详解以太坊扩容方案 Danksharding：中心化出块、去中心化验证、抗审查性

“去中心化验证” 和 “公链模块化” 这两个关键词，将成为叙事焦点

作者：Mtyl

原用标题：一文读懂以太坊新升级方案：Danksharding

前言

Danksharding 于 2021 年末被 Dankrad 提出，引发了以太坊社区讨论的热潮。Danksharding 帮助以太坊实现了 “中心化出块 + 去中心化验证 + 抗审查性”，并将以太坊打造成了结算层与数据可用性层，为 L2 的计算性能提升留下空间。有人评价：“Danksharding 将让新公链黯然失色”。

当前华语圈关于 Danksharding 的详细讲解非常少，多为英文资料的翻译，而英文资料往往默认读者已经知道许多前置知识、学习曲线陡峭。因此，笔者希望能够尽可能通俗、清晰的讲清楚 Danksharding 的基本思想和其意义，供感兴趣的朋友们阅读交流。

摘要

• 分片是公链 L1 扩容中最有前景的分案；之前的以太坊分片 1.0 分案因为数据同步和 MEV 的问题，目前已经被废弃
• Danksharding 的意义：实现了 “中心化的出块 + 去中心化的验证 + 抗审查性”，将以太坊打造成结算层与数据可用性层，为 L2 的计算性能提升留下空间
• Danksharding 的核心设计：通过 RS 编码和 KZG 承诺，解决了数据可用性问题，实现了网络验证的去中心化；通过出块者-打包者分离（PBS），解决 MEV 问题；通过抗审查清单（Crlist），解决了抗审查问题
• Proto-Danksharding：Danksharding 的第一步实现，对交易引入新特征，预计 2023 年实现
• 公链发展趋势展望：“去中心化验证” 和 “模块化” 或成为叙事焦点

一、分片：公链 L1 扩容中最有前景的方案

以太坊是当前所有支持智能合约的公链中使用率最高、去中心化程度最好的。但是以太坊每秒能处理的交易数（TPS）只有 15-20 笔，其性能也是主要公链中最低的。这进一步带来了许多衍生的问题，比如高 Gas 费、区块拥堵等。

不过这其实也是值得理解的 —— 毕竟以太坊现在架构的基础是 2014 年自比特币改良而来的，当时整个区块链领域都没有多少成熟的设计思想可供借鉴。早在 2017 年 ICO 浪潮之时，就有许多人切身体会到了以太坊原生架构设计的弊病，开始关注研究以太坊的性能提升问题，也就是扩容。

扩容的解决方案分为两大阵营：链下扩容与链上扩容。链下扩容即是现在通称的 Layer2，包括状态通道、Plasma、Rollups 等，它们不直接改动区块链本身的规则（区块大小、共识机制等），而是在其之上再架设一层来完成具体的工作；链上扩容需要直接修改区块链的基础规则，包括区块大小、共识机制等，这也被称为 L1 扩容。

分片（Sharding），是当前众多 L1 扩容方案中被公认为最有前景的。分片本质上是一种并行计算或者说分治的思想：原本网络中的验证者都干着同质化的工作，如果能让他们分工完成不同的任务，那单位时间内处理的任务数自然就增多了。根据具体分工对象的不同，分片可被进一步划分为网络分片、交易分片、状态分片等。

许多新公链的设计都是以分片为核心的，比如 Near、Harmony 等，他们目前也取得了不小的成就和影响力。在这样的背景下，分片和 “PoW 转 PoS” 一起，共同构成了以太坊 2.0（现称 “以太坊合并”）叙事的核心。

二、以太坊分片 1.0 设计：思路与缺陷

Sharding 1.0，是对 Danksharding 出现之前的以太坊分片设计方案的统称，对此做些大概了解是有必要的。不过该方案目前已经被废弃，所以并非本文介绍的重点。

2.1 状态分片

Sharding 1.0 希望实现状态分片。状态，指的是每个以太坊账户地址的余额，或者是智能合约地址的代码内容和变量数值；它可以被视为一个大账本，所有验证者都需要实时维护、不断更新它。而如果能把这个大账本分成多份（比如 64 份），验证者也随机分为多组，每组只负责一个账本相关交易的记账，那么速度无疑会加快很多。如下图所示：

