เนื่องจาก Ethereum ปฏิบัติตามแผนถนน rollup-centric ชุมชนทั้งหมดเชื่อว่า rollups จะเป็นทางออกจากปัญหาการขยายของ Ethereum อย่างไรก็ตาม ณ วันนี้ rollups ยังไม่ได้ดีกว่าบาง L1s ที่มีประสิทธิภาพสูงในด้านความสามารถในการคำนวณ

น่าจะเป็นเพราะทีม Rollup ต้องจัดการไม่เพียงแค่การดำเนินการ แต่ยังต้องจัดการกับระบบพิสูจน์ต่างๆ, สะพาน และสิ่งอื่นๆ ในความพยายามขยายมาตราส่วนของ Ethereum

แต่เรามีชนิดหนึ่งของ rollup ที่เกิดขึ้นเพื่อเปิดเผยพลังจริงของ rollups: Gigagas rollups ในชุดเรื่องก่อนหน้านี้เราได้สำรวจ rollups ที่มีพื้นฐานอย่าง rollups, booster rollups และ native rollups ในบทความนี้เราจะสำรวจ gigagas rollups โดยมองว่าพวกเขาพยายามแก้ปัญหาอะไรและทำงานอย่างไร

ความท้าทายทางประสิทธิภาพสำหรับ rollups คืออะไร

ปัญหาประสิทธิภาพหลักสําหรับ L2s มีศูนย์กลางรอบปัญหา DA อย่างไรก็ตามด้วยความก้าวหน้าล่าสุดในโซลูชัน DA ภายนอกเช่น @eigen_daและการนำเสนอของ blobs, DA ไม่ได้เป็นจุด bottleneck อีกต่อไป แต่เราต้องเผชิญกับข้อจำกัดใหม่หลายประการตอนนี้

หนึ่งในเหตุผลสำคัญที่ส่งผลต่อประสิทธิภาพคือการดำเนินการของ EVM ที่มักจะเป็น single-threaded ซึ่งหมายความว่าพวกเขาใช้เพียงหนึ่ง CPU core ในเวลาเดียวกัน แม้ว่า CPU ที่มีให้ใช้จะมีหลาย core ที่สามารถจัดการงานที่แตกต่างกันได้พร้อมกัน ด้วยเหตุนี้ผลประสิทธิภาพถูกกำหนดโดยความเร็วของ core เดียว

การเปลี่ยนไปใช้การดำเนินการแบบขนานซับซ้อนเนื่องจากการเปลี่ยนแปลงที่จำเป็นที่ต้องทำใน EVM, การจัดการสถานะ และโครงสร้างการทำธุรกรรม ในระหว่างนั้น งานวิจัยล่าสุดโดย @VangelisAndr, แสดงว่า64.85% ของการทำธุรกรรม Ethereumสามารถทำงานพร้อมกันได้ จินตนาการถึงจำนวนธุรกรรมที่สามารถทำงานพร้อมกันบน L2s เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพได้อย่างมาก

ความท้าทายอีกอย่างเกิดขึ้นเมื่อเพิ่มขีดจำกัดแก๊สบล็อกบน L2 เพื่อให้ได้ประสิทธิภาพที่สูงขึ้น โดยที่สิ่งนี้อาจเสี่ยงต่อกลไกพิสูจน์ หากพิสูจน์การฉ้อโกงต้องการส่งบล็อกทั้งหมด อาจเกิดความขัดแย้งกับขีดจำกัดขนาดบล็อกของ Ethereum เอง L2 การผลิตบล็อกแตกต่างจาก L1 ซึ่งมีโอกาสสำหรับการปรับปรุงและการประสานงานโดยขึ้นรูปและผู้ให้บริการการดำเนินการ โดยการเคลื่อนที่ออกจากแนวคิด L1 ที่เป็นแบบดั้งเดิม

