vCPU 来了!大幅提升可扩展性,助力大规模落地应用早日出现

由于资源的限制，区块链仍然面临可扩展性问题。vCPU 的出现，就是为了去改变这一现状。

区块链技术何时得到大规模采用，杀手级 dApp 何时出现？

这一系列问题，都与区块链的可扩展性息息相关，扩展性问题，一直是制约区块链发展的核心问题之一。

谈到扩展性，我们要先从两种类别聊起：垂直扩展，和水平扩展。

实现区块链的垂直扩展，需要验证节点提升其处理能力 — 这样的做法，抬高了成为验证节点(矿工或出块节点）的门槛，成为节点的成本会更高，人数会更少，因此，会导致区块链网络趋于集中，不利于去中心化分布。并且单台机器的最大处理能力是有限的，无论机器多么高端，仍然存在资源限制。

垂直扩展这条路，对于区块链扩展性的提升，帮助有限。

另外的思路，就是水平扩展，这也是我们今天要聊的主要话题。

今天，LiquidApps 发布了 vCPU: 采用水平扩展的方式，提升区块链处理能力，相比原生区块链的方式而言，在每次操作之中可以提供更多的计算能力。

借助于 DAPP 服务提供者(DAPP Service Provider,简称 DSP) 提供的服务，vCPU 可以并行处理运算，然后返回可以在链上比较的结果。

借助这一方式，开发者能够享受到指数级别增长的去中心化计算能力，有望大幅提升应用的速度，并且让应用程序的构建成本更易承受。

2015年，以太坊的出现才真正实现了智能合约，开发者们可以开发出去中心化的应用程序，无需借助于中心化服务器即可运行在区块链之上。

去中心化应用(dApp) 许诺，会重塑互联网，让用户对自己的数据能够享有更大的控制权，并且，在社群协作和交易方面，创造了崭新的可能。

在2017年末，以太坊区块链的局限性，因为一款收集类游戏《CryptoKitties》而更为彰显，这款游戏火爆一时，却使得整个以太坊网络陷入拥堵。

另外一个 dApp 平台，是 EOS。

EOS 设计者目标是使其成为一个可扩展性强的 dApp 运行平台，但是，EOS 网络本身也面临着处理能力方面的挑战。

在 EOS 区块链上， CPU 是一种以时间为单位的资源，用于表示出块节点(EOS BP)处理相应交易所消耗的时间。用户持有 EOS 代币，可以获得对应的 CPU 资源。

不过，CPU 容量不足和行为异常的现象，也已经出现。

此外，如果为了避免垃圾交易阻塞 EOS 网络，而按照?BlockOne的建议，改变现在的设置将 EOS 区块链上的“免费资源倍数”移除，不再提供空闲资源给用户使用，那么，开发人员的CPU成本可能很快就会增加。

这些约束，使得基层网络很难独自处理大量的代币转账，更不用说承载计算密集型应用程序了。例如，随着计算需求的增加，运行一个复杂的游戏将变得越来越昂贵。

DSP 属于第二层网络，并仍然运行着完整的区块链节点，因此，他们能够从区块链上读取请求，并行处理计算，并且将运算结果在链上返回给 dApp。

为了演示 vCPU 的处理能力，LiquidApps 发布了一款运行在 EOS 区块链上的国际象棋 web应用。

在每走一步棋之后，应用程序必须运行一系列计算，以确定这一步棋是否合法，计算是否走棋一方棋手的王后没有陷入危险中，并且验证有没有任何棋手赢得游戏。

在我们的LiquidChess?web 应用中，每一步都被记录在链上，由 DSP 处理，DSP 返回结果，dApp 可以在链上进行比较和验证。

在 LiquidChess 象棋游戏中，我们借助于 vCPU，可以将一个 AI 程序引进来，作为玩家的对手。

并且，游戏玩家不需要拥有区块链钱包就可以玩游戏，这得益于?LiquidAccounts?服务为 dApp 提供了免费、无需托管的 EOS 账号，可以让玩家流畅使用，而无需处理创建账号等复杂问题。

DAPP 服务提供者(DSP） 为开发者提供了一系列的服务，可以帮开发者完成诸多任务。DSP 所提供的一些功能包括:

vRAM 索引数据(https://liquidapps.io/vram),

使用?LiquidAccounts?服务，可以免费创建账号，

使用?LiquidOracles，可以用去信任化的方式获取外部数据

为了提供这些服务以及其他的服务，DSP 需要运行一个完整的 EOS 节点，以便在链上向开发人员发送处理结果。

在 LiquidOracles 服务中，DSP 会访问来自整个网络的数据，并将结果返回给发出请求的dApp，后者会在链上对其比较，以剔除不正确的数据，防止不同 DSP 串通一气。

