起初，以太坊的路线图中有两种扩展策略。其一（可参见 2015 年的早期论述）是「分片」（sharding）：每个节点只需验证和存储链上的一小部分交易，而不是所有交易。任何其他点对点网络（如 BitTorrent）都是这样运行的，因此我们肯定也能让区块链以同样的方式运行。另一种方法是 Layer 2 协议，即在以太坊之上建立网络，使其能够充分受益于以太坊的安全性，同时将大部分数据和计算放到主链之外。「Layer 2 协议」从 2015 年的状态通道（state channels），到 2017 年的 Plasma，最后在 2019 年发展为 Rollups。Rollups 比前两者更强大，但也需要大量链上数据带宽。幸运的是，到 2019 年，分片研究已经解决了大规模验证「数据可用性」的问题。因此，这两条道路交汇在了一起，我们有了以 Rollup 为中心的路线图，这也是以太坊今天的扩展策略。
以太坊 L1 专注于成为一个强大的去中心化基础层，而 L2 则承担起帮助生态扩展的任务。这种模式在社会中随处可见，比如法院系统（L1）并不是为了超高的案件处理效率而存在的，它是为了保护合同和产权，而企业家们（L2）则是为了在这个坚固的基础层之上，将人类带上火星。
今年，以太坊以 Rollup 为中心的路线图取得了重大成功：以太坊 L1 数据带宽随着 EIP-4844 blobs 的使用而大大增加，多个 EVM Rollups 现在处于第一阶段。此外，分片的异构和多元化实现已经成为现实，每个 L2 都可作为一个「分片」，有自己的内部规则和逻辑。但是，正如我们所看到的，走这条路本身也有一些独特的挑战。因此，我们目前的任务是完成以 Rollup 为中心的路线图，并解决这些问题，同时保持以太坊 L1 的鲁棒性和去中心化特性。
The Surge 的主要目标：
· 在 L1+L2 上实现 10 万+ TPS
· 保留 L1 的去中心化和鲁棒性
· 至少有一些 L2 完全继承以太坊的核心属性（去信任、开放、抗审查）
· L2 之间最大程度的互操作性。以太坊应该是一个生态系统，而不是 34 条不同的区块链
不可能三角
区块链「不可能三角」是我在 2017 年提出的一个观点，认为区块链的三个特性之间存在矛盾，包括去中心化（以低成本运行节点）、可扩展性（处理的交易数量多）和安全性（攻击者需要破坏整个网络中的大部分节点，才能使单笔交易失败）。
值得注意的是，不可能三角并不是一个定理，介绍该困境的帖子也没有附带数学证明。它确实给出了一个启发式的数学论证：如果一个对去中心化友好的节点（如消费者的笔记本电脑）每秒可以验证 N 笔交易，而你有一条每秒处理 k*N 笔交易的链，那么要么每笔交易只被 1/k 个节点看到，意味着攻击者只需要破坏几个节点就能将一笔糟糕的交易推送出去，要么节点就会变得很强大，而链就丢失了去中心化这一特性。当时的帖子并不是要说明打破不可能三角是不可能的；相反，我想说明的是，打破该困境是很难的，需要以某种方式跳出论证所暗示的框框。
多年来，一些高性能链通常会称自己无需在基本架构层面做任何提升（通常是通过使用软件工程技巧来优化节点），就能解决不可能三角问题。这种说法往往具有误导性，在这种链上运行节点的难度其实比在以太坊上要大得多。这篇文章深入探讨了为什么会出现这种情况的许多微妙之处，同时也解释了为什么仅靠 L1 客户端软件工程无法扩展以太坊本身。
不过，数据可用性采样和 SNARKs 的结合确实解决了该困境。通过两者的结合，客户端可以验证一定数量的数据是否可用，以及一定数量的计算步骤是否正确执行，同时只下载其中一小部分数据，并运行小得多的计算量。SNARK 是去信任的，而数据可用性采样则有一个细微的 few-of-N 信任模型，但它保留了不可扩展链所具有的基本特性，即即使是 51% 的攻击也无法迫使网络接受有害区块。
解决不可能三角的另一种方法是 Plasma 架构，这种架构使用巧妙的技术，以一种激励兼容的方式将观察数据可用性的责任推给用户。早在 2017-2019 年，当我们只能通过欺诈证明来扩展计算规模时，Plasma 能安全完成的工作非常有限，但 SNARKs 的主流化使得 Plasma 架构在更广泛的用例中比以前更可行数据可用性采样的进一步进展。
数据可用性采样的进一步进展
我们要解决什么问题？
