手把手教你如何分析公链L1层
引言
在上一篇文章中(一文搞懂「Web3基础设施的关键部分」),我们介绍了区块链基础设施中一些与L1层相关的组件。让我们再仔细研究一下这些L1,在此我们定义了一个简明但功能强大的框架来用于:
- 有效分析L1的性能
- 根据明确定义的属性和可衡量的指标,确定其生态系统的商业可行性
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明确概念
围绕评估和比较L1层和独立区块链生态系统性能的话语往往是含糊不清的。类似以下的问题经常主导讨论:
- 生态系统是什么样的?
- 这个网络是如何扩展?
- 此链是否支持可组合性?
虽然这些问题是相关的,但它们并没有阐述为什么一个特定的L1比其他竞品表现更好的关键。让我们尝试通过一个简明的框架,使我们在分析L1性能的方法上更具体化和结构化。
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让我们从基本定义开始!
*注意:我们的度量标准是指硬性的、可测量的统计数据,而属性是指从统计数据中"涌现的"条件。
技术指标
节点处理要求:有效运行一个节点所需的最低CPU/计算资源。
每秒交易量(TPS):每秒钟在链上处理和验证的交易。
链增长(Chain Growth):最长链的平均增长速度。
链质量(Chain Quality):最长的链中诚实区块的比例。
最终确认时间(Time to Finality):从交易提交到链上确认的时间。
节点数量:参与共识、执行或两者的节点数量。
区块大小:一个区块允许包含的最大数据量。
技术属性
安全性——网络中的节点通过密码学和/或博弈论难度来传递和验证交易的能力。
活跃性——网络中的节点交换信息/达成共识的能力。
可扩展性——网络可以验证或处理交易的速度和能力。
节点要求——用户运行节点和参与治理决策的准入门槛。
中本聪系数——衡量去中心化的一个指标,破坏网络中至少一个子系统所需的验证者/实体的数量。(即成功发起51%攻击所需的资源)
可升级性——网络/社区提出、评估和实施协议变化的能力。
生态系统增长指标
锁定的总价值(TVL)——链上资产的总价值。
每日交易量——每天处理的交易数量。
生态系统属性
易集成性/可组合性——应用程序与网络上的其他应用程序互动、建立和集成的能力。
用户体验——普通用户能够理解和参与链上的应用的难易程度。
社区参与——项目的利益相关者与应用程序本身、其他用户和开发人员互动的程度。
让我们看看这些属性是如何结合在一起的,以促进我们对于如何评估一个网络的理解。例如,链的增长和链的质量等基础技术指标可以用来确定安全性、活跃度和去中心化等属性,反过来,这些属性也有助于确定哪些基础设施的组成部分是启动网络所必需的。这些必需的基础设施也是建立在其之上的Dapp成功的关键。
我们可以通过一些方式来跟踪生态系统的增长,所有这些方式也都与速度、效率和活动相关。这些方式包括社区通过社交媒体参与的指标和财务指标(如协议收入和锁定总价值 TVL)。利用这些指标,我们可以更好地了解一个生态系统的成功及其未来增长的潜力。
L1层性能 堆栈
生态系统属性:社区参与|用户体验/用户界面|整合的便利性/DApp的可移植性
生态系统增长指标:锁定的总价值(TVL)| 每日交易量 | 社交媒体增长(Discord / Telegram / Twitter)| 开发人员数量 | 协议收入
基础设施要求:数据可用性 | 跨链互操作性 | 可搜索性/索引 | 开发者工具
新出现的技术特性:容错性|安全性|有效性|可扩展性|分散性|可升级性
基础技术指标:节点处理要求 | 节点数量 | 每秒交易量 (TPS) | 链的增长 | 链的质量 | 区块大小 | 延迟 | 停机时间 | 传播时间 | 中本聪系数
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归纳重点
上面的框架中有很多术语。传统上,"区块链三难困境"提供了一种快速评估区块链的好方法。那么,我们如何在去中心化、可扩展性和安全性方面构建这些属性?
