Jump Crypto：一个分析1层公链的框架

2022年3月30日，Jump Crypto副总裁Rahul Maganti发文总结了一个简洁但功能强大的，分析L1公链的框架。

引言

在上一篇文章中，我们介绍了1层（L1s）区块链基础设施的一些组件。让我们再仔细检查一下这些 L1。在这里，我们定义了一个简洁但功能强大的框架：

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。

不含糊其辞

围绕评估和比较第1层和独立区块链生态系统性能的语言通常含糊不清。像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？

虽然这些问题是相关的，但它们并没有针对特定L1可能比紧密竞争对手表现更好的症结所在。让我们尝试通过开发一个简洁的框架来使这一点更加具体，该框架使我们能够在分析L1性能的方法中更加具体和结构化。

让我们从一些基本定义开始。

*请注意，我们将指标称为硬的、可衡量的统计数据，将属性称为从这些统计数据产生的“紧急”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（Chain Growth）：最长链的平均增长率。

链质量（Chain Quality）：最长链中诚实区块的比例。

最终确定时间（Time to Finality）：从交易提交到链上确认的时间。

节点数量：参与共识、执行或两者都参与的节点数量。

区块大小：一个区块允许包含的最大数据量。

技术特性

安全性 ——网络中节点通过密码学和/或博弈论强度（game-theoretic hardness）中继和验证交易的能力。

活跃性 ——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进入障碍。

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

易于集成/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——项目持币者与应用程序本身、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，以推动我们对如何评估网络的理解。链增长和链质量等基础技术指标可用于确定安全性、活性和去中心化等属性。反过来，这些属性有助于确定启动网络所需的基础设施的哪些组件。这种基础设施是构建在上面的应用程序成功的关键。

有几种方法可以跟踪生态系统的增长，所有这些都以某种方式与速度、效率和活动相关。这包括通过社交媒体和财务指标（如协议收入和锁定总价值 TVL）围绕社区参与的指标。使用这些指标，我们可以更好地了解生态系统的成功及其未来增长的潜力。

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                                       

总价值锁定 (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

紧急技术特性                                                    

容错 | 安全 | 活力 | 可扩展性 | 去中心化 | 可升级性

基本技术指标                                            

节点处理要求 | 节点体积 | 每秒事务数 (TPS) | 链式增长 | 链条质量 | 块大小 | 延迟 | 停机时间 | 传播时间 | 中本聪系数

把它煮沸

上面的框架中有很多术语。传统上，区块链三难困境为快速评估区块链提供了一种很好的粗略方式。那么我们如何从去中心化、可扩展性和安全性的角度来构建这些属性呢？

可扩展性

水平可扩展性——网络的处理能力（以每秒交易量来衡量）应该随着参与节点的数量而增加。理想的L1的TPS规模与节点数 (n) 呈线性关系。然而，稍微次线性缩放它是可以接受的。

低开销——相对于处理每笔交易的成本，实现共识、安全性和此列表中所有其他属性的额外计算成本应该是最小的。为了获得亚线性缩放，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) 的计算资源中是亚线性的。

最终确认时间短——提交交易和状态更新完成之间的时间最小化。

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交易。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“陷入”碎片状态。在处理分片链时，这尤其是一个问题。

最终确定性——状态必须在某个时间点之后变得不可变。最终确定性允许用户使用L1执行具有链下组件的交易。最终确定性可以通过密码学或经济方式实现（即，执行双花攻击变得不可行）。

安全

安全性/稳健性——恶意方或一组恶意方不应以高概率说服网络进行无效交易。区块链应该指定一组强有力的保证，或者通过博弈论激励来抑制不良行为，或者建立加密原语，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/验证的门槛应该很小（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，以便强大的攻击者无法擦除它。

活跃度——确保诚实的消息被包含/可供区块生产者使用。共识协议旨在实现的安全条件从根本上基于链的活跃性——验证者无法验证他们无权访问的消息。对于某些共识架构（例如 PoW），链质量和链增长等指标可能是活跃度的有用指标。

要考虑的权衡

上面概述的属性提供了评估L1的分类方法，但并没有真正提供一种有效评估不同网络的相对优点的方法。我们介绍了一组关键权衡，讨论这些不同术语之间的关系。根据权衡来构建这种分析提供了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，而不是将它们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、Time-to-Finality vs. TPS vs. Safety：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地达成共识，回滚可能会更加普遍，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——达到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：分片需要跨多个子网维护链状态的不同部分。虽然这允许并行处理交易，但这增加了用户可能陷入困境的风险。有多种方法可以跨分片保持原子性，但所有这些方法都需要一些额外的开销。

应用级效果

我们讨论的基础设施参数可以显著影响在特定链上构建可能或实际的应用程序类型。考虑以下示例：

带宽约束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，传统的中央限价订单簿（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）盛行。在Solana等费用较低的L1上，以及像以太坊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。在这里，我们就如何更好地从其生态系统和/或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：

加入和整合这些原语的能力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，高增长生态系统发展还有5个主要步骤：

1、通过资产或通用桥实现跨链通信。

2、通过集成DeFi原语为平台带来流动性。（例如货币市场和交易所）。这激励核心开发者社区构建更好的工具和抽象，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、通过这种DApp增长来激励用户/零售商的采用。

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上链。

5、索引这些数据并以易于理解的格式（例如在资源管理器上）显示它。

结论

不可否认，自2009年比特币问世以来，加密货币经历了快速增长。这种增长很大程度上是由新 L1的出现所塑造的。2011年，以太坊引入了带有以太坊虚拟机 (EVM) 的图灵完备架构，使区块链不仅可以作为静态分布式账本，而且可以作为可以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，DeFi Summer等运动就是明证。然而，随着采用率的增加，可扩展性方面的新挑战也出现了，迫使建设者寻找新的方法来帮助缓解容量限制。

现在，随着新的L1围绕可扩展性探索利用更好的共识机制和加密原语的新架构，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L1。

请继续关注下一篇文章，我们将讨论区块链扩容的各种方法！