截至 2024 年 3 月 13 日，即 Dencun 升级上线之时，以太坊在每 12 秒 slot 中有三个约 125 kB 大小的「blob」，即每个 slot 有约 375 kB 的数据可用性带宽。假设交易数据是直接在链上发布的，ERC20 的传输量约为 180 字节，因此以太坊上 Rollups 的最大 TPS 为：375000/12/180 = 173.6 TPS
如果我们加上以太坊的 calldata（理论上最大值为：每 slot 3000 万 gas/每字节 16 gas = 每 slot 187.5 万字节），这就变成了 607 TPS。对于 PeerDAS，我们的计划是将 blob 计数目标提高到 8-16，这将为我们提供 463-926 TPS 的 calldata。
这比以太坊 L1 有了很大的提升，但还不够。我们想要更高的可扩展性。我们的中期目标是每 slot 16 MB，如果结合 Rollup 数据压缩方面的改进，我们将获得约 5.8 万 TPS。
PeerDAS 是什么，如何运作？
PeerDAS 是「1D sampling」的一种相对简单的实现方式。以太坊中的每个 blob 都是 253 位素数域上的一个 4096 度多项式。我们广播多项式的「份额」（shares），每个份额由相邻 16 个坐标的 16 次估算组成，这些坐标取自总共 8192 个坐标。8192 次评估中的任意 4096 次估算（使用当前建议的参数：128 个可能样本中的任意 64 个）都可以恢复 blob。
PeerDAS 的运作原理是让每个客户端监听少数几个子网，其中第 i 个子网广播任何 blob 的第 i 个样本，并通过向全球 p2p 网络中的同行（监听不同子网的同行）询问它所需的其他子网上的 blob。一个更保守的版本是 SubnetDAS，它只使用子网机制，而没有询问同行的附加层。目前的建议是，参与权益证明的节点使用 SubnetDAS，其他节点使用 PeerDAS。
从理论上讲，我们可以将 1D sampling 扩展到相当大的范围。如果我们将 blob 计数最大值提高到 256（因此，目标值为 128），那么我们就能达到 16 MB 的目标值，而数据可用性采样只需耗费每 slot 1 MB（每个节点 16 个样本 * 128 个 blob * 每个 blob 每个样本 512 字节）的数据带宽即可。然而，这只勉强在我们的承受范围之内。我们可以做到，但这意味着带宽受限的客户端无法采样。我们可以通过减少 blob 数量和增大 blob 大小来进行优化，但这又会使重构成本提高。
因此，我们希望更进一步，进行 2D sampling，即不仅在 blob 内，而且在 blob 之间进行随机采样。我们利用 KZG 承诺的线性特性，通过冗余编码相同信息的新「虚拟 blobs」列表来「扩展」区块中的 blobs 集。
最重要的是，计算承诺的扩展并不需要拥有 blobs，因此该方案从根本上有利于分布式区块构建。实际构建区块的节点只需拥有 blob KZG 承诺，就可以依靠 DAS 来验证 blob 的可用性。1D DAS 在本质上也有利于分布式区块构建。
现有的相关研究
· 介绍数据可用性的原帖（2018 年）：https://github.com/ethereum/research/wiki/A-note-on-data-availability-and-erasure-coding
· 后续论文：https://arxiv.org/abs/1809.09044
· Paradigm 关于 DAS 的解释性帖子：https://www.paradigm.xyz/2022/08/das
· 带有 KZG 承诺的 2D 可用性：https://ethresear.ch/t/2d-data-availability-with-kate-commitments/8081
· ethresear.ch 上关于 PeerDAS 的研究：https://ethresear.ch/t/peerdas-a-simpler-das-approach-using-battle-tested-p2p-components/16541，即相关论文：https://eprint.iacr.org/2024/1362
· EIP-7594：https://eips.ethereum.org/EIPS/eip-7594
