介绍

在上一篇文章中（Jump Crypto：详解区块链基础设施细分赛道与版图），我们介绍了区块链基础设施中与第一层（L1）有关的一些组件。让我们仔细研究一下这些 L1，在这篇文章，我们定义了一个简洁但功能强大的框架，用于：

  • 有效地分析 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。

围绕评估和比较第一层和独立区块链生态系统性能的语言往往是模糊不清的，类似于这样的问题经常主导讨论：

  • 生态系统是什么样的？

  • 这个网络如何扩展？

  • 该链是否支持可组合性？

然而，这些问题并没有针对特定 L1 比紧密竞争对手表现更好的关键。让我们制定一个简洁的框架，使我们能够在分析 L1 性能时更加具体和结构化。

让我们从一些基本定义开始。

*请注意，我们将指标称为可衡量的统计数据，将属性称为从这些统计数据产生的条件。

技术指标

节点处理要求：有效操作节点所需的最低CPU/计算资源。

每秒交易数（TPS）：每秒在链上处理和验证的交易。

链增长：最长链的平均增长率。

链质量：最长链中诚实块的比例。

最终时间（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 - 网络中节点通过密码学/博弈论硬度中继和验证交易的能力。

有效性 - 网络中节点交换消息/达成共识的能力。

可扩展性 - 网络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、评估和实施协议更改的能力。

生态系统增长指标

锁定总价值（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交互、构建和集成的能力。

用户体验 - 普通用户可以轻松理解和参与链上应用程序。

社区参与 - 项目的利益相关者与应用程序、其他用户和开发人员交互的程度。

让我们看看这些属性如何组合在一起，以推动对网络评估的理解。我们可以通过一些指标更好地了解一个生态系统的成功，以及它未来的增长潜力，包括围绕社区参与的指标和财务指标，如协议收入和锁定总价值（TVL）。

第1层性能堆栈

生态系统属性：社区参与｜用户体验/用户界面｜易于集成/DApp 可移植性

生态系统增长指标：锁定总价值 (TVL)｜日交易量｜社交媒体增长 (Discord / Telegram / Twitter)｜开发者数量｜协议收入

基础设施要求：数据可用性｜跨链互操作｜可搜索性/索引｜开发者工具

技术属性：容错｜安全｜有效性｜可扩展性｜去中心化｜可升级性

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

归纳总结

上面的框架中有很多术语。传统上，区块链三难困境是一种快速评估区块链的好方法。那么我们如何从去中心化、可扩展性和安全性方面构建这些属性呢？

可扩展性

  • 水平可扩展性——网络的处理能力（例如每秒交易量）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，线性扩展更多的是一种理想属性，大多数L1的扩展是亚线性的。）

  • 低开销——相对于处理每笔交易的成本，实现共识、安全性和此列表中的所有其他属性所增加的计算成本应该是最小的。为了获得亚线性扩展，我们需要专用于验证状态更新的资源量 (q) 在用于计算状态转换 (p) 的计算资源中呈亚线性。

  • 完成时间短——提交交易和状态更新完成之间的最短时间。

去中心化

  • 可组合性/原子性——在 L1 上运行的所有应用程序都应该能够互操作。例如，用户应该能够发送结合任意两个应用程序功能的原子事务。系统的状态应该作为一个单一的统一对象工作，而不会让用户“滞留”在碎片状态。在处理分片链时，这尤其是一个问题。

  • 最终性——状态必须在某个时间点之后变得不可变。最终性允许用户使用 L1 执行具有链下组件的交易，可以通过密码学或经济学方式实现（即执行“双重支付”攻击变得不可行）。

安全性

  • 安全性/稳健性——恶意方或一组恶意方不应该以高概率说服网络进行无效交易。区块链应指定一组强有力的保证机制，要么通过博弈论激励措施抑制不良行为，要么建立加密原语，使此类攻击在计算上不可行。

  • 抗审查性——每个人都应该平等地访问系统，参与协议的计算机不应拒绝任何参与者的访问。参与共识/验证的门槛应该很低（即运行节点的最低计算/存储要求）。

  • 容错性——任何攻击者都应该很难破坏协议的运行。例如，系统的状态必须被复制，以至于强大的攻击者无法将其删除。

  • 有效性——确保诚实的消息被包含/可供区块生产者使用。共识协议实现安全从根本上是基于链的有效性——验证者无法验证他们无权访问的消息。对于某些共识机制（例如 PoW）来说，链质量和链增长等指标可能是该属性的有用指标。