ความท้าทายที่สำคัญคือการบรรจุลำดับที่ร่วมกันเพื่อเสริมความสามารถในการทำงานระหว่าง L2 ในขณะที่ยังคงรักษาความกระจัดกระจาย อย่างไรก็ตามวิธีนี้ยังเป็นวิธีใหม่และ rollups ที่ใหญ่อาจต้องการควบคุมการจัดลำดับไปยังฝ่ายที่สาม โดยที่ประโยชน์ของการเพิ่มความสามารถในการรวมกันยังไม่ชัดเจนและประสิทธิภาพอาจเสียเสียง

Ethereum ใช้ Modified Merkle-Patricia Tries (MPTs) เพื่อจัดการและยืนยันข้อมูลคีย์-ค่าของตัวเอง EVM ไม่ระบุว่าสถานะควรจะถูกเก็บไว้อย่างไร ซึ่งทำให้ลูกค้าโหนดสามารถทดลองกับโซลูชันที่แตกต่างกัน ในปัจจุบัน การใช้งานโดยทั่วไป เช่น LevelDB, PebbleDB และ MDBX แต่พวกเขาขาดคุณสมบัติพื้นที่ที่ถูกตรวจสอบแบบถูกต้อง เช่น พิสูจน์ความถูกต้องทางรหัสวิทยา สิ่นที่จะทำให้เพิ่มความเชื่อมั่น ทำให้ดูเหมือนฉวยโกงอย่างซับซ้อน และเพิ่มความเคร่งครัดในการยืนยันการเปลี่ยนแปลงสถานะ มีผลกระทบต่อประสิทธิภาพและความปลอดภัย

สำหรับโรลอัพส่วนใหญ่ ประสิทธิภาพมักจะถูกวัดโดยการทำธุรกรรมเช่นกัน อย่างไรก็ดี ก่อนที่เราจะลงรายละเอียดเกี่ยวกับว่า gigagas rollups จะแก้ปัญหาการขยายของระบบได้อย่างไร ให้เรามาสำรวจว่าทำไมการใช้ gas ที่เป็นตัวเลขที่สำคัญกว่าการทำธุรกรรมต่อวินาที (TPS) และทำไมเราควรให้ความสนใจกับมัน

ทำไมเราต้องวัดแก๊ส?

ประสิทธิภาพใน rollups และ Ethereum เอง มักจะถูกวัดโดยการใช้ Transactions Per Second (TPS) แต่ค่าเมตริกที่แม่นยำกว่าอาจเป็น 'gas per second' ค่าเมตริกนี้บ่งชี้ถึงความสามารถในการคำนวณของเครือข่ายทุกวินาที โดย 'gas' แทนค่าการคำนวณของการดำเนินการ เช่น ธุรกรรมหรือสัญญาฉลาก

TPS อย่างไรก็ตาม มองข้ามความซับซ้อนและความต้องการทรัพยากรที่แตกต่างของธุรกรรมและการดำเนินการต่าง ๆ ซึ่งทำให้มันเป็นตัวชี้วัดที่ไม่สมบูรณ์และบ่อยครั้งเป็นตัวชี้วัดที่เข้าใจผิดเกี่ยวกับประสิทธิภาพของเครือข่าย ระบบอาจจัดการกับธุรกรรมได้มากขึ้นในราคาคำนวณที่ต่ำกว่า แต่ TPS ก็ยังคงไม่สามารถสะท้อนความจุจริงของระบบ

การนำเสนอแก๊สต่อวินาทีเป็นตัวบ่งชี้ประสิทธิภาพมาตรฐานที่ชัดเจนและแม่นยำมากขึ้นเกี่ยวกับการผ่านของบล็อกเชน คุณสามารถอ่านบทความโดย @paramonowwเกี่ยวกับทำไมTPS เป็นตัววัดที่โง่เขลา.

การใส่ใจถึงเรื่องแก๊สมีความสำคัญเพราะมันสะท้อนถึงปริมาณงานที่เครือข่ายสามารถจัดการได้มากน้อยเพียงใด ซึ่งสามารถให้ภาพที่ชัดเจนเกี่ยวกับความสามารถในการขยายขนาดและประสิทธิภาพของเครือข่ายได้ Gas pricing มีผลต่อเศษเศษของเครือข่าย มีผลต่อค่าธรรมเนียมและรางวัล ซึ่งในเทิร์นนั้นมีผลต่อพฤติกรรมของผู้ใช้และความปลอดภัยของเครือข่าย ดังนั้น ในขณะที่ธุรกรรมต่อวินาทีสามารถให้ภาพรวมที่กว้าง แต่แก๊สต่อวินาทีเสนอความเข้าใจที่ลึกซึ้งเกี่ยวกับความสามารถในการทำงานจริงของบล็อกเชน

ตอนนี้ที่เรารู้เรื่องแก๊สแล้ว กิกกาและกิกกา rollups คืออะไรบ้าง?

