动态Blob大小调整：减少小型Rollup中的零填充开销 - Layer 2
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- 发布于 2025-02-28 17:41
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本文提出了动态Blob大小调整方案，旨在解决EIP-4844下小规模Rollup在数据吞吐量低时面临的成本-延迟权衡问题。该方案允许用户仅为其使用的实际空间付费，无需等待积累足够的数据，从而优化成本控制和延迟。
概括
数据吞吐量低的小规模 Rollup 在 EIP-4844 的 128KB blob 设计下面临着成本-延迟的权衡：要么容忍低效的 blob 利用率，要么忍受长时间的提交延迟以积累足够的数据。
现有的解决方案，如 Blob 共享 和 Blob 聚合 解决了一些问题，但在成本分配、激励机制和潜在延迟方面引入了复杂性。
我们提出了一种动态 Blob 大小的解决方案，其中 Blob 长度不再固定，允许用户仅为他们实际使用的空间付费，而无需等待积累足够的数据。
介绍
Rollup 的出现通过卸载交易执行，同时在链上保留数据可用性 (DA)，从而显着提高了以太坊的可扩展性。随着 EIP-4844 的实施，blob 已成为 Rollup 提交压缩交易数据的关键组件。
在当前的协议设计下，即使 Rollup 的数据仅占用其容量的一小部分，也需要为整个 blob 付费。这种僵化的定价模式导致了低效的资源分配，因为未充分利用的 blob 会推高每字节的成本 —— 随着网络规模的扩大，这个问题会变得更糟。固定的 128 KB blob 大小尤其为通常具有低交易吞吐量的小型 Rollup 带来了系统性效率低下。这些 Rollup 面临着一个持续的困境：要么为未充分使用的 blob 空间付费，导致每字节成本过高，要么延迟数据提交，直到积累足够的数据来填充一个 blob，从而导致不必要的延迟。
现有的想法，例如 Blob 共享 和 Blob 聚合，试图通过允许多个 Rollup 共同占用一个 blob 来缓解这些效率低下问题。虽然这些方法提高了空间利用率，但它们引入了新的挑战：
成本分配复杂性：设计公平的支付分配机制（例如，Shapley 值或 Nash 议价解决方案）通常会引发参与者之间的博弈论行为，从而使成本分摊复杂化。
激励不一致：高吞吐量 Rollup 没有多少经济动机与较小的同行共享 blob，因为它们自身的利用率已经足够高。
协调开销：跨 rollup 数据捆绑需要同步协议，这会引入额外的延迟。
解决方案
为了解决这些限制，我们提出了动态 Blob，这是一种将 blob 大小与固定约束解耦的解决方案，允许参与者仅为他们实际使用的空间付费，而无需强制填充。这种方法消除了未使用的 blob 空间的多付费用，并消除了与数据累积相关的延迟。
假设
假设 1：在给定的时间 t，假设 Blob 基础费用已根据当前的网络负载、供需平衡和拥塞状态动态调整为固定值 B_{base}(t)。此时，用户在启动 Blob 交易时支付的费用与他们的 gas 消耗成正比。
假设 2：假设有足够数量的诚实轻客户端发送请求，并且每个采样请求都是匿名的（即，它不能链接到同一个客户端）。此外，采样请求的分布是均匀随机的，并且网络接收它们的顺序相对于其他请求也是均匀随机的。
详细机制
编码
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blob3806×1292 171 KB](https://ethresear.ch/uploads/default/original/3X/9/2/929a3a50d574358c17c5bff46fe7d47a5ed8d079.png "blob")在我们的动态 blob 方案中，由于填充数据量的差异，每个 blob 的长度都不同。因此，虽然每行的块大小保持一致，但每行的块数却不同。blob 的每一行都使用 1D Reed-Solomon (RS) 编码进行编码。为了确保正确的编码，KZG 多项式承诺用于提交 blob 的每一行。如图 1 所示，实线框表示原始数据块，而虚线框表示编码后的块。
DAS
从长远来看，节点应该只存储或转发一小部分区块，以支持更好的可扩展性并容纳较弱的参与者。为了确保去中心化，节点不应承担过多的存储和转发任务，因为这可能会限制资源受限用户的参与。为了确保数据可用性，我们使用 GossipSub 进行数据分发，使用 Req/Resp 协议进行采样。Blob 的分配是分片的，每个子网的块数根据 blob 长度按比例分配。
