STAR:StarkWare：為什么說以太坊需要Layer3解決方案？_DMarket

為什么是L3？

以太坊交易的高昂成本促使其成為L2的結算層。我們相信，在不久的將來，由于交易成本顯著降低、對DeFi工具的支持不斷增加以及L2提供的流動性增加，最終用戶將在L2上進行大部分活動。

L2s通過降低每筆交易的gas成本和提高交易率來提高可擴展性。同時，L2s保留了去中心化、通用邏輯和可組合性的好處。但是，某些應用程序需要特定的剪裁，最好由一個新的獨立層提供服務：進入L3！

L3與L2相關，就像L2與L1相關一樣。只要L2能夠支持驗證者智能合約，L3就可以使用有效性證明來實現。當L2也使用提交給L1的有效性證明時，就像StarkNet所做的那樣，這變成了一個非常優雅的遞歸結構，其中L2證明的壓縮優勢乘以L3證明的壓縮優勢。換句話說，如果每一層的成本降低1000倍，那么L3的成本可以比L1降低1,000,000倍——同時仍然保留L1的安全性。

Instagram或將支持通過AR查看NFT:6月16日消息，Instagram已增加數字收藏品板塊，科技KOL Alessandro Paluzzi表示Instagram正在努力支持通過AR 查看數字收藏品，配圖中Instagram NFT收藏頁面顯示See in AR標志。[2022/6/16 4:33:01]

想象一下，交易只需一小部分gas！

L3的主要優點是：

第一，利用遞歸證明的乘法效應實現超可擴展性。

第二，由技術堆棧的應用程序設計者更好地控制：

Arbitrum上借貸協議Vesta Finance添加DPX作為抵押品:4月12日消息，Arbitrum上借貸協議Vesta Finance添加DPX作為抵押品，用戶可抵押DPX以150%的抵押率來鑄造Arbitrum原生超額抵押穩定幣VST。[2022/4/12 14:19:25]

a：更具確定性的性能和成本；

b：自定義數據可用性模型，

C：更快的功能和技術速度。

第三，隱私性，例如零知識證明應用于公共L2上的隱私保護交易。

第四，更便宜/更簡單的L2-L3互操作性。目前在L1和L2之間使用的跨鏈通道非常昂貴。相比之下，由于L2的成本效益，當這些流程應用于L3時，不僅非常有吸引力，而且易于實施。雖然在L2和L3之間移動資產的延遲可能比部署在同一L2上的應用程序之間的延遲更長，但成本和吞吐量是可比的。

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第二，更便宜/更簡單的L3-L3互操作性。獨立的L3將通過L2而不是L1進行互操作。L2顯然預計比其L1便宜。如果沒有L3，這些都將起到L2的作用，因此，必須通過相當昂貴的L1進行互操作。

6.?L3作為L2的“Kusama”網絡：在L2或L3上向公眾提供之前，新的創新可能會在L3上進行測試。

動態 | DASH正在升級InstantSend以實現簡單交易自動鎖定:據CCN消息，DASH正在對其現有的InstantSend進行升級，旨在使所有交易具有即時性、永久性和安全性。據悉，所有簡單交易將自動使用InstantSend鎖定，無需額外費用，并且界面部分無需特殊操作或支持，這意味著不支持InstantSend的錢包和服務仍然可以使用此功能。CoinMarketCap行情顯示，DASH全球均價現為86.48美元，24小時跌幅2.86%。[2018/12/4]

L3s和分形分層

多個L3將建立在L2之上。此外，對于分形分層解決方案，可以在L3上構建附加層。

圖1：分層生態系統

圖1描述了此類生態系統的一個示例。其L3包括：

具有Validium數據可用性的StarkNet，例如，面向對定價極其敏感的應用程序普遍使用。

為更好的應用程序性能而定制的特定于應用程序的StarkNet系統，例如，通過采用指定的存儲結構或數據可用性壓縮。

StarkEx系統具有Validium或Rollup數據可用性，立即為StarkNet帶來久經考驗的可擴展性優勢。

隱私StarkNet實例允許隱私保護交易，而無需將它們包含在公共StarkNet中。

L3解決方案的構建塊

圖2描述了包括以下組件的經典L2架構：

跟蹤L1上L2狀態根的智能合約。

對于基于有效性證明的L2，驗證者智能合約用于驗證狀態轉換證明的有效性。

L1上的橋接合約管理代幣進出L2的存款和取款。

L2上的代幣合約作為L1代幣合約的對手方。

圖2：L2的構建塊

圖3描述了L3與其底層L2和L1之間的關系。通過在L2上實施狀態跟蹤和驗證器智能合約，L3可以安全地運行在L2上。

圖3：L3的構建塊

總結

L3承諾超可擴展性，更好地控制技術堆棧以滿足各種需求和隱私，同時保持以太坊(L1)提供的安全保證。它采用的遞歸概念可以擴展到分形分層解決方案的附加層。

StarkEx目前作為L2運行，將移植到L3。此外，StarkNet的實例將作為L3提供。

來源：StarkWare博客

原標題：《FractalScaling:FromL2toL3》

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