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深度解读L2 MEV:排序器工作流与MEV数据分析

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原文作者:Burce、Hildobby

原文编辑:Lisa

* 感谢 Dragonfly 的数据分析师 Hildobby 对 L2 MEV 数据的支持。

L2 MEV 核心角色: Sequencer

L2 Sequencer,作为以太坊 Layer 2 方案的核心组成部分,扮演着关键的角色。它的主要任务是处理交易,即将其打包并提交到 ETH 主链或链下网络,以提高整个区块链生态系统的吞吐量和效率。具体来说,Sequencer 扮演着与以太坊主链上的交易池(transaction pool)类似的角色,但工作方式和范围更加专门化。此外,L2 Sequencer 还为应用程序和智能合约提供了更多的操作自由度,使得更复杂的逻辑和合约能够在 L2 层面实现,而无需担心高昂的 gas 费用。

Sequencer 处理交易的流程

1.收集

Sequencer 接收来自用户的交易请求,这些请求通常是以太坊交易的格式,但它们被发送到 Layer 2 网络而不是主链。

2.验证

Sequencer 对交易进行验证,确保发送者有足够的资金执行该交易,并且符合 Layer 2 网络的规则。它还确保交易的有效性,以防止欺诈和双重支付。

3.排序

Sequencer 将交易按照一定的规则进行排序,以确保它们按正确的顺序执行,以防止潜在的交易冲突。

4.提交

一旦交易通过验证和排序,Sequencer 将它们提交到 Layer 2 网络,使它们能够被执行。这通常包括与 Layer 2 智能合约进行交互,更新状态,并确保 Layer 2 上的账本与 ETH 主链上的账本保持同步。

不同 L2 Sequencer 的排序规则

Arbitrum 的排序规则

为了尽量避免 MEV 问题,Arbitrum 并没有公开的内存池,并采用先到先得(FCFS)的排序模式,使得先提交的交易能够更早地得到处理。

Optimism 的排序机制

Optimism 则引入了拍卖排序机制,即 MEV 拍卖(MEVA),以公平分配交易处理的优势和劣势。此外,Optimism 在 Bedrock 升级后启动了 Bedrock Sequencer,与 MEVA 一起用于排序。与 Arbitrum 相似的是,Bedrock sequencer 具有自己的私有内存池。MEVA 还没有完全实施,但根据目前的计划,MEVA 的获胜者将有权重新排序提交的交易并插入自己的交易,但不能延迟特定交易超过 N 个块,也意味着 MEVA 获胜者的 MEV 利润受到限制。

其他 L2 解决方案的排序规则

除了 Arbitrum 和 Optimism,还有许多其他 L2 解决方案如 zkSync、Loopring、Starknet 等,它们各自采用不同的排序规则,以满足不同用户和应用程序的需求。

深度解读L2 MEV:排序器工作流与MEV数据分析

L2 中的 MEV 提取

在区块链世界中,MEV(矿工可提取价值)的产生是一个由多种因素共同作用的结果。根源在于用户提交的交易信息在网络中传播和实际区块被挖掘出来之间存在不可避免的延迟。这个时间差为节点提供了操作的空间。由于去中心化系统的本质,不同的节点接收到交易的顺序和时间可能各不相同,这就意味着系统无法保证所有节点在同一时刻的状态是一致的。这种不一致性为 MEV 的产生创造了条件。

以太坊主网上,MEV 的提取已经形成了规模化的利润。MEV 攻击者通常会监控内存池(Mempool)中的交易情况,并通过参与所谓的 Gas Auction(竞价交易费用以优先处理交易)或者通过场外支付贿赂来确保自己的交易被优先处理。这样,他们能够通过预先确定的交易顺序来获取利益。

获取 MEV 利润的过程可以分为两个关键步骤。首先,攻击者需要识别出潜在的有利可图的交易,并构建一个专门为了提取 MEV 而优化的交易块。其次,必须尽可能确保这些经过特别构建的交易能够被网络接受并纳入到区块链中。

然而,随着 Layer 2 (L2)解决方案的兴起,MEV 的提取方式和策略发生了显著变化。由于 L2 解决方案的排序器很多时候是中心化的,与传统的 Layer 1 (L1)相比,MEV 的提取面临着全新的挑战和机遇。

对于那些没有内存池的 L2 解决方案,监控交易变得更加困难。在这种情况下,排序器拥有了更多的权力,因为它直接决定了交易的处理顺序。没有内存池意味着攻击者无法像在 L1 解决方案中那样通过监控交易池来调整交易顺序,这大大增加了进行 MEV 攻击的难度。

在中心化的排序器控制下,有内存池的 L2 解决方案中,Gas Auction 对于排序的影响也有所降低。有的 L2 甚至完全没有 Gas Auction,这改变了游戏规则。攻击者虽然不能决定交易的确切顺序,但他们仍然可以通过调整 Gas Fee 来尝试影响自己交易的位置。相比于 L1,这种策略的成功率和可预测性要低得多。

