来源：Polygon
原文标题：《数据可用性问题》
撰文：Polygon
在这篇文章中，我们深入研究了数据可用性问题的细节以及它如何影响以太坊的扩展。
什么是数据可用性问题？
数据可用性问题：区块链网络中的节点如何确保新提议区块的所有数据实际上是可用的？如果数据不可用，则该块可能包含被块生产者隐藏的恶意交易。
举个例子，假设Alice是ZK-Rollup(ZKR)的运营商。她在以太坊上提交了经过验证的ZK证明。如果她没有在以太坊上提交所有交易数据，尽管她的证据证明rollup中进行的所有状态转换都是有效的，但rollup的用户仍然可能对其当前账户余额一无所知。由于提交的证明的零知识性质，提交的证明没有说明当前状态。
OptimisticRollup(OPR)设置中有一个类似的例子，Alice在以太坊上提交了一个断言，但OPR的任何参与者都不能挑战它，因为交易数据不可用，因此他们无法重新计算或挑战该断言。
分析 | 币价或将挑战前高10500美元阻力位:据Bgain Digital投研数据：截止北京时间2020年2月19日18:00点，BTC价格10114.1美元，24小时内BTC价格上涨4.35%，结合量化交易的Bgain综合BTC本位增强指数上涨0.37%。截至18点，OKEX精英用户多空占比为44%/53%；火币精英用户多空占比45%/55%，Binance多/空保证金占比为55%/45%，BitMEX多空仓位占比为55%/45%，市场情绪相对看多，OKEX季度合约基差364.83，24小时内基差上涨28.17%。币价昨日夜间至今日凌晨大涨650美元，最大波动幅度近7%，币价复又站上10000美元整数大关，多头在连续多日回调整理之后又重新酝酿向上动能，或将继续尝试挑战前高10500美元阻力位，若多头可以形成强力突破，市场或将形成强势向上行情。[2020/2/19]
为了应对上述情况，OPR和ZKR的设计都要求operator将以太坊上的所有交易细节作为「calldata」提交。虽然这使他们在短期内避免了DA问题，但随着rollup内部交易数量的增长，需要提交的数据量也会增加，从而限制了这些rollup可以提供的扩展量。
分析 | EOS/ETH/TRON?Dapp周交易额均呈下降趋势:据RatingDapp和RatingToken大数据监测显示，最近一周EOS/ETH/TRON三大主流公链平台Dapp活跃用户分别:EOS(147089)>TRON(75043)>ETH(72520)；新增用户分别为:ETH(38867)>EOS(14942)>TRON(8077)，其中三大公链平台Dapp新增用户前三为limitless(20,416)，idex(18,608)，cdp_portal(17,768)。从交易额来看，最近一周EOS?dapp交易额为17,680,061EOS，环比上周下降11.11%；ETH dapp交易额为288,362ETH，环比上周下降4.74%；TRON?dapp交易额为5,423,205,712TRX，环比上周下降50.22%。[2019/8/5]
这对如今的区块链有何影响？
分析 | 比特币期货价格或“预测”了现货价格走势:据AMBcrypto 6月13日消息，NodeSource创始人兼首席执行官Joe McCann分析称，比特币期货价格“预测”了比特币现货价格的走势。根据Joe McCann的说法，UTC时间15:11，比特币期货[XBTU19]出现了一个期货溢价高峰（contango，有时也称为forwardation，是一种商品的期货价格在期货合约到期时高于预期现货价格的情况），当时比特币现货价格为8045.80美元，随后在15:12 UTC，比特币短时上涨至8142.40美元，而之后的15:13 UTC，比特币又再次飙升至8221.18美元。[2019/6/13]
为了回答这个问题，让我们首先回顾一下类似以太坊的区块链的一般区块结构以及任何区块链网络上存在的客户端类型。
一个块可以分为两个主要部分：
分析 | 锚定与储备类通证中流通市值USDT一家独大:目前市场上大部分通证的价格波动较大，为其持有者带来了风险。锚定与储备类通证项目为投资者提供了一种替代方案，例如Tether发行的通证USDT与美元1:1锚定。
TokenInsight近期更新了六个锚定与储备类通证评级，结果如下：DAI、DGD为BB级，USDT、TUSD为B级，BITCNY、BITUSD为CCC级；展望均为稳定。此类通证项目大部分存在体量小、交易所支持度低、流动性不佳的问题。而被各大交易所广泛支持的USDT存在中心化、财务不透明的问题。由于Tether在今年六月份发布了一份由FSS律师事务所出具的银行存款证明，因此本次评级USDT由CCC上调为B。[2018/7/19]
区块头：一个小区块头包含与区块中包含的交易相关的摘要和元数据。块体：它包含所有交易数据并占块大小的大部分。在传统的区块链协议中，所有节点都被视为同步整个区块并验证所有状态转换的完整节点。所有节点花费大量资源来检查交易有效性并存储区块。从好的方面来说，这些节点不会接受任何无效的交易。