Gigagas rollups คืออะไร?

Gigagas วัดแบนด์วิดท์ในหน่วยก๊าซหลายพันล้านต่อวินาที ซึ่งมีการวัดความจุที่ดีกว่า TPS มาก Gigagas rollups หรือ rollups ที่ออกแบบมาเพื่อจัดการแบนด์วิดท์ของ 1 กิกะก๊าซต่อวินาที ทำการประมวลผล 1 พันล้านหน่วยก๊าซต่อวินาที แม้ว่าแนวคิดจะเป็นไปอย่างตรงไปตรงมา การนำไปใช้งานนั้นยังมีความท้าทาย ณ ปัจจุบัน แม้ว่าจะมีการจัดลำดับที่เซ็นทรัลอย่างเดียวก็ตาม ไม่มี Ethereum rollup ใดมีคุณภาพใกล้เคียงกับเกณฑ์มาตรฐานนี้ โดยระบบนี้สามารถจัดการได้เพียงประมาณ 60 Mgas (60 ล้านหน่วยก๊าซ) ต่อวินาที

แหล่งที่มา:rollup.wtf

Rollups ของ Gigagas จะขยายขนาดผ่านการจัดการธุรกรรมใน gigagas ที่ช่วยให้มีปริมาณธุรกรรมหรือการดำเนินการที่ซับซ้อนได้อย่างรวดเร็ว พวกเขาจะเพิ่มประสิทธิภาพด้วยนวัตกรรมในการบีบอัดข้อมูล การสร้างพิสูจน์ และการโพสต์ข้อมูล Main chain โดยมีเป้าหมายเพื่อลดภาระงานและเพิ่มประสิทธิภาพสูงสุด

หลายทีมกำลังพัฒนา gigagas rollups อย่างคุ้มค่า ตัวอย่างเช่น, @Abundance_xyzกำลังสร้างสถานะ rollup แบบเต็มระบบในขณะที่@rise_chainกำลังโฟกัสในการสร้าง gigagas rollup โดยนำเสนอการปรับแต่งและการปรับปรุงอย่างแท้จริงใน EVM และอื่น ๆ มาดูว่า gigagas rollups ทำงานอย่างไร โดยเฉพาะอย่างยิ่งเรื่อง RISE

การทำงานของ gigagas rollups ทำอย่างไร?

RISE เป็นแพลตฟอร์ม L2 ที่ออกแบบมาเพื่อแก้ไขปัญหาประสิทธิภาพของ Ethereum's rollup โดยทั้งที่มีความคืบหน้าแล้ว แต่ L2 solutions ปัจจุบันยังไม่สามารถเทียบเท่าความเร็วของ Solana ได้ RISE ใช้ EVM แบบขนาน การดำเนินการแบบต่อเนื่อง และโครงสถาปัตยกรรมสถานะใหม่บน RethSDK เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ RISE มีเป้าหมายที่จะมีความสามารถในการถ่ายทอดข้อมูลเกิน 1 กิกะแกสต่อวินาที

สถาปัตยกรรมของ RISE ประกอบด้วยเครื่องมือการดำเนินงาน EVM แบบขนานที่เปิดเป็นรหัสที่เรียกว่า pevm ซึ่งรองรับการดำเนินงานต่อเนื่องผ่านท่อประสานบล็อก สำหรับการเข้าถึงสถานะ RISE ใช้ระบบ Versioned Merkle Trees เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและฐานข้อมูลที่กำหนดเอง RiseDB ที่ปรับแต่งสำหรับสถานะของโซ่ EVM

