区块链扩容机制总结

最新推荐文章于 2025-10-20 16:36:36 发布
原创 最新推荐文章于 2025-10-20 16:36:36 发布 · 1.7k 阅读 · 4 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文总结了区块链扩容的各种机制，包括SegWit、2MB区块、状态通道、分片、Plasma、链下计算（如Truebit）和DPOS共识。通过这些方法，旨在提升去中心化系统的TPS，以实现更高效、更广泛的应用场景。

比特币和以太坊作为区块链1.0和2.0的代表，但是TPS却少的可怜，比特币是7TPS，以太坊是15TPS，作为中心化的代表，淘宝在17年双十一超过了200,000TPS，可见去中心化的TPS还有很大的差距需要提升

有人说区块链生来就不是为了高TPS，去中心化就意味着TPS的降低。但是如果基于去中心化还能有高TPS，就可以有很大的想象空间，相信基于区块链的应用也会蓬勃发展

 

基于区块链去中心化的一笔交易确认需要以下步骤：

1 钱包节点广播交易

2 挖矿节点打包交易到区块，计算工作量，广播区块

3 其他节点收到区块，验证工作量，加到自己的区块链列表，交易确认

4 为了防止分叉，一般都需要等待若干个区块的确认

跟去中心化相比，中心化的一笔交易的确认只需要以下两步：

1 钱包发起交易

2 服务器收到交易，处理并确认

可以看到，去中心化比中心化多了计算工作量、广播区块、其他节点验证区块、等待区块确认（防止分叉）的一些工作

所以去中心化理论上是超越不了中心化，但是可以以此为标杆不断提升

 

