Gate Ventures研究洞察:主流公鏈的MEV現狀

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以Ethereum、Solana、Aptos、Sui四條主流且較活躍的公鏈作為主要的分析目標,來分析MEV公鏈架構與MEV發展的關係。

首先,我們從 MEV 攻擊的本質分析了主流公鏈的當前 DeFi 生態現狀,因為這直接影響了鏈上 MEV 的活躍度。之後我們以 Ethereum、Solana、Aptos、Sui 四條主流且較為活躍的公鏈作為主要的分析目標,來分析 MEV 公鏈架構與 MEV 發展的關係。我們發現,MEV 系統實際上與架構和交易的排序密切相關,這也直接影響了使用者體驗。

在以Sui、Ethereum 這種以Gas Fees 來交易排序的模型下,都面臨著鏈上交易活躍時(如Meme 交易活躍、價格大幅變動、NFT Mints 等場景),會助長更高的Gas Fee 的惡性循環,進而導致部分用戶無法在此時參與市場,在Sui 中沒有EIP-1559 的平滑機制,因此Sui 的Gas Fees 變動更加劇烈,Ethereum 在此協議下增長的較為平滑。

在以Aptos 這種確定性函數的排序模型下,會讓MEV 集中在尾部,因為Leader 節點只有在排序結束以後才會有區塊的完整視圖,這也就導致了Aptos 上的MEV 更加複雜,並且搶先攻擊較少,Gas Fees 就更平緩。

在以 Solana 這種類似於 Aptos 一樣,是以 FCFS 確定性模型進行排序,因此 Searchers 更加以速度優先,這樣就會使得有更好硬體的 Searchers 賺取更多的利潤。同時,依賴速度會讓整個網路充斥著大量的機器人發送的同一筆交易,以最大程度的將自己的交易包含進區塊中,進而導致網路崩潰。 Jito Labs 引入了類似以太坊的偽 Mempool,支援 proority fees 來搶先交易,這同時帶來了 Gas fees 的高波動和大量垃圾交易並存。

我們能夠看到不同架構下和交易排序模型,會自然的衍生出對應的 MEV 市場現狀。這些能夠根據交易和架構預測。因此,對於以太坊本身來說,EIP-1559 是應對Gas Fees 排序優先機制下的補丁(涉及到價值重新分配以及平滑Gas 成長曲線),但這仍然無法解決Sandwitch 攻擊以及高Gas 的極差用戶體驗。因此,目前對於 MEV 的方案主要是建立一個透明與公開的市場,但是實際 sandwich 攻擊帶來的極差用戶體驗仍然需要針對性的解決。同時由於架構和衍生協議帶來的問題也需要仔細商榷,Ethereum 與 Solana 代表了兩種架構,其面臨的問題也不盡相同,需要 case by case 的看待。

同時,我們也意識到了除了 Ethereum 以外,大部分的公鏈對於 MEV 的研究都較為淺薄,主要是缺乏對應的社區進行廣泛的研究和鏈上數據支持。這裡仍有相對廣闊的研究空間,特別是針對 DAG 等新興公鏈以及新的排序模型等架構層級問題的研究。

鏈上 DEFI 發展

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DEX Volume by chains

MEV 主要有Sandwich、Arbitrage、Liquidation 三種方式,這三種方式本質上都與DeFi 有關,特別是交易量最大的前兩種,都是與DEX 相關,因此鏈上的DEX 交易量越大,那麼可賺取的利潤和機會越多,相應的競爭就越激烈。在最近一個月的 DEX Volume 中,Ethereum 與 Solana 遠超越其它公鏈,也意味著這兩條公鏈的 MEV 最為活躍。

同時,伴隨著以太坊將L2作為其主要擴容目標,Arbitrum 與Base 等新興的Layer 2 也有較高的交易量,但是這一部分的MEV 往往是Sequencer 賺取,隨著Sequencer 的逐步去中心化,Layer 2 的MEV 問題以及潛在機會也會逐步衍生出來。

除了以太坊和 Solana,排除 Layer 2 後,交易量較大的 Layer 1 為 BSC,最近一個月的 DEX 交易量約為 173 億美元。 BSC 是以太坊的 Fork,所以其架構相似,我們將不再贅述,接下來,我們將介紹 Ethereum、Solana 以及新興的 DAG 公鏈如 Sui、Aptos 的架構以及 MEV 的發展情況。

Ethereum

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Ethereum MEV 架構

在以太坊中,Flashbots 引入了 MEV-boost 來透明化整個 MEV 的過程,該架構稱為 PBS 。我們簡單的介紹整個 PBS(Proposer Builder Seperate) 密封第一拍賣模型。當使用者透過RPC 代理提交交易,RPC 相當於運行了一個節點,將交易提交到公開的Mempool 中,多個Builder 找到最適合的交易進行排序以產生一個利潤最大化的區塊(利潤最大化指交易手續Base+Priority+MEV),然後多個Builder 透過Relayer 與Proposer 進行交互,Relayer 是多個Builder 與Proposer 交互的橋樑,Builder 向Relayer 提交報價,Relayer 向Proposer 提交多個區塊頭以及對應的報價,Proposer一般採納報價最高的區塊。其中 Relayer 會實作 MEVBboost 規範,這是 Flashbot 提出的如何規範 Builder 與 Proposer 互動競標的技術規格。在這個過程中,所有資訊都是密閉的,Relayer 只會提交區塊頭給 Proposer,因此 Proposer 具有抗審查性。

