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区块链经常因其交易吞吐量限制为1而被诟病。线下支付网络（Off-，PCN，以下统称“支付网络”）为区域提供了“线下支付+线上结算”的解决方案。 区块链世界中的支付（以及它们所概括的各种交互）授予几乎无限的交易吞吐量。 因此，支付网络成为当前最热门的区块链研究和工程实践方向之一。

经过国际学者和工程师多年的发展，支付网络的几个子研究方向已经出现了大量的研究论文和工程实践，不再易于详细阅读和理解。 然而现阶段，对于这个重要的研究方向，虽然区块链领域的大多数人对其基本思想都有一定的了解，但国内全面跟踪其最新进展的极客和学者并不多。

这个评论系列针对的是对该领域感兴趣的极客和学者。 对几个子方向进行了分析，总结了最新的研究进展，并提出了作者的思考。 作者是Shor，一位热爱研究的朋友，目前在读博士。 在微信交大。

在本文中，我们假设读者对支付网络有基本的了解（关闭）。 在一些描述中，我们会将支付网络视为图论意义上的图（），每个参与者被视为一个节点（），每个支付通道被视为图上的一条边（edge）。 因此，在下文中，我会不自觉地用“图”来指代支付网络，用“节点”来指代参与者，用“边”来指代支付通道。

路由是需要在支付网络上发送交易的人和交易接收者与图上的其他节点交互以确定支付路径的过程。 当然，严格来说，这不一定是一条路径，而可能是一系列路径组成的有向无环图（DAG）。 由于其他学者似乎没有为这一类别采用新术语，因此作者引用了这一系列路径。 的总和被命名。

使用网络流量模型来描述支付网络的整体状况有以下优点：首先，网络流量准确地刻画了各个支付通道的总金额和保证金。 现有的最大流算法可用于找到两点之间的最大可实现值。 支付全部金额，高效找到一组可行路径。 接下来笔者简单介绍一下网络流量问题。

提示：“基于网络流的路由协议”是作者提出的名称，大多数文献中对应的短语是。 原因是这种路由过程必须由源节点在本地完成。 在此过程中，源节点默认掌握整个支付网络的拓扑结构，并且可以动态检测（）任意支付通道中的余额。 然而现有的所有解决方案都是基于最大流量算法，因此作者大胆改名，以便读者更容易理解（另一个主要原因是作者会提出一种基于网络流量的路由协议，该协议不是一个类别）在研究展望部分。）

我们在网络流模型中使用残差网络（·）来表达支付网络（·）的整体状态，本质上是一个四元祖先。

这种基于线性规划的严格定义对于观众来说并不容易理解。 作者画了下图来帮助读者理解最大流问题的定义。 下图中，从s1到t1的最大流量为10个单位。

如果从s1到t1的10个单位配额全部用完，则不只有一个方案，而是其中一个“增量”方案如下图所示。

此时，从s2到t2的最大流量仍然是10个单位，但解是唯一的。 如果单位流量恰好用完，整个图的残差网络如下。

常用的最大流算法包括预留推送算法（HLPP）和一类基于增广路径定理的最大流算法，包括-Karp算法及其衍生算法如ISAP算法和算法。

不难发现，对于大额支付，我们可以通过最大流量算法获得两个节点之间可能的最大支付金额。 如果支付金额小于这个金额，我们也通过最大流量算法建立支付计划。

基于()节点的路由协议总体思路如下。 首先，每个节点都有资格成为微信节点，每个节点都有权利选择哪些微信节点辅助路由。 这个大前提基本上保证了路由方案的去中心化性质不会被打破。

然后，为了提供一定的隐私性并增加支付成功的概率，将每次支付的金额分为|L| 每个部分由不同的微信节点协助完成传输。 对于没有分片的情况，我们考虑|L|=1。 微信辅助传递的方式是根据自己的愿景为这个金额安排一个通道，通过与这些通道上的节点通信来获取这个通道上可以传递的最大金额。

基于路由协议的思想来源于计算机网络领域的研究。 它们之间的共同组成部分如下。

双向 BFS 寻找最短路径

图嵌入

通过这种编码方式，可以高效地确定两个节点之间的一条路径——即将支付节点到两个节点最近公共祖先（LCA）的唯一路径与从LCA到支付节点。

直接采用分片支付方案。

此外，与微信的一个主要区别是微信节点使用树基图嵌入来提供支付路径。 出发点是（1）在动态网络环境中维护双向 BFS 树的难度，（2）即使拓扑非常接近的两个节点之间的路由也必须经过该节点，（3）和并发极差的问题。