· ethresear.ch 上关于 SubnetDAS 的研究：https://ethresear.ch/t/subnetdas-an-intermediate-das-approach/17169
· 2D sampling 中可恢复性的细微差别：https://ethresear.ch/t/nuances-of-data-recoverability-in-data-availability-sampling/16256
还有哪些工作要做，如何权衡？
当务之急是完成 PeerDAS 的实施和推广。我们需要逐步增加 PeerDAS 上的 blob 数量，同时仔细观察网络并改进软件，以确保安全。与此同时，我们希望开展更多的学术工作，使 PeerDAS 和其他版本的 DAS 及其与分叉选择规则安全等问题的交互正规化。
未来，我们还需要做更多的工作，找出理想版本的 2D DAS 并证明其安全属性。我们还希望最终从 KZG 迁移到抗量子、无可信设置的替代方案。目前，我们还不知道有哪些候选方案对分布式区块构建友好。即使使用费用极高的「暴力」技术，即使用递归 STARK 生成有效性证明来重建行和列也是不够的，因为从技术上讲，一个 STARK 的大小（使用 STIR）是 O(log(n) * log(log(n)) 哈希值，但实际上一个 STARK 几乎和整个 blob 一样大。
从长远来看，我认为最现实的途径是：
· 实现理想的 2D DAS
· 坚持 1D DAS，牺牲采样带宽效率并接受较低的数据上限，以求简单和稳健
· (硬支点）放弃 DA，完全采用 Plasma 作为我们关注的主要 layer 2 架构
我们可以根据下图来权衡这些问题：
请注意，即使我们决定直接在 L1 上扩展执行，这种选择也是存在的。因为，如果 L1 要处理大量的 TPS，那么 L1 区块就会变得非常大，而客户端需要一种有效的方式来验证它们是否正确，因此我们必须在 L1 上使用与 Rollup（ZK-EVM 和 DAS）相同的技术。
对路线图的其他部分有何影响？
如果实现了数据压缩（见下文），那么对 2D DAS 的需求就会有所减少，或者至少会有所延迟；如果 Plasma 得到广泛应用，那么对它的需求就会进一步减少。DAS 还对分布式区块构建协议和机制提出了挑战：虽然 DAS 在理论上对分布式重构是友好的，但在实践中需要与包含列表建议及其周围的分叉选择机制相结合。
数据压缩
我们要解决什么问题？
Rollup 中的每笔交易都会占用链上大量的数据空间：ERC20 的传输大约需要 180 个字节。即使有理想的数据可用性采样，也会对 Layer 2 协议的可扩展性造成限制。每个 slot 16 MB，我们可以得到：16000000/12/180 = 7407 TPS
如果除了解决分子的问题，我们还能解决分母的问题，让 Rollup 中的每笔交易在链上占用更少的字节，那会怎样？
如何进行数据压缩？
在我看来，两年前的这张图就是最好的解释：
最简单的增益就是零字节压缩：用代表零字节数量的两个字节替换每个长的零字节序列。为更进一步，我们利用了交易的特殊属性：
· 签名聚合：我们将 ECDSA 签名转换为 BLS 签名。BLS 签名的特性是，许多签名可以合并为一个签名，证明所有原始签名的有效性。这种方法在 L1 中没有被应用，因为即使使用聚合的方式，验证的计算成本也会更高，但在像 L2 这样数据稀缺的环境中，可以说这是合理的。ERC-4337 的聚合功能提供了一种实现途径。
· 用 pointer 取代地址：如果一个地址以前使用过，我们可以用一个指向历史位置的 4 字节 pointer 取代 20 字节的地址。要想获得最大收益，就必须这样做，不过实施起来需要付出努力，因为这需要（至少一部分）区块链历史有效地成为状态的一部分。
· 交易值的自定义序列化：大多数交易值的数字很少，例如 0.25 ETH 表示为 250,000,000,000,000,000 wei。Gas max-basefees 和优先级费用的工作原理类似。因此，我们可以使用自定义的十进制浮点格式，甚至是特别常用值的归集来简洁地表示大多数币值。
现有的相关研究
· 来自 sequence.xyz 的探索：https://sequence.xyz/blog/compressing-calldata
· 来自 ScopeLift 的针对 L2 Calldata 优化合约的研究：https://github.com/ScopeLift/l2-optimizoooors
