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TPS不是万能药
在“黑色星期四”事件之后，不少公链也在各类采访或稿件中提到了这个问题，分析称自家公链项目在性能上比以太坊要好很多，因此在自家公链上发展的DeFi生态并不会面临以太坊那样的流动性危机。
确实，从以太坊的20TPS到现在很多公链的1000-（我们首先假设这些公链具备和以太坊一样的安全性，当然这样的假设在大多数情况下是无法成立的），已经有了近五十倍到几百倍的提升，无论是交易处理量还是交易处理速度都有了显著的提升。
但如果DeFi生态的资产和用户数量增长五十倍甚至数百倍，这些公链会比以太坊处理得更好吗？
要知道我们现在讨论的DeFi生态还只是刚刚起步的婴儿，如果DeFi是一条正确的道路，未来我们面对的是数万亿的资产，数千万甚至数亿的用户。
我觉得那个时候我们需要思考一些比TPS更深层次的东西。
如果黑天鹅事件注定发生，我们怎样才能更加妥善地处理这个过程，通过更加完善的规则和流程，让更多的人把损失降到最低，这才是我们真正需要思考和改进的。
DeFi 在哪里“崩盘”？
我们先来回顾一下DeFi体系“崩盘”的来龙去脉：
众所周知，目前DeFi生态大部分构建在以太坊上，而目前的DeFi生态又以抵押贷款为主，占比超过70%。3月12日以太坊价格暴跌之后，不少DeFi借贷协议中的抵押品价格迅速下跌imToken官网下载，触及警戒线，随后面临大规模清算。
此时，为了防止资产被清算，很多 DeFi 用户需要进行补仓，也就是向借贷协议转入更多抵押品，提高抵押比例，防止被清算。如果不补仓，抵押品就会面临清算，被迫折价拍卖。
这两个因素共同导致以太坊交易量激增，网络拥堵，Gas价格大幅上涨。
如果你经历过“黑色星期四”，我想你会经历以下两件非常真实的事情：
情况一：我想发送交易，但是由于网络拥堵，交易手续费出现异常波动，不知道交易手续费应该设置多少才合适。如果设置得太低，费用用完后，交易可能发不出去；如果设置得太高，又很可惜这笔钱。
情况二：我钱包里有足够的资产（USDT、DAI等），但是没有足够的以太币（日常用够用，但是Gas价格暴涨的时候明显不够用了），这时候我发现无法完成转账，因为没有足够的以太币来支付手续费。
此时我可以从其他地方转入以太币，但我需要支付额外的高额交易费；而如果我的以太币目前在交易所，我基本上可以放弃，因为交易所此时已经禁止提现。
交易费用的设计或许是我们一直忽视的致命弱点。
' heel，原指阿喀琉斯的脚后跟，这是他身上唯一没有浸入冥河水中的部位，因而成为他唯一的弱点，现引申为致命弱点或要害。
我们还有解决办法吗？
案例一：手续费该如何计算？
熟悉以太坊的朋友应该都知道，在以太坊上转账或者执行合约是需要消耗 Gas 的，而 Gas 由两部分组成：Gas Limit 和 Gas Price。前者体现了本次交易在以太坊这个虚拟世界计算机中消耗的资源量（比如多少 CPU 时间），后者体现了本次交易消耗的资源量的单价（比如每单位 CPU 时间值多少 Ether）。
当然现实中，一笔交易中，实际消耗的Gas费不一定是你输入的Gas Limit * Gas Price，而应该是Gas Used By Txn * Gas Price，即该交易使用的Gas乘以Gas Price。
我们以开车为例，比如你出去旅行，在车里加了50升汽油（Gas Limit），过程中消耗了20升汽油（Gas Used By Txn），当前汽油价格为6元/升。
您需要支付的初始燃油费显示为（50升*每升6元=300元），但您此行最终的燃油成本为（20升*每升6元=120元），因此超额燃油费将退还给您。
问题来了，当以太坊网络不太好的时候，转账的时候总是会出现“！Error [Out of gas]”的提示，这意味着合约执行失败，因为 Gas 费设置得太低了，你可能需要提高你设置的 Gas Price 和 Gas Limit。
请注意，当以太坊转账失败时，转账金额将退回原账户，但手续费不会退还。
我们继续以开车为例，这一趟行程应该消耗 20 升汽油，但你只加了 10 升汽油（Gas Limit）。这个汽油量不足以让你完成行程，所以必须中途抛锚。但在以太坊中，你其实并不会中途抛锚，而是会回到起点，这似乎与开车的场景有些不符，但你又说不清问题出在哪里。我们以后再讲这个。
我们来看看一个著名跨链项目在这方面的设计，整体设计类似以太坊，燃料费会根据每笔交易的执行逻辑而变化，因此在交易发送前很难计算出来。
如果你没有设置足够的 gas，交易就会失败，gas 也不会退还给你。也就是说，你消耗了这部分 gas，但交易并没有成功（这部分其实和以太坊类似）。
但是如果你把燃料费设置得太高的话，虽然交易可以成功，但是高于设定值的燃料费是不会退还给你的（在以太坊中，多出的燃料费是会退还的，可以说从这个角度来说，这个著名的跨链项目比以太坊还要惨）。
这听起来更疯狂。
