(持续学习,才是王道)分片技术独特在于其他解决扩容的链上技术的关键特性,就是它可以进行水平扩容,也就是说,网络的吞吐量随着挖矿网络的扩展而增加,这种特殊的特性可能使它成为推动区块链技术被快速采用的理想技术。
现有区块链的扩容有哪些问题亟需解决?
1、每秒内交易数量有待大幅度增加,至少满足每秒能处理约8000笔交易;2、由于底层公有链上建立大量及复杂的DApps,在原本迟缓的交易基础上,更是雪上加霜;由于区块链是分布式网络,用户每产生一笔交易,需得到全网的节点全部验证,数据才能打包入块,无疑这是在增加链上承载的负担;因此,分片,需要分而治之。我们一起看下分片技术的策略,今天主要分享的是相关概念,但是我们有更细分的方法来实现分片策略。如网络分片和交易分片,以及状态分片等,通过网络和交易分片,区块链节点的网络被分割成不同的碎片,每个碎片都能形成独立的处理过程并在不同的交易子集上达成共识。
通过这种方式,我们可以并行处理相互之间未建立连接的交易子集,通过提高数量级显著提高交易的吞吐量。另一方面,在当今的主流底层公链上,所有公共节点都承担着存储交易、智能合约和各种状态的负担,这可能使其在为了获得更大的存储空间而进行巨大的花费,以维持其在区块链上的正常运转。
为了解决这一问题,有一种可被称为状态分片的可行方法已被提出,这一技术的关键是将整个存储区分开,让不同的碎片存储不同的部分;因此,每个节点只负责托管自己的分片数据。
而不是存储完整的区块链状态,因此,分片技术相当具有复杂性,尽管所有不同形式的分片技术都可能非常直观。但通过对技术逻辑的解读,我们可以看到这一方法的复杂性和潜在的挑战,从逻辑分析,分片技术的其中一些挑战是很容易克服的。
而另一些则不然,一般来说,网络和交易分片更容易实现。而状态分片则要复杂得多,为什么说状态分片会复杂很多呢?
通过链上存储状态的方式,减轻链上承载的负担,虽然是简简单单的一个步骤,从逻辑分析,这需要准备很多的工作。
但也有很多项目,所采用的方式不一致。
有的分层处理,有的是链上链下分开处理。
对于不同的分片机制,我们会明确地讨论它们本身逻辑上所面临的一些挑战,以及它们的可行性。
首先,我们聊下网络分片,网络分的第一个也是最重要的挑战是创建碎片,开发者需要开发一种机制来确定哪些节点可以按照安全的方式保留在哪些碎片中,这样就能避免那些控制大量特定碎片的人所发起的攻击。
打败攻击者的最佳方法(至少在大多数情况下)就是建立随机性,通过利用随机性,网络可以随机抽取节点形成碎片,这样一种随机抽样的方式可以防止恶意节点过度填充单个碎片。
但是,我们如何建立随机性呢?最容易获得公共随机性的来源是区块,例如比特币的挖矿原理,所谓记账实际上是随机数的碰对。
、蒙对了,账本上增加一笔,矿工同时获得一笔记账奖励。这在区块中所提供的随机性是可被公开验证的,并且可以通过随机提取器中提取统一的随机比特,然而,简单的将随机机制节点分配给网络是不够的,我们还必须要确保网络的一个碎片中不同成员意见的一致性,这可以通过pow这样的共识协议来实现。
其实,网络分片本质是基于pow的挖矿机制,将事件机状态拆分若干个小部份,再继续由pow共识机制验证确认,打包入块,这个方法未必是最优的策略,其实施过程中,网络是一个因素。系统内部也会起到很大作用。个人意思是,网络分片,会受制于很多因素,一旦内部过程繁琐,上层应用繁多,也有可能会出现堵塞。
其次,我们看看交易分片。交易分片听起来稍微简单一些,从每笔交易上拆分分片。
假设,在一个类似于比特币的系统中引入交易分片,(注意,比特币是采用账本机制,而不是采用智能合约机制。
我们假设网络已经形成碎片,用户发送一笔交易,每一笔交易有两个输入和一个输出,用户发送一笔交易,每一笔交易有两个输入和一个输出,那么,该笔交易将如何分配给一个碎片呢?
最直观的方法是根据交易哈希值的最后几位来决定碎片。最直观的方法是根据交易哈希值的最后几位来决定碎片。这允许我们在单个碎片中验证交易,但是,如果用户是恶意的,他可能会创建另一笔具有两个相同输入但不同输出的交易。对,说的就是一个双花交易,第二笔交易将有一个不同的哈希值,因此,这两笔交易就可能形成不同的碎片,然后,每个碎片将分别验证接收到的交易,同时忽略在另一个碎片中验证的双花交易。
为了防止双花问题,在验证过程中,碎片将不得不进行相互通信。事实上,由于双花交易可能会在任何碎片中出现,因此特定碎片所接收到的交易将不得不与其它的碎片进行通信,而实际上,这种相互之间的通信可能会破坏交易分片的整个目的。
倘若在过程中,多添加一步身份验证,可以避免这个问题。可见,交易分片,也有其劣势。另外,再分享下分层分片。
分层,顾名思义是根据不同的层级,在各自领域做相应层级的碎片工作。现有的底层公有链上有可按几个简单的逻辑来看,如地基层,共识层(协议层),应用层,假设,每层上分别建立不同的碎片,结果会怎样?
回答这个问题时,是不是还需要考虑到其用的是什么技术?什么样的底层公链?以及其所处的网络环境?
我们看待问题时,不能单一地抽离一个点,而脱离其大环境,单一看待问题,判断其好坏。看待项目的本身,不仅需要看其成功经验,也需要看白皮书内的逻辑是否能够自洽只看一些表面的结果数据,而不看其推理过程,远远不够,底层公链本身的技术就相当复杂。