目前关于区块链的扩容有以下几种方法

SegWit（隔离见证）

针对比特币，把脚本签名数据从基本结构（比特币1M计算的是基本结构的大小）中剥离出来放到新的结构中，增加单个block内交易的数量，提升TPS

可参考：https://baijiahao.baidu.com/s?id=1594112703194734226&wfr=spider&for=pc

2MB区块

针对比特币，硬分叉修改比特币区块大小的限制从1M到2M，增加单个block内交易的数量，提升TPS

状态通道

建立通道，把一部分高频链

最低0.47元/天 解锁文章
区块链架构与扩容方案
qq_32193015的博客
03-03 2513
区块链分层架构 区块链大致上分为三大主层: Layer0层 主要工作是针对区块链与传统网络结合的非共识问题，可以简单理解为网际网络的资料传输，目前只有少数项目针对Layer0进行研究与开发。 Layer1层 包含了所有区块链的底层协议，主要负责安全、节点共识规则和帐本架构。 Layer2层 所涉及的是链上与链下的协议，主要负责链上链下消息传递、智能合约编程以及应用相关功能。 这三大主层中又可分为七个子层，非开发者不需要执著于深度了解，只需要了解区块链由哪些层面设计...
区块链扩容是问题的关键
weixin_49887329的博客
08-06 287
区块大小和出块时间是一对设计变量，直接决定了区块链系统的容量。拿比特币系统来举例： 比特币系统大致每10分钟挖出一个1MB的区块。而每笔交易平均占250字节。所以一个区块可以容纳4000笔交易。10分钟里有4000笔交易，于是就有了每秒7笔交易这个系统容量的着名数字。如果要扩容一千倍，我们可以把这两个参数调整一下吗？比如区块大小变成100MB，出块时间变成每秒一个，于是就有了新的系统容量数字：400000/60 ~ 每秒7000笔交易，秒杀paypal和visa。答案显然是NO。而且问题不在存储，而.
区块链扩容技术综述
qq_33152793的博客
11-30 659
区块链扩容技术综述区块链扩容架构Layer 0Layer 1Layer 2区块链扩容方案Layer 1扩容Layer 2扩容侧链状态通道 区块链扩容架构 Layer 0 修改和优化网络底层协议，加快区块链数据传输到全网节点的速度。 Layer 1 链上扩容，改进区块链自身，修改区块链的基础规则，包括区块大小、出块时间、共识机制等。 Layer 2 链下扩容，不改变区块链自身，通过将复杂的计算和高频...
深度剖析区块链扩容技术：从原理到实践的全面指南
code_12code的博客
10-13 1135
区块链扩容技术：现状与挑战 摘要：随着区块链应用的普及，性能瓶颈日益凸显。本文分析了区块链扩容的两大策略：链上扩容（如分片、共识优化）和链下扩容（如状态通道、Rollup技术）。重点探讨了状态通道、Rollup（Optimistic和ZK）和分片等核心技术的原理、应用场景及优缺点。通过Python代码示例展示了状态通道和Rollup的实现逻辑。研究表明，当前扩容方案各有利弊，未来需要结合多种技术才能实现安全、高效的去中心化网络。文章为开发者理解区块链扩容提供了实用参考。
arraylist 的扩容机制_区块链的常识之，区块链的扩容是什么？
weixin_39596739的博客
11-07 197
在比特币诞生之初，区块最大可以达到 32MB。平均每个区块大小为 1-2KB，有人认为区块链上限过高，容易造成计算资源的浪费，还容易发生 DDOS 攻击。因此，为了保证比特币系统的安全和稳定，中本聪决定临时将区块大小限制在 1MB。比特币区块链上最高时有上万笔交易积压，比特币转账交易费高达几十美元，网络拥堵时，比特币交易甚至需要花费好几天才能被打包。大家开始讨论如何扩容。比特币社区开始探索如何给比...
区块链100讲：浅谈区块链的 Layer2 扩展
weixin_33928137的博客
07-04 2642
**前言：自区块链技术诞生以来，对其“性能”的诟病就从来没有停止过。虽然从技术上说，一个基于分布式对等网络架构的系统，与成熟的中心化技术相比，其“性能”方面有着天然的劣势，但业内人士对区块链“扩容”的研究和努力也从没有停止过。近两年，所谓的“区块链 Layer2 扩展”的提法已经逐渐在业内达成共识，并出现了一些有潜力的项目。本文就将为大家介绍一些与区块链“扩容”和“Layer2 扩展”**相关的...
区块链扩容方案详解
xfilesystem的博客
03-24 3587
区块链的拥堵情况一直是近几年来行业中一个十分苦恼的问题。早在2017年，CryotoKitty 引发以太坊拥堵开始，便受到了许多人的重视。 在不断地探索下，区块链开发者们也找到了一些解决方案。总体上来说，这些解决方案主要可以分为两大类； 一是通过对区块链本身进行改造，即所谓的 Layer1方案，主要是通过对区块分片来实现； 二是通过将数据的交易执行和处理放在链下，区块链仅仅只是验证交易的有效性，提供安全保证，这也是目前较为主流的扩容方式，即我们常听说的 Layer2方案。 Layer2解决方案，根据发展历程
区块链的可拓展性研究【03】扩容整理
总要有点可以骄傲的东西
12-09 1269
