Polygon Hermez

  • Zelig
  • 更新于 2023-01-30 15:11
  • 阅读 2390

Polygon Hermez架构介绍

Credit: Zelig

Prerequisite

Blockchain trilemma

image.png <center>https://www.ledger.com/wp-content/uploads/2021/11/cover-14.png&lt;/center>

在传统货币理论中存在“不可能三角”，即一国无法同时实现货币政策的独立性、汇率稳定与资本自由流动，最多只能同时满足两个目标，而放弃另外一个目标。

相类似，当前的区块链技术也存在“不可能三角”，即无法同时达到可扩展（Scalability）、去中心化（Decentralization）、安全（Security），三者只能得其二。

  • 可扩展性：每秒可以处理大量交易。

  • 去中心化：拥有大量参与区块生产和验证交易的节点。

  • 安全性：获得网络的多数控制权需要非常高昂的成本。

目前很多区块链会在三者中有所权衡，比如以太坊和比特币比较关心的就是去中心化和安全性。而有一些新公链更注重的是可扩展性和安全性。

从比特币创世开始，一直到以太坊网络中Crypto Kitties游戏的出现。主流公链项目最被人诟病的地方就是低下的TPS，以太坊15左右的TPS完全无法给大多数应用提供实时稳定的支持，这与当前互联网行业动辄上万TPS的业务形成了鲜明的对比。 扩展性也许是排在第一位的问题。扩展性问题已经成为很多系统的坟墓。这是一个重大而艰巨的挑战。-Vitalik Buterin

zk-Rollup

对于以太坊而言，过去几年内关于以太坊扩容的方案不断出现。其主流的方案如下所示:

img

  • 链上扩容：

    • 分片（Sharding）技术：Sharding一词本来源于数据库的术语，表示将大型数据库分割为很多更小的、更易管理的部分，从而能够实现更加高效的交互。区块链分片是指对区块链网络进行分片，从而增加其扩展性。根据最新的以太坊2.0规范，以太坊区块链会被分为1024个分片链，这也意味着以太坊的TPS将提高1000倍以上。但目前Sharding方案仍然在跨分片通信、欺诈识别、随机分配与选举安全性等方面存在不足。

  • 链下扩容：

    • 状态通道（State Channel）：指代用于执行交易和其他状态更新的“链下”技术。但是，一个状态通道内发生的事务仍保持了很高的安全性和不可更改性。如果出现任何问题，我们仍然可以回溯到链上交易中确定的稳定版本。
    • 侧链（Sidechain）技术：侧链是平行于主链的一条链，由侧链上的验证者把一条链的最新状态提交给主链上的智能合约，这样持续推进的一类系统。侧链通常使用PoA(Proof-of-Authority)、PoS(Proof of Stake)等高效的共识算法。它的优势在于代码和数据与主链独立，不会增加主链的负担，缺陷在于它的安全性弱、不够中心化，无法提供审查抗性、终局性和资金所有权保证。
    • Rollup技术：顾名思义，就是把一堆交易卷（Rollup）起来汇总成一个交易，所有接收到这个交易的节点只去验证执行结果，而不会验证逻辑。因此Rollup交易所需Gas费会远小于交易Gas费总和，TPS也增加了。主流的Rollup技术可以分为两类：
    • zk-Rollup：基于零知识证明的Layer2扩容方案，采用有效性验证方法(VP)，默认所有交易都是不诚实的，只有通过有效性验证才会被接受。ZkRollup在链下进行复杂的计算和证明的生成，链上进行证明的校验并存储部分数据保证数据可用性。
    • Optimistic Rollup：乐观的Rollup协议，采用欺诈证明方法，即对链上发布的所有Rollup区块都保持乐观态度并假设其有效，它仅在欺诈发生的情况下提供证据。乐观Rollup的优势在于能使得原生Layer1上的solidity合约可以无缝移植到Layer2，从而最大程度提升了技术人员的研发体验，目前主流方案包括Optimism和Arbitrum。
    • Plasma方案：通过智能合约和Merkle树建立子链，每个子链都是一个可定制的智能合约，子链共存并独立运行，从而大幅降低主链的TPS压力。

