在区块链技术的浪潮中,以太坊作为“世界计算机”的愿景，始终围绕两个核心命题展开：如何安全地存储数据？如何高效地执行运算？存储与运算，如同以太坊生态的“双轮”，既驱动着其功能边界拓展，也制约着性能天花板，从早期的简单转账到如今的DeFi、NFT、DAO复杂应用，以太坊的存储与运算架构一直在演进，而这场演进的核心，始终是如何在“去中心化”“安全”“可扩展”三大支柱间寻求平衡。
以太坊的存储：数据永驻的“分布式硬盘”
在区块链网络中,存储并非简单的数据堆砌，而是需要满足可验证性、持久性、抗审查性的核心需求，以太坊的存储体系分为三层：链上存储、链下存储与Layer 2存储，三者共同构成了“分层存储”的解决方案。
链上存储：最基础也最“昂贵”的信任基石
以太坊的链上存储直接写入区块链本身,通过全球节点共同维护，具有最高级别的安全性，每个以太坊账户都有一个“存储槽”（Storage Slot），每个槽位存储的数据量为32字节，而写入链上存储的成本远高于运算——这并非技术限制，而是刻意设计的经济模型：高存储成本抑制滥用，确保存储数据的价值密度。
一个智能合约若要存储用户的NFT元数据（如图像链接、属性描述），直接写入链上需消耗大量Gas费，这种成本机制使得链上存储更适合存储关键状态数据（如账户余额、合约变量、NFT的唯一标识符Token ID），而非大量原始数据，据统计，以太坊主网目前存储的数据总量约数TB，且以每日数十GB的速度增长，但相较于传统互联网（如YouTube每日上传数万小时视频），这一规模仍显“克制”。
链下存储：用“信任最小化”突破容量瓶颈
为解决链上存储成本高、容量有限的问题，以太坊生态催生了丰富的链下存储方案，核心思路是将原始数据存储在链下，仅将数据的“指针”或“承诺”哈希值写入链上。
- IPFS（星际文件系统）寻址而非域名寻址存储数据，每个文件生成唯一CID（Content Identifier），用户可通过CID从网络中获取数据，以太坊智能合约可存储CID，实现数据的可验证性，NFT项目常用IPFS存储图像，链上仅记录CID，既降低了成本，又保证了数据可被公开访问。
- Arweave：基于“一次性永久存储”模式，用户支付一次费用即可数据永久存储，依赖“可持续性模型”（如协议奖励）确保长期可用性，适合需要高持久性的应用（如历史文档、学术数据）。
- 中心化存储：如AWS、IPFS+中心化网关，虽牺牲部分去中心化特性，但凭借低延迟和高性价比，仍被广泛用于短期或非核心数据存储。
链下存储的本质是“用链下效率换链上安全”——数据本身不依赖以太坊共识，但其存在性可通过链上哈希值验证，实现了“信任最小化”。
Layer 2存储：为“可扩展性”减负
随着Layer 2（如Rollup、Optimistic Rollup、ZK-Rollup）成为以太坊扩容的核心方向，其存储架构也形成了独特的分层逻辑：Layer 2自身负责处理高频交易的状态存储，而“状态根”定期提交到以太坊主网。
在ZK-Rollup中，所有交易数据先在Layer 2聚合计算，生成状态根后提交到主网，主网仅存储状态根（而非原始交易数据），大幅减少了主网存储压力，Layer 2可结合链下存储方案（如IPFS）存储非核心数据，形成“主网存储状态根+Layer 2存储中间状态+链下存储原始数据”的三层结构，既保证了安全性，又实现了存储成本的指数级下降。
以太坊的运算：智能合约的“分布式CPU”
如果说存储是以太坊的“硬盘”，那么运算就是其“CPU”，以太坊的运算以智能合约为载体，通过EVM（以太坊虚拟机）执行，核心目标是在去中心化网络中实现确定性计算——即全球任何节点对同一输入的计算结果必须完全一致，否则共识将崩溃。
EVM：以太坊运算的“通用引擎”