下面这个三个村庄的故事有助于更好的理解状态分片：有一个渔村、一个猎户村、一个农夫村，村庄内和村庄间常常有交易，但没有货币，大家记账。以前是用一个账本记三个村子的账，速度有点慢，现在改成三个账本记，那么由哪个账本来记哪些帐？一个方法是，渔村有一本账，猎户村有一本账，农夫村有一本账，账本中都只有自己村庄的账户信息，也只记录自己村庄内的交易。如此一来三个账本就可以同时记账，记账效率高，存储需求少。这正是以太坊采用的分片方法：状态分片，每个分片存储且只存储属于自己分片的账户状态。三个村庄的账本可以视作三个并行的分片链，在分片内部达成共识的过程与原先相仿。

显然，这个分案在设计之初就必须要解决跨分片（跨村庄）交易的可行性问题，这也是所有状态分片设计中所面临的重难点之一。

2.2 实现思路

Sharding 1.0 计划把以太坊分为 64 个分片链，每个链至少分配 128 位验证者（即总验证者数量至少为 16384），采用 PoS 共识。

为了协调不同分片链之间的通信，Sharding 1.0 的设计中引入了信标链（Becon Chain）：它是 Sharding 1.0 设计的核心，可以为整个系统提供统一的时间轴，并且跨分片交易提供最终确定性。如下图所示：

每过 6.4 分钟（称作 1 个 epoch），每个分片链所对应的验证者就会被打乱重排。这么做，是为了防止攻击者对分片链的蓄意攻击，毕竟如果 1 个分片链的验证者一直不变的话，想在这个分片链上作恶只需买通 128 个验证节点的大多数，这个成本其实并不高。但如果有了这个打乱重排的机制，那么攻击者需要至少买通 30-40% 的验证者才有机会事先发动攻击。

（如果对 Sharding 1.0 相关细节设计感兴趣的朋友，可以参考：https://ethos.dev/beacon-chain/，

https://vitalik.ca/general/2021/04/07/sharding.html）

2.3 核心问题：数据同步

了解以上 Sharding1.0 的简单机制，就可以大致理解它面临的问题了。

我们可以看到，每一个 epoch 过后，每个验证者就需要切换自己所负责的分片链。然而，处理新分片链，就需要拥有新分片链的状态和对应的交易数据，这需要进行一次大范围的网络节点数据同步。这是相当复杂的，实际上，很难保证验证者们能够在规定时间节点完成同步 —— 这会带来网络延迟和糟糕的用户体验。虽然后续也有一些简化方案，但他们又要面临一些针对性攻击的问题，从而又需要进一步的打补丁。这使得整套解决方案变的相当麻烦。

那如果放弃状态分片，让所有验证者都同步存储所有分片的历史交易数据，又会怎样呢？这个看似在当下是可行的，毕竟现在以太坊的全部历史交易数据加起来也不过约 170G，大多数节点都能胜任。但是，随着分片后以太坊性能的大幅提升，存储数据的积累势必大大加快，这必然导致对节点的存储性能要求节节攀升，从而降低网络的去中心化程度。因此这个方案最多只能作为一个过渡。

2.4 另一个问题：不断增长的 MEV

MEV ，是 “矿工可提取价值” 的简称。它的存在，是由于验证者（矿工）能够事先看到用户的交易，从而他们可以针对性的提出自己的交易，通过控制交易排序的方式让自己获利。

这是一个严重的问题，不少人已经发出警告，认为这可能会导致以太坊的失败：“这就像是聘请黑手党老大们当公务员，让他们来管理国家”。（参考阅读：MEV Auctions Will Kill Ethereum）

然而，之前的 PoW 转 PoS 和 Sharding 1.0 不仅不能帮忙解决这个问题，反而可能会进一步加剧它的严重程度。这主要是因为 ETH 发行率降低、验证集中化程度提高等问题导致的。相关细节可以参考：MEV in eth2 - an early exploration