托管
如果有 J 个子网，则分配给同一 blob 的每个子网的块数可能不同。为了确保负载平衡，在 blob 的每一行中填充一定数量的零值，确保分配给同一 blob 的不同子网的块数保持相等。
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补04361×1297 205 KB](https://ethresear.ch/uploads/default/original/3X/c/9/c953a99dd1171757bed2b7dd5173ee9c7c16d1c9.png "补0")在图 2 中，图中的红色部分表示必要的零填充扩展。此操作可确保负载平衡和样本的均衡分布。我们的动态 blob 方案并没有完全消除对零填充的需求，但与原始方案相比，大大减少了所需的零填充量。
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分散4374×1304 219 KB](https://ethresear.ch/uploads/default/original/3X/b/d/bd07f71f7a42f8ffd72e5eb983d57c4117314352.png "分散")在图 3 中，相同颜色的块形成最小的采样单元，一个子网可以包含多个采样单元。这确保了每个 blob，无论其大小如何，都可以被许多节点充分采样，从而保证了数据恢复的可靠性。图 3 中的子网数为 6。
在图 3 中，红色区域表示必要的零填充扩展。此操作既确保了负载平衡，又确保了样本的均衡分布。设 n_i 表示 blob_i 中的块总数。以下表达式表示可以从 blob_i 采样的符号数：
x^*=n_i\left(1-\left(1-\frac{s_i}{n_i}\right)^m\right)
此公式改编自 这篇论文。
可以从不同 blob 采样的符号数与 n_i 成正比。子网计数表示为 J，对于 blob_i，每个节点存储的符号数由下式给出：
p_i=\frac{n_i}{J}
第 j 个子网存储索引在以下范围内的块
[(j-1)p_i,jp_i-1]\quad j=1,2,...,J
从某种意义上说，此方法通过调整采样块的大小来实现列对齐。这确保了从每个 blob 采样的符号数与子网数成正比，从而增强了数据可靠性。
当 J = n_{max} 并且与 n_{max} 对应的 blob 被填充时，此方案达到其最坏情况，这对应于 1D PeerDas。
SHPLONK 可用于合并多个多项式在不同点的承诺，从而减小证明的大小。
定价
在 EIP-4844 中，Blob 交易的定价策略如下：
\text{blob_fee} = \text{get_total_blob_gas} \times \text{get_base_fee_per_blob_gas}
\text{get_total_blob_gas} = \text{GAS_PER_BLOB} \times \text{len(tx.blob_versioned_hashes)}
这里，\text{GAS_PER_BLOB} 是一个常数，这意味着每个 Blob（无论是否已完全填充）都会消耗固定数量的 Blob Gas。
本文提出的定价策略：基于 EIP-1559 机制，Blob 基础费用会根据 blob 的供需情况动态调整。但在任何给定的时刻，此基础费用都是固定的。用户根据他们使用的实际 Blob 容量付费，即
\text{get_total_blob_gas} = \alpha\times \text{GAS_PER_BLOB} \times \text{len(tx.blob_versioned_hashes)}
其中 \alpha 表示用户使用的 Blob 容量的比例。
结论
本文提出的动态 Blob 方案将数据容量与刚性的成本结构分离，使 Rollup 能够实现细粒度的成本控制和延迟优化。未来的研究方向可能会探索关键参数（例如，子网计数 J、零填充规则）的自适应调整，并研究为动态 Blob 实施二维编码的可行性，从而释放更多的效率提升。
如果你对此提案有任何反馈、建议或批评，我将不胜感激。非常欢迎你对框架可行性、潜在改进或对其实际应用的任何疑虑的见解。
其他资源
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从 4844 到 Danksharding：扩展以太坊 DA 的途径
- 原文链接： ethresear.ch/t/dynamic-b...
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