EVM是一个基于栈的虚拟机,被设计为“图灵完备”，可执行任意复杂逻辑（只要Gas费足够），其运算过程可概括为：
- 交易触发：用户发送交易（如调用合约函数），包含输入数据、GasLimit和GasPrice；
- Gas计量：EVM根据操作码（Opcode）复杂度消耗Gas（如加法运算消耗3 Gas，存储写入消耗20000 Gas）；
- 状态变更：合约执行过程中读取/写入存储、内存（Memory），变更账户状态；
- 结果提交：计算结果与状态变更提交到网络，节点验证通过后打包上链。
EVM的“确定性”依赖于其严格的设计：所有操作码必须是确定性的（无随机性、无外部依赖），且状态变更仅基于当前输入和区块链历史状态，这一设计确保了“全球单点计算”的可靠性，但也带来了性能瓶颈——每个节点需重复执行所有计算，导致以太坊主网TPS（每秒交易数）长期停留在15-30，远低于传统中心化系统。
运算瓶颈：从“单层计算”到“分层扩容”
以太坊的运算瓶颈本质上是“去中心化与效率的矛盾”：若要提高TPS，需减少节点重复计算（如采用分片技术），但分片会增加节点验证复杂度，削弱去中心化，为此，以太坊社区探索出两条扩容路径：
- Layer 1扩容（分片技术）：通过将网络分割成多个“分片”（Shard），每个分片独立处理交易和存储状态，并行计算提升整体TPS，以太坊2.0（The Merge后的升级）已规划分片阶段，预计未来可实现分片间资产跨转移，将主网TPS提升至数万级别。
- Layer 2扩容（Rollup）：当前最主流的方案，将大量计算和交易数据在Layer 2处理（如Optimistic Rollup依赖欺诈证明，ZK-Rollup依赖零知识证明），仅将“交易数据包”或“证明”提交到主网，主网无需重复计算，仅需验证证明，从而将TPS提升百倍甚至千倍（如Arbitrum、Optimism目前TPS已达数千，ZK-Rollup如Starknet未来目标TPS超10万）。
Layer 2的核心优势是“继承主网安全性”——即使Layer 2节点作恶，主网仍可通过验证其提交的数据或证明保证结果正确，实现了“用最小信任换最大效率”。
运算与存储的协同：状态增长的压力
以太坊的运算与存储并非独立,而是通过“状态”紧密耦合，每次运算都可能触发状态变更（如写入存储），而状态数据的增长会直接影响节点负担——节点需同步全量状态数据才能参与验证，这导致节点硬件要求不断提高（目前需高性能SSD和数百GB内存）。
为解决这一问题,以太坊引入了“状态租金”（State Rent）机制（尚未完全实施）：对长期未访问的存储数据收取动态Gas费，自动清理“冷数据”，这一机制可抑制状态无限膨胀，降低节点负担，是平衡运算效率与存储成本的关键设计。
存储与运算的博弈：以太坊的“不可能三角”与未来方向
以太坊的存储与运算演进,本质上是在去中心化、安全性、可扩展性的“不可能三角”中寻找平衡，高安全性要求数据由全球节点验证（高存储成本），高可扩展性要求并行计算（可能削弱去中心化），而去中心化则要求降低节点门槛（需压缩存储与运算负担）。
当前挑战：存储成本与运算效率的拉锯
- 存储成本：链上存储Gas费虽经EIP-1559优化后有所降低，但对普通用户仍是一笔开销，导致大量应用被迫依赖链下存储，但链下数据可能面临“丢失”或“篡改”风险（如IPFS节点下线导致数据不可访问）。
- 运算效率：Layer 2虽大幅提升了TPS，但“数据可用性”（Data Availability）成为新瓶颈——若Rollup提交的交易数据不可用，主网无法验证其正确性，可能导致“状态分叉”，以太坊通过“数据可用性采样”（DAS）和“数据可用性委员会”试图解决，但仍需进一步验证。
