EOS:分析 | 數據可用性問題將如何影響以太坊擴容？

來源：Polygon

原文標題：《數據可用性問題》

撰文：Polygon

在這篇文章中，我們深入研究了數據可用性問題的細節以及它如何影響以太坊的擴展。

什么是數據可用性問題？

數據可用性問題：區塊鏈網絡中的節點如何確保新提議區塊的所有數據實際上是可用的？如果數據不可用，則該塊可能包含被塊生產者隱藏的惡意交易。

舉個例子，假設Alice是ZK-Rollup(ZKR)的運營商。她在以太坊上提交了經過驗證的ZK證明。如果她沒有在以太坊上提交所有交易數據，盡管她的證據證明rollup中進行的所有狀態轉換都是有效的，但rollup的用戶仍然可能對其當前賬戶余額一無所知。由于提交的證明的零知識性質，提交的證明沒有說明當前狀態。

分析 | BTC合約多空持倉人數比1.73 市場看多人數仍保持占優:截至11月18日10:30，根據OKEx合約大數據顯示，目前BTC合約多空持倉人數比為1.73，季度合約基差81.52美元，永續合約基差1.4美元；BTC合約持倉總量6,230,252張，24h交易量13,734,839張；主動買入量129,723張，主動賣出量170,266張；精英賬戶做多賬戶比49%，多頭持倉比21.75%，做空賬戶比48%，空頭持倉比20.1%。

分析師表示，BTC合約多空持倉人數比為1.73，散戶看多人數仍然保持優勢，持倉總量方面保持穩定，季度合約基差仍在100美元上下波動，主動交易量減少，主動賣出量稍微占優，目前行情仍有下行可能，注意風險；BTC合約精英持倉方面，多空賬戶比均小于50%，多空持倉比方面也較均衡，精英賬戶操作相對謹慎。[2019/11/18]

OptimisticRollup(OPR)設置中有一個類似的例子，Alice在以太坊上提交了一個斷言，但OPR的任何參與者都不能挑戰它，因為交易數據不可用，因此他們無法重新計算或挑戰該斷言。

分析 | BTC下降三角區間內震蕩整理 等待變盤:分析師Potter表示，技術圖形4小時走勢，BTC從前期9700美元短時快速拉升至12000美元，并重新站上前期從7500美元至19年最高位14000美元中期上行趨勢線，不過未能站穩幣價再次跌破下方關鍵支撐11500美元，目前再次回落至11000美元附近，4小時MACD有死叉下破0軸趨勢，下方短期支撐11000美元，一旦放量跌破死叉形成，后續調整力度將會繼續加大，我們也可以發現BTC 4小時近期也在走一個小下降三角形，昨晚幣價從三角上邊線11800美元小幅放量下殺至下邊線11000美元附近，前期多次收出下插針走勢，那么目前此處對多頭構筑一定的支撐，預計近期BTC繼續處于三角區間內來回震蕩，等待變盤，破位的話下一短期支撐10500美元。[2019/7/5]

為了應對上述情況，OPR和ZKR的設計都要求operator將以太坊上的所有交易細節作為「calldata」提交。雖然這使他們在短期內避免了DA問題，但隨著rollup內部交易數量的增長，需要提交的數據量也會增加，從而限制了這些rollup可以提供的擴展量。

分析 | 易見股份2018年區塊鏈業務營收僅為66.6萬元，并非2.6億元:據互鏈脈搏消息，4月28日下午，易見股份發布2019年第一季度報告。1-3月公司實現營業收入22.76億元，同比下滑48.69%，近乎腰斬。易見股份對此解釋稱，營收下滑主要是由于區塊鏈業務發展的好。此外，易見股份2018年年度報告披露的區塊鏈相關業務營收為2.6億元。但易見股份年報的另一個數據揭露了真相，其信息服務部分營業收入為66.6萬元，利息收入為2.596億元。兩者相加才是2.6億元。換句話說，易見股份因區塊鏈而獲取的真實服務費只有66.6萬元。其余的其實是操作供應鏈金融產生的利息收入，這部分收入沒有區塊鏈，也能獲得。[2019/4/30]

這對如今的區塊鏈有何影響？

為了回答這個問題，讓我們首先回顧一下類似以太坊的區塊鏈的一般區塊結構以及任何區塊鏈網絡上存在的客戶端類型。

分析 | 今日恐慌指數為13 較昨天有所緩解:據Alternative.me數據顯示，今日恐慌指數為13（昨日為11），目前恐慌等級為極度恐懼。[2018/12/16]

一個塊可以分為兩個主要部分：

區塊頭：一個小區塊頭包含與區塊中包含的交易相關的摘要和元數據。塊體：它包含所有交易數據并占塊大小的大部分。在傳統的區塊鏈協議中，所有節點都被視為同步整個區塊并驗證所有狀態轉換的完整節點。所有節點花費大量資源來檢查交易有效性并存儲區塊。從好的方面來說，這些節點不會接受任何無效的交易。

可能還有另一類節點沒有資源來驗證每筆交易。相反，他們主要對了解區塊鏈的當前狀態以及與他們相關的某些交易是否包含在鏈中感興趣。這些輕客戶端依靠全節點來檢查所有交易是否有效。因此，在安全性方面，它們依賴于可信的全節點。

