
العودية هي أسلوب لحل المشكلات حيث يتم تقسيم المهمة إلى حالات أصغر من نفسها، تُحل تدريجيًا طبقة بعد طبقة، ثم تُجمع النتائج النهائية. يمكن اعتبارها تفويضًا للعمل إلى "نسخة مصغرة منك"، حيث تُجمع الإجابات الجزئية في حل شامل.
في البلوكشين، تساعد العودية في تقليل العمل المكرر. فعلى سبيل المثال، قد تنتج دفعات معاملات متعددة إثباتات صحة منفصلة؛ وتسمح العودية بدمجها في إثبات واحد. وبالمثل، في سيناريوهات المحتوى، يمكن الرجوع إلى بيانات سبق تخزينها على السلسلة بشكل متكرر بدلًا من تكرار تخزينها في كل مرة.
تحول العودية "عمليات تحقق وتخزين متعددة" إلى "عملية تحقق واحدة ومرجع واحد". وهذا يؤثر مباشرة على رسوم المعاملات، وسعة الشبكة، وكفاءة التطوير.
بالنسبة للمستخدمين، تساهم العودية في خفض الرسوم وتقليل أوقات الانتظار مع الحفاظ على مستوى الأمان ذاته. وللمطورين، تتيح التركيب المعياري وإعادة استخدام الإثباتات أو الموارد الموجودة كعناصر بناء لتسريع الابتكار.
إثبات المعرفة الصفرية العودي هو عملية يتحقق فيها إثبات من إثبات آخر، مما يؤدي إلى دمج عدة إثباتات في إثبات واحد. إثباتات المعرفة الصفرية هي أدوات تشفيرية تتيح إثبات الصحة دون كشف التفاصيل؛ وتُعد SNARKs نوعًا فعالًا للغاية من هذه الأنظمة.
سير العمل المعتاد يشمل:
وفقًا للبيانات العامة من مجتمع Ethereum في 2023–2024، فإن التحقق من SNARK نموذجي (مثل Groth16) يكلف تقريبًا بين 100,000 و200,000 وحدة غاز. يضغط التجميع العودي ما كان سيتطلب عمليات تحقق مكلفة متعددة في تحقق واحد مع حد أدنى من النفقات الإضافية، مما يقلل بشكل كبير تكاليف الطبقة الأولى والازدحام الشبكي.
الاستدعاء العودي هو تقنية برمجية تستدعي فيها الدالة نفسها أو تربط منطقًا مشابهًا. أما هجوم إعادة الدخول فهو ثغرة أمنية تحدث عندما لا ينتهي استدعاء عقد خارجي ويقوم العقد المستدعى بالاستدعاء مرة أخرى قبل تحديث الحالة، مما قد يؤدي لتكرار منطق حساس.
يمكن تصور إعادة الدخول كـ "التسلل مجددًا قبل إغلاق الباب". ومن الأمثلة التاريخية حادثة DAO عام 2016، حيث استغل المهاجمون منطق السحب بتكرار الاستدعاء قبل تحديث الحالة، مما أدى إلى سحب الأموال عدة مرات.
تشمل استراتيجيات الحماية:
إذا كانت العودية في عقدك تتضمن استدعاءات خارجية، تعامل معها كخطر محتمل لإعادة الدخول واختبرها بدقة.
في نظام نقوش Bitcoin، تشير العودية إلى "النقوش العودية"، حيث يمكن للنقوش الجديدة الرجوع إلى نقوش موجودة على السلسلة لإعادة استخدام الموارد وتحقيق التركيب. يشبه ذلك "الرجوع إلى مكتبة عامة على السلسلة"، لتجنب تكرار نقش الملفات الكبيرة.
هناك فائدتان رئيسيتان:
ملاحظة: يعتمد تحليل المراجع العودية على أدوات الفهرسة والمعايير المحددة. تحقق من توافق الأدوات وتقلب الرسوم قبل الاستخدام.
شجرة Merkle هي بنية تجزئة هرمية تجمع مجموعات بيانات كبيرة في "جذر" واحد. تظهر العودية في عملية الدمج والتحقق طبقة تلو الأخرى.
للتحقق من وجود بيانات ضمن المجموعة، تحتاج فقط إلى "مسار التجزئة" المناسب:
تفصل العودية تكلفة التحقق عن حجم البيانات. على سبيل المثال، تطوي إثباتات المعرفة الصفرية العودية عدة دفعات معاملات في إثبات واحد يمكن التحقق منه على الشبكة الرئيسية—تتعامل الشبكة الرئيسية مع تحقق "O(1)" بدلًا من التوسع الخطي حسب عدد الدفعات.
حتى عام 2024، تتضمن الممارسات الهندسية الشائعة تجميع عدة إثباتات بشكل عودي خارج السلسلة قبل إرسال معاملة تحقق واحدة على Ethereum أو شبكات مشابهة. مقارنةً بالتحقق الفردي من كل إثبات—والذي قد يتطلب عدة عمليات غاز بقيمة 200,000—يضغط التجميع العودي ذلك إلى تحقق واحد مع نفقات إضافية محدودة؛ وتعتمد التوفير الفعلي على نظام الإثبات والتنفيذ.