三、Danksharding 详解

和之前一系列以太坊分片相关的提案不同，Danksharding 并不试图改进 Sharding 1.0 分片链的方案，而是另辟蹊径，用一套新分案来具体化 “分片” 这一思想。

Danksharding 的核心思想，非常契合 V 神在《Endgame》一文中对以太坊甚至公链 L1 未来发展的畅想：中心化的出块 + 去中心化的验证 + 抗审查性。具体而言，它主要做了下面三件事：

• 通过数据可用性采样（DAS），大大降低了参与网络验证的成本，保持了网络验证的去中心化；
• 通过出块者-打包者分离（PBS），原先维护以太坊所有历史状态数据的全节点，被进一步划分成两个角色：出块者（Proposer）和打包者（Builder）。这不仅为大量数据包的传输提供了可能，也解决了 MEV 问题。
• 通过抗审查清单（Crlist），避免了交易被审查的可能性。

3.1 数据可用性采样（Data Availability Sampling）

3.1.1 数据可用性

数据可用性，指的是区块生产者（矿工/验证者）必须公布并提供他们生产区块的交易数据，以便全节点来检查他们的工作。如果区块生产者不提供这些数据的话，全节点就无法检查他们的工作，从而无法确保他们有在遵守区块链规则。

数据可用性问题一直以来也是区块链扩容所面临的挑战之一，因为随着区块链的扩容，下载数据并做验证对节点的性能要求也会越来越高，这会导致去中心化程度的降低。

3.1.2 数据可用性抽样（DAS）

数据可用性抽样（DAS），是一种减轻节点验证数据可用性的负担的方案。

它的主要思想是通过一定的数学设计，让验证节点只需要检查部分数据碎片，就可以从概率上证明一个大数据块的可用性，而不需要验证节点去检查全量的数据。这样，对验证节点的性能要求就大大降低了。

Danksharding 使用 RS 编码和 KZG 承诺来实现数据可用性抽样，让我们来看看它们的大致思路：

3.1.3 Reed-Solomon（RS）编码

RS 编码是一种纠删码的具体方案，而纠删码（Erasure Coding）是一种编码容错技术，通过将数据分割成片段并做扩充，来实现在网络中的冗余传输。

为了更好的理解 RS 编码的原理和作用，先看一个非常简单而直观的例子：

• 现有 2 个数 m、n，希望能够通过 RS 编码在不可靠的网络中进行冗余传输
• 我们构造一次函数 f(x) = ax + b，任取 4 个 x 值（下文以 0、1、2、3 为例）
• 我们令：m = f(0) = b、n = f(1) = a + b，这样可以解出 a = n - b、b = m；即通过 m、n 两个数，唯一确定了一个一次函数
• 我们设：p = f(2)、q = f(3)，计算出 p = 2a + b = 2n - m, q = 3a + b = 3n - 2m
• 我们将 m、n、p、q 四个数在网络中分发
• 根据初中关于二元一次方程的知识，不难理解 m、n、p、q 中任意成功收到 2 个，都能够计算出 m 和 n；也就是说，哪怕我们在传输中丢失了 50% 的数据，我们依然可以重构原始数据。

RS 编码具体应用于数据可用性抽样的思路大致是这样的：

• 把原来待检查的大数据块分成 X 个碎片，冗余编码成 2X 个碎片，其中任意 X 个碎片都可以复原出原来的大数据块。
• 验证节点做验证的时候，不再需要下载全部数据，而只需要从网络中采样并检查 k 个碎片，来查看它们是否可用、且是否为合法的编码。（k 值视具体对安全性的需要进行选取，下文取 k=30）
• 如果它们都可用且编码合法，那么就说明网络中无法找到 X 个碎片从而复原数据的概率小于 0.5^30，进而说明数据分发节点成功隐藏原始数据的可能性小于 0.5^30。（更严谨一些的表述：数据可用性<50% 的概率小于 0.5^30）
• 而 0.5^30，是一个相当小的、实用中可以被接受的概率