从中长期来看，随着 ZK-SNARK 技术的改进，ZK rollups 将在所有用例中胜出。— Vitalik Buterin

zkEVM

ZK-Rollup早期为人诟病的地方是不能兼容 EVM，不能支持智能合约功能，例如 Gitcoin 捐赠主要支付途径的 zkSync 1.0 仅能支持转账等基本功能。同时，由于不同 ZK 应用有各种专用电路，无法相互调用，可组合性差。因此市场急需能够支持以太坊智能合约的ZK-Rollup，而其中关键门槛就是能够支持零知识证明的虚拟机。随着引入 EVM 兼容的 zkVM，zk-rollups 才开始支持以太坊 dApps。

image.png

Comparison

由于 ZK-EVM 并没有统一的设计标准，所以每个项目方基于不同角度在兼容 EVM 和支持 ZK 之间权衡设计出各自方案，目前基本分为两种思路：

  1. 编程语言层面支持，自定义 EVM 操作码，把 ZK-friendly 的操作抽出来重新设计新的、架构不同的虚拟机，通过编译器将 Soilidity 编译成新的虚拟机操作码

  2. 字节码层面支持，支持原生 EVM 操作码

对于第一种策略，由于不受原有 EVM 指令集的约束，可以更灵活的将代码编译成对零知识证明更友好的指令集，同时也摆脱了兼容所有 EVM 原有指令集所需要的艰巨而繁重的工作。

对于第二种策略，由于完全支持了 EVM 现有的指令集，其使用的是和 EVM 一样的编译器，因此天然就对现有的生态系统和开发工具完全兼容，同时还更好的继承了以太坊的安全模型。

第一种思路更灵活，工作量更小，但需要花费额外精力在适配上；第二种思路工作量相对来说会大一些，但是兼容性更好，安全性更高。

Starkware zkEVM

Starkware 的 ZK-Rollup 通用解决方案 StarkNet 可以运行任意的以太坊 dApp。开发者可以通过编译器将 Solidity 编译成 StarkNet 的智能合约语言 Cairo，再部署到其 ZK-friendly 的 VM。

zkSync zkEVM

类似 Starkware，zkSync 2.0 通过开发编译器前端 Yul 和 Zinc 来实现 ZK-EVM 功能。Yul 是一种中间 Solidity 表示，可以编译为不同后端的字节码。Zinc 是用于智能合约和通用零知识证明电路的基于 Rust 的语言。它们都是基于开源框架 LLVM，能够实现最高效的 ZK-EVM 字节码。

<img src="https://miro.medium.com/max/1400/0*S3TKmlfGRTx5MNkE" alt="img" style="zoom:50%;" />

<center>https://miro.medium.com/max/1400/0*S3TKmlfGRTx5MNkE&lt;/center>

与 StarkNet 一样，zkSync zkEVM 在语言层面实现了 EVM 的兼容性，而不是在字节码层面。

Polygon zkEVM

Polygon Hermez 是一个具有 zkVM 的 Polygon zk-rollup，旨在支持 EVM 的兼容性。为此，EVM 字节码被编译成 「微操作码（micro opcodes）」 并在 uVM 中执行，uVM 使用 SNARK 证明和 STARK 证明来验证程序执行的正确性。

Scroll zkEVM

Scroll 是一个EVM等效的zk-Rollup，可以实现与以太坊字节码级别的兼容性，也就是说，所有的EVM操作码和基础层完全相同。Scroll 团队计划为每个 EVM 操作码设计零知识电路。

https://github.com/privacy-scaling-explorations/zkevm-circuits

"Scroll design, architecture, and challenges" (Ye Zhang, Scroll)

Which is better?

