# Optimism 开销优化：通往美分级手续费之路

By [EthereumCN](https://paragraph.com/@ethereumcn-2) · 2022-03-11

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来源 | [Optimism PBC](https://medium.com/ethereum-optimism/the-road-to-sub-dollar-transactions-part-2-compression-edition-6bb2890e3e92)

译者注：1 月份，Optimism 发推更新其 Rollup 的固定开销 (Fixed overhead) 从 2750 gas 减少至 2100 gas，动态开销 (Fee Scalar) 从 1.5 倍降低到 1.24 倍；3 月份又发布更新，称将对交易的 calldata 进行一次系统级别的压缩。而这一系列调整与更新将会给 Optimism 的开销带来极大的变化，进而影响用户的交易费 (交易费平均减少 30%-40%)。这些收费部分在 Optimism 的运作中分别扮演什么角色？本文先整体介绍了 Optimism 开销的组成部分，然后再分析对这些组成部分的调整如何影响用户的交易手续费。

![cr：@optimismPBC](https://storage.googleapis.com/papyrus_images/96a47e7202200315cbda73ad31dd0a4d9e989ccf70dd25c79e403050d74d31b2.png)

cr：@optimismPBC

Optimism 交易费介绍
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想要理解我们是如何减少开销的，首先需要了解 Optimism 交易费的组成部分：1) **Rollup 开销**：将交易 “rollup” (打包) 进交易 batch 中然后提交至以太坊主网 (L1) 的开销；2) **L2 执行开销**：在 Optimism (L2) 上运行交易的开销。想要深入研究，请阅读 ["Optimism 是如何运作的"](https://community.optimism.io/docs/how-optimism-works/#rollup-protocol) 文档。

**1) Rollup 开销**

在 Optimism 中用户不再需要支付整个交易执行的 L1 gas 费用，而只需支付将你的交易数据通过交易 batch 提交至 L1 所产生的那部分费用。这笔费用包括你的交易的实际 **Calldata** (输入数据) 和固定开销 (**Fixed Overhead**) 产生的费用，即在更大的交易 batch 中添加一个交易所需的额外处理费用。

Optimism 还增加了一个动态开销 (**Fee Scalar, 费用比例系数**) 作为附加费用。这给了我们一些额外资金用来作为缓冲，以防 L1 价格迅速上升，而多余的资金用于推动公共物品发展。(Optimism PBC 发布的[《追溯性公共物品募资》](https://medium.com/ethereum-optimism/retroactive-public-goods-funding-33c9b7d00f0c)文章中有承诺这一点，还可以阅读我们[首轮募资的回顾文章](https://vitalik.ca/general/2021/11/16/retro1.html))

Calldata 的开销和 L1 gas 价格是由以太坊 L1 决定的，但是**固定开销 (Fixed Overhead)** 和**费用比例系数 (Fee Scalar)** 是可以由 Optimism 调整的 “花哨数字”。

“L1 gas 费” 代表这些 rollup 开销：

    Layer 1 Gas Fee =Fee Scalar * L1 Gas Price * (Calldata + Fixed Overhead)
    

[目前](https://dune.xyz/embeds/402044/768203/6fe1e1b7-1db8-4370-bd5f-e867dc8ae7ce) Optimism 一笔交易费中 rollup 开销占大概 99.6%，所以我们可以通过优化这一部分大大地降低交易费用。

**2) L2 执行开销**

Optimism 上的交易使用的 gas 量与以太坊上的同等交易使用的 gas 量相同；但是，Optimism 上 gas 的标准开销只有 0.001 gwei，比 L1 便宜很多倍。这个 gas 价格在使用率高期间会略有增加，但平均只占总交易费的 0.4%。

“L2 gas 费” 代表着执行开销：

    Layer 2 Gas Fee = L2 Gas Price * L2 Gas Used
    

**交易费用的节省**

将 rollup 开销和 L2 执行开销相加，我们就得到了总的交易费用。对于简单的交易 (如 ETH 转账)，Optimism 上的费用比以太坊便宜约 5 倍，但对于更复杂的交互 (如进行一笔永续 swap 交易或者期权交易)，Optimism 能比直接使用以太坊 L1 [便宜 200 倍以上](https://dune.xyz/optimismpbc/Transaction-Savings)。

发现我们新的费用参数
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在我们降低费用之前，**固定开销**参数被设置在 2750 gas 每笔交易，**费用比例系数**被设置在 1.5 倍。后来对它们都做了一些调整：

1.  **更低的开销结构**：由于 Optimism 在去年 11 月 11 日进行了 [EVM 等同性 (EVM Equivalence) 升级](https://medium.com/ethereum-optimism/introducing-evm-equivalence-5c2021deb306)，提交 Optimism 交易 batch 至 L1 需要的 gas 变少了。实际开销减少了将近 25%，从 2750 每笔交易降至 2100 gas 每笔交易。
    
