“以太坊杀手” Polkadot 何以在一众公链中脱颖而出

Polkadot作为Web3时代的领航者,凭借独特的共识机制、强大的跨链特性和去中心化治理机制等优势,在众多公链中脱颖而出。其采用的GRANDPA和BABE混合共识机制更为公平高效;跨链协议XCM提升了平行链间的交互性;链上治理机制增加了决策的民主性。

区跨链作为 Web3 时代发展的新兴行业,近些年迎来了理念、技术、应用的完善与更迭。许多公链在技术开发人员和行业爱好者们的追捧下成为这一行业的新星,Polkadot 就是其中一个。

很多时候我们都会声称 Polkadot 是又一真正的区块链“天王级”项目,但并不知道 Polkadot 为何被给予厚望。

今天,我们将围绕共识机制、跨链特性、去中心化、治理机制等维度,进一步探讨 Polkadot 有实力占据 Web3 发展 C 位的原因,感受 Polkadot 推动区块链行业拥抱新变革的底气。

被称为“以太坊杀手”的 Polkadot,自诞生之日起便被行业给予高度关注。2021 年下半年,Polkadot(DOT)曾在 56 天内实现了惊人的 增长率,并以 364 亿美元市值超过以太坊(ETH)66%。此后,在这近一年的时间里, Polkadot 2.0 在技术上不断优化,上线 XCM 协议、 发布治理系统新版本 Gov2、涉足 NFT+ 赛道……用野蛮生长的气势不断向更高阶的公链生态发起挑战。

为何 Polkadot 能够在一众公链中脱颖而出?这与 Polkadot 在以下几个方面的突出优势密不可分。

共识机制

共识是一种对共享状态达成协议的方法,是去中心化网络中的节点能够相互保持同步的方式。工作证明(PoW)和权益证明(PoS)被不准确地用作区块链共识机制的简称,与诸多公链不同,Polkadot 采用的是 GRANDPA 和 BABE 结合的混合共识机制。

BABE(Ouroboros Praos 的变体)编写候选区块,GRANDPA(PBFT 的变体)分批完成它们,进一步优化二次消息传递的复杂性。BABE 必须建立在已经被 GRANDPA 最终确定的链上,当在最终确定的头之后有分叉时,BABE 通过建立在拥有最多主要区块的链上提供概率上的最终性。

同样使用实用拜占庭容错(PBFT)的 Cosmos 也要求所有参与节点相互通信,但其仅具有二次消息传递的复杂性而没有做出深入优化和完善。类似的,还有 Avalanche 公链的共识机制具有恒定的消息传递复杂性,也缺乏优化和提升的空间。

在共识机制上,Polkadot 相较于一般的 PoS 机制更加公平,能够为保持容错和达成有效共识提供更多空间,进一步降低延迟率与故障性。

去中心化

区块链的重要属性之一——去中心化,成为各大公链争相在技术版图不断优化的重要着力点,不断推动去中心化治理、去中心化存储、去中心化社媒等方向的持续深耕。

说到去中心化,不得不提及智能合约领域的主导者:以太坊。

以太坊作为一个将分片技术做到极致的平台,使用以太坊的去中心化应用不仅能够获得更高的安全性,也能够让用户掌握对数据库的最高控制权。但是以分片技术提高吞吐量和运行速度,从而实现更自由的去中心化运行环境,也依旧要面对 Gas 费用高、处理效率低下等问题。在这个问题和困境上,Polkadot 作出了相应的调适。

Polkadot 提供的是以太坊分片的进化版,跨链互通的理念让 Polkadot 的运作以自由节点的形式存在,灵活互构的形式贴近 Web3 时代去中心化的理想蓝图。

虽然,以太坊的验证者数量远大于 Polkadot,看似更符合去中心化的要求。但是 Polkadot 生态开发了轻客户端技术——一种连接到完整节点以与区块链交互的软件,允许以信任最小化的方式与完整节点交互。轻客户端技术所需的资源和存储量比全节点低几个数量级并保证较高的安全性,此外还能在移动设备(如:手机)上访问区块链。基于 Substrate 开发的跨链桥接网络 Darwinia 就是采用亚线性超级轻客户端来实现对外部链状态的感知,以替代当前较多的中心化或半去中心化跨链方案。

不仅如此,在分赛道应用上,像 Frequency 作为 Polkadot 上具有代表性的去中心化社交媒体平行链,现已基本拥有了较为成熟的运作体系,正在去中心化的应用优势上不断发挥所长。因此,不难想象指向 Web3 去中心化的 Polkadot 在未来或会孵化出 SocialFi 赛道的明星项目,将去中心化的技术理念从现在贯彻到未来。