img

<center>https://vitalik.ca/general/2022/08/04/zkevm.html&lt;/center>

在 Vitalik 的博文里，他将 ZK-EVM 分为几种类型。其中，类型 1 是直接在以太坊上面直接开发 ZK-EVM，这个开发过于复杂而且目前效率太低，以太坊基金正在研究中。类型 2、类型 2.5 和类型 3 是 EVM 等效的 ZK-EVM，Scroll 和 Polygon Hermez 目前处于类型 3 这个阶段，朝着类型 2.5 乃至类型 2 努力。类型 4 是高级语言兼容的 ZK-EVM，包括 Starkware 和 zkSync。这些类型并无好坏之分，而且 ZK-EVM 也没有统一的标准。

从理论上讲，以太坊不需要为 L1 使用单一的 ZK-EVM 实现进行标准化；不同的客户可以使用不同的证明，因此我们继续从代码冗余中受益。— Vitalik Buterin

Overview

Polygon zkEVM主要包含以下组件：

  • Proof of Efficiency (PoE) Consensus Mechanism
  • zkNode
    • Synchronizer
    • Sequencers & Aggregators
    • RPC
  • zkProver
  • Bridge

image.png

PoE

<img src="https://wiki.polygon.technology/ko/assets/images/fig2-simple-poe-7cb9c3761a3d3c6482eefba525598cd2.png" alt="Figure 2: Simplified Proof of Efficiency" style="zoom:67%;" />

<center>https://wiki.polygon.technology/ko/assets/images/fig2-simple-poe-7cb9c3761a3d3c6482eefba525598cd2.png&lt;/center>

Proof-of-Efficiency（PoE）共识算法分2步实现，由不同参与者完成：

1）第一步的参与者称为Sequencer。sequencer负责将L2的交易打包为batches并添加到L1的PoE智能合约中。任何运行zkEVM-Node的参与者，均可成为Sequencer。每个Sequencer都必须以$Matic token来作为抵押物，以此来获得创建和提交batches的权利。Sequencer赚L2的交易手续费，但是只有相应的证明提交后，Sequencer才能获得其所提交的batch内的L2交易手续费。 2）第二步的参与者称为Aggregator。Aggregator负责检查batches的有效性，并提供相应的证明。作为Aggregator，需要运行zkEVM-Node和zkProver来创建相应的零知识证明，赚取Sequencer为batches支付的Matic费用。

PoE智能合约有2个基本的函数：

1）sendBatch：用于接收Sequencer提交的batches。

2）validateBatch：用于接收Aggregator生成的proof，并进行验证。

zkEVM-Node

Basic concept

<img src="https://wiki.polygon.technology/ko/assets/images/fig3-zkNode-arch-aa4d18996fba1849291ea18e3f11d955.png" alt="Figure 3: zkEVM zkNode Diagram" style="zoom:67%;" />

<center>https://wiki.polygon.technology/ko/assets/images/fig3-zkNode-arch-aa4d18996fba1849291ea18e3f11d955.png&lt;/center>

  • Batch: 为一组使用zkProver来执行或证明的交易，会将batch发送到L1，也会从L1同步batch。
  • L2 Block: 目前，所有的L2 block被设置成只包含一个交易，从来能够保证即时的确认。
  • RPC：为用户（如metamask、etherscan等）与节点交互的接口。与以太坊RPC完全兼容，并附加了一些额外的端口。如与state交互可获得数据的接口；处理交易的接口；与pool交互存储交易的接口。
  • Pool：通过RPC来存储交易的DB，pool中所存储的交易后续可由sequencer来选中或丢弃。
  • Sequencer:
    • Sequencer 从用户那里接收 L2 交易，将它们预处理为新的 L2 batch，然后将该 batch 作为有效的 L2 交易提交给 PoE 合约。 Sequencer 接收来自用户的交易，并将收取所有已发布交易的交易费。 因此，Sequencer 在经济上受到激励来发布有效交易，以便从中获得最大利润。
    • Trusted sequencer: 具有特殊权限的Sequencer。这样做是为了实现快速最终确定并降低与使用网络相关的成本（较低的gas）。
    • Permissionless sequencer：任何人都可以参与，但是会带来较慢的最终确认等问题，相应的，抗审查性和去中心化会好一些。目前尚未实现。
  • Aggregator：通过生成零知识证明来验证之前提交的batches。它会通过向state发送请求来获得prover所需输入数据。一旦proof生成，即可发送到L1中的智能合约进行验证。
  • Synchronizer：负责从以太坊区块链读取事件，通过etherman从以太坊获取数据更新state。Synchronizer从智能合约中获取的数据包括Sequencer发布的数据（交易）和Aggregator发布的数据（有效性证明）。所有这些数据都存储在一个巨大的数据库中，并通过JSON-RPC服务提供给第三方。
  • Prover：生成ZK proofs的服务。注意Prover并未在zkEVM-Node中实现，而是从节点的角度将其当成是“黑盒”。当前Prover有2版实现：