2.  **从经验中学得什么**：虽然现在 Optimism 仍处于十分早期的阶段，但自我们上线主网这几个月以来，我们知道我们有能力将额外费用从 35% 的利润率减少至 10% 的利润率 (利润率 = \[L2 收集的费用 - L1 提交开销\]/L2 收集的费用)。
    

![EVM 等同性升级后开销 gas 降低](https://storage.googleapis.com/papyrus_images/691d8a95b0b626e92c4eefdd3c045084cbe6bc8bf4fd8811c531294f0953a3df.png)

EVM 等同性升级后开销 gas 降低

**预测和优化**

下一步就是将更低的开销转化成 Optimism 用户更便宜的手续费。为了恰当地调整**固定开销**和**费用比例系数**这两个参数，我们必须理解什么影响了我们的费用：

1.  **Calldata**：Calldata gas 的多少由交易类型决定 (比如，ETH 转账：0 calldata gas、Chainlink 预言机更新：890 gas、Uniswap V3 交易：3200 gas)。平均一笔交易使用 1100 calldata gas，但这个 gas 可能会变高，也可能会随着 Optimism 上不同的 app 被普遍采用之后变低。
    
2.  **开销**：随着总 batch 的尺寸变大，在一个 batch 中添加一笔交易的开销会减少。这是 L2 扩容与 L1 扩容不同的一个地方：交易越多，交易费就越便宜。开销已经从 2750 gas 减少到 2100 gas，并会随着 Optimism 的使用率增加继续减少。
    
3.  **L1 Gas 价格**：交易在 Optimism 上发生了之后过几分钟就会被提交至 L1，而 L1 gas 价格在这段时间内变化相当大。如果 L1 gas 价格升高，提交者需要支付比预期多的 gas 费；如果 L1 gas 价格下降， 那么就会支付比预期少的 gas 费。在 gas 价格波动期间，可以有 10% 的差距。
    

![根据 batch 大小而变化的开销 gas 费用](https://storage.googleapis.com/papyrus_images/26bb7926888977a9f100b208362e4f35887d8b412e8f68155196d22af8514a92.png)

根据 batch 大小而变化的开销 gas 费用

现在我们知道这些因素是什么样的了，但一旦我们降低费用，预计使用情况就会发生变化 (比如，更多的交易，使用更多的 calldata)。因此，我们做了一些假设，提出了一系列的方案，然后在这些范围内模拟了 5000 个随机日 (参考蒙地卡羅方法, Monte Carlo method)。之后我们得到一个简单的优化问题：通过调整**固定开销**和**费用比例系数**，尽可能地接近 10% 利润的目标。

**结论是**：将固定开销调为 2100 gas，费用比例系数调为 1.24 倍。

想了解最新的数据吗？请看我们的[交易开销 dashboard](https://dune.xyz/optimismpbc/Optimism-Transaction-Fees-and-L1-Batches)

![](https://storage.googleapis.com/papyrus_images/a17d9c3427c8120d8d1fa353c4b9622019032d6316b973ebffb70883416cf1c3.png)

Optimistic rollup 正迅速地走向成熟。我们度过了 “0 到 1” 的阶段之后，接下来要开始进行 “优化” 了 —— 最实在的优化是开销方面的优化。**在下个月之内，我们将在任意的产品级 ORU 网络上部署首个系统级别的 calldata 压缩，实现费用降低 30-40%。**

未来，我们还有其他一些计划来节省更多的 gas 费，今年夏天会推出下一个主要版本：Bedrock。这篇文章深入探讨了 calldata 压缩的细节：特别是我们如何评价各类压缩算法，以及如何利用它们实现我们的亚美元级别的收费。

Calldata 概览
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Optimism 使用以太坊作为其数据可用性层。这意味着每一笔在 Optimism 执行的交易都会存储在以太坊上 (但不在上面执行)。目前我们将 Optimism 的交易存储在 calldata 中。多笔 L2 交易被成批地打包进一个二进制 blob 中，并且该 blob (加上其他信息) 存储在交易的数据字段中。想要检索回那个数据，我们需要看回交易主体本身 (存储在区块内)。因为以太坊的区块有保存下来，Optimism 链的交易总是可以借助以太坊重构。

虽然在区块中存储数据比在合约状态中存储数据要便宜得多，但永久保留历史区块确实会给节点运行者带来成本。因此，以太坊对 calldata 收费。每一个 0 字节的 calldata 消耗 4 gas，每一个非 0 字节的 calldata 消耗 16 gas (0 字节类的在提交给 Optimism 的交易中占 40% 左右的字节)。

虽然将 calldata 发布至 L1 是 rollup 节省 gas 费的一个重要部分，但这个费用同时也是二层用户进行交易的主要开销。也就是说，我们可以减少 calldata 发布的数据量越多，rollup 的交易费就可以越便宜。走进压缩：缩小数据大小的艺术！下面将对实际运行的数据压缩进行深入分析：