· 基于有效性验证的 Rollups（即 ZK rollups）发布状态差异而非交易：https://ethresear.ch/t/rollup-diff-compression-application-level-compression-strategies-to-reduce-the-l2-data-footprint-on-l1/9975
· BLS 钱包:通过 ERC-4337 实现 BLS 聚合：https://github.com/getwax/bls-wallet
还有哪些工作要做，如何权衡？
剩下要做的主要是实际实施上述计划。主要的权衡是：
· 改用 BLS 签名需要耗费大量精力，而且会降低与可提高安全性的可信硬件芯片的兼容性。可以使用其他签名方案的 ZK-SNARK wrapper 来替代。
· 动态压缩（如用 pointers 替换地址）会使客户端代码复杂化。
· 将状态差异发布到链上而不是交易上会降低可审计性，并使许多软件（如区块浏览器）无法工作。
对路线图的其他部分有何影响？
采用 ERC-4337 并最终将其部分内容纳入 L2 EVM，可以大大加快聚合技术的部署。将 ERC-4337 的部分内容纳入 L1 可以加快其在 L2 上的部署。
Plasma
我们要解决什么问题？
即使使用 16 MB blobs 和数据压缩技术，58000 TPS 也不一定足以完全接管消费支付、去中心化社交或其他高带宽领域，如果我们开始考虑隐私问题，情况会变尤其明显，可能会使可扩展性下降 3-8 倍。对于高流量、低价值的应用，目前的一种选择是 validium，它将数据保存在链外，并有一个有趣的安全模型，即运营商无法窃取用户的资金，但他们可以消失，并暂时或永久冻结所有用户的资金。然而，我们可以做得更好。
Plasma 是什么，如何运作？
Plasma 是一种扩展解决方案，涉及运营商在链外发布区块，并将这些区块的 Merkle 根放到链上（与 Rollup 不同，Rollup 是将整个区块放到链上）。对于每个区块，运营者都会向每个用户发送一个 Merkle 分支，证明该用户的资产发生了什么或没有发生什么。用户可以通过提供 Merkle 分支来提取资产。重要的是，该分支不必植根于最新状态。因此，即使数据可用性失效，用户仍可通过提取其可用的最新状态来恢复资产。如果用户提交了一个无效的分支（例如，撤回已经发送给他人的资产，或者运营者自己凭空创建了一个资产），链上质疑机制可以裁定资产的合法归属。
Plasma 的早期版本只能处理支付用例，无法有效地进一步推广。然而，如果我们要求每个根都要经过 SNARK 验证，Plasma 就会变得更加强大。每个挑战都可以大大简化，因为我们消除了运营者作弊的大部分可能途径。我们还开辟了新的途径，使 Plasma 技术可以扩展到更广泛的资产类别。最后，在运营者没有作弊的情况下，用户可以立即提取资金，而无需等待一周的挑战期。
打造 EVM plasma chain 的一种方法（并非唯一方法）：使用 ZK-SNARK 构建一个平行的 UTXO 树，该树反映了 EVM 所做的平衡变化，并定义了历史上不同时刻「相同币」的独特映射。然后在此基础上构建 Plasma 结构。
需要注意的是，Plasma 系统并不需要完美无缺。即使你只能保护资产的一个子集，你也已经大大改善了超可扩展 EVM 的现状，这就是有效的。
另一类结构是混合 Plasma 和 Rollup，如 Intmax。这些结构将每个用户的极少量数据（例如 5 字节）放在链上，从而获得了介于 Plasma 和 Rollup 之间的特性：在 Intmax 中，你可以获得极高的可扩展性和隐私性，不过即使在 16 MB 的世界里，理论上容量上限也只有大约 16,000,000 / 12 / 5 = 266,667 TPS。
现有的相关研究
· Plasma：https://plasma.io/plasma-deprecated.pdf
· Plasma Cash：https://ethresear.ch/t/plasma-cash-plasma-with-much-less-per-user-data-checking/1298
· Plasma Cashflow：https://hackmd.io/DgzmJIRjSzCYvl4lUjZXNQ?view#