สแต็ก RISE ถูกสร้างขึ้นบน Reth ในเรื่องของความสามารถในการใช้งานข้อมูล สถาปัตยกรรมต้องการแบนด์วิดท์สูงและเป็นโมดูลเพื่อให้เข้ากับตัวเลือกความสามารถในการใช้งานข้อมูลต่าง ๆ นอกจากนี้ RISE ยังใช้การจัดลำดับข้อมูลเพื่อกระจายการผลิตบล็อก ถ้าคุณไม่ทราบว่า based rollups คืออะไร คุณสามารถดูที่บทความแรกในชุดนี้, ซึ่งตรวจสอบข้อดีและข้อเสียของมัน

ในการติดตั้ง Layer 2 ทั่วไป เวลาบล็อกประมาณ 8% ใช้ในการดำเนินการเนื่องจากกระบวนการลำดับเฉพาะที่เกี่ยวข้องกับความเห็นชอบ การดำเนินการ และการสร้าง Merkle Tree นี่กลายเป็นการใช้ทรัพยากรไม่เป็นประสิทธิภาพเพราะความเห็นชอบสามารถใช้เวลาได้ 40-80% และการสร้าง Merkle Tree สามารถใช้เวลาได้สูงสุด 60% จากเวลาที่เหลือ แต่ RISE's Continuous Block Pipeline (CBP) ได้ปรับปรุงประสิทธิภาพนี้ด้วยการดำเนินการแบบขนาน การประมวลผลธุรกรรมต่อเนื่อง และการคำนวณสถานะรากพร้อมกัน ซึ่งทำให้สามารถใช้เวลาบล็อกในการดำเนินการธุรกรรมถึง 100% เกือบ ซึ่งเพิ่มประสิทธิภาพได้อย่างมีนัยสำคัญเมื่อเปรียบเทียบกับวิธีการทั่วไป

Ethereum ใช้ระบบสถานะสองชั้นด้วย Merkle Patricia Trie (MPT) ซึ่ง MPT รับรองความถูกต้องของข้อมูล แต่ทำให้การอ่านและเขียนเพิ่มขึ้นเนื่องจากโครงสร้างและลักษณะของฐานข้อมูล LSM (Log-Structured-Merge) tree อันเกิดจากนั้นนำมาสู่การเพิ่มความเสี่ยงต่อการดำเนินการ I/O สำหรับคำถามเกี่ยวกับสถานะ MPT ใช้โหนดส่วนขยายเพื่อลดความซ้ำซ้อน แต่อุปสรรคประกอบด้วยการใช้ SSD ไม่เป็นประสิทธิภาพมาก การใช้งานที่ต้องเสียเวลามากในการบีบอัด และการใช้งาน CPU ไม่เต็มที่ระหว่างการรอ I/O

RISE แก้ไขปัญหาเหล่านี้โดยใช้ Versioned Merkle Tree ซึ่งเพิ่มประสิทธิภาพในการจัดเก็บข้อมูลด้วยคีย์ที่มีเวอร์ชัน นอกจากนี้ยังใช้วิธี LETUS กับการเข้ารหัสดีลต่าง ๆ และไฟล์ที่มีโครงสร้างเหมือนบันทึกการทำงานเพื่อลดผลกระทบที่เพิ่มขึ้น สิ่งนี้ส่งผลให้การจัดการการเก็บข้อมูลดีขึ้นและการเรียกข้อมูลที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น

ทุก rollup จะกลายเป็น gigagas rollup หรือไม่?

มีหลายเหตุผลที่ไม่ทุก rollup จะกลายเป็น gigagas rollup ไม่ทุกแอปพลิเคชันต้องการประสิทธิภาพที่สูงขนาดเดียว และความซับซ้อนและค่าใช้จ่ายที่เกี่ยวข้องกับเทคโนโลยี gigagas อาจจะไม่คุ้มค่าสำหรับโครงการที่ต้องการการทำธุรกรรมที่ต่ำหรือกรณีการใช้งานที่เรียบง่าย