image.png

  • Etherman：对需与以太坊网络和相关合约交互的方法的抽象。
  • State：负责管理存储在StateDB的状态数据（batches、blocks、transactions等），同时State还会处理与executor和Merkletree服务的集成。
  • StateDB：为状态数据的持久层。
  • Merkletree：该服务中存储Merkle tree，包含了所有的账号信息（如balances、nonces、smart contract code 和 smart contract storage）。Merkletree模块也并未在zkEVM-Node中实现，而是作为节点的一个外部服务实现在zkevm-prover中。

Source Code

./zkevm-node run --genesis ../config/environments/local/local.genesis.config.json --cfg ../config/environments/local/local.node.config.toml --components synchronizer

Sequencer

每个Sequencer都有一个配置，池子，状态，交易管理者，etherman，gpe等

type Sequencer struct {
   cfg Config

   pool      txPool
   state     stateInterface
   txManager txManager
   etherman  etherman
   checker   *profitabilitychecker.Checker
   gpe       gasPriceEstimator

   address common.Address

   sequenceInProgress types.Sequence
}

start

  1. 循环调用isSynced，判断synchronizer是否同步完成
    1. 查询数据库state.virtual_batch执行sql获取lastSyncedBatchNum
    2. 调用接口从PoE合约中获取lastEthBatchNum
    3. 如果lastSyncedBatchNum<lastEthBatchNum，说明还没同步完成
  2. 同步完成后，初始化sequence，获取最新的batchNum
    1. 如果batchNum为0，创建创世区块
    2. 否则执行loadSequenceFromState，确定Sequencer中的sequenceInProgress，即确定一个序列
  3. 启动一个协程，执行trackOldTxs，将pool中已处理过的交易在数据库中删除
  4. 启动一个协程，执行tryToProcessTx来对交易进行处理
  5. 启动一个协程，执行tryToSendSequence，将sequence发送到L1

loadSequenceFromState

  1. 循环检查是否同步完成
  2. 执行MarkReorgedTxsAsPending，将重组的交易的状态从selected更新为pending
  3. 获取最新信息lastBatch和这个块是否被关闭了，如果关闭了：
    1. 开始一个状态交易
    2. 获取最新的global exit root，并构造一个进行时的上下文
    3. 调用OpenBatch将新的batch加入state中，batchnumber+1
    4. 更新Sequencer中的sequenceInProgress
  4. 否则，如果没有关闭
    1. 根据batchNumber获取所有交易
    2. 新建一个Sequence并设为当前Sequencer处理中的Sequence

trackOldTxs

  1. 获取即将要从pool中删除的交易的txHashes
  2. 根据txHashes中的hash，直接在数据库中删除

tryToProcessTx

  1. 检查同步
  2. 检查当前sequence是否应该被关闭，即batch中的交易数量是否超过了最大限制
  3. 备份当前sequence
  4. 处理sequenceInProgress中的txs
  5. 更新状态

tryToSendSequence

  1. 检查同步
  2. 获取需要被发送给L1的sequence数组
  3. 调用SequenceBatches，重试发送sequences给eth

Aggregator

type Aggregator struct {
    cfg Config

    State                stateInterface
    EthTxManager         ethTxManager
    Ethman               etherman
    ProverClients        []proverClientInterface
    ProfitabilityChecker aggregatorTxProfitabilityChecker
}

