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一文了解無狀態 Rollup_ROLL

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注:原文作者是 Alex Beckett,目前就職于 Celestia。

全節點驗證區塊的方式,是通過下載所有交易并重新執行它們來檢查其有效性,毫不奇怪的是,更大的區塊會給全節點帶來更大的負擔,因為處理和驗證每個區塊需要更多的硬件。而欺詐和有效性證明等技術使得節點能夠檢查有效性,而無需重新執行每筆交易。數據可用性采樣技術使得節點能夠驗證數據可用性,同時只下載每個區塊的一小部分。

剩下的最后負擔之一就是狀態。要驗證區塊,全節點還必須存儲整個狀態的副本。隨著狀態的增長,對全節點的存儲需求也會增加。幸運的是,狀態增長在一定程度上也是可以解決的。

所謂無狀態(Statelessness)是一種特性,是指全節點可以在不存儲狀態的情況下驗證區塊(這就叫無狀態)。而無狀態主要有兩種:

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強無狀態:不需要節點來存儲狀態。

弱無狀態:只需要區塊生產者來存儲狀態。

強無狀態引入了一個數量級的復雜性和權衡,所以我們現在只關注弱無狀態。

一個(弱)無狀態 rollup 是一種至少需要定序器(sequencer)來存儲狀態的 rollup,但全節點是無狀態的。一個 optimistic rollup 可能還需要觀察器( watcher)存儲狀態以生成欺詐證明,這取決于是否允許為定序器(sequencer)節點生成欺詐證明。

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為了驗證一個區塊的有效性,全節點從一個 pre-state root 開始,它是在將前一個區塊附加到鏈上之后的狀態樹的根。然后重新執行交易,生成一個新的狀態根(稱為 post state root)。然后,根據提議的區塊頭中的 post state root 來驗證計算的 post state root。如果匹配,則該區塊有效,如果不匹配,則該區塊無效并被拒絕。但是,無狀態節點一開始沒有 pre-state root,因為它們不存儲狀態。

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在無狀態 rollup 當中,定序器將為每個區塊分配一個 pre-state root 和 post state root,以驗證該區塊。還有許多其他細微差別,但這是無狀態驗證的基本思想。

如果無狀態 rollup 具有一個 p2p 網絡,則定序器只需將區塊和相應的狀態根發送到初始對等組,然后它們可以在整個網絡中傳播它們。但如果無狀態 rollup 沒有 p2p 網絡(目前很多 rollup 都是這種情況),那么單個定序器將需要將區塊和狀態根單獨分發到網絡中的每個節點。在沒有 p2p 網絡情況下的 rollup 中實現無狀態,將給定序器帶來不切實際的巨大負擔。因此,p2p 網絡是一個先決條件。

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除了驗證區塊,全節點還服務于狀態請求(例如,將地址 0x 的賬戶余額發送給我……)。無狀態節點與全節點一樣完全驗證狀態轉換,但依賴于全節點來訪問狀態。因此,仍然需要最少數量的全節點來向網絡的其余部分提供狀態請求。

實際上,由于硬件要求較低,用戶可能會傾向于使用無狀態節點,因此,能夠依賴的全節點會越來越少。如果沒有足夠的全節點來服務于狀態請求,那么無狀態 rollup 將遇到瓶頸,因為狀態無法在整個網絡中以足夠快的速度傳播以滿足需求。

全節點在將傳入交易轉發到 mempool 之前驗證它們,以防止 mempool 和區塊生產者收到無效的垃圾交易。然而,交易驗證需要訪問狀態以獲取發送者的帳戶余額和 nonce 等數據,無狀態節點在沒有向全節點發出狀態請求的情況下無法執行這些數據。此過程會給無狀態節點帶來 DoS 攻擊的問題,它們可能會收到垃圾交易,但不能拒絕交易,直到它們發出所需的狀態請求以檢查交易是否有資格轉發到 mempool,此外,由于無狀態節點在轉發交易之前必須采取的額外步驟,因此交易傳播速度會變慢。

取消全節點存儲狀態的要求會降低硬件門檻,從而降低更多用戶運行全節點的障礙。減輕狀態增長的負面影響對于 rollup 以及任何其他鏈一樣重要,因為它們也很脆弱。由于弱無狀態并不能免除定序器存儲狀態的責任,因此使用最多的 rollup 會發現狀態增長可能會成為一種障礙。我們可以實施進一步的措施來減少定序器的狀態增長,例如,在狀態到期時,在給定的時間段內未被訪問的狀態將從狀態中刪除。

順便說一句,無狀態還移除了磁盤 IO 的 DoS 攻擊向量,因為無狀態節點不再需要執行狀態訪問,如果 rollup 具有較大的狀態,這將特別有用。

無狀態(Statelessness)和欺詐證明是同一枚硬幣的兩面,只要實現了其中一個,就能免費獲得另一個。節點需要 pre-state root 和 post state root 來驗證欺詐證明,這與無狀態區塊驗證的的要求類似。誠然,關于欺詐證明還有其他考慮因素,例如單輪與多輪、bonding(綁定)以及一般審查阻力細節。

如果防欺詐實現允許它們在 rollup 的 p2p 網絡中分布,則輕客戶端在此過程中的信任度會最小化。

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