解決擴展性問題:哈希技術在區塊鏈中的工作原理

執行摘要

分片是解決第一層區塊鏈網路擴展性限制的最重要解決方案之一。這項技術將網路劃分爲多個“片”,允許並行處理交易。結果:更快的速度、更低的成本和優化的網路性能。但分片並非沒有安全和技術挑戰,需要謹慎處理。

基本挑戰:三重區塊鏈難題

區塊鏈技術面臨一個根本性的矛盾:去中心化、安全性和可擴展性無法同時實現。這被稱爲“三重困境”。

傳統網路選擇犧牲可擴展性以保持安全性和去中心化。每個節點保留數據的完整副本,這確保了安全性和透明性,但大大減慢了處理速度。

這裏的分拆作爲一種戰略解決方案,旨在實現這三個要素之間的平衡。

什麼是哈希?

分片是一個受現代數據庫管理啓發的概念。簡單來說:網路被分成稱爲“分片”的獨立部分,而不是順序處理所有交易。

每個部分作爲一個獨立的單元工作,能夠:

  • 獨立處理他的交易
  • 執行智能合約
  • 數據驗證
  • 所有這些與其他部分並行進行

將此模型應用於區塊鏈網路實現兩個基本目標:提高速度,同時保持去中心化。

如何實際應用哈希

從串行到並行

在傳統模型中(序列處理),網路中的每個節點負責:

  • 處理每一筆交易
  • 驗證其有效性
  • 存儲所有完整數據

這提供了高安全性,但確實在性能上造成了瓶頸。

分片徹底改變了這個場景。不同於線性處理,多個處理同時在不同的片段上進行。這意味着每秒處理的交易數量大大增加。

橫向分割:分片的技術基礎

分片依賴於所謂的“水平劃分”,而不是垂直劃分。

橫向分割: 數據按行劃分,並分配到不同的節點。每個節點保留獨立的數據子集。這確保了信息的完整性不會丟失。

垂直分割: 數據按列劃分 (屬性)。每個節點保留一組特定實體的所有屬性。這對於區塊鏈來說效率較低。

爲什麼水平劃分是最優的?

三個主要原因:

  1. 真正的可擴展性: 每個部分獨立運行,大大增加了處理的交易數量
  2. 保留的去中心化: 由於計算和存儲的需求低得多,可以加入更多的節點。
  3. 數據安全: 每個部分都保留其完整的交易,從而保持數據的完整性

可觸及的分割優勢

徹底加速交易

與其等待第一筆交易完成後再開始第二筆交易,不如可以同時在不同的部分處理成千上萬筆交易。

實用示例:Ziliqua網路已經在使用哈希,並且每秒完成數千筆交易。這在傳統模型中是無法實現的。

減少計算和財務負擔

傳統模型要求每個節點:

  • 完整區塊鏈存儲
  • 處理每一筆交易
  • 驗證每一筆交易

這意味着參與網路需要巨大的資源和非常高的成本。

通過分片,每個節點只處理整體數據的一部分。結果:普通設備的用戶可以成爲驗證者。這增強了真正的去中心化,並保持了網路的民主性質。

提升網路的整體性能

在傳統網路中,節點數量越多,性能就越差(,因爲它們之間的通信變得越來越復雜)。

分片反映了這一趨勢。每個部分並行工作,新節點被添加到特定部分,而不是整個網路。結果是:隨着網路的增長,性能更好,而不是惡化。

不容忽視的挑戰和風險

單個部分在攻擊面前的脆弱性

在分片模型中,控制一部分所需的計算能力遠低於控制整個網路所需的能力。

這爲“1%攻擊”打開了大門:資源相對有限的攻擊者可能能夠控制一個部分。這是一個真正的安全威脅,需要強有力的額外保護機制。

復雜的部分之間的交易

當一筆交易涉及來自多個部分的數據時,事情變得非常復雜。

問題:雙重支付的風險。如果沒有一個部分準確地跟蹤另一個部分的狀態,用戶可能會利用這一點來重復花費相同的資金。管理這種情況需要非常復雜的協議。

提供數據和網路

如果某些部分不可用 (離線合約),網路可能會面臨完整數據恢復和驗證的問題。這可能會幹擾整個網路。

部分之間的不平衡

如果數據和操作沒有在各個部分之間均勻分配,某些部分可能會變得非常繁重,而其他部分則保持閒置。這會損害整體性能。

節點之間的同步延遲

在數千個不同節點之間共享和更新數據需要時間。如果有一個節點的連接速度慢或處理能力弱,可能會導致整個過程中斷。

以太坊中的分片應用:通往未來的道路

以太坊計劃將分片作爲以太坊 升級的一部分(,也稱爲 Eth2 或 Serenity)。

目標:提高網路的速度和效率,從而允許處理更多的交易並減少擁堵。

階段:

  • 第一階段和第二階段:逐步改進
  • 最終階段:完整的分割應用

以太坊開發者希望此次升級能解決擴展性和高成本問題。但該應用需要非常細致的測試,以確保不影響安全性和去中心化。

總結:區塊鏈的未來正在經歷分裂

分片是解決區塊鏈三重難題的一大步。盡管面臨真實的技術挑戰,但潛力巨大:

  • 在不犧牲去中心化的情況下實現真正的擴展
  • 競爭性的交易速度
  • 更加民主和公平的網路

許多其他區塊鏈正在認真研究分片。以太坊在分片應用中的成功將成爲一個值得借鑑的榜樣。

但是,像所有新興技術一樣,真正的成功將依賴於持續的投資於研究、開發和嚴格的測試,然後才能廣泛應用。

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