因为上述路由方案没有充分考虑实际支付网络的动态。 因此，一些具有计算机网络背景的学者提出了几种将数据网络中的路由方法直接应用到支付网络中的解决方案。 由于数据网络的路由理论在计算机网络领域已经非常成熟，因此此类方案具有很高的可靠性。 动态性还为此类方案提供了非常可观的效率。 其中最经典的就是协议。

将支付网络类比为数据传输层，采用数据网络的方式进行动态路由。 为了匹配数据网络模型，在这个解决方案中，我们仍然假设所有通道都是双向的。 与数据网络中的数据包类似，每个事务都被分成多个值包，并通过不同的路径进行路由。 每个金额包都直接通过支付网络通道传输，最终到达收款人。 转发过程中的节点已经锁定了相应的金额。 完成寻路后，根据各金额包的转发路径完成最终支付。

然而，支付网络和数据网络之间的一大区别是存在吞吐量限制。 因此，每个通道都会对应一个队列（列表）来存储当前吞吐量下所有尚未传输的值包。 只有当有足够的流量从通道的另一侧传来（相当于这个方向的余量增加）时，这个队列中的数据包数量才能继续传输。 值得注意的是，虽然我们用一个金额包的传输过程来描述动态路由过程，但其本质是一个寻路和锁定的过程。 如果你不小心，你会误认为这个路由过程是支付过程。

通过对支付网络的实际分析，最新研究（论文中）发现：

基于这一发现，该协议采用基于最大流量的路由方案来完成大额支付，并采用基于数据网络的路由方法来完成小额支付。 从而达到大额交易的支付成功率和小额交易的效率。

在上表Tab.1中，作者列出了各种非混合路由协议的优缺点。 由于难以量化，因此具有一定的主观性。

接下来，作者提出了几点研究展望，并在文章最后提出了该领域科学研究中可能遇到的问题。

• 熟悉“基于增广路径的最大流算法”的朋友应该明白，这类算法需要每条边都有一个“反向边”来描述算法中需要使用的返回流。 我们可以惊讶地发现，这个回流对应的是双向支付通道中另一个方向的偏移。 因此，增光路定理保证了即使支付网络不定期“扩容”，任何不超过最大流量的支付最终都会完成。 这样，我们就得到了一个完全“动态”的基于最大流量的路由算法。 现有文献中似乎没有提到这一点。 当然，对于绝大多数小额交易来说，使用这种算法就有些大材小用了。 但作者认为，这个想法对于早期支付网络中遇到的巨额交易会有用。

• 可以用“最小成本最大流量”来代替底层的最大流量，这样当有多个选项时，算法可以选择一组长度最短、总通行费最低的路径选项。 学过“最小成本最大流量”算法的朋友此时应该能明白作者的意思，这里就不展开了。

• 通过重构支付网络相关的智能合约代码，或者通过建立替代节点，“引导”参与节点构建边缘，系统地改善网络的拓扑结构。 作者对各自可能领导的结构做了很多想象，包括以 、 为根的平衡树、链切树为根等。

如果想在这个方向进行深入的科学研究（支付网络中的路由问题），特别是如果目的是缩短平均跳数（hops），可能会遇到两大问题：

第一个问题

实际上，当前的支付解决方案在当前的支付网络规模上已经足够好了。 根据论文中的实验数据，在峰值时已经可以达到网络平均2到4跳。 在此基础上进一步优化怎么样？ 更优雅的算法，在未来百万、上亿规模的支付网络中能够取得更好的结果，在当前的支付网络下，可能因为“常数”更大而无法取得更好的结果。 当然，基础研究必须面向未来的大规模支付网络，但面向未来的研究必须在大规模网络上进行模拟实验才可信。 接下来，作者将解释如何无法模拟大规模支付网络的拓扑。

第二个问题

很难进行合理的模拟实验。 首先，说实话，目前真实网络的大部分参与者仍然是少数极客精英和资本，未来它的拓扑结构肯定会与真实网络有很大不同。 其次，我认为社交网络中的一些模型无法真实反映支付网络的未来拓扑。 例如，我不认为社交网络中常用的“图”能够很好地描绘未来的网络，因为大多数节点无法构建许多边来使图出现——图的大前提将不成立。 总而言之，作者认为，对未来支付的研究在今天至关重要，也是对多种支付网络进行更多研究和开发的前提。

1. 等人。 : 并在 . 2017年国家安全政策

2.鲁斯等人。 快而且：-。 国家统计局2018

3. 等人。 与 . 2018年

4. 王鹏，徐红，金鑫，王涛。 : 。 2019年

5.潘和。 ： 关闭- 。 2016年

6..

7. 迪 、 、 、 和 。 在 . // 2018

8. 、-、鲁斯、和热尔韦。 SoK：-两个。 足球俱乐部2020