Opside ZK-PoW V2 版本：多礦工場景下 ZKP計算可縮短至不到一分鐘

2023-07-05 16:07:52

一、Opside ZK-PoW介紹

Opside 是一個去中心化的ZK-RaaS (ZK-Rollup as a Service)平臺，也是業內領先的ZKP（零知識證明）挖礦網絡。ZK-RaaS (ZK-Rollup as a Service) 可以為任何人提供一鍵生成 ZK-Rollup的服務。Opside 提供通用的 ZK-Rollup launchbase，开發者可以通過launchbase輕松地部署不同類型的ZK-Rollup到不同的base chain上。

Base chain，包括Ethereum/Opside chain/BNB chain/Polygon PoS等公鏈。
ZK-Rollup類型，包括zkSync、Polygon zkEVM、Scroll、StarkNet 等zkEVMs，以及其他種類的ZK-Rollups。

Opside ZK-PoW Cloud會部署到多鏈上，包括但不限於Ethereum、BNB Chain、Polygon PoS以及Opside Chain本身。在Opside的設計中，开發者可以在上述不同的base chain上部署ZK-Rollups。隨着ZK-Rollup技術的逐漸成熟，未來可能會誕生成百上千個ZK-Rollups，這將帶來極大的ZKP算力需求。Opside使用 ZK-PoW 機制來激勵 Miner 提供 ZKP 算力，從而為 ZK-Rollup 提供完整的硬件設施。

二、ZK-PoW V2.0整體架構

ZK-PoW V2.0的整體架構包括幾個關鍵組件：

ZK-PoW Cloud：這是Opside提供的用於ZKP計算的雲基礎設施。它部署在多個鏈上，包括Ethereum、BNB Chain、Polygon PoS和Opside Chain。ZK-PoW Cloud負責協調和管理ZKP計算任務。
礦工節點：這些是由礦工操作的節點，他們貢獻自己的計算能力來執行ZKP計算。礦工可以通過在他們的挖礦硬件上運行專用軟件來參與ZK-PoW網絡。
ZKP任務分發：ZK-PoW Cloud將ZKP計算任務分發給礦工節點。分發是以去中心化方式進行的，以確保公平性和效率性。ZKP任務包括為各種ZK-Rollup生成和驗證零知識證明。
ZKP計算：礦工節點接收ZKP計算任務，並進行必要的計算來生成所需的證明。這涉及執行密碼學算法和進行復雜的計算。
證明提交和驗證：一旦ZKP計算完成，礦工節點將生成的證明提交給ZK-PoW Cloud進行驗證。雲基礎設施驗證證明的正確性，以確保其有效性和完整性。
激勵機制：礦工通過為他們的計算貢獻獲得獎勵來激勵他們參與ZK-PoW網絡。獎勵系統旨在激勵礦工並維護網絡的安全性和穩定性。

總的來說，ZK-PoW V2.0將礦工的計算資源與雲基礎設施相結合，為各種ZK-Rollup提供高效且可擴展的ZKP計算能力。

Aggregator 是Prover的重要組成模塊，它負責分發ZKP證明任務並接收任務結果即ZKP證明，管理ZKP證明以及將ZKP證明提交到Base Chain以此獲取獎勵。因此基於功能將新版Aggregator 分為三個子模塊，分別為：Proof Generator, Proof Manager, Proof Sender。

如上圖虛线框內Proof Generator模塊將負責給prover（PoW礦機）發布證明任務並接受任務結果：ZKP證明，然後將ZKP證明保存到DB數據庫中。Proof Manager 負責管理完成是ZKP證明，將要上鏈的ZKP證明封裝成發送任務轉交給模塊Proof Sender。模塊Proof Sender 完成ZKP證明上鏈，即提交證明給部署在Base Chain上的 zkevm contract。

下面分別介紹這三個模塊：

Proof generator

Rollup Chain 將一定數量交易，打包成一個batch，然後將若幹個（依據交易的頻繁性等多個因數）batch打包成一個sequence，然後將其提交到Base Chain，因此我們可以說每次上鏈數據單位是sequence。每個sequence包括1個以上batch，而ZKP證明是證明已提交的sequence的合法性，所以batch是證明任務最小單位。

依據sequence包含的batch不同，需要完成的證明任務也不同，具體如下：

batch數目等於1，證明流程BatchProofTask ----> FinalProofTask，需要依次完成BatchProofTask，FinalProofTask證明任務。
sequence包含batch數目大於1，證明流程多個BatchProofTask ---->AggregatorproofTask ---> FinalProofTask，需要依次完成多個BatchProofTask ，AggregatorproofTask，FinalProofTask證明任務。

