解读以太坊 L2 的下一代（IV）：Gigagas Rollups
- 2077 Research
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解读下一代以太坊 L2：Gigagas Rollups
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- 译者：AI翻译官，校对：翻译小组
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自从以太坊遵循以 Rollup 为中心的路线图以来，整个社区相信 Rollups 将成为以太坊扩展性问题的解决方案。然而，截止目前，Rollups 在计算能力方面仍然逊色于一些高性能的 L1。
这可能是因为 Rollup 团队不得不处理执行，以及在努力扩展以太坊过程中与各种证明系统、桥接和其他事务的相关问题。
但我们出现了一种可以真正发挥 Rollups 真实能力的 Rollup：Gigagas Rollups。在我们之前的系列中，我们探讨了Based Rollups、Booster Rollups 和原生 Rollups。在这篇文章中，我们将考察 Gigagas Rollups，看看它们试图解决什么问题以及它们是如何工作的。
Rollups 面临的性能挑战是什么？
L2 的主要性能问题集中在 DA 问题上。然而，随着外部 DA 解决方案的近期进展，例如 @eigen_da和 blob 的引入，DA 不再是瓶颈。相反，我们现在面对多个新的约束。
导致性能问题的一个主要原因是 EVM 实现通常是单线程的，这意味着它们一次只使用一个 CPU 核心，尽管现代 CPU 拥有多个能够同时处理不同任务的核心。因此，性能上限由单核心的时钟速度所设定。向并行执行的过渡很复杂，因为需要在 EVM、状态管理和交易结构中进行必要的更改。与此同时，最近的研究表明，
可以并行处理，想象一下在 L2 上可以并行处理多少交易以进一步提升性能。
当在 L2 上提高区块 gas 限制以实现更高的吞吐量时，另一个挑战随之而来，因为这可能会妨碍证明机制。如果欺诈证明需要提交整个区块，它们可能会与以太坊自己的区块大小限制发生冲突。L2 的区块生产不同于 L1，为在排序器和执行客户端中的优化和并行化提供了机会，避免传统 L1 概念的束缚。
实现共享排序以增强 L2 的互操作性，同时保持去中心化是一个重大挑战。然而，这种方法仍然是新颖的，主要的 Rollup 可能不愿意将排序控制交给第三方，因为增加的可组合性所带来的好处尚不明确，性能也可能受到影响。
以太坊采用改进的默克尔-帕特里夏树（MPT）来管理和验证其键值数据。EVM 并未规定状态应如何存储，因此节点客户端可以尝试不同的解决方案。目前，诸如 LevelDB、PebbleDB 和 MDBX 等实现正在使用，但它们缺乏认证键值存储固有的特性，例如完整性的密码学证明。这增加了信任假设，增加了欺诈证明的复杂性，并增加了验证状态改变的开销，从而影响了效率和安全性。
对于大多数 Rollups，性能通常是通过交易数量而不是 gas 来衡量的。然而，在深入了解 Gigagas Rollups 如何解决可扩展性问题之前，让我们探讨一下为什么 gas 而不是 TPS 是一个更重要的指标以及我们为何应关注它。
我们为什么测量 gas？
Rollups 和以太坊本身的性能通常通过每秒交易次数（TPS）来衡量，但一个更精确的指标可能是“每秒 gas”。这个指标说明了网络每秒的计算能力，其中“gas”代表执行交易或智能合约等操作的计算成本。
然而，TPS 忽视了不同交易和操作的复杂性及其资源需求的不同，使其成为一个不完整且通常具有误导性的网络性能指标。一个网络可能以较低的计算成本处理更多交易，但 TPS 却无法反映系统的真实能力。
采用每秒 gas 作为标准性能指标可以提供一个更清晰、更准确的区块链吞吐量和效率分析。你可以阅读一篇来自
@paramonoww 的文章，了解TPS 是一个愚蠢的指标 。
关注 gas 是重要的，因为它反映了网络可以处理的工作量，提供了可扩展性和效率的更清晰的视图。Gas 定价影响网络经济，影响交易费用和奖励，进而影响用户行为和网络安全。因此，虽然每秒交易次数提供了一个大致概览，但每秒 gas 则能深入洞察区块链的真实性能能力。
现在我们了解了 gas，Gigagas 和 Gigagas Rollups 特指什么呢？
什么是 Gigagas Rollups？
Gigagas 以每秒十亿个 gas 单位衡量带宽，相比 TPS 提供了更优越的容量测量。Gigagas Rollups 本质上是设计用于管理每秒 1 gigagas 带宽的 Rollups，处理每秒 10 亿 gas 单位。虽然这一概念很简单，但其实现却充满挑战。目前，即使在中心化排序的情况下，没有任何以太坊 Rollup 能接近这一标准，整个生态系统的处理能力仅为约 60 Mgas（6000 万 gas 单位）每秒。
