作者:Kautuk Kundan, Manan @Stackr Labs;编译:Leia @TEDAO
译者导读:
积分系统作为一种激励机制,能够促进用户与协议的互动,从而推动协议的发展与增长。它是一种工具,而不是目标。积分不应该成为用户使用产品唯一的原因,产品本身应该具有吸引力。同时,用户需要清晰、可预测的规则来理解如何获得积分,而链上积分可以避免传统积分系统的“黑箱”问题。
Micro-rollup,作为一种在链上实现积分系统的方法,提供了一种既节省成本又高效的方式。它通过在链下执行逻辑操作然后将验证结果推送到链上的方式,既保证了操作的速度和灵活性,又确保了数据的可验证性和安全性。
这不仅为开发者提供了一种新的工具,也为整个加密生态系统提供了一种新的思考方式,即如何将技术创新应用于提高用户参与度和激励机制。
近来,积分迅速成为加密生态中推动用户参与的催化剂,引领了众多顶尖团队和协议的成功实践。其概念并不复杂:用户通过促进协议发展的方式与之互动,从而获得协议以积分形式发放的奖励。这一机制与许多视频游戏中常见的经验值(XP)系统类似,玩家通过不断积累经验值,提升自己的排名;而排名的提升,又会激励玩家继续努力,争取获得更高的排名。
许多协议将积分作为引入协议治理代币(token)的前奏,表明代币的分发将基于用户所积累的积分数量。这种策略为协议和团队在公布代币细节之前争取到宝贵的时间,同时也推迟了他们出现失误时所面临的审查。积分积累的运作方式和收益耕作(yield farming)类似,但是没有直接的经济激励,而是提供一种更为广泛的用户参与和奖励方式。
现在,使用积分激励用户并促进协议的发展已经成为一种新趋势。有趣的是,从理论上讲,积分的供应量可以是无限的,这为传统空投机制带来了新的变化,使其与实际代币区别开来。
积分的问题
PMF 不应被理解为 “Points Market Fit”(积分市场匹配度)。如果一个产品在没有积分系统的情况下无法获得用户青睐,那么在其之上再添加积分系统并称其为 PMF 也是无济于事的。积分不应成为决定用户选择产品 X 还是产品 Y 的关键因素,而应是产品 X 和 Y 都能为用户提供内在价值。
另一个重大问题是,大多数积分系统都是“黑箱”,随着时间的推移,它们的计算属性不可预测。这种不透明性有利有弊——有利是指,它赋予了团队更大的灵活性来调整系统的规则;而弊端则是,它同时也剥夺用户可感知的控制权或影响力。
游戏获取经验值(即积分)的规则应当是清晰且可预测的!
如果积分系统是可审计、透明且可预测的,同时又能保持足够的灵活性,让团队围绕它设计各种活动,那将会怎样呢?
链上积分
在链上实现积分系统是一个吸引人的想法,但这不应该只是为了创造另一个 ERC-20 代币的幌子。曾经有协议推出过一种预发行代币,承诺最终会将其转换成另一种代币(本质上就是变相的积分),结果只是让生态系统中充斥着不必要的代币。
将链上积分设想为与 ERC-20 代币不同的存在,通过积分系统的组合性可以为用户创造出独特的体验。然而,无论是在 Layer-1 还是 Layer-2 层面实现一个链上积分追踪系统都需要高昂的成本,这就引出了一个非常关键问题:为什么不直接用 ERC-20 代币来代表积分呢?
这种情况凸显了为什么链上积分系统是作为 Stackr 上的 micro-rollup 来开发的理想选择。深入研究现有积分系统基础设施所面临的问题,团队通宵达旦地进行了内部研究冲刺,最终开发出了一种专用的虚拟机(VM)来跟踪和管理协议的积分。
Micro-Rollups 快速入门
Micro-Rollup 端到端工作流程
Micro-rollups 本质上是一种状态机(state machines),它可以在链下执行特定的逻辑运算,然后将执行验证外包给一个叫做 "Vulcan" 的验证层。Vulcan 负责验证状态更新,并将计算数据提交到链上。
-状态机具有定义好的状态形态,并且会根据一组初始条件(genesis condition)进行初始化,以确定状态机的起始状态。
-状态机包含一组动作(可以理解为交易类型),当被调用时,这些动作会触发状态机上的状态转换函数。
-状态转换函数(State Transition Function,STF)负责执行计算并更新状态机的状态。STF 执行完毕后,这些动作会被打包成一个区块,并发送给 Vulcan。
最后,Vulcan 会:
悲观地假设 STF 的计算结果可能存在错误或者恶意篡改,重新执行区块中的动作,以确保结果的正确性。
为已验证的区块生成元数据。
在 Layer-1 和 DA 上完成结算。
Micro-rollup 更新后的状态被发送到 DA。
经过验证的区块的元数据和更新后的状态根(state root)被安置到 micro-rollup 在 Layer-1 上的 inbox contract 中。
上述流程共同构成了 Stackr 的 Micro-Rollup 框架的工作原理。
积分系统 Micro-Rollup
那么,为什么 micro-rollups 特别适合构建积分系统呢?