压缩的概览和结果
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我们研究了 Optimism 提交给以太坊的 2.2 万个 batch (将近 300 万笔单独交易)，并以不同的配置对其进行压缩，以确定如何最好地执行压缩，并对可能的情况进行实验。

我们还研究了各种压缩算法，并计算了压缩率 (压缩后的数据大小占未压缩大小的百分比) 和预估节省的费用 (假设交易中 40% 的字节是 0 字节)。

需要了解的一个配置选项是字典 (dictionary)。提前创建一个字典，以显示现实数据中常用的算法数据分块。压缩算法使用字典来更好地压缩数据，特别是在一次性压缩少量数据时。通过随机抽取交易样本，我们可以为 zlib 和 zstd 创建一个字典，这可以在压缩单笔交易和交易 batch 时提高压缩率。

由于以太坊交易中的大多数字段都是随机的 (地址和函数选择器是哈希值，签名应该都是随机的)，单笔以太坊交易的压缩率并不高。因为以太坊上 0 字节本身就很省 gas，而压缩算法会迅速移除这些字节，所以节省的费用不会像压缩率那么多。因此，为了节省最多的费用，我们需要在尽可能多的数据上运行一个高级的算法。

下面是对交易本身进行压缩的结果：

![](https://storage.googleapis.com/papyrus_images/ea1c801bea1a94eaa49484bfe89020cdde46f0228f8469e29f53f0ccb9137a78.png)

正如你所看到的，压缩单笔交易本身只会让我们节省 10-15%。请注意，交易大小减少的幅度比这个还大，但节省的幅度较小 —— 这是由于上面讨论的更便宜的 0 字节。

带有字典的 zstandard 算法明显性能更好，因为每笔交易和存储在字典中的交易之间都有共通点。但是，当一次性压缩大量数据时，zstd 的性能仍然更好。

另一个极端就是一下子压缩所有单笔交易。这在实际中是不可能实现的，但可以作为最大压缩比率的例子研究。

![](https://storage.googleapis.com/papyrus_images/ab86b70b0f4d0fc8eef5c53c28b609a4daf1095c310092d69ae32a494523dfb6.png)

另一个极端就是一下子压缩所有单笔交易。这在实际中是不可能实现的，但可以作为最大压缩比率的例子研究。

因此，在这个例子中，我们可以通过压缩节省 10%-50% 的开销。但在实践中，我们能实现什么呢？

![](https://storage.googleapis.com/papyrus_images/20f5df0ed98e90e36b919faf6b0c2428fd1b36ab68d0a22a84ba6465766067c1.png)

当查看交易的压缩 batch 时 (数百笔交易)，它们的压缩率明显比压缩单笔交易的压缩率高，但是要比一次性压缩所有交易略低一些。这是因为用户倾向于与某些合约交互。此外，某些字段 (如链 ID 和 gas 价格) 在交易中趋于相似。压缩算法依赖于这些相似性来完成它们的工作。

在比较不同的压缩算法时，我们发现 zlib、zstd 和 brotli 是压缩率最高的算法。我们排除了 Brotli 是因为在差不多的压缩率下，它比 zstd 或 zlib 慢得多。一般来说，某种算法的压缩率越高 (或某个算法的设置压缩率越高)，这个算法就运行得越慢。在通用基准测试中，在比较过一系列压缩速度/压缩率之后，zstd 往往比其他压缩算法性能更好。还要注意的是，以太坊交易与基准测试中的数据具有不同的特征。

Zlib 和 zstd 十分接近，我们将在短期内推出 zlib 压缩 (不带字典)，因为它在不同的编程语言中都有良好的结果、速度和可用性。长期来看，我们希望 zstd 能够帮助实现尽可能高的压缩率和尽可能低的用户费用。

总结
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综上所述：如果按照这样的历史趋势继续下去，我们预计可以通过引入上述所说的压缩方法，将费用减少 30%-40%。

使用 [Zlib 压缩算法的 batch 很快就会在 Optimism](https://github.com/ethereum-optimism/optimism/pull/2234) 上应用。

*   **3/17** 推出 Kovan 测试网
    
*   **3/24** 上线主网
    

基于 Zstd 算法的压缩 (带有字典的) 在 Optimism 未来的升级路线规划中：Bedrock，将在今年晚些时候发布。

除了通过压缩减少用户的费用之外，Optimism 同时正研究如何通过 [EIP-4844](https://ethereum-magicians.org/t/eip-4844-shard-blob-transactions/8430) 和类似的方法来改善以太坊作为数据可用性层的能力，以进一步减少开销。

附录：算法总结
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![](https://storage.googleapis.com/papyrus_images/0cf9974c63daf28cd95ccda96993cfe26828cc532f0db9cd233826c0e3889f1c.png)

ZLE 是零字节运行长度编码 (_zero-byte run length encoding_) 的缩写。它是一种简单的压缩算法，将一串零替换成应该存在的多少个零。

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*Originally published on [EthereumCN](https://paragraph.com/@ethereumcn-2/optimism-2)*