来源：rollup.wtf
Gigagas Rollups 将通过以 gigagas 处理交易来扩展吞吐量，允许快速处理大量交易或复杂操作。它们通过在数据压缩、证明生成和主链数据发布方面的创新来提高效率，旨在实现最小的开销和最大的吞吐量。
多个团队正在积极开发 Gigagas Rollups。例如，@Abundance_xyz
正在构建一个完整的 Gigagas Rollup 堆栈，而@rise_chain
则专注于构建 Gigagas Rollup，对 EVM 及其他方面进行了广泛的修改和优化。让我们深入了解 Gigagas Rollups 的功能，特别关注 RISE。
Gigagas Rollups 如何工作？
RISE 是一个 L2 平台，旨在解决以太坊的 Rollup 性能问题。尽管取得了一些进展，但目前的 L2 解决方案无法与 Solana 的速度相媲美。RISE 使用并行 EVM、持续执行和新的状态架构，旨在提高吞吐量，目标是实现每秒超过 1 Gigagas 的带宽。
RISE 的架构包括一个完全开源的并行 EVM 执行引擎 pevm，支持通过区块管道进行连续执行。为了优化性能，RISE 使用版本化的默克尔树进行状态访问，并使用定制的数据库 RiseDB，专门用于 EVM 链状态。
RISE 堆栈建立在 Reth 之上。关于数据可用性，架构需要高带宽，并且是模块化以适应各种数据可用性解决方案。RISE 还采用基于的排序以实现区块生产的去中心化。如果你不知道什么是基于 Rollups，可以查看
本系列的第一篇文章，探讨了其优缺点。
在典型的Layer2设置中，约有 8% 的区块时间用于执行，因为这一过程涉及共识、执行和默克尔化的顺序进行。这种方式效率低下，因为共识可能占用 40-80% 的时间，而默克尔化可能占用剩余时间的 60%。RISE 的连续区块管道（CBP）通过并行执行、持续交易处理和并发状态根计算来改善这一点。这使得几乎可以在区块时间内 100% 使用于交易执行，显著提高了效率。
以太坊使用双层状态系统，采用默克尔帕特里夏树（MPT）。MPT 确保数据完整性，但由于其结构和数据库的 LSM（日志结构合并）树性质，导致读取和写入放大效应很高。这导致状态查询需要大量的 I/O 操作。MPT 使用扩展节点来减少冗余，但面临着 SSD 使用效率低下、显著的压缩开销以及 I/O 等待期间 CPU 使用不足等问题。RISE 通过使用版本化默克尔树来应对这些问题，改进了版本化键的存储效率。它还采用了 LETUS 方法，结合增量编码和日志结构文件以减少放大效应。这提高了存储管理和数据检索的效率。
每个 rollup 都会成为 gigagas rollup 吗？
并不是所有的 rollup 都会成为 gigagas rollup，原因有很多。并非所有应用都需要如此高的性能，同时与 gigagas 技术相关的复杂性和成本可能对于交易需求较低或用例更简单的项目来说没有必要。
一些 rollup 更看重易用性、隐私或特定领域的应用，而不是单纯的吞吐量。在可扩展性和去中心化之间也存在一种平衡，有些项目更倾向于维护一个更去中心化的结构，而不是追求 gigagas 性能。渐进式可扩展性可能更实用，避免了大规模系统变更的需求。
达到 gigagas 水平可能会打乱现有的集成，或者在没有必要的情况下使用户交互变得复杂。选择成为 gigagas rollup 在很大程度上取决于资源、战略目标和链的整体定位。
结论
Gigagas rollups 代表了以太坊可扩展性之旅的一个显著飞跃，通过引入对 rollup 堆栈的多项增强功能。凭借这些新特性，gigagas rollups 解决了传统 L2 rollups 当前面临的核心瓶颈，例如单线程执行、默克尔化管理和状态存储效率低下等问题。
然而，达到 gigagas 级别的性能需要相对复杂且具有变革性的架构变更。此外，这还涉及到可扩展性和去中心化之间的权衡。因此，生态系统中的每个 rollup 并不必然需要成为 Gigagas rollup。
除此之外，gigagas rollups 似乎将为以太坊社区提供巨大的机会，以展示以太坊的真正实力。
在本系列关于 rollup 的文章中，我们深入探讨了以太坊扩展的不同类型：从
第三部分的原生 rollups ，最后是这一部分的 gigagas rollups。本文总结了我们对 rollups 的探索，但这远不是旅程的结束。请继续关注我们关于以太坊未来最新创新的新系列和深入文章！
致谢：本文由 @paramonoww 撰写。特别感谢 Koray Akpinar 的反馈和审阅。
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- 分类: 以太坊
- 标签: rollups Gigagas Rollups
