解碼L2 MEV:排序器工作流程& MEV 資料分析

出品:DODO Research
作者:Burce & Hildobby

L2 MEV 核心角色: Sequencer

L2 Sequencer,作為以太坊Layer 2 方案的核心組成部分,扮演著關鍵的角色。它的主要任務是處理交易,即將其打包並提交到ETH 主鏈或鏈下網絡,以提高整個區塊鏈生態系統的吞吐量和效率。具體來說,Sequencer 扮演著與以太坊主鏈上的交易池(transaction pool)類似的角色,但工作方式和範圍更加專門化。此外,L2 Sequencer 也為應用程式和智能合約提供了更多的操作自由度,使得更複雜的邏輯和合約能夠在L2 層面實現,而無需擔心高昂的gas 費用。

Sequencer 處理交易的流程

收集
Sequencer 接收來自用戶的交易請求,這些請求通常是以太坊交易的格式,但它們被發送到Layer 2 網路而不是主鏈。

驗證
Sequencer 對交易進行驗證,確保發送者有足夠的資金執行該交易,並且符合Layer 2 網路的規則。它還確保交易的有效性,以防止詐欺和雙重支付。

排序
Sequencer 將交易按照一定的規則進行排序,以確保它們按正確的順序執行,以防止潛在的交易衝突。

提交
一旦交易通過驗證和排序,Sequencer 將它們提交到Layer 2 網絡,使它們能夠被執行。這通常包括與Layer 2 智能合約進行交互,更新狀態,並確保Layer 2 上的帳本與ETH 主鏈上的帳本保持同步。

不同L2 Sequencer 的排序規則

Arbitrum 的排序規則

為了盡量避免MEV 問題,Arbitrum 並沒有公開的記憶體池,並採用先到先得(FCFS)的排序模式,使得先提交的交易能夠更早地處理。

Optimism 的排序機制

Optimism 則引入了拍賣排序機制,即MEV 拍賣(MEVA),以公平分配交易處理的優點和缺點。此外,Optimism 在Bedrock 升級後啟動了Bedrock Sequencer,與MEVA 一起用於排序。與Arbitrum 相似的是,Bedrock sequencer 有自己的私有記憶體池。 MEVA 還沒有完全實施,但根據目前的計劃,MEVA 的獲勝者將有權重新排序提交的交易並插入自己的交易,但不能延遲特定交易超過N 個區塊,也意味著MEVA 獲勝者的MEV 利潤受到限制。

其他L2 解決方案的排序規則

除了Arbitrum 和Optimism,還有許多其他L2 解決方案如zkSync、Loopring、Starknet 等,它們各自採用不同的排序規則,以滿足不同使用者和應用程式的需求。

L2 中的MEV 提取

在區塊鏈世界中,MEV(礦工可提取價值)的產生是一個由多種因素共同作用的結果。根源在於用戶提交的交易資訊在網路中傳播和實際區塊被挖掘出來之間存在不可避免的延遲。這個時間差為節點提供了操作的空間。由於去中心化系統的本質,不同的節點接收到交易的順序和時間可能各不相同,這意味著系統無法保證所有節點在同一時刻的狀態是一致的。這種不一致為MEV 的產生創造了條件。

以太坊主網上,MEV 的提取已經形成了規模化的利潤。 MEV 攻擊者通常會監控記憶體池(Mempool)中的交易情況,並透過參與所謂的Gas Auction(競價交易費用以優先處理交易)或透過場外支付賄賂來確保自己的交易被優先處理。這樣,他們能夠透過預先決定的交易順序來獲取利益。

取得MEV 利潤的過程可以分為兩個關鍵步驟。首先,攻擊者需要識別出潛在的有利可圖的交易,並建立一個專門為了提取MEV 而優化的交易區塊。其次,必須盡可能確保這些經過特別建構的交易能夠被網路接受並納入區塊鏈中。

然而,隨著Layer 2(L2)解決方案的興起,MEV 的提取方式和策略發生了顯著變化。由於L2 解決方案的排序器很多時候是中心化的,與傳統的Layer 1(L1)相比,MEV 的提取面臨著全新的挑戰和機會。

對於那些沒有記憶體池的L2 解決方案,監控交易變得更加困難。在這種情況下,排序器擁有了更多的權力,因為它直接決定了交易的處理順序。沒有記憶體池意味著攻擊者無法像在L1 解決方案中那樣透過監控交易池來調整交易順序,這大大增加了進行MEV 攻擊的難度。

在中心化的排序器控制下,有記憶體池的L2 解決方案中,Gas Auction 對於排序的影響也有所降低。有的L2 甚至完全沒有Gas Auction,這改變了遊戲規則。攻擊者雖然不能決定交易的確切順序,但他們仍然可以透過調整Gas Fee 來嘗試影響自己交易的位置。相較於L1,這種策略的成功率和可預測性要低得多。

