自2020 年以來，Ethereum 的擴張路線圖一直圍繞「Rollup」展開: 使用證明（無論是零知識證明還是optimistic 欺詐證明）來繼承Ethereum 安全性的獨立執行環境。
經過多年的發展，Rollup 終於完成了部署，並正在獲得採用。 Arbitrum 的王牌optimistic Rollup 已經上線近一年，期間有價值超過27 億美元的資產存入跨鏈橋，而Optimism 則緊隨其後。 Loopring 和dydX 等針對於特定應用程序的零知識Rollup 也得到了廣泛使用，許多競爭性的通用零知識Rollup 將在未來幾個月內推出。
儘管Rollup 如今正在快速迅速，但一些人還是擔心其費用居高難下。
事實上，Arbitrum 和Optimism 的交易費用仍然顯著高於Solana 和Polygon 等「低費用」鏈。
那麼，是什麼阻礙了這些Rollup 的發展？
Rollup 經濟學
為了理解交易費用，我們首先需要分清區塊鏈交易所產生的各種成本：
・執行
這是一個網絡中所有節點執行交易並驗證結果是否有效所需的成本（例如：你實際擁有你所轉移Token 的所有權）。
・存儲/狀態
這是用新值更新區塊鏈「數據庫」的成本（例如：在Token 轉移後，發送方的餘額減少，接收方的餘額增加）。
・數據可用性
為了讓區塊鏈保持去信任化並可被所有人驗證，區塊鏈必須確保所有關於交易的相關數據與所有網絡參與者公開共享。從本質上講，這就是要保證世界上每個人都能看到你的交易。如果沒有這種保證，各種攻擊就都有可能發生（被稱為扣塊攻擊）。
正如我們所見，數據可用性是當今區塊鏈的關鍵瓶頸之一。
Rollup ：將執行轉移至鏈外
Rollup 的主要進步在於，它將區塊鏈的執行和存儲轉移到了「鏈外」，即一組有限的節點上進行。與其讓網絡中的每個Ethereum 節點執行所有交易或存儲每條更新，我們可以直接把這個任務委託給Rollup 運營商。
不過，這是否意味著我們需要信任這群操作員？難道這不是中心化嗎？
Rollup 會使用各種證明類型來繼承Ethereum 的安全性。 Optimistic Rollup 允許單一誠實的實體提交一個「欺詐證明」，並為一個行為不端的序列器贏得獎勵，而ZK Rollup 使用零知識證明來證明Layer-2 鏈已經正確更新。
數據可用性的權衡
將執行從主鏈轉移可以大大降低執行和狀態存儲的成本，不過Rollup 仍需要將他們的數據發佈到Layer-1 鏈上以確保數據的可用性。從本質上講，Rollup 支付低廉的Layer-2 執行和存儲成本，但仍需要支付Layer-1 的費用來發布他們的數據。
這可以在ArbiScan 區塊瀏覽器中任何交易的「Advanced TxInfo」標籤上看到。交易費用由發佈到L1 的調用數據成本、L2 上使用的計算和L2 存儲構成，而在幾乎所有的交易中，L1 的調用數據都是費用的主要來源。也就是說，Rollup 上最需要解決的問題便是將數據發佈到Layer-1 的費用問題。
數據可用性的未來
雖然數據可用性對於Rollup 來說仍是一大瓶頸，但隨著時間推移這種情況也會得到緩解。
Ethereum 的升級，如Proto-Danksharding 和最終的完全Danksharding 將大大降低向Ethereum 發布數據的成本。此外，Celestia 這樣的項目旨在提供獨立的鏈，而這些鍊是專門為提供廉價的數據可用性而建立的。
從長遠來看，Danksharding 和Celestia 這樣的系統將降低數據可用性成本並增加其豐富性，同時將問題拋回到執行層面。然而，這些解決方案還需要時間才能完全成熟：Celestia 還有幾個月的時間才會發布其主網，而在Ethereum 能夠增加像Proto-Danksharding 這樣的數據可用性升級之前，可能還需要一年多的時間。
調用數據壓縮
數據壓縮是一個比計算機本身還要古老的領域。莫爾斯電碼發明於1838 年，是已知最早應用數據壓縮的實例。然後，計算機的使用加速了人們對於數據壓縮的研究，於是上世紀50 年代哈夫曼編碼這樣的算法就發明了出來。
鑑於Rollup 的執行成本低廉，但數據可用性成本昂貴，這些團隊一直在將數據壓縮算法整合到他們的協議當中。 Optimism 已經將Zlib 壓縮算法整合到他們的Rollup 中，而Arbitrum 即將推出的Nitro 升級版則使用了brotli 壓縮算法。
注意：這個實驗可能是在Nitro 發布之前倉促完成的，以便在未壓縮的Arbitrum 調用數據上進行實驗。
數據壓縮算法肯定是有用的工具，有助於降低這些調用數據的成本。然而，壓縮區塊鏈交易是一項艱鉅的任務：數據壓縮的作用是尋找相同的模式並縮短它們。然而，交易中充滿了地址、哈希值和簽名，對於這些壓縮算法來說，它們本質上是「隨機數據」，不具有相似性。
只有當開發者開始關心如何減少他們應用程序中的調用數據，該類數據的成本才能真正降低。 2020-2021 年的天價Gas 價格迫使開發者優化他們的代碼，以盡量減少執行和狀態存儲。
當我們過渡到L2 世界時，調用數據將從最便宜的資源變成最昂貴的資源，因此開發者必須再次學習這些新的優化方案。