Micro-rollups 提供了快速、灵活、自托管的执行环境。
这确保了积分的发放不会产生“链上”开销,并且所有状态更新都能尽可能快地发生。
Micro-rollups 支持可验证的链下计算。
尽管是自托管的,该框架仍然可以保证在数据结算到 Layer-1 之前,任何进入系统并改变状态的数据都能得到充分验证。这确保了系统以可预测的方式运行,并且不会被篡改。
Micro-rollups 使状态可审计。
一旦状态机被部署,STF 的逻辑就不能被更改。这为用户提供了一种保障,确信系统的规则不会被提供者随意修改。
Micro-rollups 可以直接在 Layer-1 上进行结算。
由于 micro-rollups 可以直接在 Layer-1 上进行结算,状态证明可以在合约内部直接使用,进而实现链上操作。验证层通过提供预结算保证,能大大缩短结算周期。
构建积分系统的探索之旅
免责声明:本演示仅展示了该框架的功能,是一个未经任何优化的版本,不适用于生产环境。请将此内容理解为说明性的示例,而非最终产品。
在开发 micro-rollup 时,以状态机的形式去构思逻辑至关重要。这需要仔细考虑 micro-rollup 的状态(即它将保存的数据),以及决定 STF 行为的动作(该函数会对状态进行操作)。
从状态机的视角思考应用构建
秉持上述理念,我们使用 Stackr 的 SDK(开发工具包)开始设计 micro-rollup 的状态。
设计
当用户在平台上执行链下或链上动作时,会触发事件(events)。管理员也可以为用户分配事件。
积分存储在链下的状态机中。
系统包含一个 STF,用于决定授予用户积分的时间和数量。
事件会触发 STF,状态会基于用户的最新积分进行更新。
每过一个设定的时间段(epoch),就会生成一个区块,其中包含用户事件的详细信息和更新后的积分表状态。
区块被发送到 Vulcan 网络进行验证。
如果区块符合状态机的规则,则被批准。
区块数据拆分为两部分,分别在 Layer-1 和 DA 上进行结算。
Micro-rollup 架构中的积分系统
定义基础状态
首先,我们添加 admins (管理员)和 eventRegistry(事件注册表):
admins: 可以注册事件实体并为用户分配积分的地址。
event: 用户可获得积分的任何类型的实体。它可以是链上事件,也可以是手动添加的自定义事件。例如:“sign-up”注册事件(自定义)可以获得 200 积分,“swap”兑换事件(链上)可以获得 500 积分等。
接下来,我们需要一种方法来跟踪用户有资格获得积分的事件。
一个用户可能进行过 1 次 sign-up 事件和 5 次 swap 事件。每个事件都是 eventLog(事件日志)中的一个条目。
我们在状态中添加了 eventLog,以跟踪每个用户对应的所有链上事件以及每个事件的最大积分。目前,我们不需要积分子字段,因为它可以从 eventRegistry 中获取。但为了使系统更灵活,以便未来扩展,我们仍然添加了该字段。
添加状态更新处理
在设置好最小可行状态(minimum viable state)后,我们需要定义更新状态的 reducers。
添加 logEventReducer,负责为用户的事件创建日志条目。
详细拆解如下:
管理员使用事件名称和用户标识符调用 logEvent 动作(本文不包含此操作的详细讨论)。
此动作会触发状态机并调用 logEventReducer。
这个 Reducer 随后会:
查找与事件对应的积分。
基于事件和相应的积分来更新用户的事件日志。
例如:
管理员调用 logEvent({user: mg-labs.eth, event: "deposit"})
Reducer 将在 eventRegistry 中找到 deposit 这个动作,并为用户 mg-labs.eth 记录 deposit 事件及其对应的积分。
至此,我们已经构建了一个最小可行的积分系统。
智能合约 vs Micro-rollup
如果要计算用户的总积分,我们需要遍历该用户的事件日志,并且每次计算总积分都要重复这个过程。
如果将积分系统构建为一个智能合约,这可能是一种可行的方法,但是与 micro-rollup 相比,EVM 中的存储成本极为高昂,这种设计可能并不理想。
而我们正在构建的 micro-rollup,成本相对更低,可以更自由灵活地管理状态和计算,从而可以优先考虑用户体验,而不是权衡成本。
存储计算后的积分
向状态中添加 userPoints(用户积分)
它将负责保存分配给用户的积分总和。
当记录事件时,我们也更新 logEventReducer 以更新用户的积分。
完成!