但是,在目前的PBS 架構下,我們見到自從MEV-BOOST 規範引入後,這項利潤最大化的密封競標拍賣機制下,導致了Builder 與Searcher 逐步向合作與信任的方向引導,無論是Searcher 還是Builder 利益捆綁在一起後,這一集中化趨勢也非常明顯。而 POS 下,又會導致 Validator 的集中化,整個 MEV 產業鏈中,在各個環節都變得很集中化,並且還引入了多方信任的問題,Searcher 信任 Builder,Builder 和 Proposer 信任 Relayer。 MEV 集中化與信任化的發展,與以太坊的最終去中心化與去中信任話的願景出現了明顯的違背。

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ETH Merge 以後的 MEV 統計,圖源: libMEV

在以太坊中,自從Merge 以後,總共從鏈上提取了5.7 億美元的價值,其中Searchers 總共獲得了15.2% 的價值,剩下的84.8% 重新回到了生態系統中,其中絕大部分是Validator 也就是POS 質押者獲得,剩下一部分全體代幣持有者獲得。

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按類別劃分,圖源: libMEV

從上圖可以看出,Sandwich 作為 MEV 的負面效應大約佔整體交易量的 66% ,這也是對用戶 UX 影響最大的主要鏈上活動。 Searchers 往往在 Arbitrage 上的利潤率較高,約 18.4% ,且這是較有益的 MEV。我們覺得,這種利潤率的現像是加密貨幣的高波動帶來的。

MEV 洩漏雖然平均是 15.2% ,不至於令人無法接受,但 MEV 的主要影響是使用者體驗,特別是在 EIP-1559 機制下。在高波動性的市場行情下,鏈上機器人會更積極的尋找各自套利機會,以太坊是以Gas Fees 進行排序的,因此大家都在以競爭手續費為主,這就會抬高用戶的Gas成本,EIP-1559 機制並沒有特別成功的壓制這種Gas 的成長速度,導致短時間內Gas fees 的大幅飆升。

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MEV 交易利潤分佈,圖源: Eigenphi

在以太坊上,每一筆 MEV 交易絕大部分的利潤都集中在 0.9 u 左右。

Solana

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Solana 的架構,來源: Umbra Research

在 Solana 的出塊機制中,由於 RPC 是直接與 Leader 進行交互,並且採用 FCFS 的原則,因此其不具備以太坊似的 Mmepool。

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Jito 用戶端下的 MEV 相容架構,圖源: Helius

Jito Labs 用戶端目前佔據了 50% 的客戶端市場份額,因此 Jito Labs 自己建立了一個偽 mempool,用戶透過 RPC 進入一個偽 mempool 停留約 200 ms。 Jito Labs 提供了一個鏈下的包含保障,能夠保證該 bundle 內的所有交易均包含進區塊中。搜尋者可以競標夾層攻擊待處理交易的機會,Searchers 透過競標到利潤最大化的 Bundle,然後 Block Engine 負責尋找出價最高的 Bundle 提交給運行 Jito Labs 用戶端的 Leader。

這是造成MEV 的根本,但是MEV 有其正外部性以及需求,如果Jito Labs 不去做偽mempool,那麼其它項目也會做,因此Jito Labs 選擇吃下這個市場,以使得整個MEV 的過程變得更透明公平,減輕負外部性。當然,這種對 MEV bot 的需求導致了用戶處於最弱勢,因為驗證者將收取手續費,mev bot 將獲得套利的收益,但用戶遭受更高的滑點和可能失敗的交易。

Solana 的根本設計是FCFS,所以在高峰網路活動時,不會發生Gas Fees 的劇烈增長,Jito Labs 用戶端引入了偽內存池以後,MEV bots 往往通過速度來搶先交易,並且由於手續費相對固定與低廉,MEV bots 往往肆無忌憚的發送大量的相同交易,這間接導致了DDOS 攻擊,又由於客戶端為了速度而選擇了QUIC 協議發送交易,客戶端往往會維護多個用戶之間的交易通道,客戶端無法承載大量交易時,客戶端會自行斷開某些連接,並且用戶往往缺乏經濟效益,客戶端會與MEV 合謀,斷開用戶,這也就導致了高峰時,用戶無法發送交易,這實際上是潛在的審查攻擊。

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Searchers 利潤分佈,來源: Four Pillars

在這種架構下,速度是第一優先。這也會導致 Searchers 的利潤集中化,因為具備更好的硬體的 Searchers 能夠獲得更多的利潤。

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優先 fees 與 jito tips 的佔比,圖源: Jito

