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乐观的汇总和ZK滚动有什么区别

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

了解汇总的核心概念

汇总是一种旨在改善吞吐量并降低以太坊等区块链网络上的交易成本的2层缩放解决方案。他们通过处理链子后处理交易,然后将它们分批提交到主链中来实现这一目标。这种方法可大大减少主网上的拥堵,同时通过加密证明或欺诈检测机制来保存安全性。

两种主要类型的汇总类型是乐观的汇总ZK滚动,每种都有自己的方法来验证交易和保持无信任性。

乐观的汇总功能如何

乐观的汇总在假设下进行的所有交易都是有效的,除非另有证明。这些系统在批处理交易并将其发送到主链时不会立即进行计算验证。

取而代之的是,存在一个挑战时期,通常持续一周左右,在此期间,任何网络参与者都可以通过提供欺诈证据来挑战交易的有效性。如果挑战是成功的,则不正确的交易会退缩,并且提交者将受到惩罚。

该模型允许更快的初始处理,但会引入最终延迟,因为用户必须等待挑战窗口关闭,然后才能将资产撤回到第1层。

ZK滚动的工作方式不同

ZK-Rollups(零知识汇总)通过使用零知识简洁的非相互作用的知识参数(ZK-SNARKS)或类似的加密技术(例如ZK-Starks )来证明交易的正确性而无需揭示其内容,就可以证明交易的正确性。

处理后链处理的每批交易都伴随着有效性的证明,在主链上经过密码验证。这意味着仅接受具有有效证明的交易,从而消除了挑战期的需求。

结果,与乐观的滚动相比,最终的终结性是近乎安置的,从第2层到第1层的提取可能会更快。

比较交易吞吐量和效率

吞吐量方面,两种解决方案都旨在将区块链网络扩展到其基础层限制之外。但是,由于有效性的性质, ZK滚动通常具有更高的效率

虽然乐观的汇总依靠智能合约来处理交易和监视欺诈,但ZK-Rollups压缩数据并使用数学证明,这对于主链上的验证器而言在计算上的密集程度较低。

尽管有这些好处,但生成ZK-Provers在谚语方面的计算很重,这可能会导致负责创建这些证明的节点的更高硬件要求

安全性和信任假设的差异

两种汇总类型之间的安全模型显着不同。乐观的汇总取决于经济激励措施以确保诚实。该系统假设演员的行为会正确,因为如果被抓到提交无效的交易,他们可能会损失资金。

相反, ZK-Rollups从密码学而不是游戏理论中获得了安全性。由于每项交易都带有密码学的正确性证明,因此无需信任或激励参与者。

即使所有参与者都是恶意的,只要基本的加密假设所拥有的,这也使ZK滚动在数学上确保了

发展复杂性和生态系统成熟度的权衡

从开发的角度来看,乐观的汇总更容易与现有的以太坊基础架构构建和集成。它们相对简单地支持以太坊虚拟机(EVM)兼容性,从而使开发人员更容易通过分散应用程序(DAPP)移植。

另一方面,由于为任意计算生成零知识证明的复杂性,ZK-Rollups在实现完整的EVM兼容性方面面临挑战ZKSYNC和Starknet等项目取得了进步,但是与仲裁和乐观等乐观的滚动相比,生态系统的成熟程度较低。

此外,ZK滚动的工具和开发人员经验仍在不断发展,需要在电路设计和证明生产方面的专业知识。

用例和申请适用性

根据应用程序的需求,一种汇总类型可能比另一种汇总类型更合适。对于需要快速终止和高吞吐量的应用程序,例如高频交易平台或游戏,通常首选ZK-Rollups

相反,需要复杂的智能合同交互的分散应用程序受益于乐观汇总提供的更广泛的EVM兼容性,即使以更长的提款期为代价。

两种技术都在不断发展,还探索了混合方法,以结合两种模型的优势。


常见问题

问:我可以将同一钱包与乐观和ZK滚动一起使用吗?是的,大多数与以太坊兼容的钱包都可以与两种类型的汇总相互作用。但是,您可能需要在钱包接口中手动切换网络以与特定的汇总链进行交互。

问:ZK-Rollups比乐观的滚动更安全?安全性基于不同的原则。 ZK Rollups提供了正确性的加密保证,而乐观的汇总则依靠经济激励措施和欺诈检测。两者都被认为是安全的,但是ZK-Rollups的信任假设较少。

问:为什么乐观的汇总有七天的撤回期?此期间的存在是为了让任何人检测到无效的交易,都可以提交欺诈证据。它可以确保恶意行为者在不面临挑战和处罚的情况下窃取资金。

问:ZK-Rollups是否需要值得信赖的设置?某些实施方式,特别是使用ZK-SNARK的实现,需要一个值得信赖的设置仪式来生成初始参数。但是,像ZK-Starks这样的新变体通过依靠哈希功能和公共随机性来消除对受信任设置的需求。

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