如果这样的链上出现拥堵，那么设定交易费用的过程就会变成一场角斗游戏。
我们需要对费用有更多确定性
交易是按照交易费排序的，矿工会优先处理交易费较高的交易，这是可以理解的。
但我们需要一种更精确、更确定的方法来计算交易费用。
以太坊以及一些同类项目之所以会有如此不确定的手续费，是因为他们将区块链打包成了一台世界计算机，把逻辑计算和执行丢给各个节点，然后运行在 EVM、WASM 等基于 x86 架构的虚拟机中。链上计算的设计使得我们无法在交易前精准衡量每一步计算所消耗的资源，所以我们设置了 Gas Limit。
在CKB中，采用链下计算、链上验证的模型，区块链更像是一个法官，只要交易通过验证，并且符合相关规则，就可以将交易上链。
这也意味着，在一笔交易发出之前，我们就知道这笔交易前后的状态变化，因此我们可以准确的确定这笔交易的验证会耗费哪些资源。
此外，CKB虚拟机采用了开源的RISC-V指令集，这是第一个根据具体场景选择合适指令集设计的指令集架构。这使得CKB虚拟机更像是一个真实运行的CPU，而不是传统的虚拟机。
对于RISC-V，在2019年国际芯片大会（Chips 2019）上，中国工程院院士倪光南对开源芯片的前景进行了展望。
他表示：“RISC-V未来很有可能发展成为全球主流CPU之一，从而形成CPU领域英特尔（x86）、ARM、RISC-V三足鼎立的局面。”
“RISC-V未来很有可能成为全球主流CPU之一。”这和它开放、简单的特性有关，在设计上完全开源免费，无授权费用和知识产权风险。
基于 RISC-V 的 CKB 虚拟机将每一个计算操作都转化成了最基本的指令，此时我们只需要指定每条指令需要的具体资源，这样任何转账交易或者合约调用都可以明确的算出需要多少资源（这在 CKB 中叫做）。
因此在 CKB 上转账时，可调变量只有一个，只需要设置 Gas，无需关心 Gas Limit。在以太坊等区块链中 Gas Limit 是一个变量，而在 CKB 中则是一个可以预先计算出来的固定值。
CKB 交易费 = （交易构建后固定值） * Gas Per Cycle （每周期 Gas 价格）
延续上面开车的例子，转账就像是一次旅行，起点和终点是固定的，所以行驶的距离是固定的，自然油耗也是固定的，因为在区块链的世界里，你不会走偏。
这样的话，你只需要考虑加什么价位的油就行了，加柴油就好比开拖拉机，加汽油就好比开汽车，加航天油就好比开大飞机，只要你把油价调得够高，分分钟矿工就给你舒舒服服的服侍了。
这下就简单了，如果你想让你的交易快速被打包，你只需要提高 Gas 就可以了，出价高的交易自然会被排在前面，是不是理解起来容易多了？
当 CKB 遇到网络拥堵时会发生什么？
你发送了一笔 Gas 比较低的交易，但是还没有被打包，这时候你只需要再发送一笔交易，设置一个较高的 Gas，这样后面那笔交易就可以先被打包了。
此前，手续费较低的交易在经过节点验证后就会失效，这部分交易手续费不会被消耗。
当然，你不用担心双重支付的问题，因为在你控制全网51%的算力之前，你是不具备双重支付能力的。
在一次愉快的旅途中，如果火车中途出现故障，需要的是及时救援而不是回到起点。
案例二：什么可以作为手续费？
目前市面上大部分公链发行的原生代币主要的实际使用功能是作为交易手续费，通过交易手续费来捕获生态价值，但该模式是否能真正捕获生态价值，目前尚无明确定论。
在《》中我们发现了这样一个问题，在分层架构下，layer 2 技术让大量交易可以在 layer 2 上快速、高效、廉价地执行，这必然会减少 layer 1 上的交易和费用。layer 2 需要 layer 1 作为安全保障，但它自身的发展却损害了 layer 1 的安全性。用费用作为矿工奖励，让 layer 1 和 layer 2 之间的博弈变成了零和游戏。
因此我们认为，Layer 1公链将交易功能上移到上层之后，应该放弃以燃料费作为主要收费方式，转而提供其他服务，并将此作为原生Token的新增需求，这样才能为Token注入更多的价值。
这听起来可能有点难以理解，我们举一个很常见的例子，我们想把一笔 USDT 从一家交易所转到另一家交易所。
目前我们主要有三个选择：Onmi USDT、ERC20 USDT 和 TRC20 USDT。你会选择哪一个？
在大多数情况下，我们现在可能会选择 ERC20 USDT，但如果你用过 TRC20 USDTim钱包转账失败会退回吗，你会觉得它真的很好！零手续费、交易流畅，谁不爱呢？（这不是 Tron 的广告，而是简单的事实陈述）
你是想说 Tron 不够安全吗？
但是你会发现，当资金量不大的时候，我们对安全性的要求并没有那么高，《》这篇文章已经把这个问题解释得很清楚了。
回到我们始终要坚持安全和去中心化（Tron显然不在这个定义之内）这个话题上，我们应该提供什么样的费用服务呢？
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