實驗：我們可以將一次簡單的Token 傳輸壓縮到什麼程度
現在讓我們在Arbitrum 上做一個實驗：我們可以將一個簡單的Token 傳輸所需的調用數據壓縮到什麼程度？這些優化能在多大程度上降低交易費用？
實驗設計與控制組交易
為了進行我們的實驗，我們將建立一個簡單的智能合約，將一個Token 從交易發送方轉移到任何給定的地址。
這個智能合約確實需要用戶在發送我們的實際測試交易之前，先發送一個approve() 交易。由於這個限制，用戶可能不會想用這個系統進行Token 轉移。然而，本實驗中用到的節約成本方法也可以應用於其他合約（例如，優化的Uniswap 路由器）。
在實驗開始時，我們將發送一個「控制」交易以獲得基準成本，它會調用一個簡單的Solidity 函數，用於傳遞Token 地址、接收者地址和要轉移的Token 數量。
我們的測試交易使用了576,051 個ArbiGas，總費用為0.43 美元。
數據刪減
用於對照組的調用數據有很多我們可以剝離出來的不必要數據。首先，我們需要刪除所有的零，這些零只是用於數據填充。雖然它們非零字節更便宜，但仍會產生成本，所以我們需要將其刪除。
開頭還有一個4 字節的函數簽名，它是我們試圖調用哪個Solidity 函數的標識符。我們可以刪除這個數據，讓我們的代碼推斷出我們所要採取的行動。
經過這兩步優化之後我們已經將字節碼從100 減少到43 了。這樣一來，我們的測試交易使用了494,485 ArbiGas（減少了14%），花費0.37 美元。
「助手」合約
現在我們的大部分數據是由調用數據中的兩個地址組成的：一個是我們要轉移的Token 地址，另一個是轉移的接收地址。
然而，我們可以假設大多數用戶都在轉移同樣的幾種Token（WETH，Dai，USDC）。所以，從調用數據中刪除整個Token 地址的其中一個方法是為該Token 部署一個特殊的「助手」合約。如果我們可以把交易發送給這個助手，就完全避免了發送Token 地址的必要。
這樣我們就把數據字節碼減少到了23 字節，測試交易使用了457,546 ArbiGas（比對照組減少了21%），成本為0.34 美元。
地址查詢表
上一階段我們用「助手合約」從調用數據中刪除了一個地址，但是我們的調用數據中仍包含有另一個地址。
我們是否可以可以找到另一種更可靠的「壓縮」地址方法呢？
值得慶幸的是，Arbitrum 有一個名叫「地址表註冊」的內置合約，我們可以用它來縮短我們的調用數據。
這個合約本質上是一個「電話簿」，可以將20 字節的Ethereum 地址轉換為簡單的整數。想像一下，你的朋友有一本傳統的電話簿：與其把你的整個電話號碼讀給他們聽，不如直接說「我是電話簿第200 頁上的第4 個電話號碼」，然後讓他們查到你的號碼。
因此，我們可以製定一個合約並用「地址索引」來代替完整的地址，並在內部查詢到它。
這樣我們既省去了Token 地址又省去了接收地址，從而將將調用數據減少到9 字節。如此一來，我們的測試交易使用了428,347 ArbiGas（比對照組減少了26%），成本為0.32 美元。
方法合併
最後，讓我們把所有的方法整合到一起：
・移除數據填充與函數選擇器
・使用輔助合約來刪除常見的地址
・使用Arbitrum 地址表來縮短其他地址
全部加在一起，我們的調用數據大小現在只有6 個字節了。最後的測試交易使用了426,529 ArbiGas（也比對照組減少了26%，比之前的測試組略低），花費0.32 美元。
有損壓縮
我們剛剛談到的所有壓縮方法都屬於「無損壓縮」，即壓縮後的輸出包含與原始輸入相同的所有數據。
但就像照片和視頻文件通常會使用「有損壓縮」算法來刪除不必要的信息一樣，我們也可以在大多數情況下刪除不必要的數據。
我們可以通過縮短數字來去除不必要的精度。例如，ERC-20 Token 往往有著18 位小數的精度，但大多數用戶通常只關心小數點後4 位。為此，我們可以建立一個合約，默認接受小數點後8 位的數字並乘以10 的10 次方，並為需要更多精度的用戶提供相應的輔助功能。
同樣，日期通常表示為「1970 年1 月1 日以來的秒數」（也被稱為Unix 時間）。合約可以通過設定的不同的時間單位，如分鐘、小時或天來減少這個整數的大小，並可以設置自己的「紀元」，例如，2015 年1 月1 日。
經驗總結
總之，調用數據已經從Ethereum L1 上最便宜的資源，變成了Ethereum Rollup 上最昂貴的資源。 Proto-Danksharding 和Celestia 這樣的數據可用性技術最終會解決這一問題，但二者都還沒有上線，而且數據可用性變得廉價且普遍可能還需要幾年時間。
因此，區塊鏈開發者需要非常注意他們交易所需的調用數據數量，因為這對終端用戶的交易費用會產生重大影響。
這篇文章概述了一些可用於減少調用數據的技術方法，我相信隨著越來越多的「優化大軍」將注意力轉向Layer 2，此類方法將變得愈發豐富。
原文標題：《Crunching the Calldata》
原文作者：David Mihal
原文編譯：Kxp，BlockBeats
來源：區塊律動