从而成为目前扩容领域的的龙头。而Plasma中，运营商作恶可以盗取用户资金，因为使用的是欺诈证明，用户又无法证明自己欺诈了，因为运行商不给所有正确的交易数据。观察期:用户需要每隔一段时间记录一次等离子链，作为验证者，提交欺诈证明，哪怕就只有一个诚实节点，就可以提交欺诈证明，维护安全。扩容的目的：在保证去中心化和安全性的前提下，提升交易速度，更快确定交易，提升交易吞吐量（提升每秒交易量）Plasma运营商负责发布交易的状态根，他可能作恶，不上传所有交易，运行商数据有效性，权力过大。长期ZK roll-up。
【区块链扩容】侧链技术 Plasma（Layer 2）
RenLJ1895的博客
04-24 1577
Plasma 作为以太坊的二层扩容框架，自从 2017 年被 Joseph Poon（Lightning Network 创始人）和 Vitalik Buterin （Ethereum 创始人）提出以来[1]，一直是区块链从业人员关注的焦点[2]。首先需要明确的是，Plasma 实质上是一套框架，而不是一个单独的项目，它为各种不同的项目实际项目提供链下（off-chain）解决方案。这也是为什么很多人对 Plasma 感到疑惑的一个重要原因，因为在缺乏实际应用场景的情况下很难将 Plasma 解释清楚。 因
20、区块链扩容与供应链管理：技术解析与应用前景
最新发布
e6f7g8h9i的博客
10-20 16
本文深入解析了区块链扩容技术中的Rollups方案，重点介绍了零知识Rollups与乐观Rollups的工作原理及优缺点，并探讨了zk-SNARKs等零知识证明协议的技术细节。同时，文章分析了区块链在供应链管理中的应用前景，涵盖产品溯源、供应链金融和智能合约等场景，提出了实施步骤与未来发展方向，展示了区块链在提升透明度、效率与信任方面的巨大潜力。
区块链及其扩展方案论文总结
m0_46501404的博客
05-25 4300
Duplex Micropayment Channels（双向微支付通道）： Christian Decker and Roger Wattenhofer. A fast and scalable payment network with bitcoin duplex micropayment channels. In Symposium on Self-Stabilizing Systems, pages 3–18. Springer, 2015. Bitcoin Lightning Networ..
10分钟搞懂区块链扩容，4个解决方案拿走不谢
区块链大本营
09-29 1万+
区块链的应用也正从利益驱动阶段向技术驱动阶段迈进，未来有可能变成需求驱动，实现大规模商业应用落地和社会效益，这既是全行业的期待，也是当前区块链行业发展的瓶颈。近日，以“跨...
公链的最大挑战：详解以太坊第二层扩容方案
willwang84的博客
05-17 1669
  转载请注明出处：Fanyitie.com                    对于以太坊来说，2018年是它的底层架构之年。很多早期参与者会在今年测试网络的极限，将重心放到对以太坊的扩容上。以太坊现在仍然还处在初期阶段。直到现在，它也没有那么安全或者可扩容化。对于任何与以太坊近距离工作的人来说，这都是很好理解的。但是就在去年，ICO的推动目前已经开始对以太坊目前的网络造成了很大的压力。以太坊...
TrueBit白皮书解读
weixin_34326558的博客
04-06 217
以太坊可以被描述为一个使用区块链的分布式全球计算机。它允许开发者把代码上传到区块链中，矿工共同执行并确保结果的正确性，作为报酬，开发者需要付出一定量的以太币，称为gas。以太坊通过全网验证的办法保证智能合约的正确执行，保证了安全性，作为代价，需要付出大量的算力，驱动这么一台巨型机器，所需gas价值不菲。 TrueBit是区块链链外扩容的方案之一，正如它的口号Fuel your imaginati...
简析区块链链下扩容：状态通道、TrueBit、Plasma
热门推荐
跨链技术践行者
05-06 1万+
我们正处于区块链 2.0 转化的时代，目标是大规模的商用。传统的区块链技术，如比特币和以太坊，在性能上面已经显得力不从心，本文就来聊一聊区块链链下扩容技术。 比特币和以太坊有多快？ 作为史上最慢的分布式数据库，比特币和以太坊的 TPS（每秒交易数）离商用有多远呢？有图为证： 说好的区块链 TPS，怎么只画了 VISA 和支付宝呢？不是我没画，只是比特币的 7 笔交易，以太坊的十来笔交...
区块链扩容方案之——Rapidchain
高浩洋的博客
08-30 9200
摘要一、写在前面二、Rapidchain所面临的挑战三、Rapidchain协议介绍1. 协议概述2. 引导阶段—— Decentralized Bootstrapping1）选举节点组成根小组2）根小组负责选择参考委员会成员。3）参考委员会将所有节点的集合随机划分为各个分片委员会，随后进入第一个时代。3. 共识阶段：1）委员会内部共识—— Intra-Committee Consensus2）跨...
Layer2区块链扩容方案（1）——总述
Hock2023的博客
07-23 2346
这篇文章作为一个简单介绍，很多技术只是大致提及或者引用，之后会在详细学习后逐项解释。
区块链扩容：水平扩展 vs.垂直扩展