此外,有些 L2 上的独立 DAPP 可能会维护自己的局部交易内存池。这些内存池成为了攻击者潜在的监控目标,他们可能会利用这些 DAPP 特有的内存池来实施 MEV 提取。

对于那些运行 Gas Auction 的 L2 链,如 Polygon,其验证节点(validator)的加入并不是完全开放无门槛的(permissonless)。在这种情况下,当攻击者监测到 MEV 机会时,他们可能会采用大量提交交易的策略,以增加自己交易上链的可能性。这种策略依赖于运气和较低的交易成本,是一种不那么确定的攻击方式。

最后,攻击者还可能会利用 L1 与 L2 之间或不同 L2 解决方案之间的互动,来提取 MEV。这要求攻击者对于跨链状态和动态有着深刻的理解和分析能力。

不同 L2 之间 MEV 提取空间差异

MEV 提取空间在不同 L2 解决方案之间存在显著差异。这些差异主要是由 L2 的排序器规则、内存池设计、交易量和交易规模等因素决定的。通常,一个 L2 解决方案的排序器中心化程度越高,MEV 提取空间就越集中,因此提取机会相对较小。而内存池设计越开放,提供给攻击者的空间就越大,他们有更多机会进行交易监控和顺序操作。

同时,L2 解决方案的交易量和交易规模也对 MEV 提取空间有重要影响。交易量大、交易规模大的 L2 提供了更多提取 MEV 的机会,因为在高流量的环境中,有利可图的交易更多,攻击者有更多的机会进行利润的提取。反之,交易量小、交易规模小的 L2,MEV 提取的空间相对较小,因为机会本身就少。

L2 MEV 未来解决方案

区块链技术的本质问题之一是如何实现真正的去中心化。在 L2 中,这个问题的核心是去中心化排序器(decentralize sequencer)的实现,它关乎于交易的顺序决定权如何分配。这直接影响着区块链系统的公平性、安全性及其它关键性能。L2 的 MEV 问题其实是交易排序权的衍生问题。目前大部分 L2 都是中心化排序器,MEV 提取不透明,而潜在的解决方向有两种,一种是通过特定机制实现排序器的去中心化,一种是将排序权外包给第三方,由第三方来构建排序方案。

去中心化排序器

  • 区块空间拍卖(Blockspace Auction),通过竞价来实现排序权分配。在这种机制中,参与方公开竞标某一特定时段的区块空间,然后对该区块空间享有排序权。这种方式的优点在于其透明度和竞争性,可以促使参与者提供更合理的价格。然而,缺点则在于可能会造成「赢者的诅咒」,即胜出者因过度竞价而实际上承受亏损。

  • 随机领导者选举(Random leader election),它通过从满足特定条件的参与者池中随机选择领导者来排序。例如从那些质押了 32 ETH 的用户中选出,比如 Starknet 的随机抽取方法。这种方法的优点在于其随机性,可以减少潜在的不正当竞争,但缺点是可能会忽略参与者的能力和贡献度,缺乏竞争可能会导致效率下降。

  • 「工作量证明」(Proof-of-Work),通过让许多潜在的排序器争夺某个区块的构建,排序器通过成为最高效或最快的竞争者来胜出。这种方式的优点是它鼓励技术创新和高效运行,缺点则是它可能导致资源的大量浪费。

  • 经济竞争(Economic competition)是一种不同参与者通过竞争以达到最佳经济效果的方法。例如,根据区块费用来决定区块的包含顺序,这种方式比较灵活,有很多设计的空间,比如 MEV 再分配,MEV 拍卖等方式,通过开放的经济机制来鼓励大家构建区块。这种方式鼓励了市场的活力,但也可能少数实体通过竞争优势来垄断排序权。

  • 公平排序(Fair Sequencing)是一种通过特定算法直接排序交易的方式,本质上是一个语言及网络。Chainlink 目前已经将该方案落地,公平排序的优点是从底层限制了通过调整交易顺序提取 MEV 价值的空间,但是缺点是,DAPP 在公平排序下的表现会变差,公平排序的规则适用性不高。

去中心化排序器的实现不仅可能促进公平和透明,还可能提高整个系统的安全性。然而,它也带来了一系列挑战,比如资源浪费和市场壁垒。从未来的角度来看,各 L2 都会朝着去中心化排序器的方向发展,但是目前来看,处于效率和成本的考量,大多数 L2 应该会维持中心化排序器。

将排序权外包给第三方

  • 共享排序器,如 Espresso 和 Astria。他们专注于提供排序服务,通过特定的方式组织排序,接入他们服务的链本身不需要考虑排序这个问题。这种方式的好处在于可以将排序器的工作标准化和专业化,但它也可能引入外部依赖,从而影响去中心化的程度。

  • 个人角度来看,共享排序器的方案实际上是模块化的思想,但是我们也应该思考,对于一个公链来说,为区块构建和交易排序建立可行的去中心化方案和机制本身是构建公链的一部分。随着模块化的兴起,共享排序器可能会被广泛使用。