บางรอลลัพส์ให้ความสำคัญกับด้านอื่น ๆ เช่น ความสะดวกสบาย ความเป็นส่วนตัว หรือการประยุกต์ใช้ในกลุ่มสาขาที่เฉพาะเจาะจงมากกว่าการเพิ่มความเร็ว ยังมีการสมดุลระหว่างความสามารถในการขยายขนาดและความกระจาย โดยบางคนชอบรักษาโครงสร้างที่กระจายอย่างมากขึ้น แทนที่จะเน้นการทำงานในระดับสูงมาก ความสามารถในการขยายขนาดแบบส่วนตัวสามารถเป็นไปได้มากกว่า ซึ่งสามารถหลีกเลี่ยงความจำเป็นในการเปลี่ยนแปลงระบบอย่างแพร่หลาย

การย้ายไปยังระดับ gigagas อาจสร้างความสับสนในการผสานรวมที่มีอยู่หรือทำให้ปฏิสัมพันธ์ของผู้ใช้ซับซ้อนขึ้นโดยไม่จำเป็น การตัดสินใจในการกลายเป็น gigagas rollup ขึ้นอยู่กับทรัพยากร จุดมุ่งหมายกลยุทธ์ และตำแหน่งโดยรวมของโซ่

สรุปผล

Gigagas rollups แทนความก้าวหน้าที่สำคัญในการพัฒนาของ Ethereum ในเรื่องของความสามารถในการขยายขอบเขตโดยการนำเสนอการปรับปรุงหลายอย่างใน rollup stack ด้วยคุณลักษณะใหม่เหล่านี้ gigagas rollups จะแก้ปัญหาหลักเช่น single-threaded execution merkleization management และ state storage inefficiencies ที่ L2 rollups แบบดั้งเดิมต้องเผชิญอยู่ในปัจจุบัน

อย่างไรก็ตาม การบรรลุประสิทธิภาพระดับ gigagas ต้องการการเปลี่ยนแปลงโครงสร้างที่เป็นระบบที่ทันสมัยและทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงอย่างสิ้นเชิง อีกทั้งยังเกี่ยวข้องกับการต่อรอง เช่น สมดุลระหว่างความสามารถในการขยายของระบบ และความกระจายและความทางทะลุ ดังนั้น ไม่จำเป็นว่าทุก rollup ในระบบนี้จะต้องเป็น Gigagas rollup

นอกจากนี้ดูเหมือนว่าเจ้า rollups จาก gigagas จะให้โอกาสที่ดีให้กับชุมชน Ethereum เพื่อแสดงความสามารถที่แท้จริงของ Ethereum

ตลอดซีรีส์ rollup นี้เราได้ศึกษาลึกลงไปในการขยายมิติของ Ethereum แบบต่าง ๆ : จากเป็น rollups ที่ใช้เป็นพื้นฐานในส่วนที่ Iถึง booster rollups ในส่วนที่ 2,rollups ภายใน Part III, และในท้ายที่สุดมี rollups ของ gigagas ในส่วนสุดท้ายนี้ บทความนี้จะสรุปการสำรวจ rollups ของเรา แต่ยังไม่ได้จบการเดินทาง ติดตามการเฉลิมฉลองใหม่และบทความลึกลับเกี่ยวกับนวัตกรรมล่าสุดที่กำลังเป็นที่นิยมในอนาคตของ Ethereum!

คำปฏิเสธ:

1. บทความนี้ถูกคัดลอกมาจาก[2077 การวิจัย]. ลิขสิทธิ์ทั้งหมดเป็นของผู้เขียนต้นฉบับ [2077 วิจัย]. หากมีข้อทักท้วงใดๆ ในการนำเผยแพร่ฉบับนี้ กรุณาติดต่อ เกต เรียนทีมงานและพวกเขาจะดูแลไปทันที
2. คำประกาศความรับผิด: มุมมองและความคิดเห็นที่แสดงในบทความนี้เป็นเพียงของผู้เขียนเท่านั้น และไม่เป็นการให้คำแนะนำทางการลงทุนใด ๆ
3. การแปลบทความเป็นภาษาอื่นๆ ทำโดยทีมงานการเรียนรู้ของ gate การคัดลอก การแจกจ่ายหรือการลอกเลียนแบบบทความที่แปลนั้นถูกห้าม