金色財經獨家分析 EOS的DPOS共識算法變雙刃劍:據IMEOS 報道，BM在官方電報群日常答疑中，回答對于開發多鏈者的建議：劃分智能合約以盡可能減少跨鏈通訊。必要時，交易所在每條鏈上都可以有一個市場。同時官方公布Dawn3.0公共測試網預計在5月4日發布，目前有一些bug需要修正。金色財經獨家分析，隨著Dawn3.0公共測試網的發布日期臨近，關于EOS的爭論日益增加，DPOS共識算法號稱將來可以支持每秒百萬筆交易，號稱將顛覆以太坊。但由于EOS只有21個主節點，去中心化程度有限，因此EOS也招來了大量的非議。以太坊創始人V神就曾炮轟EOS，他在個人博客稱，，“區塊鏈、加密貨幣所創建時的愿景，如今已經遭到了嚴重破壞。當初這些技術出現，就是為了去規避、逾越體制中的某些無法克服的缺陷。而如今，人類社會體制中我們所深惡痛絕的舞弊，再次不可避免的在它們的身上重現了。”V神將它歸咎于EOS的共識機制DPOS，天然導致財閥統治。到底EOS將顛覆以太坊，還是淪為“財閥統治”的工具，等主網上線之后才能揭曉。[2018/4/8]

但是如果區塊生產者沒有透露區塊背后的全部數據呢？這可以防止全節點驗證所有交易。這反過來又阻止了輕節點絕對確定它所看到的由所有合法交易支持的區塊頭。

為了解決這個問題，我們需要一種輕客戶端機制來驗證數據可用性。這將確保區塊生產者無法通過說服輕客戶端來隱藏數據。它還將迫使區塊生產者公開部分數據，使整個網絡以協作的方式訪問整個區塊。

讓我們借助一個例子更深入地探討這個問題。假設區塊生產者Alice用交易tx1、tx2、……、txn構造了一個區塊B。讓我們假設tx1是惡意交易。如果tx1被廣播，任何完整節點都可以驗證它是惡意的，并將其發送給輕客戶端，輕客戶端會立即知道該塊是不可接受的。但是，如果Alice想隱藏tx1，她會顯示標頭和除tx1之外的所有交易數據。全節點無法驗證tx1的正確性。讓輕節點查詢任意一筆交易，均勻隨機。輕客戶端查詢tx1的概率為1n。因此，Alice能夠以壓倒性的可能性欺騙輕客戶端接受惡意交易。由于不可歸因的性質，全節點無法以任何方式證明tx1不可用。

那么，我們該怎么辦呢？

該問題的解決方案在于在塊中引入冗余。總的來說，有大量關于編碼理論的文獻，特別是擦除編碼，可以幫助我們解決這個問題。

簡而言之，糾刪碼允許我們將任何n個數據塊擴展為2個數據塊，其中2n個數據塊中的任何一個都足以重建原始數據塊。

如果我們強制區塊生產者擦除交易tx1、tx2、...、txn的代碼，然后隱藏單個交易，則需要隱藏n+1個交易，因為任何足以構建整個交易集的交易。在這種情況下，恒定數量的查詢使輕客戶端足以確信底層數據確實可用。

哇，原來如此？

不。雖然這個簡單的技巧使隱藏工作變得更加困難，但區塊生產者仍有可能故意以錯誤的方式執行擦除編碼。然而，一個完整的節點可以驗證這個擦除編碼是否正確完成，如果沒有，它可以向輕客戶端證明這一點。這被稱為欺詐證明。有趣的是，輕客戶端需要有一個誠實的全節點鄰居才能確定如果編碼錯誤，那么它將收到欺詐證明。這確保了輕客戶端以極高的概率訪問沒有惡意交易的鏈。

但是存在一個問題！如果簡單地實現，欺詐證明的大小可以按照塊本身的大小排序。但我們對輕客戶端的資源預設禁止我們使用這樣的設計。通過使用多維擦除編碼技術，可以在這方面有所改進，該技術以可接受的大小減少欺詐證明的大小。為簡潔起見，我們不涉及這些，但該文獻對其進行了詳細分析。

基于欺詐證明的解決方案的問題在于，輕客戶端永遠無法完全確定尚未收到欺詐證明的任何塊。此外，他們一直相信其全節點對等方是誠實的。還需要激勵誠實的節點不斷保持審計區塊。

有沒有辦法避免欺詐證明？

最近，向量承諾重新引起了區塊鏈領域的關注。這些向量承諾，尤其是對多項式的恒定大小的KZG/Kate承諾，可用于設計簡潔的DA方案，而無需欺詐證明。簡而言之，Kate承諾允許我們使用單個組元素提交多項式。此外，該方案支持我們證明在某個點i使用恒定大小的見證，多項式評估為。承諾方案在計算上是隱藏和綁定的，也是同態的，使我們能夠巧妙地避免欺詐證明。

我們強制塊生產者獲取原始交易數據并將其排列在大小為n,m的二維矩陣中。它使用多項式插值將大小為n的每一列擴展為大小為2n的列。對于這個擴展矩陣的每一行，它都會生成一個多項式承諾，并將這些承諾作為區塊頭的一部分發送。下面給出了該塊的示意圖。

輕客戶端查詢這個擴展矩陣的任何單元格以獲得見證，這使它能夠立即根據塊頭驗證它。恒定大小的成員證明使抽樣非常有效。承諾的同態性質確保只有在正確構造塊的情況下才驗證證明，并且多項式插值確保成功樣本的恒定數量意味著數據以非常高的概率可用。

該方案的更精細細節以及進一步的優化和成本估算超出了本文的范圍。

其他選擇是什么，以及進一步變更是什么？

更高維的擦除代碼和Kate承諾并不是解決DA問題的唯一方法。我們在這里跳過了其他方法，如編碼默克爾樹、編碼交錯樹、基于FRI和STARK的方法，但每種方法都有其優點和缺點。

我們在Polygon，一直在使用Kate承諾開發數據可用性解決方案。在后面的文章中，我們將介紹實現細節、您現在可以如何使用它以及我們如何致力于轉變DA問題空間。

來源鏈接：blog.polygon.technology

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