避免對服務級別的零影響，尤其是在自舉階段。

PeckShield：Nirvana攻擊者將3.3枚WBTC兌換為48枚ETH:金色財經報道，派盾（PeckShield）監測顯示，Nirvana攻擊者將3.3枚WBTC兌換為48枚ETH（約7.6萬美元），準備通過Thorchain跨鏈轉移。[2023/2/1 11:40:05]

另一方面，拍賣協議對于協調者/驗證者來說是非常昂貴和復雜的，同時只有最有效的才會得到獎勵。他們很難實現自動化，而且預測的復雜性很高，因為拍賣需要提前一段時間出價。

先前協議的另一個問題是選擇收斂到“贏家通吃”模型的“最佳”運營方的有效性。這不允許表現稍差的運營方參與競爭。結果是，由于這種情況產生的抗審查限制，控制網絡的運營方變得非常中心化。

新要求

這個新協議旨在涵蓋此類L2zk-rollup共識模型所需的關鍵屬性：

生產L2批次的無許可訪問效率是網絡性能的關鍵避免任何一方的控制防止惡意攻擊與網絡中的價值成正比的總驗證工作量

普京呼吁建立基于區塊鏈和數字貨幣的國際結算系統:11月27日消息，俄羅斯總統普京在俄羅斯最大的銀行Sberbank組織的人工智能會議上呼吁運用數字貨幣技術和分布式賬本來創建建立新的國際結算系統，獨立于銀行和第三國干預。他在講話中強調，在俄羅斯與西方關系緊張的情況下，國家間的資金流動和支付目前正受到威脅，并表示因俄烏戰爭受到的制裁嚴重限制了俄羅斯進入全球金融和市場的機會。

普京進一步解釋道，“基于數字貨幣和分布式賬本技術，可以創建一個新的國際支付系統，更加方便，但同時對參與者完全安全，完全獨立于銀行和第三國的干擾”。

此前報道，俄羅斯立法者正在制定修正案以啟動國家加密貨幣交易所，并且得到了財政部和俄羅斯中央銀行的支持。（Bitcoin.com）[2022/11/28 21:05:40]

效率證明(PoE)模型

這個創建批次的協議由一個兩步模型組成，該模型在不同方之間拆分活動。參與的第一方是Sequencer，第二方是Aggregator。

CZ：不要反對加密貨幣，而要監管加密貨幣:金色財經報道，幣安首席執行官CZ在雅典舉行的幣安活動上表示：“我認為大多數監管現在都明白，不管怎樣，加密采用都會發生，隨意最好是規范這個行業，而不是試圖與之抗爭。” 當被問及是否會看到各國開始將比特幣等加密貨幣添加到國庫儲備時，CZ表示一些較小的國家會首先開始，特別是一些自己沒有發行貨幣的國家。（路透社）[2022/11/26 20:47:40]

排序器

在此模型中，Sequencers是從用戶那里收集L2交易的各方，因此他們通過發送包含所有選定L2TX數據的L1TX來選擇和預處理網絡中的新L2批次。任何人都可以成為Sequencers，這是一個無需許可的角色，由通往網絡的網關組成。

有趣的是，這些提議的批次將記錄在zk-rollup模型的L1事務中。

當基于他們擁有的激勵決定這樣做時，就會發生此批處理提案：

標普：全球經濟增長疲軟 通脹料放緩:8月24日消息，標普全球經濟研究主管Sara Johnson認為，今明兩年，全球經濟增長仍然疲弱，通脹料將在未來兩年放緩。預計全球實際GDP增速將從2021年的5.8%放緩至2022年的2.7%和2023年的2.3%。一旦通脹回落，金融狀況改善，2024年全球經濟增長有望恢復到3%。將2022年亞太地區實際GDP增速預期從3.8%調升至4.2%，2023年進一步升至4.5%（2021年增速為6.2%）。美國實際GDP增速預計將從2021年的5.7%放緩至2022年的1.5%，2023年進一步放緩至1.0%，隨后在2024年回升至1.7%。隨著增速低于潛在水平，美國的失業率可能會從7月份的3.5%上升到2024年中期的4.8%。(金十)[2022/8/24 12:45:46]