RS 编码能够恢复数据背后的数学原理，就是通过构造出 2X 个只有 X 个未知数的方程组，其中任意 X 个方程都可以解出这 X 个未知数。具体的构造形式可以说理解是一种多项式构造的方法：通过 X 个碎片，就可以构造出一个 X-1 次的多项式函数，如同前文通过两个数构造一次多项式。给定 2X 个变量取值（比如 0,1,2,…2X-1），就可以计算出 2X 个函数值，知道任意 X 个值，都可以复原出原先的 X 个碎片。

这里我们还剩下面的问题有待解决：如何使得编码人在不向验证人披露原始数据的情况下，证明他确实按照预先设定的多项式规则编码了？

KZG 多项式承诺，就是用来解决这个问题的。

3.1.4 KZG 多项式承诺

KZG 承诺是一个密码学技术，大致原理如下：

• 对多项式 f(x)，证明者通过椭圆曲线密码学技术，对该多项式做出承诺 C(f）：对于这个多项式的任意值 y = f(z)，证明者可以计算出一个 "证明" π(f,z)
• 对于验证者，已知承诺 C(f)，给出证明 π(f,z)、变量 z、取值 y 三个数据，验证者可以证实 f(z)= y，即（z,y）确实在这个多项式函数上
• 这个证明无需验证者知道这个多项式具体是什么，并且它的时间开销近似为常数，因此具备高度的实用性和可扩展性

因此，通过 KZG 承诺的计算与分发，我们就实现了编码合法性的证明。

3.1.5 降低重构数据的难度 —— 2D RS 编码与 KZG 承诺

如果把一个大区块的数据直接打包，切成碎片后（比如 256 个）做 RS 编码后分发，这会遇到什么问题呢？主要问题是，无法满足重构能力的去中心化：重构数据的时候需要组装全部的数据，这对重构节点的要求就会非常高，相当于要求重构节点拥有媲美做切数据的中心化出块者的性能。这和做 DAS 的初衷就矛盾了 ——  因为我们希望那些性能不高的节点也能够重构数据。

针对这个问题，Danksharding 进一步提出了 RS 编码的二维扩展。从 “分片” 视角可以更好的理解这种二维扩展：

• 如下图所示，我们先把大数据块分成 256 个分片
• 对每个分片，我们把它分成 256 个碎片，用 RS 编码扩展成 512 个碎片，对每个碎片进行 1,2,3,…,512 的编号
• 将编号相同、但处于不同分片的碎片重新分为一组，这样我们一共得到 512 组，每组有 256 个碎片
• 再对每组中的 256 个碎片，用 RS 编码扩展成 512 个碎片
• 这样，我们就相当于把被分成 256x256 个碎片的原数据块，给扩展成了 512x512 个碎片

二维方案在验证的时候，由于只有当 75% 及以上的碎片可用的时候，才能确保原始数据的恢复（例如考虑下图极端情况，>25% 缺失的数据都集中在红色区域，有可能会导致原始数据中 “蓝红相交” 的那一部分无法被恢复）。所以，验证节点需要保证 75% 及以上的数据大概率可用。要实现与一维分案采样 30 次相同的安全性，需要验证节点采样 75 次。（0.5^30 和 0.75^75 处于一个数量级）

综合来看，采用二维方案的好处，就是进一步降低了验证节点进行验证的成本：

1. 减轻了节点验证数据的负担。在刚才的例子中，二维分案虽然需要采样 75 次而不是 30 次，但是它的碎片大小只有一维方案的 1/256，这就降低了对节点的带宽要求。
2. 减轻了节点重构数据的负担。因为，如果哪个分片出了问题，就只需要重构对应的分片即可，而不是重构全部原始数据，大大降低了重构的工作量；即使需要重构全部数据，也可以让不同的节点并行合作，分别重构不同的行/列，进而复原数据。