· Intmax (2023)：https://eprint.iacr.org/2023/1082
还有哪些工作要做，如何权衡？
剩下的主要任务是将 Plasma 系统投入生产。如上所述，Plasma 与 validium 并不是二元对立的：任何 validium 都可以通过在退出机制中加入 Plasma 特性，至少可在一定程度上提高其安全性能。研究工作的重点在于为 EVM 获取最佳特性（在信任要求、最坏情况下的 L1 gas 成本和 DoS 脆弱性方面），以及其他特定应用结构。此外，相对于 Rollup，Plasma 的概念复杂性更高，这需要通过研究和构建更好的通用框架来直接解决。
使用 Plasma 设计的主要代价是，它们更依赖于运营者，并且更难实现通用，尽管 Plasma 和 Rollup 的混合设计通常可以避免这一弱点。
对路线图的其他部分有何影响？
Plasma 解决方案越有效，L1 拥有高性能数据可用性功能的压力就越小。将活动转移到 L2 还能减少 L1 的 MEV 压力。
成熟的 L2 证明系统
我们要解决什么问题？
如今，大多数 Rollup 实际上还不是去信任的；安全委员会有能力推翻（optimistic 或 validity）证明系统的行为。在某些情况下，证明系统甚至根本不存在，即使存在，也只有「咨询」功能。目前走得最远的是一些针对特定应用的 Rollup，如 Fuel，它是去信任的；其次，截至本文撰写时，Optimism 和 Arbitrum，这两全 EVM Rollup 已经达到了部分去信任的里程碑，也就是我们所称的「stage 1」。Rollup 没有进一步实现去信任的原因是担心代码中的错误。我们需要去信任的升级，因此我们需要正面解决这个问题。
如何实现去信任的升级？
首先，让我们回顾一下最初介绍的「stage」系统，大致情况如下：
· Stage 0：用户必须能够运行节点并同步链。如果验证是完全可信的/中心化的，就没问题。
· Stage 1：必须有一个（去信任的）证明系统，确保只有有效的交易才能被接受。允许安全委员会推翻证明系统，但必须达到 75% 的投票门槛。此外，委员会中法定人数限制的部分（26% 以上）必须在 Rollup 构建者之外。允许使用功能较弱的升级机制（如 DAO），但必须有足够长的延迟时间，如果批准恶意升级，用户可以在升级上线前退出资金。
· Stage 2：必须有一个（去信任的）证明系统，确保只有有效的交易才能被接受。只有在代码中出现可证明的错误时，例如两个冗余的证明系统相互不同意，或一个证明系统接受了同一区块的两个不同的后状态根（或在足够长的时间内（如一周）不接受任何东西），安全委员会才被允许干预。升级机制是允许的，但必须有很长的延迟时间。
我们的目标是达到 Stage 2。主要的挑战是获得足够的信心，证明系统确实足够可信。要做到这一点，主要有两种方法：
· 形式验证：我们可以使用现代数学和计算技术来证明（optimistic 或 validity）证明系统只接受通过 EVM 规范的区块。这些技术已经存在了几十年，但最新的进展（如 Lean 4）使其更加实用。此外，人工智能辅助证明的进步有可能进一步加快这一趋势。
· 多验证器：制作多个验证系统，并将资金投入到这些验证系统与安全委员会（和/或其他具有信任假设的小工具，如 TEE）之间的 2-of-3（或更大）多验证器中。如果证明系统同意，安全委员会就没有权力；如果证明系统不同意，安全委员会只能选择其中之一，不能单方面强加自己的答案。
现有的相关研究
· EVM K Semantics（2017 年）：https://github.com/runtimeverification/evm-semantics
· 关于多验证器想法的介绍（2022 年）：https://www.youtube.com/watch?v=6hfVzCWT6YI
· Taiko 计划使用多验证器：https://docs.taiko.xyz/core-concepts/multi-proofs/
还有哪些工作要做，如何权衡？
对于形式验证来说，我们还有很多工作要做。我们需要为 EVM 的整个 SNARK 验证器创建一个经过形式验证的版本。这是一个非常复杂的项目，但我们已经开始实施了，且有一个小窍门可以大大简化这项任务：我们可以构建一个最小虚拟机（如 RISC-V 或 Cairo）的经过正式验证的 SNARK 验证器，然后在该最小虚拟机中编写 EVM 的实现（并正式证明其与其他 EVM 规范的等价性）。