為了盡可能提高證明產生的效率，也為了提高PoW礦工收益，我們盡可能並發生成證明。具體表現在以下兩方面：

各個sequence 證明生成沒有上下文或者狀態上依賴，可以並發進行。
同一個 sequence 裏多個BatchProofTask可以並發進行。

以此更好的發揮prover的算力資源，從而能更高效的生成證明。

Proof manager

該模塊主要負責管理ZKP證明，控制ZKP證明上鏈驗證。主要分為三個模塊

submitPendingProof: 該模塊只在Aggregator每次啓動時執行一次，目的是將上一次Aggregator服務停止前未完成的ZKP證明提交完成。這裏是針對proofHash提交了且其他礦工提交了proof的情況。關於proofHash， proof的介紹參考Proof Sender。
tryFetchProofToSend: 在協程執行，將最新生成的ZKP證明且該證明對應的sequence未被驗證加入到Proof Sender的緩存中等待上鏈。
processResend: 在協程執行，目的讓超過時間窗口沒驗證成功的sequence重新提交上鏈。

Proof sender

Opside 提出了一個ZKP兩步提交算法，來實現了prover的去中心化。這種算法既能夠防止ZKP搶跑攻擊，又可以讓更多的礦工獲得獎勵，從而鼓勵更多的礦工在线，並提供穩定、持續的ZKP算力。

第1步：對於某個sequence生產PoW證明記為proof，首先計算Hash(proof / address), 記為proofHash，並向合約提交，若該sequence之前沒有提交過proofHash，則开啓proofHash的提交時間窗口T1，在之後T1個區塊內礦工都有資格提交該sequence，且T1區塊後才能提交proof。
第2步：提交proof， T1後區塊後，开啓proof提交，且限定在T2個區塊內提交。如果T2區塊後，所有礦工提交proof都沒驗證通過，則之前所有提交過proofHash的礦工都被被懲罰。如果在T1時間窗口能成功提交了proofHash，但是在T2時間窗口內未能成功提交proof，且T2 窗口內其他礦工成功提交了proof，則仍然可以繼續提交該proof。除了以上場景外，重新走兩步提交流程。

如下圖，Proof Sender 基於三個线程安全且優先級排序緩存來實現兩步提交，這三個緩存基於 sequence的起始高度進行排序，保證每次從這個三個緩存獲取元素對應的 sequence高度都是最低的，同時這三個緩存中元素是去重的。對應sequence的高度越低越需要優先處理。

finalProofMsgCahce: 存放的是Proof Manager發送來finalProof消息，也就是完成ZKP證明。
monitPHTxCache：存儲要監控proofHash 交易。
ProofHashCache: 存儲proof消息，用於proof上鏈。

如下圖：

Proof Sender 模塊啓動後會啓動3個協程，分別消費這三個緩存數據。

簡單流程是：

協程1負責消費finalProofMsgCahce中的finalProof消息，計算proofHash ，如果符合上鏈條件（在T1條件內），則將proofHash上鏈，同時將proofHash 交易放入到monitPHTxCache中。
協程2消費monitPHTxCache的proofHash 交易消息，如果在T2時間窗口內，滿足proof上鏈條件，這構造proof消息，存放到ProofHashCache。
協程3消費proof消息，proof上鏈。

相對舊模塊，結構更加清晰，節省資源开銷。

三、總結

與Version1.0對比

V2.0拆分了原有服務為三個子模塊，三個模塊分別負責證明產生，證明管理，證明上鏈，結構更加清晰，三個模塊耦合性低，魯棒性強。
證明產生模塊Proof Generator相對舊版添加了startBatch 參數方便新加入礦工能更快跟上挖礦進度。
證明管理模塊Proof Manager相對舊版更好改進：對於礦工重啓服務或者其他原因導致proof 未提交或者提交失敗會第一時間重發proof，保證礦工利益；同時重發機制不僅針對proof提交失敗情況，也針對所有proof提交失敗或者未提交，重啓時間窗口，保證Rollup Chain安全性。
證明發送模塊Proof Sender基於三個线程安全優先級緩存來實現交易兩步式提交，相對之前版本減少全局鎖使用，保證了低高度的proof能第一時間提交，保證了礦工的利益。同時，整個服務流程更清晰，減少了线程數量，減少了程序執行中資源的消耗。

壓測結果：