start

  1. aggregator中会建立很多对Prover的RPC连接，对aggregator中的每一个proverClient，都启动一个协程，调用tryVerifyBatch
  2. 启动一个协程，循环调用tryToSendVerifiedBatch

tryVerifyBatch

  1. 检查网络是否同步
  2. 调用getBatchToVerify获取需要被verify的state.Batch
  3. 根据获取的batch调用buildInputProver构建一个inputProver
  4. 在proverClients中找一个闲置的prover
  5. 调用GetGenProofID，这个函数会根据上面的inputProver生成一个genProofRequest，并调用prover的genProof生成一个proof，返回一个proofID
  6. 执行sql语句，将proof插入到state里面
  7. 调用getAndStoreProof，获取proof.Proof并更新

tryToSendVerifiedBatch

  1. 检查是否同步
  2. 调用GetLastVerifiedBatch获取最新的确认过的lastVerifiedBatch
  3. 调用GetGeneratedProofByBatchNumber获取proof
  4. 如果proof不为空，调用VerifyBatch，将proof发送给智能合约
  5. 成功后再删除proof

VerifyBatch 最后会调用POE的VerifyBatch进行验证

Synchronizer

Sync

  1. 获取dbTx
  2. 获取最新的区块lastEthBlockSynced，如果获取不到，用genesis区块
  3. commit dbTx
  4. 循环进行同步
    1. 调用syncBlocks从特定的块同步到最新块
    2. 从合约获取最新batch number：latestSequencedBatchNumber
    3. 从state获取latestSyncedBatch
    4. 如果latestSyncedBatch >= latestSequencedBatchNumber说明，合约的状态全部同步完成，就调用syncTrustedState

RPC

NewServer 在调用NewServer的时候，会调用registerService注册serviceName和service，保存在serviceMap中，serviceMap中包含service和funcMap 具体的：例如eth服务ethEndpoints，会遍历ethEndpoints的所有方法，并保存在funcMap中。 目前的serviceName：

const (
   // APIEth represents the eth API prefix.
   APIEth = "eth"
   // APINet represents the net API prefix.
   APINet = "net"
   // APIDebug represents the debug API prefix.
   APIDebug = "debug"
   // APIZKEVM represents the zkevm API prefix.
   APIZKEVM = "zkevm"
   // APITxPool represents the txpool API prefix.
   APITxPool = "txpool"
   // APIWeb3 represents the web3 API prefix.
   APIWeb3 = "web3"
)

start

  1. 初始化json rpc server，包括host和port
  2. 调用handle处理请求，从request中解析出serviceName和funcName，再从serviceMap和funcMap中获取service和funcData并调用相关函数进行处理，获取结果

zkProver

Polygon zkEVM 中交易的证明全部由zkProver来处理。通过电路来保证交易执行的有效性。zkProver 以多项式和汇编语言的形式执行复杂的数学计算，随后在智能合约上进行验证。

Interation with Node and Database

image.png

如上面的流程图所示，整个交互分为4步：

  1. 节点将 Merkle 树的内容发送到数据库以存储在那里

  2. 节点然后将输入交易发送到 zkProver

  3. zkProver 访问数据库并获取生成证明所需的信息。 这些信息包括Merkle树根、相关siblings的键和hash等

  4. zkProver 然后生成交易证明，并将这些证明发送回节点

Components

<img src="https://docs.hermez.io/zkEVM/zkProver/Overview/figures/fig-main-prts-zkpr.png" alt=" Figure 5: Simplified Data Flow in the zkProver" style="zoom:40%;" />

而zkProver的内部可以看作由以下四个部分组成：

Exector

Executor其实就是Main State Machine Executor。它将交易、新旧状态根等作为输入。

同时Exector还使用：

  1. PIL(Polynomial Identity Language)和一些寄存器
  2. ROM：存储与执行相关的指令列表。

有了这些，Executor会生成承诺多项式和一些公共数据，这些公共数据构成了 zk-SNARK 验证器输入的一部分。

STARK Recursion

Main State Machine Executor将交易和相关数据转换为承诺多项式之后会作为STARK 递归组件的输入：

  • 承诺多项式
  • 常数多项式
  • 脚本，它是指令列表，为了生成 zk-STARK 证明

为了促进快速 zk-STARK 证明，STARK 递归组件使用Fast Reed-Solomon Interactive Oracle Proofs of Proximity (RS-IOPP)，也称为 FRI，用于每个 zk-proof。