对于多验证器来说，剩下的重点包括两个部分。首先，我们需要对至少两个不同的证明系统有足够的信心，既要相信它们各自都是相当安全的，又要相信如果它们发生故障，故障的原因是不同的、互不相关的（因此它们不会同时发生故障）。其次，我们需要在合并证明系统的底层逻辑中获得极高的保证。这是一段小得多的代码，有一些方法（只需将资金存储在一个 Safe 多签合约中，其签名者代表各个证明系统的合约）可以让它变得非常小，但这样做的代价是高昂的链上 gas 成本。我们需要在效率和安全之间找到某种平衡。
对路线图的其他部分有何影响？
将活动转移到 L2 可以减少 L1 的 MEV 压力。
改进跨 L2 的互操作性
我们要解决什么问题？
目前，L2 生态面临的一个主要挑战是用户难以跨 L2 进行互操作，而最简单的方法往往会重新引入信任假设，包括中心化跨链桥、RPC 客户端等。如果我们认真对待「L2 是以太坊一部分」的理念，我们就需要让使用 L2 生态的感觉就像使用统一的以太坊生态一样。
跨 L2 的互操作性如何改进？
跨 L2 的互操作性改进有很多方法。一般来说，只要意识到从理论上讲，以 Rollup 为中心的以太坊与 L1 执行分片是一回事，然后观察当前的各以太坊 L2 在实践中与这一理想有哪些差距，就可以得出结论。下面是一些例子：
· 特定链地址：链（L1、Optimism、Arbitrum......）可以是地址的一部分。一旦实现了这一点，只需将地址放入「send」字段，就能实现跨 L2 发送流程，此时钱包就能在后台找出发送方法（包括使用跨链协议）。
· 特定链的支付请求：「向我发送 Z 链上 Y 类型的 X 代币」这一信息应该是简单而标准化的。这有两种主要用例：首先是支付，无论是个人对个人还是个人对商家服务；其次是请求资金的 Dapp，例如上面的 Polymarket。
· 跨链兑换和 gas 支付：应该有一个标准化的开放协议来表达跨链操作，例如「我在 Optimism 上向 Arbitrum 上向我发送 0.9999 ETH 的人发送 1 ETH」，以及「我在 Optimism 上向 Arbitrum 上包含此交易的人发送 0.0001 ETH」。ERC-7683 是对前者的一种尝试，而 RIP-7755 则是对后者的一种尝试，尽管两者都比这些特定用例更通用。
· 轻客户端：用户应能实际验证与之交互的链，而不仅仅是信任 RPC 提供商。A16z crypto 的轻客户端 Helios 帮以太坊做到了这一点，但我们需要将这种去信任扩展到 L2。ERC-3668（CCIP-read）是实现这一目标的策略之一。
密钥存储钱包：如今，如果要更新控制智能合约钱包的密钥，必须在该钱包所在的所有 N 个链上进行更新。密钥存储钱包是一种技术，允许密钥存在于一个地方（或者在 L1 上，或者以后可能在 L2 上），然后可以从任何拥有钱包副本的 L2 上读取。这意味着更新只需进行一次。为了提高效率，密钥存储钱包要求 L2 有一种标准化的方式来低成本地读取 L1；有两个关于这方面的提议：L1SLOAD 和 REMOTESTATICCALL。
更激进的「共享代币桥」方案：想象一下这样一种情况，即所有的 L2 都是有效性证明 Rollup，每个 slot 都会提交到以太坊上，那么将资产「原生得」从一个 L2 转移到另一个 L2 也需要提款和存款，需要支付大量的 L1 gas。解决这个问题的一种方法是创建一个共享的最小 Rollup，其唯一的功能就是维护哪个 L2 拥有多少代币的余额，并允许通过任何一个 L2 发起的一系列跨 L2 发送操作来大规模更新这些余额。这将允许跨 L2 传输，而无需为每次传输支付 L1 gas，也无需使用基于流动性提供者的技术（如 ERC-7683）。
同步可合成性：允许在特定 L2 和 L1 之间或多个 L2 之间进行同步调用。这有助于提高 DeFi 协议的财务效率。前者可以在没有任何跨 L2 协调的情况下完成；后者则需要共享排序。Based Rollups 自动适用于所有这些技术。
现有的相关研究
· 特定链地址（ERC-3770）：https://eips.ethereum.org/EIPS/eip-3770
· ERC-7683: https://eips.ethereum.org/EIPS/eip-7683