mutourend2010@gmail.com
05-04 2072
区块链扩容：水平扩展 vs.垂直扩展
区块链扩容方案之——ELASTICO
高浩洋的博客
07-29 5157
  这篇文章为大家介绍的是一个安全的分片协议，叫做ELASTICO。它也是第一个为开放式区块链（公有链）设计的分片协议。我认为ELASTICO 的分片协议虽然存在一些缺陷，但是也有许多可取的点，是一个值得学习的分片协议。 摘要一、ELASTICO核心思想二、ELASTICO 协议介绍1. 建立身份并组建委员会2. 委员会配置3. 委员会内部共识4. 最终共识广播5. 生成时代随机源6. 防止双花（...
时间分片自动扩容
06-24
<think>我们正在讨论时间分片技术和自动扩容的实现方法。时间分片通常指将任务按时间划分为多个小片段进行处理，以提高系统的响应性和资源利用率；而自动扩容则是系统根据负载动态调整资源的能力。结合引用内容：-引用[1]提到分片技术分为网络分片、交易分片和状态分片，并强调分片内的一致性和分片间的信息传递。虽然主要针对区块链，但分片思想可借鉴。-引用[2]讨论数据库分库分表，涉及全局ID生成、分片策略和平滑扩容，这与自动扩容直接相关。-引用[3]展示Elasticsearch的实战应用，其分布式特性与分片和扩容有关。-引用[4]给出Keepalived配置示例，用于高可用和负载均衡，是扩容的基础设施。用户需求明确：时间分片技术及自动扩容实现方式。我们将分两部分回答。###时间分片技术时间分片（TimeSlicing）是一种将计算任务分割成固定时间间隔的小任务单元（称为时间片）执行的技术。核心目标是提高系统并发性和实时性。####实现原理1.**任务分割**：将长时间运行的任务（如数据处理）拆分为可在几毫秒内执行的子任务。-例如：视频渲染中，每帧处理作为一个时间片。2.**调度机制**：通过调度器分配时间片给不同任务。-轮询调度：每个任务轮流执行固定时间片，如操作系统进程调度。-优先级调度：高优先级任务获得更多时间片。3.**中断与恢复**：时间片结束时保存任务状态，下次调度恢复执行。####应用场景-**实时系统**：如工业控制系统，需严格按时问片响应。-**前端性能优化**：浏览器将JavaScript任务分片执行（通过`requestIdleCallback`），避免界面卡顿[^3]。-**分布式计算**：将大数据处理任务分片后分配到不同节点并行处理（类似MapReduce）。####关键技术点-**时间片长度选择**：过长降低响应性，过短增加调度开销（通常5-100ms）。-**状态保存**：需高效保存/恢复任务上下文（如使用Checkpointing技术）。-**分片间通信**：若分片存在依赖，需消息队列（如Kafka）传递数据[^1]。###自动扩容实现方式自动扩容（Auto-scaling）指系统根据负载（CPU、内存、请求量等）自动增加或减少资源实例。目标是保持性能同时优化成本。####核心组件1.**监控系统**：实时采集资源指标（如Prometheus监控CPU使用率）。2.**伸缩策略**：定义触发扩容的条件，例如：-规则驱动：CPU>80%持续5分钟则扩容。-预测驱动：基于历史数据预测流量（如AWSAutoScaling预测模式）。3.**资源池管理**：动态创建/销毁实例（虚拟机或容器）。####实现步骤（以云平台为例）1.**配置伸缩组**：-定义最小/最大实例数（如min=2,max=10）。-指定实例模板（镜像、配置）。2.**设置伸缩条件**：```plaintext当平均CPU利用率>75%持续3分钟→增加1台实例当平均CPU利用率<25%持续5分钟→减少1台实例```3.**平滑扩容**（引用[2]）：-**数据分片迁移**：新实例加入时，将部分数据分片迁移到新节点（如Elasticsearch分片重平衡）。-**流量切换**：通过负载均衡器（如Nginx或引用[4]的Keepalived）将流量逐步导至新实例。####关键技术挑战-**全局ID生成**（引用[2]）：扩容时分片需唯一ID，方案包括：-Snowflake算法（时间戳+机器ID+序列号）。-UUID（但无序影响性能）。-**状态同步**：有状态服务（如数据库）扩容时需同步状态，可采用：-主从复制（MySQL）。-分布式共识协议（Raft，用于Etcd等）[^1]。-**避免抖动**：扩容动作需冷却时间（CoolDown），防止频繁伸缩。###典型方案1.**KubernetesHPA**（HorizontalPodAutoscaler）：-监控Pod指标，自动调整Deployment的副本数。-支持自定义指标（如QPS）。2.**数据库分库分表+中间件**（引用[2]）：-使用ShardingSphere或MyCAT实现分片路由。-扩容时通过中间件动态迁移分片数据。3.**无服务器架构**（Serverless）：-函数计算（如AWSLambda）自动按请求量分配资源。###总结-**时间分片**：聚焦任务拆分与调度，提升实时性。-**自动扩容**：依赖监控+策略+资源管理，实现弹性伸缩。二者结合可构建高响应、高可用的分布式系统，例如：将耗时任务分片后，由自动扩容的集群并行处理。§§相关问题§§1.时间分片在实时操作系统中有哪些具体应用？