可扩展性
横向可扩展性——网络的处理能力(以“每秒交易量”衡量)应该随着参与节点的数量而增加。一个理想的L1将使其TPS与节点数(n)呈线性扩展。然而,稍微的亚线性扩展是可以接受的。(我们承认,线性扩展是一种更合适的属性--大多数L1的扩展是亚线性的)。
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低开销——相对于处理每笔交易的成本,实现共识、安全和本列表中所有其他属性的额外计算成本应该最小化。为了获得亚线性扩展,我们需要用于验证状态更新的资源量(q)与用于计算状态转换的计算资源量(p)成亚线性。
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缩短最终结果的时间——从提交交易到状态更新最终完成的时间应该最小化。
去中心化性
可组合性/原子性——所有在L1上运行的应用程序应该能够互操作。例如,用户应该能够发送原子交易,以结合任何两个应用程序的功能。系统的状态应该作为一个统一的对象工作,而不会让用户 "滞留 "在零散的状态中。在处理分片链的时候,这个问题尤其重要。
最终性——状态必须在某个时间点之后变得不可改变。最终性允许用户使用L1来执行有链外成分的交易。最终性可以通过加密或经济上的方式实现(即,执行“双花攻击”变得不可行)。
安全性
安全性/健全性——恶意的一方或多方不应该能够以高概率说服网络执行无效交易。区块链应该规定一套强有力的保证,通过博弈论的激励措施来抑制不良行为,或者建立加密原语(算法),使这种攻击在计算上不可行。
抗审查——每个人都应该有平等的机会进入系统。参与协议的计算机不应拒绝任何参与者的访问。参与共识/验证的门槛应该很小(即运行一个节点的最低计算/存储要求)。
容错性——任何攻击者应该很难破坏协议的运行。例如,系统的状态必须备份,以至于强大的攻击者无法将其清除。
有效性——确保诚实的信息被包括在内/对区块生产者可用。共识协议旨在实现的安全条件从根本上说是基于链的有效性--验证者不能验证他们无法访问的消息。对于一些共识架构(如PoW),像链的质量和链的增长这样的数据可以成为链的“有效性”的指标。
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需要考虑的权衡条件
上述属性为评估L1提供了一个分类法,但并没有真正提供一个有效评估不同网络的相对优点的方法。我们引入了一组关键的权衡条件,以讨论这些不同术语之间的关系。在权衡方面的分析提供了一个清晰的方法来理解哪些链可以最好地服务于特定的使用情况。
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共识开销 VS 安全 VS 可扩展性——“参与共识”或“验证状态转换过程”的节点/计算机越多,网络的安全性越好。例如,这在PoW模型中很明显,在该模型中,最长的链成为典型的链或网络的 "真实状态"。然而,如果这些节点的一个大的子集耗尽了他们的计算资源,而不是把它们用于计算状态转换,那么吞吐量就会受到限制,网络就会变慢。
最终结果用时 VS TPS VS 安全——区块最终完成的速度越快,验证者在状态上达成一致的时间就越短。更快的区块时间可以允许更高的TPS,但如果没有足够的时间来有效地达成共识,回滚可能会更加普遍,损害系统的安全性。
节点要求 VS 可扩展性——为了使区块链真正去中心化,每个人都应该能够方便的访问/参与网络。为了使系统尽可能“无需许可”,运行一个节点的最低要求应该相对较低。然而,随着节点要求的降低,网络可用的总计算能力也在下降。更多的节点可能会因此而加入网络,但节点数量的增加必须弥补能力较弱的机器带来的计算带宽的损失——取得适当的平衡仍然是一个关键的挑战。
数据可用性 VS 可索引性——随着链上数据量的增加,有效解析或过滤这些数据变得更加困难。DApps需要有实时查询链上数据的能力,以便服务于其用户的大量或快速的请求。
横向可扩展性 VS 原子性——分片需要在多个子网上维护链上状态的不同部分。虽然这允许交易被并行处理,但这增加了用户可能被困住的风险。有各种方法来保持跨分片的原子性,但所有这些都需要一些额外的开销。
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应用层的影响
我们所讨论的基础设施参数可以极大地影响到在一个特定的链上可能或实际建立的应用类型。请考虑以下的例子:
- 带宽限制会影响对高吞吐量应用的支持。相反,较高的TPS可以实现更高频率的交易和实时更新。
- 较长的最终结果用时可能不适用于支付或其他需要快速结算的应用。
- 较高的链上资源成本(即gas成本)会阻碍应用的发展。(例如,传统的中央限价订单簿(CLOBs)由于gas成本高,在以太坊上是不可行的,因此自动做市商(AMMs)盛行,如Uniswap。在Solana等收费较低的L1上,以及Ethereum等链上的L2上,CLOBs可能是相当实用的)。
上面,我们展示了一个分析L1s性能的框架。在这里,我们提供了一个更深入的分析,即如何更好地从他们的生态系统和或建立在链上的项目来评估L1。
我们把这些项目主要分为四部分:
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公链是否有能力囊括和整合这些元素,对其短期增长和长期可持续性至关重要。
我们认为,除了支持单个项目外,高增长的生态系统发展有5个主要步骤:
- 通过资产或通用桥接器实现跨链通信。
- 通过整合DeFi基元为平台带来流动性。(例如,货币市场和交易所)。这激励了核心开发者社区建立更好的工具,从而允许不太熟练的开发者建立更多面向消费者的产品。
- 通过这种DApp的增长,激励用户/零售商采用。
- 专注于在链上带来高保真数据,通过预言机或专门的数据可用性层。
- 对这些数据进行索引,并以易于理解的格式显示出来(例如在浏览器上)。
总结
无可否认,自2009年比特币诞生以来,加密货币经历了快速增长。这种增长主要是由新的L1公链的出现形成的。2015年,以太坊通过以太坊虚拟机(EVM)引入了一个图灵完备的架构,使区块链的功能不仅是静态账本,而且是可以运行和执行任意表达式程序的全局状态机。这为更普遍的DApp开发打开了大门,将普通零售用户带入区块链生态系统,“DeFi Summer”等运动就是最好的证明。然而,随着采用率的增加,在可扩展性方面也出现了新的挑战,迫使建设者找到新的方法来帮助缓解容量限制。这表现在像Solana这样的链和其他L1/L2的发展上,这些链试图通过将计算转移到链下来增加吞吐量。
现在,随着新的L1s围绕可扩展性探索新的架构,利用更好的共识机制和加密原语;有效评估其价值仍然是一项艰巨的任务。我们希望这篇文章通过展示核心的、可衡量的技术指标如何与生态系统的增长相联系,并最终帮助确定特定网络的市场价值,给你提供一个更有条理的方法来更全面地评估这些L1s。
原文 https://jumpcrypto.com/a-framework-for-analyzing-l1s/#/
by Rahul Maganti(Jump Crypto 副总裁)
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内容翻译:小橙子 & 小狼 & 桃子
校对:Medici 排版:秋老师
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