此外,有些L2 上的獨立DAPP 可能會維護自己的局部交易記憶體池。這些記憶體池成為了攻擊者潛在的監控目標,他們可能會利用這些DAPP 特有的記憶體池來實施MEV 提取。

對於那些運行Gas Auction 的L2 鏈,如Polygon,其驗證節點(validator)的加入並不是完全開放無門檻的(permissonless)。在這種情況下,當攻擊者監測到MEV 機會時,他們可能會採用大量提交交易的策略,以增加自己交易上鍊的可能性。這種策略依賴運氣和較低的交易成本,是一種不那麼確定的攻擊方式。

最後,攻擊者也可能利用L1 與L2 之間或不同L2 解決方案之間的互動,來提取MEV。這要求攻擊者對於跨鏈狀態和動態有著深刻的理解和分析能力。

不同L2 之間MEV 提取空間差異

MEV 提取空間在不同L2 解決方案之間存在顯著差異。這些差異主要是由L2 的排序器規則、記憶體池設計、交易量和交易規模等因素決定的。通常,一個L2 解決方案的排序器中心化程度越高,MEV 提取空間就越集中,因此提取機會相對較小。而記憶體池設計越開放,提供給攻擊者的空間就越大,他們有更多機會進行交易監控和順序操作。

同時,L2 解決方案的交易量和交易規模也對MEV 提取空間有重要影響。交易量大、交易規模大的L2 提供了更多提取MEV 的機會,因為在高流量的環境中,有利可圖的交易更多,攻擊者有更多的機會進行利潤的提取。反之,交易量小、交易規模小的L2,MEV 提取的空間相對較小,因為機會本身就少。

L2 MEV 未來解決方案

區塊鏈技術的本質問題之一是如何實現真正的去中心化。在L2 中,這個問題的核心是去中心化排序器(decentralize sequencer)的實現,它關乎於交易的順序決定權如何分配。這直接影響著區塊鏈系統的公平性、安全性及其它關鍵表現。 L2 的MEV 問題其實是交易排序權的衍生問題。目前大部分L2 都是中心化排序器,MEV 提取不透明,而潛在的解決方向有兩種,一種是透過特定機制實現排序器的去中心化,一種是將排序權外包給第三方,由第三方來建構排序方案。

去中心化排序器

區塊空間拍賣(Blockspace Auction),透過競價實現排序權分配。在這種機制中,參與者公開競標某一特定時段的區塊空間,然後對該區塊空間享有排序權。這種方式的優點在於其透明度和競爭性,可以促使參與者提供更合理的價格。然而,缺點則在於可能會造成“贏者的詛咒”,即勝出者因過度競價而實際上承受虧損。

隨機領導者選舉(Random leader election),它透過從滿足特定條件的參與者池中隨機選擇領導者來排序。例如從那些質押了32 ETH的使用者中選出,例如Starknet 的隨機抽取方法。這種方法的優點在於其隨機性,可以減少潛在的不當競爭,但缺點是可能忽略參與者的能力和貢獻度,缺乏競爭可能會導致效率下降。

「工作量證明」(Proof-of-Work),透過讓許多潛在的排序器爭奪某個區塊的構建,排序器透過成為最高效或最快的競爭者來獲勝。這種方式的優點是它鼓勵技術創新和高效運行,缺點則是它可能導致資源的大量浪費。

經濟競爭(Economic competition)是一種不同參與者透過競爭達到最佳經濟效果的方法。例如,根據區塊費用來決定區塊的包含順序,這種方式比較靈活,有很多設計的空間,例如MEV 再分配,MEV 拍賣等方式,透過開放的經濟機制來鼓勵大家建立區塊。這種方式鼓勵了市場的活力,但也可能少數實體透過競爭優勢來壟斷排序權。

公平排序(Fair Sequencing)是一種透過特定演算法直接排序交易的方式,本質上是一個語言及網路。 Chainlink 目前已經將此方案落地,公平排序的優點是從底層限制了透過調整交易順序提取MEV 價值的空間,但是缺點是,DAPP 在公平排序下的表現會變差,公平排序的規則適用性不高。

去中心化排序器的實現不僅可能促進公平和透明,還可能提高整個系統的安全性。然而,它也帶來了一系列挑戰,例如資源浪費和市場障礙。從未來的角度來看,各L2 都會朝著去中心化排序器的方向發展,但是目前來看,處於效率和成本的考量,大多數L2 應該會維持中心化排序器。

將排序權外包給第三方

共用排序器,如Espresso 和Astria。他們專注於提供排序服務,透過特定的方式組織排序,連接他們服務的鏈本身不需要考慮排序這個問題。這種方式的好處在於可以將排序器的工作標準化和專業化,但它也可能引入外部依賴,從而影響去中心化的程度。

個人角度來看,共享排序器的方案實際上是模組化的思想,但是我們也應該思考,對於一個公鏈來說,為區塊構建和交易排序建立可行的去中心化方案和機製本身是構建公鏈的一部分。隨著模組化的興起,共享排序器可能會被廣泛使用。