金色财经独家分析 想要代表区块链3.0 EOS仍需努力:如今EOS价格处于领跑阶段，关于EOS的议论也逐渐增加，EOS更被人们认为是区块链3.0的代表，但实际上目前的EOS还远远达不到区块链3.0的要求，EOS仍需努力。以EOS引以为傲的传输速率来说，在EOS2.0白皮书中，说EOS能够达到每秒5万TPS的传输速度，但实际上，每秒5万TPS的传输速度可以说是区块链最终的传输速度，这个速度应该是区块链发展到“完全体”形态下的速率。在测试的过程中，用单机配合千兆网络进行单进程测试，最高的传输速度也就达到每秒20万TPS，这是在无干扰的情况的，而EOS的每秒5万TPS的传输速率，是将网络上参与的节点计算在其中，用A=B+C的算法算出EOS有每秒5万TPS的传输速率，还无法满足区块链3.0的需求，想要代表区块链3.0，EOS仍需努力[2018/4/12]
可能还有另一类节点没有资源来验证每笔交易。相反，他们主要对了解区块链的当前状态以及与他们相关的某些交易是否包含在链中感兴趣。这些轻客户端依靠全节点来检查所有交易是否有效。因此，在安全性方面，它们依赖于可信的全节点。
但是如果区块生产者没有透露区块背后的全部数据呢？这可以防止全节点验证所有交易。这反过来又阻止了轻节点绝对确定它所看到的由所有合法交易支持的区块头。
为了解决这个问题，我们需要一种轻客户端机制来验证数据可用性。这将确保区块生产者无法通过说服轻客户端来隐藏数据。它还将迫使区块生产者公开部分数据，使整个网络以协作的方式访问整个区块。
让我们借助一个例子更深入地探讨这个问题。假设区块生产者Alice用交易tx1、tx2、……、txn构造了一个区块B。让我们假设tx1是恶意交易。如果tx1被广播，任何完整节点都可以验证它是恶意的，并将其发送给轻客户端，轻客户端会立即知道该块是不可接受的。但是，如果Alice想隐藏tx1，她会显示标头和除tx1之外的所有交易数据。全节点无法验证tx1的正确性。让轻节点查询任意一笔交易，均匀随机。轻客户端查询tx1的概率为1n。因此，Alice能够以压倒性的可能性轻客户端接受恶意交易。由于不可归因的性质，全节点无法以任何方式证明tx1不可用。
那么，我们该怎么办呢？
该问题的解决方案在于在块中引入冗余。总的来说，有大量关于编码理论的文献，特别是擦除编码，可以帮助我们解决这个问题。
简而言之，纠删码允许我们将任何n个数据块扩展为2个数据块，其中2n个数据块中的任何一个都足以重建原始数据块。
如果我们强制区块生产者擦除交易tx1、tx2、...、txn的代码，然后隐藏单个交易，则需要隐藏n+1个交易，因为任何足以构建整个交易集的交易。在这种情况下，恒定数量的查询使轻客户端足以确信底层数据确实可用。
哇，原来如此？
不。虽然这个简单的技巧使隐藏工作变得更加困难，但区块生产者仍有可能故意以错误的方式执行擦除编码。然而，一个完整的节点可以验证这个擦除编码是否正确完成，如果没有，它可以向轻客户端证明这一点。这被称为欺诈证明。有趣的是，轻客户端需要有一个诚实的全节点邻居才能确定如果编码错误，那么它将收到欺诈证明。这确保了轻客户端以极高的概率访问没有恶意交易的链。
但是存在一个问题！如果简单地实现，欺诈证明的大小可以按照块本身的大小排序。但我们对轻客户端的资源预设禁止我们使用这样的设计。通过使用多维擦除编码技术，可以在这方面有所改进，该技术以可接受的大小减少欺诈证明的大小。为简洁起见，我们不涉及这些，但该文献对其进行了详细分析。
基于欺诈证明的解决方案的问题在于，轻客户端永远无法完全确定尚未收到欺诈证明的任何块。此外，他们一直相信其全节点对等方是诚实的。还需要激励诚实的节点不断保持审计区块。
有没有办法避免欺诈证明？
最近，向量承诺重新引起了区块链领域的关注。这些向量承诺，尤其是对多项式的恒定大小的KZG/Kate承诺，可用于设计简洁的DA方案，而无需欺诈证明。简而言之，Kate承诺允许我们使用单个组元素提交多项式。此外，该方案支持我们证明在某个点i使用恒定大小的见证，多项式评估为。承诺方案在计算上是隐藏和绑定的，也是同态的，使我们能够巧妙地避免欺诈证明。
我们强制块生产者获取原始交易数据并将其排列在大小为n,m的二维矩阵中。它使用多项式插值将大小为n的每一列扩展为大小为2n的列。对于这个扩展矩阵的每一行，它都会生成一个多项式承诺，并将这些承诺作为区块头的一部分发送。下面给出了该块的示意图。
轻客户端查询这个扩展矩阵的任何单元格以获得见证，这使它能够立即根据块头验证它。恒定大小的成员证明使抽样非常有效。承诺的同态性质确保只有在正确构造块的情况下才验证证明，并且多项式插值确保成功样本的恒定数量意味着数据以非常高的概率可用。
该方案的更精细细节以及进一步的优化和成本估算超出了本文的范围。
其他选择是什么，以及进一步变更是什么？
更高维的擦除代码和Kate承诺并不是解决DA问题的唯一方法。我们在这里跳过了其他方法，如编码默克尔树、编码交错树、基于FRI和STARK的方法，但每种方法都有其优点和缺点。
我们在Polygon，一直在使用Kate承诺开发数据可用性解决方案。在后面的文章中，我们将介绍实现细节、您现在可以如何使用它以及我们如何致力于转变DA问题空间。
来源链接：blog.polygon.technology
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