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樂觀的匯總和ZK滾動有什麼區別

Rollups enhance blockchain scalability by processing transactions off-chain, with optimistic rollups relying on fraud proofs and ZK-rollups using cryptographic validity proofs for faster finality.

2025/07/15 22:00

了解匯總的核心概念

匯總是一種旨在改善吞吐量並降低以太坊等區塊鍊網絡上的交易成本的2層縮放解決方案。他們通過處理鍊子後處理交易,然後將它們分批提交到主鏈中來實現這一目標。這種方法可大大減少主網上的擁堵,同時通過加密證明或欺詐檢測機制來保存安全性。

兩種主要類型的匯總類型是樂觀的匯總ZK滾動,每種都有自己的方法來驗證交易和保持無信任性。

樂觀的匯總功能如何

樂觀的匯總在假設下進行的所有交易都是有效的,除非另有證明。這些系統在批處理交易並將其發送到主鏈時不會立即進行計算驗證。

取而代之的是,存在一個挑戰時期,通常持續一周左右,在此期間,任何網絡參與者都可以通過提供欺詐證據來挑戰交易的有效性。如果挑戰是成功的,則不正確的交易會退縮,並且提交者將受到懲罰。

該模型允許更快的初始處理,但會引入最終延遲,因為用戶必須等待挑戰窗口關閉,然後才能將資產撤回到第1層。

ZK滾動的工作方式不同

ZK-Rollups(零知識匯總)通過使用零知識簡潔的非相互作用的知識參數(ZK-SNARKS)或類似的加密技術(例如ZK-Starks )來證明交易的正確性而無需揭示其內容,就可以證明交易的正確性。

處理後鏈處理的每批交易都伴隨著有效性的證明,在主鏈上經過密碼驗證。這意味著僅接受具有有效證明的交易,從而消除了挑戰期的需求。

結果,與樂觀的滾動相比,最終的終結性是近乎安置的,從第2層到第1層的提取可能會更快。

比較交易吞吐量和效率

吞吐量方面,兩種解決方案都旨在將區塊鍊網絡擴展到其基礎層限制之外。但是,由於有效性的性質, ZK滾動通常具有更高的效率

雖然樂觀的匯總依靠智能合約來處理交易和監視欺詐,但ZK-Rollups壓縮數據並使用數學證明,這對於主鏈上的驗證器而言在計算上的密集程度較低。

儘管有這些好處,但生成ZK-Provers在諺語方面的計算很重,這可能會導致負責創建這些證明的節點的更高硬件要求

安全性和信任假設的差異

兩種匯總類型之間的安全模型顯著不同。樂觀的匯總取決於經濟激勵措施以確保誠實。該系統假設演員的行為會正確,因為如果被抓到提交無效的交易,他們可能會損失資金。

相反, ZK-Rollups從密碼學而不是遊戲理論中獲得了安全性。由於每項交易都帶有密碼學的正確性證明,因此無需信任或激勵參與者。

即使所有參與者都是惡意的,只要基本的加密假設所擁有的,這也使ZK滾動在數學上確保了

發展複雜性和生態系統成熟度的權衡

從開發的角度來看,樂觀的匯總更容易與現有的以太坊基礎架構構建和集成。它們相對簡單地支持以太坊虛擬機(EVM)兼容性,從而使開發人員更容易通過分散應用程序(DAPP)移植。

另一方面,由於為任意計算生成零知識證明的複雜性,ZK-Rollups在實現完整的EVM兼容性方面面臨挑戰ZKSYNC和Starknet等項目取得了進步,但是與仲裁和樂觀等樂觀的滾動相比,生態系統的成熟程度較低。

此外,ZK滾動的工具和開發人員經驗仍在不斷發展,需要在電路設計和證明生產方面的專業知識。

用例和申請適用性

根據應用程序的需求,一種匯總類型可能比另一種匯總類型更合適。對於需要快速終止和高吞吐量的應用程序,例如高頻交易平台或遊戲,通常首選ZK-Rollups

相反,需要復雜的智能合同交互的分散應用程序受益於樂觀匯總提供的更廣泛的EVM兼容性,即使以更長的提款期為代價。

兩種技術都在不斷發展,還探索了混合方法,以結合兩種模型的優勢。


常見問題

問:我可以將同一錢包與樂觀和ZK滾動一起使用嗎?是的,大多數與以太坊兼容的錢包都可以與兩種類型的匯總相互作用。但是,您可能需要在錢包接口中手動切換網絡以與特定的匯總鏈進行交互。

問:ZK-Rollups比樂觀的滾動更安全?安全性基於不同的原則。 ZK Rollups提供了正確性的加密保證,而樂觀的匯總則依靠經濟激勵措施和欺詐檢測。兩者都被認為是安全的,但是ZK-Rollups的信任假設較少。

問:為什麼樂觀的匯總有七天的撤回期?此期間的存在是為了讓任何人檢測到無效的交易,都可以提交欺詐證據。它可以確保惡意行為者在不面臨挑戰和處罰的情況下竊取資金。

問:ZK-Rollups是否需要值得信賴的設置?某些實施方式,特別是使用ZK-SNARK的實現,需要一個值得信賴的設置儀式來生成初始參數。但是,像ZK-Starks這樣的新變體通過依靠哈希功能和公共隨機性來消除對受信任設置的需求。

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