3.2 出块者-打包者分离（Proposer-builder Separation）

通过二维 RS 编码和 KZG 承诺，我们已经解决了最棘手的数据可用性问题，实现了低配置要求、去中心化的节点验证。

但是，我们也可以看到，这个方案也提高了全节点的性能要求，加剧了全节点的中心化程度和 MEV 问题。这个时候，原本因解决 MEV 问题而提出的 “出块者-打包者分离”（PBS，Proposer-builder Separation）恰好派上了用场：

3.2.1 角色分离抗 MEV 的原理

回顾一下现在的以太坊中的全节点，它实际上同时承担了 “打包者” 和 “出块者” 两个角色：即，他们既要构建区块的内容，也要负责对出块进行验证+投票。PoW 中的矿工在前一个区块上构建以进行 "投票"；合并转 PoS 之后，验证者将直接投票来决定区块是否有效。

而在 PBS 中，这两个角色是分开的：

• 原先的全节点若仍想参与区块打包，配置要求将进一步提高，转变为 “打包者”；它们通过竞价的方式，来争取下一个区块的打包记账权。
• 从众多低配置要求的验证者中，轮换随机选出一个 “出块者”；它根据 “价高者得”，来选哪一个 “打包者” 获得真正的记账权，并即刻获得 “打包者” 的竞价作为收益。
• 打包者完成打包以后的区块，依然需要全体验证节点来进行验证，以决定其是否合法、有效；但无论验证结果怎样，“出块者” 的收益都是已经实现、不需要退回的。

通过这种角色分离，就解决了当前的 MEV 价值分配问题：打包者依然可以通过交易排序，提取 MEV。但在一个有效市场中，区块打包者们会开始 “内卷”，出价到它们能从区块中提取的全部价值（减去它们的摊销成本，如硬件开支等）。而所有的这些价值，都分配给了去中心化的验证者们、而不是那些中心化的打包者们，这符合以太坊发展的理念。

3.2.2  可能的 PBS 初步实现：双槽 PBS

PBS 的确切实现依然在讨论中，采用 “承诺-披露” 机制的双槽 PBS 是最有可能的方案，它的实现如下图所示：

1. 打包者们提出它们各自的区块头和出价
2. 出块者选择获胜的区块头和打包者，并将无条件得到中标费（即使区块打包者未能生成有效区块）
3. 验证委员会确认获胜的区块头
4. 打包者披露获胜的区块体
5. 验证委员会确认获胜的区块体（如果中标的区块打包者不出示区块体，则投票证明该区块体不存在)

如果直接让打包者们用完整的区块体竞标，不仅需要消耗大量的带宽，还会有 MEV 盗取问题——如果一个区块打包者提交它的完整区块，则另一个区块打包者可以观察到并找出策略，进而迅速发布一个更好的区块。承诺-披露方案规避了这些问题。

延时，是这种 "双槽" 设计的缺点。如果我们 12 秒进行一次投票出块，那么进行一次真正的有效出块需要 24 秒的时间（两个 12 秒的插槽）。如何把这个时间进行缩短也是一个正在研究的问题。

（更多关于 PBS 的细节可以参考：https://notes.ethereum.org/@vbuterin/pbs_censorship_resistance）

3.3 抗审查清单（crList）

现在还剩下的问题是，PBS 增强了区块打包者审查交易的能力：区块打包者可以故意忽略某些合法的交易。

抗审查清单（crList，Censorship Resistance List）就是用来解决这个问题的，它要求出块者指定一个在存储池中看到的所有符合条件的交易列表；区块打包者在出价的时候需要证明自己看到了这个列表，打包的时候需要强制包含列表中的交易，如下图所示：

这里还有一些细节问题有待完善，比如对于刚才这种设计，对出块者而言的最优策略就是提交一个空列表，只要谁出价最高谁就能获胜。相关的完善设计也正在讨论中。

3.4 Danksharding 还是分片么？

如果你对之前的各种分片方案有所了解，在理解了 Danksharding 的设计思路以后，你可能会有一个疑惑：这还是分片么？对什么分片了？

其实，有这个疑惑是很正常的。因为 Danksharding 做的事情确实不能被划进传统的 “网络分片 - 交易分片 - 状态分片” 的范畴。“分片” 这种思想，主要是体现在数据的碎片化分发、验证节点无需下载全量数据上面，但也仅此而已了。在第五部分笔者也将介绍，Danksharding 的第一步实现甚至和分片毫无关系。