2.自动扩容时如何避免数据不一致问题？3.Kubernetes中如何配置基于自定义指标的HPA？4.数据库分库分表后，扩容的详细步骤是什么？</think>### 时间分片技术与自动扩容实现方案 #### 一、时间分片技术 **核心概念** 时间分片（Time Sharding）是将数据或任务按时间维度分割的技术，每个时间片段（如小时/天/月）独立存储和处理。适用于时序数据场景（如日志、监控数据）。 **实现方式** 1. **数据分区策略** - 按固定时间窗口分片： ```sql -- 示例：按天分区的MySQL表 PARTITION BY RANGE (TO_DAYS(create_time)) ( PARTITION p202301 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('2023-02-01')), PARTITION p202302 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('2023-03-01')) ) ``` - 动态时间分片：通过中间件（如ShardingSphere）自动创建新分片。 2. **查询路由优化** - 查询时自动定位到对应时间分片，减少扫描范围 - 支持跨分片聚合（如Elasticsearch的`date_histogram`[^3]） 3. **冷热数据分离** - 热数据：存于SSD（近3天数据） - 冷数据：转存至对象存储（如S3） #### 二、自动扩容实现方案 **核心目标**：根据负载动态调整资源，实现无缝扩展 ##### 1. 无状态服务扩容 **实现流程**： ```mermaid graph LR A[监控指标] --> B{CPU>80%?} B -->|是| C[触发扩容] C --> D[克隆新实例] D --> E[注册到负载均衡] E --> F[流量切换] ``` - **工具**： - Kubernetes HPA（Horizontal Pod Autoscaler） - 云服务：AWS Auto Scaling Group ##### 2. 有状态服务扩容（数据库/存储） **关键挑战**：数据重分布与一致性 **解决方案**： 1. **分片迁移策略** - **在线迁移**： ```python # 伪代码：分片迁移流程 while not empty(source_shard): lock_shard_range(key_range) # 锁定当前分片范围 copy_data_to_target(key_range) sync_binlog() # 同步增量数据 update_route_table() # 更新路由配置 unlock_shard_range() ``` - **双写过渡**：新数据同时写入新旧分片，逐步迁移 2. **全局ID服务** 引用[2]中的ID生成方案： - Snowflake算法（时间戳+机器ID+序列号） - 分布式ID服务（如Twitter的雪花算法） 3. **路由中间件** ```java // ShardingSphere 分片路由示例 ShardingAlgorithm sharding = new StandardShardingStrategy( "create_time", new AutoIntervalShardingAlgorithm() // 自动按时间分片 ); ``` ##### 3. 平滑扩容实践 1. **弹性计算层** - 使用K8s StatefulSet管理有状态服务 - 配合Service Mesh流量控制 2. **存储层扩容** - **分片分裂**：当单个分片数据超过阈值（如50GB），自动分裂为两个子分片 - **动态负载均衡**： ```yaml # Elasticsearch 分片分配规则 cluster.routing.allocation.disk.watermark: low: 85% high: 90% ``` 3. **自动化工具链** - 扩容触发器：Prometheus警报规则 - 执行引擎：Ansible/Terraform - 验证：自动化测试流量回放 #### 三、典型架构案例 **时序数据库系统**（如InfluxDB）： ``` 写入路径： Sensor Data → Kafka → 按时间分片写入TSDB → 冷数据转存S3 扩容流程： 1. 监控到写入延迟增加 2. 自动创建新TSDB实例 3. 重分配分片（如分片2013→新实例） 4. 更新Kafka消费组分区映射 ``` #### 四、关键技术挑战 1. **分片均衡** - 热点分片识别：基于访问频率的动态再平衡 2. **事务一致性** - 使用分布式事务协议（如TCC） 3. **成本控制** - 基于预测的弹性伸缩（如LSTM预测流量） ---
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
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
实付元
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