构建一个具有链上可追溯性的事件驱动积分系统,就是这么简单!是不是很容易就能为后端服务器赋予链上超能力?
链下积分上链——空投等更多可能 ✨
这个系统的美妙之处在于,它允许积分在无需高昂开销的情况下无缝地在链上使用。
正如文章开头所述,micro-rollup 的状态根会在 Layer-1 上结算。值得注意的是,开发者可以选择哪些状态数据在 Layer-1 上结算,哪些作为元数据放到 DA 上,从而实现混合安全假设。
在本例中,如果我们提取 userPoints,并将其 Merkle 化的根(root)在 Layer-1 上结算,就能直接实现用户在 Merkle 树中的包含证明(inclusion proofs)。
这一特性让我们能够无缝构建各种链上体验,包括无信任代币兑换、积分奖励、积分的链上二级市场等等。通过包含证明的方式将用户积分数据引入链上,链上体验的可能性将会大幅扩展!
这种方法实现了积分上链,而又无需将积分完全放置在链上(显著降低成本,并优化用户体验)。
畅想
目前在这篇文章中构建的积分系统仅是冰山一角,可以对其进行大幅扩展,实现诸多功能。以下是一些可能的拓展方向:
Multipliers(倍数)
团队常常喜欢在某些事件或活动的基础积分上设置有时间限制的 multipliers,因为这是一种非常有效的机制,可以与其他项目展开合作、提高社区和协议活跃度等。在这版积分系统中,我们已经在特定时间为事件存储了应当分配的积分,因此,迭代和实现 multipliers 都非常简单。
首先,更新 EventRegistry 为每个事件保存 multipliers 的列表。
如上所示,每个事件都有一组可以由团队激活和停用的 multipliers,从而实现灵活的活动设计。
为了支持上述的状态更新,我们更新了 logEventReducer 使其应用有效的 multipliers。
上述逻辑不仅可以应用一个 multiplier,还可以在计算事件分配积分数量时叠加多个 multipliers。
推荐
与 multipliers 类似,推荐系统也是许多积分系统的关键。推荐系统由于其结构可能相当复杂,因此难以完全构建在链上。
例如,MarginFi 有一个多级推荐系统 ——
将积分系统构建为 micro-rollup,使你能够在自己的独立执行环境中自由地实现上述机制,无论它们有多复杂。
积分自动化
上述系统提供了很大的灵活性,但也需要额外的基础设施,为管理员(或机器人)更新用户积分增加工作量。
我们可以通过 L1Syncer(SDK 中的内置模块)将所有用户事件从选定的合约导入到 micro-rollup;同时,Rollup 的 STF 专注于计算用户积分的算法,并透明地展示积分计算方式,这样我们就可以提升系统的自主性。
积分即声誉
积分可以很容易地被视为社交经济中的经验值或声誉积分。它们是对为协议或产品做出价值贡献的一种认可形式。在社交经济中,将积分系统作为声誉追踪器,为创造链上体验提供了广阔的空间,充满了吸引人参与和创新的激动人心的机会。
例如,Reddit 的 Karma 积分如果建立在 micro-rollup 上,也许就可以立即让那些被戏称为“毫无用处的互联网积分”的东西在链上可用。
使用此框架,可能只需要几天的工作就可以将现有的 Karma 积分系统移植到链上。
结语
积分系统在Web2与Web3的交汇处展现出了巨大的潜力,需要一种新颖的混合架构来实现。这正是 micro-rollups 提供的机遇所在。
Micro-rollups 提供了灵活选择去中心化程度的自由。它们让开发者能够按照自己的偏好构建应用程序,无论是追求完全去中心化,还是充分去中心化,亦或是一种尚未揭示的全新模式。
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