透過組織跨鏈的MEV 拍賣,變相提供排序服務,例如SUAVE。 SUAVE 其實是一條鏈,使用SUAVE 的解決方案其實就是將區塊建置和記憶體池服務外包給SUAVE。

SUAVE 的特點包括:SUAVE 本身不捕獲MEV(除了gas fee);搜尋者(在SUAVE 上表達他們的偏好)透過要求執行者接受他們的交易包(包括跨鏈MEV)來提取MEV;執行者也能捕獲搜尋者MEV 的一部分(盡可能多地支付給搜尋者)。這種方法的優點在於可以透過公開市場優化資源分配,缺點則是可能會增加系統複雜性,並可能在一定程度上降低去中心化程度。

將區塊建設外包給L1,即Based Rollup(例如Taiko)。

L1 已經建構了足夠去中心化的系統,有能力進行去中心化的排序服務。 Based Rollup 的MEV 提取方式如下:MEV 自然部分流向以太坊,加強了L1 的經濟安全性;L2 的搜尋者(創造L2 交易包)和L2 的建造者(可以運行mev-boost)也能分到一部分MEV;如果L2 搜尋者監控以太坊記憶體池、基於Rollup 的記憶體池及兩個鏈的狀態,也可以捕捉跨鏈MEV 價值。這種方案的可行性較強,但是缺點是上限不會超過目前的解決方案,以太坊在目前的架構下MEV 提取空間較大,如果將排序權交給L1,這對MEV 生態沒有改善。

將區塊提案工作外包給第三方,能帶來資源最佳化和分散風險的優勢,但同時也對去中心化構成潛在威脅。

L2 MEV Data

Dragonfly 的數據分析師@hildobby 創建的dune 面板展示部分L2 的MEV 數據。

Polygon

Polygon 上的三明治攻擊相對較少,大多數時間低於1%。在今年9 月份,它達到了大約2.3% 的峰值。基於交易量來看,受三明治攻擊影響的交易量非常低。

Arbitrum

自2023 年以來,Arbitrum 區塊交易中三明治攻擊的比例已降至足夠低的水平。在交易量方面,總交易量為數十億美元,而涉及三明治攻擊的交易量僅為數十萬美元,也是非常小的。這可能跟Arbitrum FIFO 的交易排序規則有關。

與其他鏈相比,Arbitrum 上的套利交易比例相對較小。然而,與Arbitrum 上的三明治交易相比,套利交易的交易量仍然要大得多。

Optimism

在Optimism 上,情況有所不同。區塊交易中的三明治攻擊比例曾一度高達62.7%,但隨著時間的推移已逐漸降低,原因是bedrock 升級引入了類似EIP-1559 的gas 機制。最近,三明治攻擊的比例已降至足夠低的水平。在交易量方面,三明治攻擊的規模已減少到數千美元。

在Optimism 上,套利交易的比例在2% 到4% 之間,與去年相比顯示出下降趨勢。套利交易的交易量相對較低。

總結

總的來講,L2 Sequencer 與MEV 之間的關係對於ETH 生態系的發展具有重要意義。目前,L2 面臨挑戰的是確保公平和透明的排序機制以防止MEV 的提取,然而,L2 解決方案的複雜性和多樣性帶來了許多挑戰,包括如何抵抗MEV、確保公平和透明的排序機制等。在目前階段,已經有一些可行的解決方案,例如Shared Sequencer、以及加密學方法保護交易排序的隱私等。

未來,可實踐的解決方案可能將更加關注Sequencer 的去中心化,以減少潛在的MEV 提取空間。同時,也可以考慮將區塊生成外包給第三方,以提高整個網路系統的公平性和效率。另一方面,跨鏈MEV 的出現需要我們重新檢視MEV 的定義與重要性,並探討例如Slot Auctions 和Interchain Scheduler 等新型方案。此外,未來的研究問題還包括如何量化L2 鏈上的MEV、PGA 在L2 上的影響等,這些問題的解決將有助於進一步完善L2 領域的MEV 抵抗策略。

參考文獻

https://taiko.mirror.xyz/VjNjFws6OOVez5YCDMwjy4BUiDqZBHYDvcW4-JZGDkc

https://timroughgarden.github.io/fob21/reports/r11.pdf

https://explore.marlin.org/#/

https://arxiv.org/pdf/2112.01472.pdf

https://www.panewslab.com/en/articledetails/2nlmo28j.html

https://ethresear.ch/t/mev-for-based-rollup/15636

https://public.bnbstatic.com/static/files/research/ethereums-rollups-are-centralized-a-look-into-decentralized-sequencers.pdf

Dune Dashboard:

https://dune.com/hildobby/sandwiches?Blockchain=optimism

https://dune.com/hildobby/atomic-mev

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來源: DODO Research

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