· RIP-7755: https://github.com/wilsoncusack/RIPs/blob/cross-l2-call-standard/RIPS/rip-7755.md
· Scroll 密钥存储钱包设计：https://hackmd.io/@haichen/keystore
· Helios：https://github.com/a16z/helios
· ERC-3668（有时称为 CCIP-read）：https://eips.ethereum.org/EIPS/eip-3668
· Justin Drake 提出的「基于（共享）预确认」提议：https://ethresear.ch/t/based-preconfirmations/17353
· l1sload (rip-7728): https://ethereum-magicians.org/t/rip-7728-l1sload-precompile/20388
· Optimism 的 REMOTESTATICCALL：https://github.com/ethereum-optimism/ecosystem-contributions/issues/76
· 含有共享代币桥想法的 AggLayer：https://github.com/AggLayer
还有哪些工作要做，如何权衡？
上述许多例子都面临着何时标准化和标准化哪一层的难题。如果标准化过早，就有可能使劣质解决方案根深蒂固。如果标准化太晚，则有可能造成不必要的碎片化。在某些情况下，既有性能较弱但易于实施的短期解决方案，也有「最终正确」但需要数年才能实现的长期解决方案。
该部分的一个独特之处在于，这些任务不仅仅是技术问题，它们还是（甚至可能主要是！）社会问题。它们需要 L2、钱包和 L1 的合作。我们能否成功解决这个问题，考验着我们作为一个群体团结一致的能力。
对路线图的其他部分有何影响？
这些提议中的大多数都是「更高层」的结构，因此对 L1 的影响不大。共享排序是一个例外，它对 MEV 有很大影响。
扩展 L1
我们要解决什么问题？
如果 L2 的可扩展性和成功率都很高，但 L1 仍然只能处理极少量的交易，那么以太坊可能会面临许多风险：
1.ETH 的经济形势变得更加危险，这反过来又会影响网络的长期安全性。
2.许多 L2 因与 L1 上高度发达的金融生态紧密相连而受益，如果该生态大大削弱，成为 L2（而不是独立的 L1）的动力就会减弱
3.L2 需要很长时间才能获得与 L1 完全相同的安全保证。
4.如果 L2 出现故障（例如，由于运营者的恶意行为或消失），用户仍需通过 L1 才能恢复其资产。因此，L1 需要足够强大，至少能够偶尔实际处理某单个 L2 衰败后出现的高度混乱的情况。
出于这些原因，继续扩展 L1 本身的规模并确保它能继续支持越来越多的用例是非常有价值的。
如何扩展 L1?
最简单的扩展方法就是简单地增加 gas 上限。但是，这样做有可能使 L1 中心化，从而削弱以太坊 L1 强大的另一个重要特性，即其作为稳健基础层的可信度。人们一直在争论将 gas 上限增加到何种程度才是可持续的，以及这会根据其他哪些技术的实施而发生变化，以使更大的区块更容易验证（例如，历史过期、无状态、L1 EVM 有效性证明）。另一个需要不断改进的重要方面是以太坊客户端软件的效率，现在的客户端软件比五年前优化得多。有效的 L1 gas 限制增加策略将涉及加速这些验证技术。
另一种扩展策略涉及识别特定功能和计算类型，在不损害网络去中心化或其安全属性的情况下，使其成本更低。这方面的例子包括：
· EOF：一种新的 EVM 字节码格式，对静态分析更友好，可加快实现速度。考虑到这些效率，EOF 字节码的 gas 成本可以更低。
· 多维 gas 定价：为计算、数据和存储建立单独的基础费用和限制，可以提高以太坊 L1 的平均容量，而不增加其最大容量（从而产生新的安全风险）。
· 降低特定操作码和预编译的 gas 成本：从历史上看，为了避免拒绝服务攻击，我们已经对某些定价过低的操作增加了几轮 gas 成本。而降低定价过高的操作的 gas 成本，我们其实可以做得更多。例如，加法比乘法便宜得多，但目前 ADD 和 MUL 运算代码的成本是一样的。我们可以让 ADD 更便宜，甚至让 PUSH 等更简单的操作码更便宜。整体而言，EOF 的成本更低。