Jito Labs 引入偽內存池以後,也支持了 Priority Fees,這樣就允許區塊構建者進行 Bundle 競標。在 Jito Labs 建構的偽 mempool 的客戶端中,Priority Fees 會被燒毀,這大概是 Gas Fees 的一半。

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Jito 用戶端質押 Sol 佔比:圖源: Jito

目前在 Solana 上的 MEV 仍然較為簡單,與以太坊相比,以太坊是以 Gas Price 為主要的排序手段,而 Solana 是以 FCFS 演算法進行。由於成本低廉,所以 Searchers 自然傾向於向網路發送大量的相同交易以確保被成功包含,而以太坊上速度並不是第一優先級,這也會導致 Gas Fees 的大幅波動。這兩種方案在高峰期,都會導致較差的用戶體驗,一個是交易無法發送一個是交易承受高昂的手續費。

值得注意的是,由於偽mempool 的存在,MEV 帶來的sandwich 攻擊讓用戶遭受了極差的用戶體驗,因此基金會和jito 合作關閉了mempool,同時也對這些validator 進行審查,強行將參與三明治攻擊的Validator 剔除出了驗證者網路。

DAG

Aptos 與 Sui 相似,都是基於 DAG 的。在本文中,我們旨在為讀者提供Narwhal Mempool 的基本介紹並分析DAG 內交易的排序如何影響MEV。

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Narwhal Mempool,圖源: Rohan Shrothrium

在 DAG 演算法下,使用者將交易提交給 Workers,然後這些 Workers 可以並行處理不相關的交易,Workers 將交易打包成 Batch,廣播給其它節點。一個主節點 Primary 管理多個 Workers 節點,主節點負責收集這些 Batches 的摘要以及證明的證書組成區塊並且廣播。最終這些區塊會形成 DAG 的一個頂點。如圖上的步驟,這些區塊內的交易還未完成排序以及執行。

之後會使用如 Sui 的排序演算法 Bullshark,這個演算法會選擇一個 Leader,驗證 Leader 是否收到足夠的投票,之後 Leader 使用確定性的函數進行全域交易排序,例如 gas fee、隨機性等因素。排序之後,這個區塊會被廣播給所有的驗證者,驗證者驗證區塊的內容以及排序,然後所有驗證者都需要執行區塊內的交易。

在 DAG + Bullshark 的演算法組合下,每一輪都會選擇出一個 Leader 以全局排序,MEV 的洩漏往往與交易排序相關,其看到了交易的順序,就可以插入交易以提取 MEV。其中,在區塊中,如果Leader 節點的交易被放在了前半部分我們稱為區塊頂部,可以讓其優先處理交易;交易放在後半部分我們稱為區塊底部,可以獲得區塊的完整視圖,建立更複雜的MEV。

Sui

在 Sui 中,其對於交易的排序規則是以最常見的 Gas Fees 進行的。因此在這種環境下,一般是進行一些套利操作,如CEX-DEX 的套利,當其發現交易中,存在套利機會,那麼其只要發起一個Gas Fee 更高的複製交易即可,因此這在排序中都具備確定性。

Aptos

Aptos 採取其它的排序策略,因此 Leader 也需要根據策略把所有交易重新排序以後,才能確定所有交易,才有了對區塊的完整視圖,此時,其交易只能放在區塊中的尾部。這也導致了 Aptos 上的 MEV 更加複雜,因為這些 MEV 往往不是搶先交易,而是完整視圖下的複雜 MEV。

從使用者體驗上來說,使用者在 Sui 鏈上往往面臨更高的 Gas Fees,因為 MEV 策略都是以高 Gas 進行的,這會導致 Gas 競爭。而 Aptos 被稱讚擁有較好的使用者體驗也是來自於此,其並不是以 Gas Fees 排序,因此 Leader 節點 MEV 攻擊的複雜性都往往更高,也就是成本更高。但是使用者體驗確更好。

在以Sui、Ethereum 這種以Gas Fees 來交易排序的模型下,都面臨著鏈上交易活躍時(如Meme 交易活躍、價格大幅變動、NFT Mints 等場景),會助長更高的Gas Fee 的惡性循環,進而導致部分用戶無法在此時參與市場。而 Aptos 這種先排序後顯示的策略,讓使用者在交易過程中的 MEV 降低到最小,並且增加 MEV 策略的成本和複雜性。

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Aptos 交易費,圖片來源: The block

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SUI GAS FEES,圖源: Sui Explorer

根據過往的歷史資料來看,Aptos 以及 Sui 的鏈上平均 Gas Fees 處於同一數量級, 0.0 0x。但從圖表中也能看出,Sui 的 Gas Fee 容易出現較大的波動,而 Aptos 相對而言較為平滑。造成這種使用者體驗的原因也是與其排序演算法帶來的 MEV 密不可分。

參考資料

https://www.umbraresearch.xyz/writings/mev-on-solana

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