比原鏈研究院丨探索一種預言機鏈下數據聚合的機制_ZKS

在DeFi生態中，借貸、衍生品，甚至交易都離不開預言機。沒有預言機，DeFi生態就無法維系。但目前DeFi的火熱讓以太坊網路異常擁堵，反而使得預言機的使用成本非常高昂，可用性持續下降。

究其原因，目前主要的預言機在以太坊網絡上采用了鏈上數據聚合的方式，使得用戶在為數據服務支付費用的同時，還需要承擔大量的gas花銷。

上圖是某預言機鏈上數據聚合的gas花銷，每筆交易的手續費高達13～25美元，嚴重影響了預言機的可用性，壓縮了預言機的應用空間。

ZKSwap與比原鏈達成戰略合作 雙方將在技術生態領域攜手前行:官方消息，二層交易協議ZKSwap與比原鏈達成深度戰略合作，將共同推進更多主流資產在比原鏈與 ETH layer2 之間低手續費、實時的自由跨鏈流通，并探索打通交易所/BTM鏈/ETH鏈之間的代幣流通以及支持跨鏈資產抵押借貸等方向的應用落地。

ZKSwap 將為比原鏈提供 Layer2 擴容方案的技術支持，未來 ZKSwap 將打造 Layer2 可擴展性基礎設施，為更多生態項目提供二層擴容解決方案。雙方將合作推進 Defi 領域的生態發展，共同實現 Defi 產品的創新拓展，致力于打造一個用戶友好，產品豐富，繁榮開放的 Defi 生態。目前，ZKSwap 也已上線 mBTM/ZKS 交易對。[2021/4/28 21:06:01]

針對該問題，本文提出一種解決方案。

CEO交易所將支持兌換比原鏈（BTM）主網資產:加密貨幣交易所CEO今日發布公告稱，比原鏈BTM主鏈已經上線，CEO交易所正在與比原鏈團隊溝通，將于近日為所有用戶兌換為主網資產。CEO交易所用戶無需任何操作即可獲得主網代幣兌換。[2018/5/6]

從較高的層次看，請求/響應式的預言機工作過程如上所示：

-有鏈外數據需求的用戶通過智能合約發出數據請求

礦世云算上架B3比原鏈(BTM)云算力合約:4月25日比原鏈礦機B3開售即被秒殺，4月27日礦世云算正式推出B3（BTM）78000H期貨云算力合約。根據比原鏈的經濟白皮書顯示，將會有占總量33%的BTM通過挖礦獲得。BTM前期每年可通過挖礦挖出數量約為8662.5萬個。[2018/4/27]

-預言機在收到數據請求后再向外部數據源發出請求

-預言機對數據結果進行聚合

-最后將數據響應給用戶的智能合約

針對這種情況，為了使預言機更好地釋放智能合約的潛力，本文提出一種基于VRF和BBFT的鏈下數據聚合方案。

91pool將支持比原鏈挖礦:91pool礦池今日發布公告稱，將同步比原鏈主網上線比原鏈挖礦，共筑更加強大的生態系統。今天早些時候，BTCC礦池、UUPool礦池也宣布將支持比原鏈挖礦。[2018/4/21]

工作流程

用戶發出請求

用戶在向預言機網絡發出請求時，需要部署一個標準模板的智能合約。

合約中將包含所請求的數據類型、具體數據、報價、預言機抵押要求、所需預言機數目、數據聚合方案、請求時間等信息。

上述請求信息的哈希值將作為RequestID成為后續工作的憑證。

共識委員會接收請求

預言機網絡在啟動初期由42個節點組成，其中的10個節點組成共識委員會，他們輪流主導數據共識；另外32個為普通預言機節點。預言機網絡中的普通節點和共識委員會節點均以去中心化的方式產生，具體機制可另行設計。

預言機網絡的共識委員會將監聽各區塊鏈上對奇點網絡發出的數據請求。

共識委員會基于VRF分配任務

共識委員會中的Leader節點將根據用戶請求隨機選擇一定數量的預言機節點，并將數據請求分發給他們。在此過程中，共識委員會的其他成員負責驗證節點選擇的隨機性和Leader所廣播內容，并在后續的共識過程中表態。具體方案見后續章節。

共識委員會收集響應

預言機節點在收到數據請求后，向數據源查詢數據。這里可以建議預言機節點針對同一數據維持不同的數據源并提供相關證明，這將可以提高其自身的競爭力。

獲取數據后，預言機節點將采用標準的數據模板將數據及RequestID報告給所有共識委員會成員。

共識委員會聚合數據并達成共識

Leader節點將按照用戶要求的聚合方案對所收集的響應進行聚合，并主導共識委員會對聚合結果達成共識。

共識委員會的其他成員可以根據各自收集的數據自行計算，對聚合結果進行驗證，同時根據在前面步驟中對Leader行為的監督對最后的聚合結果進行表態。

###奇點網絡完成用戶請求

共識委員會最后將聚合后的唯一數據結果提交給用戶的請求合約，并分配本次服務的報酬。

總結

在整個工作流程中，共識委員會見證從數據請求到數據聚合的全過程，每個委員會成員對最終數據結果都能夠形成自己的判斷，因此，只要不超過1/3的共識節點作惡，最終通過BBFT的機制對數據聚合結果達成共識也會是有效的。

該方案將大大降低區塊鏈本身的網絡狀況對語言及服務的影響，在提升數據聚合效率同時降低數據聚合的成本。

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