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不管是 zkTube 还是 zksync，都是基于 zkrollup 方案来设计的，共同的目的是解决以太坊 layer1 上面碰到的吞吐量低和手续费高的问题。
zkrollup 技术是由 Barry Whitehat 在 Github 中提出了「Rollup」的概念，试图以「SNARK」对以太坊进行扩容。后来 Vitalik 将该方案进行了完善和补充之后，发布于 Twitter。在这期间，世界各地的团队也对 rollup 技术进行不同尝试，诞生了 Optimistic Rollup、zkrollup 等各种 rollups 技术。
凡是基于 zkrollup 来搭建的协议，都会面临着这三个核心问题：

1.零知识证明消耗时长问题
2.零知识证明压缩处理问题
3.支持通用合约性问题
zkTube 技术改进
01
批量打包与状态根隔离
zkTube 采用了独立批量打包的方式，将提交到二层交易的 batch 和提交状态根的过程进行分离：
与以往方式不同的是，zkTube 将 batches 分离出来，根据时间将他们进行排序，当他们提交到以太坊一层的时候再进行证明及验证和更新跟状态，这样操作者一次可以提交多个 batches，多个操作者也可以同时提交不同的 batches。这样优势在于
使得多个排序者能够同时发布 batches，以提高扛审查性，而避免了因为一些 batches 被首先打包而导致其他 batches 无效的问题。
如果某个状态根是无效的，我们不需要回滚整个 batch，可以只回滚状态根，并等待他人提供该 batch 的新状态根。这保障了交易发送方的交易不会被回滚。

02
操作员审计机制
为确保网络的时效性、稳定性及安全性，同时提升的 zkTube 操作员的积极性，zkTube 设计了一套复杂的算法机制保证操作员不作恶的情况下，根据操作员提交的频次，提交的时长、抵押 token 数量等等参数来进行加权来评判，合格的操作员即可以通过 zkTube 奖励机制中获得 ZKT 作为回馈。
03
基于 PLONK 算法优化
zkTube 在 Layer2 层采用的是零知识证明 PLONK 算法，从理论上面来讲，STARKs 算法是最安全的，他不依赖配对和指数知识的假设，完全基于哈希值和信息论来计算的，具有抗量子计算机攻击。相应的它增加了证明字节数，由原来的 288 字节（b）上升到几千字节（kb），这对于 zkTube 搭建通用 Layer2 协议来说不太适合，其次，STARKs 有一个最大的问题就是它不通用，针对不同的问题或者场景，需要不同的算术化方案，目前对 zkTube 不太实用，或许将来等以太坊 2.0 上线，应用在 Layer2 分片技术上是一个不错的选择。
SNARKs 是算法里面所使用字节数最少的算法，使用最多的是 Groth16，首先 Groth16 是非通用的，它依赖于一次性不可升级的设置，假如系统有改动或者碰到什么小 bug，都是需要新的仪式来部署修复，其次针对不同的问题需要不同的 CRS(the Common Reference String)，这样就相当于碰到不同的场景需要设计不同的电路，所以该算法使用于特定的场景，像去中心化 dex，支付等简单的场景电路设计上。

PLONK 算法使用的字节数比 SNARKs 大，但是比 STARKs 要小，但是 PLONK 好处在于支持通用、可升级的参考字符串，而且电路设计中大小只要不超过 SRS 上限阈值，其中一些场景和功能其实可以共用一个 SRS，这点对 zkTube 帮助非常之大，zkTube 利用这一特性，在 deposit、 withdraw、transfer、 buy 和 sell 等特定的场景中，将该特性发挥到了极致，原本其证明时间较 SNARKs 缩短了 5 倍左右，但是 zkTube 优化之后，证明时间缩短了 15-20 倍左右。为了使 cpu 发挥极致，我们从减小占用内存和合理分配内存的这两点来优化的，在电路设计中尽最大可能满足一个通用的 SRS，所以在默克尔树中，我们将不同的 SRS 进行了不同的分组，并且并行证明，尽可能介绍重复数据计算来减少内存的使用，同时我们使用了一个监听机制，来调整内存的分配，比如某个电路这段时间太高频，由一个专门的线程去处理预存方案，以此来达到分配内存的效果。