跨链特性

区块链的跨链技术主要目的是实现数据之间的相互交互,对于数字资产类区块链可以延伸为价值的跨链交换。今年 5 月,Polkadot 顺利完成了 v0.9.19 版本的升级,通过 XCM 进行平行链间消息传递的功能。XCM 是波卡的跨共识消息格式,不仅支持平行链之间的通信,还支持智能合约、DApp 和 Substrate pallet(模块)之间的通信。

Polkadot 此项行动充分发挥了平行链在区块链领域的无穷潜力,在跨链交互性上带来前所未有的性能提升,数字资产转移、共识信息传递、DOT 进入波卡生态应用……一切动作都更如鱼得水,灵活自如。然而,这样的跨链优势并不是所有公链都具备的。

比如微众银行自主研发的区块链跨链协作平台 WeCross 探索解决了异构区块链之间因底层架构、数据结构、接口协议、安全机制等多维异构性的方案,但是整套设计体系尤为繁琐,链路结构也须由固定的起始点进行延展,灵活性和承载容量都是十分有限。

此外,像 BitXHub 平台由中继链、应用链以及跨链网关三种角色组成,并链原生集成W3C标准的DID,其技术结构互相独立分为四层(物理层、基础层、跨链服务层、接口层)互相独立,以组块形式进行运作、流通,普通交易数量较少则执行较快,而到 90% 以上的跨链交易上则执行速度缓慢,降低了运行速率。

由此可见,Polkadot 升级的 XCM 协议,不仅满足了跨链技术对于场景应用的适用性,还极力保证了运行速率、灵活自由度等常规属性要求,彰显其独有优势,能够适应未来更大用户体量、更多任务需求的运行环境。

治理机制

区块链治理的第一个核心问题就是采取链下治理还是链上治理。为了避免硬分叉的发生,诞生了一批链上治理的项目,包括 Tezos 、Polkadot 等公链。随着新项目采用更公平的、更多虚拟货币持有者能够参与的链上治理机制,各大公链对治理机制的优化和完善也采取了相应的举措和行动。

大多数早期公链以采取链下治理模式为主,社区中的核心成员自行成立组织,通过链下决议决定是否对项目进行一系列操作,其中包括如何修复 BUG 、为项目增加新功能、以及改变参数等。

总的来说,链上治理模式是比较中心化的,大多数话语权都掌握在核心开发者身上,而核心开发者在整个生态中不一定是利益相关程度最高的。除了网络本身的安全性问题之外,还伤害了社区的网络效应,导致硬分叉、用户及开发者流失。

而像 Polkadot 这样采用链上治理的公链,主要通过类 PoS 的共识制度,通过一币一票的形式进行项目的治理。所有提案通过后会进行自升级,不会发生硬分叉。

其治理模块包括代币加权投票、轮换委员会、时间锁定代币投票、自适应法定人数偏差机制,运行时作为 Web Assembly(WASM)二进制文件存储在链上,允许无分叉运行时升级,决策根据公投结果自主制定,而不依赖于开发人员或验证者,这种集体决策使得生态治理具有相对民主性,投票结果亦是社区充分交换意见后的选择,对于凝聚社区也具有积极意义。

采用链上治理机制,能够对开发者、节点运营商和持币用户带来更好的保障性、稳定度和自由度,是众多公链今后发展和着力深耕的重要选择。

Polkadot 生态第一版去中心化治理系统(v1)是三院制结构,该体系松散地以议会民主为基础,在推出的前 2-3 年运行良好,帮助确保了国库资金的妥善使用,保持快速升级,并及时部署了更加关键的修复,但其仍然存在着降低包容性、多样性,损害投票率和合法性的缺陷。

于是,Polkadot 下一代治理系统(Gov2)问世了。这套新的治理系统在坚持 Polkadot 治理原则的同时使公投的影响范围更广、更灵活,显著增加系统能够做出的集体决策的数量。Gov2 简化了治理流程,降低了门槛,让更多使用者和决策者享受更加便捷、灵活的治理设施建设,这一点是目前其他公链在链上治理技术方面难以企及的。在进行了最终专业审计之后,Gov2 将在 Kusama 网络上启动。

参考文献:

对比 Cosmos、Polkadot、Avalanche 三大异构区块链网络,它们真的比比特币和以太坊更好吗?

探秘波卡丨深度对比 Polakdot 与以太坊,天王对决?

异曲同工 对比 QuarkChain 和 Polkadot 异构分片架构

Tezos、Polkadot 以及以太坊之间的区块链治理之战

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值