· EVM-MAX 和 SIMD：EVM-MAX（模块化算术扩展）旨在将更高效的本地大数模块化算术作为 EVM 的一个独立模块。由 EVM-MAX 计算得出的值只能由其他 EVM-MAX 操作码访问，除非特意输出；这为以优化格式存储这些值提供了更大的空间。SIMD（单指令多数据）允许在数值数组上高效执行同一指令。这两者结合在一起，可以在 EVM 旁创建一个功能强大的协处理器，用于更高效地执行加密操作。这对隐私协议和 L2 证明系统尤其有用，因此对 L1 和 L2 扩展都有帮助。
这些改进将在未来有关 Splurge 的文章中详细讨论。
最后，第三种策略是原生 Rollup 或「enshrined Rollups」：本质上讲，就是创建许多并行运行的 EVM 副本，从而产生与 Rollup 所能提供的等效的模型，但更原生地集成在协议中。
现有的相关研究
· Polynya 的以太坊 L1 扩展路线图：https://polynya.mirror.xyz/epju72rsymfB-JK52_uYI7HuhJ-W_zM735NdP7alkAQ
· 多维 gas 定价：https://vitalik.eth.limo/general/2024/05/09/multidim.html
· EIP-7706：https://eips.ethereum.org/EIPS/eip-7706
· EOF：https://evmobjectformat.org/
· EVM-MAX：https://ethereum-magicians.org/t/eip-6601-evm-modular-arithmetic-extensions-evmmax/13168
· SIMD：https://eips.ethereum.org/EIPS/eip-616
· 原生 Rollup：https://mirror.xyz/ohotties.eth/P1qSCcwj2FZ9cqo3_6kYI4S2chW5K5tmEgogk6io1GE
· Bankless 与 Max Resnick 就扩展 L1 的价值采访：https://x.com/BanklessHQ/status/1831319419739361321
· Justin Drake 关于使用 SNARKs 和原生 Rollup 进行扩展的思考：https://www.reddit.com/r/ethereum/comments/1f81ntr/comment/llmfi28/
还有哪些工作要做，如何权衡？
扩展 L1 有三种策略，可单独或同时进行：
· 改进技术（如客户端代码、无状态客户端、历史过期），使 L1 更容易验证，然后提高 gas 上限
· 降低特定操作的成本，在不增加最坏情况风险的情况下提高平均容量
· 原生 Rollup，即「创建 EVM 的 N 个并行副本」，但保留允许开发人员在部署副本参数上有很大灵活性的可能
值得注意的是，这些技术各不相同，各有利弊。例如，原生 Rollup 在可组合性方面有许多与普通 Rollup 相同的弱点。提高 gas 限制会影响其他好处，而这些好处可以通过让 L1 更容易验证来实现，比如增加运行验证节点的用户比例，以及增加单一质押者。降低 EVM 中特定操作的成本（取决于如何操作）会增加 EVM 的总复杂度。
L1 扩展路线图需要回答的一个大问题是：什么应归属于 L1，什么应归属于 L2？显然，将所有东西都放在 L1 上是荒谬的。高达每秒数十万笔交易的潜在用例，将使 L1 完全无法验证（除非我们走原生 Rollup 路线）。我们确实需要一些指导原则，这样才能确保我们不会造成这样一种情况，即我们将 gas 限制提高了 10 倍，严重破坏了以太坊 L1 的去中心化，却发现我们只是实现了 90% 的活动都在 L2 上，而不是 99%，除了不可逆转地丧失了以太坊 L1 的大部分特色之外，其他结果看起来几乎是一样的。
对路线图的其他部分有何影响？
让更多用户使用 L1 意味着不仅规模将得到改善，还可以改善 L1 的其他方面。这意味着更多的 MEV 将留在 L1 上（而不是仅仅成为 L2 的问题），因此明确处理 MEV 的需求将更加迫切。这将大大提高 L1 快速 slot 时间的价值。而这在很大程度上也取决于 L1 验证（the Verge）是否顺利。
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