不过，也不必过多纠结 Danksharding“是不是分片”。毕竟，评价一个技术，关键还是看其是否足够高效实用。

四、Danksharding 对以太坊的意义

通过实现了 “中心化的出块 + 去中心化的验证 + 抗审查性”，Danksharding 最大的意义，在于把以太坊 L1 变成了一个统一的结算（settlement）和数据可用性（Data Availability）层，从而为 L2 的计算性能扩展留巨大空间。

结算和数据可用性本身都不是新概念。但当它们结合起来以后，就给了 L2 Rollups 很大的想象间：Rollups 的工作原理核心是链下计算和数据压缩，这就需要空间来存储这些压缩数据，而 Danksharding 正提供了巨大的数据空间。因此若 Danksharding 真的实现，长远来看，Rollups 的 TPS 可以达到数百万。

这也是为什么有人会评价 Danksharding 会 “令新公链黯然失色” 的原因：如果以太坊有这个性能，那还有大多数的新公链什么事呢？

另外，Danksharding 还保留了 ZK-rollups 和 L1 以太坊执行之间的同步调用，也就是说，来自分片数据块的交易可以立即被确认并写入 L1，因为它们都发生在同一个区块中。

五、Proto-danksharding：实现的第一步

Proto-danksharding（又名 EIP-4844）是一个提议，用于实现构成完整 Danksharding 规范的大部分逻辑和 “脚手架”（例如交易格式、验证规则），是通往 Danksharding 的第一步。

Proto-danksharding 的主要特征是引入了新的交易类型，可以认为是对每个交易添加了一个新的特征，我们称之为携带 blob（Binary Large Object）的交易。携带 blob 的事务类似于常规事务，不同之处在于它还携带一个称为 blob 的额外数据。Blob 可以非常大（~125 kB）。但是，EVM 的执行无法访问 blob 数据；EVM 只能查看对 blob 的承诺。

Proto-danksharding 实际上没有实现任何分片。因为在 proto-danksharding 实现中，所有验证者和用户仍然必须直接验证完整数据的可用性。

由于所有相关升级都需要在 PoW 转 PoS 之后完成，在乐观的情况下，我们可以在 2023 年看到 Proto-danksharding 的实现。

六、对公链发展趋势的展望

中心化出块 + 去中心化验证 + 抗审查，似乎真的是当下公链 L1 突破” 不可能三角” 的最可能的路径；其实，不少新公链的设计在一些思路上也可以看到 Danksharding 中一些元素的影子。

另外，通过 Danksharding，以太坊把 L1 做成了一个结算层和数据可用性层，而把真正的计算性能提升交给了 L2。这其实是一种公链模块化的思路：将系统分解为多个模块组件，每个模块都是一条区块链，它们会负责不同的功能（例如执行层、共识安全层、数据可用性层、DEX 应用链、稳定币应用链、NFT 应用链、衍生品应用链等等），这些模块可以随意剥离出来，也可以重新组合在一起。具体一点说，可以是通过高速的 Rollup 执行交易，安全的结算层负责结算，低费用大容量的数据可用性层用负责保障。Celestia 等模块化公链也有类似的设计思路。

目前公链的综合性能，离成为 “下一代互联网的基础设施” 还有相当远的距离。不过，在众多 Web3 builder 的努力下，相关解决方案也将会被不断提出。“去中心化验证” 和 “公链模块化” 这两个关键词，也许我们会在接下来一段时间有关公链的技术文章中不断看到。

参考资料

1. Delphi Capital：The Hitchhiker's Guide to Ethereum
2. Dankrad：New sharding design with tight beacon and shard block integration
3. Proto-Danksharding FAQ
4. Vitalik Butarin：Why sharding is great: demystifying the technical properties
5. Vaish Puri：Danksharding: Ethereum’s Scalability Killer
6. zCloak Network：以太坊漫游指南：深度详解以太坊 rollup 未来之路

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