<img src="https://img.foresightnews.pro/202209/2b14f1878f792a9d3271d9d31a5e0ab1.png?x-oss-process=style/scale70" alt="img" style="zoom:100%;" />

<center>Credit:Jordi Baylina@Hermez</center>

Circom Library

最初的Circom论文将其描述为定义算术电路的电路编程语言和编译器。

  1. 包含一组关联的 Rank-1 约束系统 (R1CS) 约束的文件
  2. 一个程序（用 C++ 或 WebAssembly 编写），用于有效地计算对算术电路所有连线的valid assignment。

STARK 递归组件生成的单个 zk-STARK 证明会作为 Circom 组件的输入。

Circom是 zkProver 中使用的电路库，用于为 STARK 递归组件生成的 zk-STARK 证明生成witness。

zk-SNARK Prover

最后一个组件是 zk-SNARK Prover，或者说Rapid SNARK。

Rapid SNARK是一个 zk-SNARK 证明生成器，用 C++ 和英特尔汇编语言编写，可以非常快速地生成Circom输出的证明。目前支持PLONK/Groth16.

之所以采用两套证明系统是因为STARK 证明的生成速度更快，但是证明的规模却很大，在链上验证的时候开销也很大，SNARK 由于更小的证明规模和更快的验证速度，所以在以太坊上验证会更便宜。

<img src="https://i.stack.imgur.com/MCMMl.png" alt="awesomeZKP" style="zoom:50%;" />

<center>https://github.com/matter-labs/awesome-zero-knowledge-proofs&lt;/center>

Polygon Hermez zkEVM 使用一个 STARK 证明电路来生成状态转换的有效性证明，用 SNARK 证明验证 STARK 证明的正确性（可以认为是生成「证明的证明」），并将 SNARK 证明提交到以太坊进行验证。

State Machines

zkProver 遵循模块化设计，包含14个状态机，分别对应不同的一些操作:

  • The Main State Machine
  • Secondary state machines：The Binary SM, The Storage SM, The Memory SM, The Arithmetic SM, The Keccak Function SM, The PoseidonG SM
  • Auxiliary state machines：The Padding-PG SM, The Padding-KK SM, The Nine2One SM, The Memory Align SM, The Norm Gate SM, The Byte4 SM, The ROM SM

<img src="https://docs.hermez.io/zkEVM/zkProver/State-Machines/Overview/figures/fig-actions-sec-sm.png" alt="Figure 2: The Main SM Executor's Instructions" style="zoom:50%;" />

How to run

Requirement

zkEVM-Prover: 128vCPU, 1T RAM Recommended by Hermez Team

Config

zkEVM-Node config: https://github.com/0xPolygonHermez/zkevm-node/blob/develop/config/environments/public/public.node.config.toml

zkEVM-Prover config:https://github.com/0xPolygonHermez/zkevm-prover/blob/main/config/config_prover.json

Notes

  • prover如果配置了statedb为local的话会把数据暂时存在内存中，没有做持久化，一旦重启prover会丢失数据。
  • 在zkevm-contrant下deployment/deployment_v2-0/deploy_parameters.json 中配置好trustedSequencerAddress，保证zkevm-node/config/environments中的node.config.toml中etherman中的PrivateKeyPath配置项的keystore文件对应的是该地址的私钥，否则Sequencer提交交易会报错。
  • trustedSequencerAddress不要用hermez官方仓库的私钥对应的地址。
  • 如果修改了l2的genesis相关配置需要保证合约目录下的deployment/deployment_v2-0/genesis.json和node目录下的config/envirment/中的genesis对应起来。

Resources

Github:https://github.com/0xPolygonHermez

Docs:

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江湖只有他的大名，没有他的介绍。

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