一種潛力是其資金池中交易的經濟價值。或他們需要滿足用戶的服務級別。

為了向網絡提議一個新批次，Sequencers將需要支付L1網絡的gas費以生成包含所有批次交易數據的TX，并且該協議定義了需要存入的$MATIC代幣的額外費用。這樣，Sequencers就有動力提出具有有效交易的有效批次。

批處理費用將根據網絡負載而變化，這將根據協議智能合約自動調用的參數計算。

這些批次，以L1交易的格式，帶有CALLDATA中的信息，將用作L2網絡的數據可用性，并且任何新的無許可節點都將能夠同步狀態，也可以從該信息中重建。

一旦被挖掘，這些數據可用性L1交易定義了將被執行的L2TX和特定的順序。這會創建一個確定性的新狀態，可以由網絡節點將其計算為虛擬的未來狀態。

當然，當新狀態的有效性證明在L1中生成和挖掘時，這個新狀態將被解決。這對應于協議的第二部分。

聚合器

當然，zk-rollups的主要優勢之一是有效性證明提供的交易的快速確定性。該協議試圖提高這些證明的有效性。

Aggregators是在效率證明共識協議中以無許可方式參與的各方。

在這種機制中，創建L2新狀態的有效性證明的權利只需成為第一個Aggregators即可獲得。

它的工作方式如下：L1中的Sequencers提出的批次按照它們在L1中的出現位置進行排序，并包含交易數據。PoE智能合約將接受更新到新的有效狀態的第一個有效性證明，包括一個或多個提議的批次。

Aggregators需要定義他們的目標以觸發證明生成并根據他們自己的策略進行競賽。

例如，如果有包含少量TX的批次，一些Aggregators可能會發現在有更多價值之前生成證明并生成包含N個提議批次的狀態變化的證明并不有趣。其他Aggregators可能有不同的策略。

對于比賽遲到的Aggregators，如果發送的證明沒有提出新狀態，智能合約將使用Revert執行，并使用整個狀態數據庫的merkle樹哈希進行檢查。因此，不能成為第一個是以生成證明為代價的，但大部分的gas費用都被收回了。

當然，只有當Aggregators正確處理了提議的批次時，證明才會存在，這意味著它們有一個順序并且所有這些都需要處理。這是一種類似于PolygonHermezv1.0中實現的“Forcetx”的機制，在這種情況下有助于避免審查。

這種機制避免了對單方的控制和許多潛在的攻擊，因為任何Sequencer都可以提出一個批次，但這是有成本的。Aggregators也可以選擇以無許可的方式參與，但如果他們不這樣做，那么早晚會有對經濟價值感興趣的人去做。在我們的例子中，PolygonHermez網絡將啟動一個引導Aggregators，以支持在引導階段有一個特定頻率的新有效性證明。

費用將按以下方式分配：

來自L2TX的費用將由創建有效性證明的同一aggregator處理和分配。所有的TX費用將發送到每批對應的Sequencer。Sequencers為創建批次而存入的費用將發送到aggregator，該aggregator將該批次包含在有效性證明中。

結論

PoE共識機制旨在解決zk-rollups的L2中去中心化和無許可驗證者的一些挑戰。

它定義了一個兩步模型，它支持：

無許可Sequencer作為協議的參與者受益，也是網絡可擴展性的來源。與Volition模式完美兼容的數據可用性模型，可以為用戶啟用不同的服務層。從數據可用性和基于有效性證明的“最終”狀態計算“虛擬”狀態。這種架構可以通過基于不同標準設置有效性證明頻率來為去中心化zk-rollup節省大量成本，但不是確認交易的唯一解決方案。無需許可的聚合器作為代理執行加密證明生成的專門任務的空間，預計對于zkEVM協議來說成本很高。它為他們提供了一個非常簡單直接的模型來管理他們的激勵和回報。針對L2網絡問題的本機保護：例如來自惡意行為者的攻擊或選定驗證者的技術問題。激勵模型：以最大化網絡最終性的性能

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