需要考虑的权衡

上面的概述提供了评估 L1 的分类法，但并没有提供一种真正有效的评估不同网络相对优点的方法。下面，我们将介绍一组关键权衡，讨论这些不同术语之间的关系，提供一种清晰的方法来了解哪些链可以最好地服务于特定的用例。

1、共识开销 vs. 安全性 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，网络的安全性就越好。例如，这在 PoW 模型中很明显，其中，最长的链成为网络的规范链或“真实状态”。但是，如果这些节点的大部分子集用尽了它们的计算资源，而不是专用于计算状态转换，那么吞吐量就会受到限制，并且网络会变慢。

2、最终时间（Time-to-Finality）vs. TPS vs. 安全——区块完成的越快，验证者就状态达成一致的时间就越少。更快的出块时间可以带来更高的 TPS，但是如果没有足够的时间来有效达成共识，回滚（rollback）可能会更加普遍，从而损害系统的安全性。

3、节点要求与可扩展性——为了让区块链真正去中心化，每个人都应该能够轻松访问/参与网络。为了使系统尽可能地无权限，运行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会降低。结果可能会有更多节点加入网络，但节点数量的增加必须弥补能力较弱的机器造成的计算带宽损失。因此，取得适当的平衡仍然是一个关键挑战。

4、数据可用性与可索引性——随着链上数据量的增长，有效地解析或过滤数据变得更加困难。DApp 需要能够实时查询链上数据，以便为其用户提供大量或快速的请求集。

5、水平可扩展性与原子性——分片需要在多个子网上维护链上状态的不同部分。虽然这允许并行处理交易，但增加了用户可能陷入困境的风险。有一些方法可以在分片之间保持原子性，但所有这些方法都需要一些额外的开销。

应用层面的影响

我们所讨论的基础设施参数可以极大地影响在特定链上建立的应用类型。考虑以下示例：

  • 带宽会限制对高吞吐量应用程序的支持，相反，更高的 TPS 限制可实现更高频率的交易和实时更新。

  • 对于需要快速结算的支付或其他应用程序，较长的最终确定时间可能不太有用。

  • 高昂的链上资源成本（即gas成本）可能会阻碍应用程序的开发。 （例如，传统的中心化限价订单簿（CLOB）在以太坊上是不可行的，因为gas成本高，因此Uniswap等自动做市商（AMM）流行。在 Solana 等费用较低的 L1 上，以及以太坊等链上的 L2 上，CLOB 可以非常实用。）

上面，我们展示了一个分析 L1 性能的框架。下面，我们就如何更好地从其生态系统/链上构建的项目集评估 L1 的过程提供更深入的分析。

我们将这些项目分为四个主要类别：

区块链是否有能力整合这些基本要素，对它的短期增长和长期可持续性至关重要。

我们认为，高增长的生态系统发展还有五个主要步骤：

1、通过资产或通用桥接器实现跨链通信。

2、通过集成 DeFi 原语为平台带来流动性（例如货币市场借贷平台和交易所）。这激励了核心开发者社区构建更好的工具和抽象假设，从而允许不太复杂的开发者构建更多面向消费者的产品。

3、通过 DApp 增长来激励用户的采用。

4、专注于通过预言机或专门的数据可用性层，将高保真数据带到链上。

5、对这些数据进行索引，并以易于理解的格式显示出来（例如在资源管理器上）。

结论

不可否认，自2009年比特币问世以来，加密领域经历了快速增长。这种增长很大程度上是由新 L1 的出现所塑造的。2011年，以太坊通过以太坊虚拟机 (EVM) 引入了图灵完备架构，使区块链不仅可以作为静态分布式账本，而且可以作为运行和执行任意表达程序的全局状态机。这为更通用的 DApp 开发打开了大门，将普通零售用户带入区块链生态系统，正如 DeFi Summer 等运动所证明的那样。

然而，随着采用率的增加，可扩展性方面的新挑战也随之出现，迫使建设者寻找新的方法来帮助缓解容量限制。这已经在 Solana 和其他 L1/L2 等链的开发中得到体现，这些链试图通过将计算转移到链外来提高吞吐量。

现在，随着新的 L1 围绕“利用更好的共识机制和加密原语的可扩展性”探索新架构，有效评估其价值仍然是一项艰巨的任务。我们希望本文通过展示核心、可衡量的技术指标如何与生态系统增长相关联，并最终帮助确定特定网络的市场价值，为你提供一种更结构化的方法来更全面地评估此类 L1。

作者：RAHUL MAGANTI

原标题：《A Framework for Analyzing L1s》

编译：泽祎，链捕手

文章来自：https://www.bitpush.news/articles/2375381?from=listen

更新日期: 2022-04-01 01:11:10
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