  • 通过组织跨链的 MEV 拍卖,变相提供排序服务,比如 SUAVE。SUAVE 实际上是一条链,使用 SUAVE 的解决方案实际上就是将区块构建和内存池服务外包给 SUAVE。

  • SUAVE 的特点包括:SUAVE 本身不捕获 MEV(除了 gas fee);搜索者(在 SUAVE 上表达他们的偏好)通过要求执行者接受他们的交易包(包括跨链 MEV)来提取 MEV;执行者也能捕获搜索者 MEV 的一部分(尽可能多地支付回给搜索者)。这种方法的优势在于可以通过公开市场优化资源分配,缺点则是可能会增加系统复杂性,并可能在一定程度上降低去中心化水平。

  • 将区块建设外包给 L1,即 Based Rollup(例如 Taiko)。

  • L1 已经构建了足够去中心化的系统,有能力进行去中心化的排序服务。Based Rollup 的 MEV 提取方式如下:MEV 自然部分流向以太坊,加强了 L1 的经济安全性;L2 的搜索者(创建 L2 交易包)和 L2 的建设者(可以运行 mev-boost)也能分到一部分 MEV;如果 L2 搜索者监控以太坊内存池、基于 Rollup 的内存池及两个链的状态,也可以捕获跨链 MEV 价值。这种方案的可行性较强,但是缺点是上限不会超过目前的解决方案,以太坊在当前的架构下 MEV 提取空间较大,如果将排序权交给 L1,这对 MEV 生态没有改善。

将区块提议工作外包给第三方,能带来资源优化和分散风险的优势,但同时也对去中心化构成潜在威胁。

L2 MEV Data

Dragonfly 的数据分析员 @hildobby 创建的 dune 面板展示部分 L2 的 MEV 数据。

Polygon

Polygon 上的三明治攻击相对较少,大多数时间低于 1% 。在今年 9 月份,它达到了大约 2.3% 的峰值。基于交易量来看,受三明治攻击影响的交易量非常低。

深度解读L2 MEV:排序器工作流与MEV数据分析

三明治交易比例

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三明治交易量

在 Polygon 网络上的套利交易占比更高,并且交易量显著大于三明治攻击。

深度解读L2 MEV:排序器工作流与MEV数据分析

套利交易比例

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套利交易量

Arbitrum

自 2023 年以来,Arbitrum 区块交易中三明治攻击的比例已降至足够低的水平。在交易量方面,总交易量为数十亿美元,而涉及三明治攻击的交易量仅为数十万美元,也是非常小的。这可能跟 Arbitrum FIFO 的交易排序规则有关。

深度解读L2 MEV:排序器工作流与MEV数据分析

三明治交易比例

深度解读L2 MEV:排序器工作流与MEV数据分析

三明治交易比例

与其他链相比,Arbitrum 上的套利交易比例相对较小。然而,与 Arbitrum 上的三明治交易相比,套利交易的交易量仍然要大得多。

深度解读L2 MEV:排序器工作流与MEV数据分析

套利交易比例


深度解读L2 MEV:排序器工作流与MEV数据分析

套利交易量

Optimism

在 Optimism 上,情况有所不同。区块交易中的三明治攻击比例曾一度高达 62.7% ,但随着时间的推移已逐渐降低,原因是 bedrock 升级引入了类似 EIP-1559 的 gas 机制。最近,三明治攻击的比例已降至足够低的水平。在交易量方面,三明治攻击的规模已减少到几千美元。

深度解读L2 MEV:排序器工作流与MEV数据分析

三明治交易比例

深度解读L2 MEV:排序器工作流与MEV数据分析

三明治交易量

在 Optimism 上,套利交易的比例在 2% 到 4% 之间,与去年相比显示出下降趋势。套利交易的交易量相对较低。

深度解读L2 MEV:排序器工作流与MEV数据分析

套利交易比例

深度解读L2 MEV:排序器工作流与MEV数据分析

套利交易比例

总结

总的来讲,L2 Sequencer 与 MEV 之间的关系对于 ETH 生态系统的发展具有重要意义。当前,L2 面临挑战的是确保公平和透明的排序机制以防止 MEV 的提取,然而,L2 解决方案的复杂性和多样性带来了诸多挑战,包括如何抵抗 MEV、确保公平和透明的排序机制等。在当前阶段,已经有一些可行的解决方案,如 Shared Sequencer、以及加密学方法保护交易排序的隐私等。

未来,可实践的解决方案可能将更加关注 Sequencer 的去中心化,以减少潜在的 MEV 提取空间。与此同时,还可以考虑将区块生成外包给第三方,以提高整个网络系统的公平性和效率。另一方面,跨链 MEV 的出现需要我们重新审视 MEV 的定义与重要性,并探讨例如 Slot Auctions 和 Interchain Scheduler 等新型方案。此外,未来的研究问题还包括如何量化 L2 链上的 MEV、PGA 在 L2 上的影响等,这些问题的解决将有助于进一步完善 L2 领域的 MEV 抵抗策略。

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