与此类似，提供 vCPU 服务的 DSP 会读取链上请求，运行计算，并返回结果，由发起请求的 dApp 在链上对结果进行比较和/或验证。

dApp 向 DSP 发送的每一次服务请求都是区块链事务的形式，构成区块链历史的一部分，而 dApp 在链上对每一个结果进行比较，然后选择最终的答案。

比较推荐的做法是 dApp 选择多个 DSP 的服务，以增强可靠性和冗余性。

长期以来，传统计算方式下，一直使用并行处理来获得更快的结果，实现大规模的任务执行。

即使在单个 CPU 中，也会采用多线程的方式允许计算机将单个任务分割成多个并发运行的执行线程)。

LiquidApps 的服务，包括vCPU，采用的是横向扩展区块链资源的方式。

得益于 vCPU 的出现，区块链开发人员终于可以利用并行运算来提升处理速度，而不需要牺牲去中心化了。

dApps可以使用 vCPU 将特定的任务分配给任何他们需要的 DSP。大型的任务，可以分解并交由多组 DSP 执行，返回的运算结果可以在链上进行比较。

开发者可以根据自己使用场景的需求，选择不同数量的 DSP，满足对去中心化程度的需求。

由于 vCPU 是完全可定制的，所以 dApp 可以自由选择最适合其用例的去信任化程度。毕竟，相比街机游戏而言，DeFi 和银行应用程序可能需要更大程度的去中心化和去信任化。

vCPU 为开发人员提供了可扩展的去中心化计算能力，将计算处理转移到位于第二层网络的 DSP，同时将结果返回给发起请求的 dApp, 这使得以前难以想象的一些 dApp 得以出现，比如，大规模的链上游戏。

每条区块链，都会限制一笔操作之中可用的计算资源。

无论这表现为对嵌套操作的限制、硬执行时间的限制(比如，在 EOS 中，限定每个操作的 CPU 时间上限为 30 毫秒)，还是其他一些限制，dApps 都无法以去信任化的方式执行更复杂的计算。

随着 vCPU 的出现，现状得以改变。

借助于二层网络扩展的方式，vCPU 能够摆脱区块链节点软件的约束运行合约代码，这为 dApps 提供了全新的计算能力，使得复杂的数学和数据操作、人工智能操作和机器学习成为可能。为了应对偏见和串谋的情况，dApp 可以使用多个 DAPP 服务提供者，并在适当的情况下对运行结果进行比较或者平均计算。

LiquidChess?允许用户玩家采取多种对战模式，可以是玩家对玩家的 PvP 模式，也可以是人机对战方式，和使用 vCPU 运行的 AI 玩家对弈。在未来的实现中，甚至可能允许人工智能创造者让他们的算法彼此竞争。

自从IBM的“深蓝”(Deep Blue)令人震惊地击败国际象棋世界冠军加里?卡斯帕罗夫(Gary Kasparov)以来，人工智能国际象棋吸引了科学界和全球数百万棋迷的想象力。

随着机器棋手对人类棋手的碾压，vCPU 可以让这些国际象棋 AI 对弈，凭借 dApp 提供的去信任化和透明特性来争夺优势，竞赛的公平性也可以得到证明。

尽管大量高强度的计算任务并不需要去信任化，但仍有些任务可能需要。考虑这些例子:

确保基于数据的预测模型的真实性，这些模型可能用在对选举或其他事件的预测之中；

分析刑事证据，而无须担心人为篡改所得资料;

根据透明的规则集公平分配资源或土地，而无需担心暗箱操作

在所有这些情况下，都可能需要去中心化的方式。有了vCPU和多个 DSP 的帮助, dApp 现在可以进入这个新的计算领域，从而释放潜能，开创去信任化应用程序的新类别。

构建在可用性和速度方面与传统应用程序难以区分的应用程序是大量采用区块链技术的先决条件。通过最新发布的vCPU服务以及在LiquidChess中的一个真实的桌面实现，LiquidApps通过指数级地增加分布式处理能力和dApp开发者可用的能力，推动了可扩展性的发展。

区块链技术若想得到大规模采用，首先需要创建出 dApp，在易用性和速度方面足以媲美传统应用。

借助于新发布的 vCPU 服务，以及桌面游戏?LiquidChess?的真实示例，分布式处理能力可以得到指数级地增加，提升了 dApp 开发者可用的处理能力，因此，LiquidApps 有望推动可扩展性的发展。

原文：Horizontally Scaling Blockchain Apps with vCPU

翻译：荆凯

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编译者/作者：liquidapps

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