أما في جانب المحتوى، يقلل الرجوع العودي من تكرار التخزين ويخفف الضغط على مساحة الكتل، لكنه يضيف تعقيدًا في التحليل وإدارة الاعتماديات.
للمبتدئين، اتبع المسار التالي:
تدعم العودية العميل الخفيف والتحقق عبر الشبكات من خلال تجريد "التحقق من جزء من تاريخ شبكة أخرى" كإثباتات يمكن التحقق منها بواسطة عقود الشبكة الرئيسية، ثم تجميع عدة عمليات تحقق بشكل عودي في عملية واحدة. يتيح ذلك مزامنة دورية للحالات الخارجية بتكلفة أقل على الشبكة الرئيسية.
بالنسبة لـ الأوراكل وطبقات توفر البيانات، تجمع العودية إثباتات البيانات متعددة المصادر في عمليات تحقق موحدة—مما يقلل من تكرار التحقق على السلسلة مع الحفاظ على إمكانية التتبع وقدرات التدقيق متعددة الطبقات.
العودية هي طريقة شاملة لضغط المشكلات المعقدة في حلول طبقية. في Web3، تُستخدم أساسًا في ثلاثة سيناريوهات: تجميع الإثباتات لتعزيز قابلية التوسع؛ إعادة استخدام المحتوى لتحقيق التركيب؛ والتحقق المنظم لتحقيق الكفاءة في التكلفة. وتختلف عن هجمات إعادة الدخول—لكن يجب التعامل مع التفاعلات الخارجية العودية في العقود كبروتوكولات خطورة إعادة الدخول. حتى عام 2024، تستمر أنظمة الإثباتات العودية في التسارع بفضل تحسينات العتاد ومزيج المنحنيات؛ كما تستفيد مجالات المحتوى والشبكات المتعددة من العودية لتحسين إعادة الاستخدام وكفاءة التحقق. سواء كنت تعمل على العقود أو أنظمة المعرفة الصفرية أو النقوش، احرص دائمًا على أولوية التدقيق، وحدود الرسوم، وإدارة الاعتماديات قبل الإطلاق.
تتضمن العودية استدعاء الدوال لنفسها، وتقليص حجم المشكلة حتى الوصول إلى الحالة الأساسية؛ بينما يستخدم التكرار الحلقات لتكرار العمليات. يكون الكود العودي عادة أكثر إيجازًا ووضوحًا لكنه يتطلب مساحة إضافية في المكدس؛ أما التكرار فهو غالبًا أكثر كفاءة وملاءمة للذاكرة. في العقود الذكية للبلوكشين، تُستخدم العودية غالبًا لاجتياز الأشجار، بينما يتعامل التكرار مع معالجة البيانات التسلسلية.
كل استدعاء عودي ينشئ إطار دالة جديد على المكدس؛ قد يؤدي العمق المفرط إلى استنفاد ذاكرة المكدس وحدوث أخطاء تجاوز. لتجنب ذلك: حدد حدودًا لعمق العودية؛ وحسّن المنطق لتقليل الاستدعاءات؛ أو انتقل إلى تطبيقات تكرارية. في العقود الذكية—خاصة أن Solidity لديها عمق مكدس محدود للتنفيذ—قد تتسبب العودية العميقة بفشل المعاملات.
تمكن العودية من تقسيم العمليات الحسابية الكبيرة إلى إثباتات أصغر يمكن دمجها بشكل عودي للتحقق النهائي. وهذا أمر حيوي لإثباتات المعرفة الصفرية والبلوكشين لتعزيز قابلية التوسع—ضغط حجم الإثبات وتقليل تكلفة التحقق. على سبيل المثال: تسمح إثباتات المعرفة الصفرية العودية بتجميع عدة معاملات في إثباتات مضغوطة، مما يخفض بشكل كبير متطلبات الحساب والتخزين على السلسلة.
تنظم أشجار Merkle البيانات بشكل عودي: يُشتق تجزئة كل عقدة من دمج تجزئتي الطفلين حتى الوصول إلى العقد الورقية (البيانات الخام). يتطلب التحقق من بيانات واحدة حساب التجزئات بشكل عودي على طول المسار وصولًا للجذر—وليس كامل الشجرة. وهذا أساس تحقق المعاملات السريع لعقد البلوكشين الخفيفة.
تستغل هجمات إعادة الدخول الاستدعاءات العودية للعقود لاستنزاف الأموال عبر الثغرات. تشمل استراتيجيات الدفاع: استخدام نمط الفحص–التأثير–التفاعل (تحديث الحالة قبل الاستدعاءات الخارجية)؛ تطبيق المعدلات لمنع الاستدعاءات المتداخلة؛ أو تحديد معدل الدخول للنقاط الحساسة. نفذ دائمًا تدقيقات أمنية قبل نشر العقود على منصات مثل Gate لضمان عدم استغلال المنطق العودي.


