Gate Ventures研究洞察：MEV在主流公鏈上的現狀

首先，我們從MEV攻擊的本質來分析目前主流公鏈的DeFi生態狀況，因為這直接影響MEV在鏈上的活躍程度。接著我們以以太坊、Solana、Aptos、Sui 這四條主流且相對活躍的公鏈為主要分析對象，分析 MEV 公鏈架構與 MEV 發展之間的關係。我們發現MEV系統實際上與架構和交易的順序密切相關，這也直接影響用戶體驗。

在 Sui 和以太坊等使用 Gas Fee 來排序交易的模型中，當鏈上交易活躍時（例如活躍的 Meme 交易、價格大幅變化、NFT Mints 等），會鼓勵 Gas Fee 上漲的惡性循環，這反過來又會阻止部分用戶此時參與市場。 Sui沒有EIP-1559的平滑機制，因此Suis Gas Fee波動比較劇烈，而以太坊在協議下的成長相對平滑。

在Aptos等基於確定性函數的排序模型中，MEV會集中在尾部，因為只有排序完成後，Leader節點才會擁有該區塊的完整視圖。這也使得 Aptos 上的 MEV 更加複雜，先發制人的攻擊更少，Gas 費用也更適中。

在與 Aptos 類似的 Solana 中，排序是基於 FCFS 確定性模型，因此搜尋者優先考慮速度，這將使擁有更好硬體的搜尋者獲得更多利潤。同時，依靠速度會淹沒整個網絡，大量機器人發送相同的交易，以最大限度地將自己的交易包含在區塊中，這將導致網路崩潰。 Jito Labs推出了類似以太坊的偽Mempool，支持優先費搶佔交易，這也帶來了Gas費的高波動性和大量的垃圾交易。

我們可以看到，不同的架構和交易排序模型自然會導致相應的MEV市場狀況。這些可以根據交易和架構進行預測。因此，對於以太坊本身來說，EIP-1559是一個處理Gas Fees排序優先機制的補丁（涉及價值重新分配和平滑Gas成長曲線），但這仍然無法解決Sandwitch攻擊和高Gas用戶體驗極差的問題。因此，目前MEV的解決方案主要是建立一個透明開放的市場，但實際三明治攻擊帶來的極差的使用者體驗仍然需要有針對性地解決。同時，架構和衍生協議帶來的問題也需要仔細討論。以太坊和Solana代表兩種架構，面臨的問題也不同，需要具體情況具體分析。

同時我們也意識到，除了以太坊之外，大多數公鏈對MEV的研究都比較淺，這主要是由於缺乏相應的社區進行廣泛的研究和鏈上數據支持。這裡還有比較廣闊的研究空間，特別是對於新興的公鏈如DAG和新的排序模型等架構層面的問題。

鏈上DEFI開發

按鏈劃分的 DEX 交易量

MEV 方法主要有三種：夾心法、套利法和清算法。這三種方式本質上都與 DeFi 有關，尤其是前兩種交易量最大，與 DEX 有關。因此，鏈上DEX交易量越大，能夠獲得的利潤和機會就越多，相應的競爭就越激烈。在近一個月的DEX交易量中，以太坊和Solana遠遠超過其他公鏈，這也意味著這兩條公鏈的MEV是最活躍的。

同時，由於以太坊以L2為主要擴張目標，Arbitrum、Base等新興Layer 2也擁有較高的交易量，但這部分MEV往往是由Sequencer賺取的。隨著Sequencer的逐漸去中心化，Layer 2s MEV的問題和潛在機會將逐漸顯現。

除了以太坊和Solana之外，排除Layer 2之外，交易量最大的Layer 1是BSC，近一個月DEX交易量約為$173億。 BSC是以太坊的一個分叉，所以其架構類似，我們不再贅述。接下來我們將介紹以太坊、Solana以及Sui、Aptos等新興DAG公鏈的架構，以及MEV的發展。

以太坊

以太坊 MEV 架構

在以太坊中，Flashbots 引入了 MEV-boost，使整個 MEV 過程變得透明。這種架構稱為 PBS。讓我們來簡單介紹一下整個PBS（Proposer Builder Seperate）密封首拍拍賣模式。當用戶透過RPC代理提交交易時，RPC相當於運行一個節點，將交易提交到公共Mempool，多個建構者找到最合適的交易對其進行排序，產生利潤最大化的區塊（利潤最大化是指交易流程Base+Priority+MEV）。然後多個建構者透過Relayer與Proposer進行互動。 Relayer是多個建構者與Proposer互動的橋樑。 Builder向Relayer提交報價，Relayer向Proposer提交多個區塊頭和對應的報價。提議者一般會採用報價最高的區塊。其中，Relayer將實作MEVBboost規範，該規範是Flashbot提出的關於如何規範Builder和Proposer之間交互競價的技術規範。在這個過程中，所有資訊都是被密封的，Relayer只將區塊頭提交給Proposer，因此Proposer具有抗審查能力。

然而，在目前的 PBS 架構下，我們看到自從 MEV-BOOST 規範推出以來，這種利潤最大化的密封投標拍賣機制導致了 Builder 和 Searcher 逐步引導走向合作和信任。當搜尋者和建造者雙方的利益捆綁在一起之後，這種中心化的趨勢也非常明顯。在POS下，將會導致Validator的中心化。整個MEV產業鏈各個環節都變得非常中心化，同時也引入了多方信任的問題。搜尋者信任建構者，建構者和提議者信任中繼者。 MEV中心化和信任的發展明顯違背了以太坊去中心化和去信任的最終願景。

ETH Merge後的MEV統計，來源： 庫MEV

在以太坊中，自合併以來，總共從鏈上提取了 $570 萬的價值，其中搜尋者總共獲得了 15.2% 的價值，剩餘的 84.8% 返回生態系統，其中大部分由驗證者獲得，或者POS質押者，其餘的由所有代幣持有者獲得。

按類別、來源： 庫MEV

從上圖可以看出，Sandwich作為MEV的負面影響約佔總交易量的66%，這也是對使用者UX影響最大的主要鏈上活動。搜尋者往往在套利上有更高的利潤率，大約18.4%，這是一個更有利的MEV。我們認為這種利潤率的現像是由加密貨幣的高波動性所造成的。

雖然平均MEV洩漏為15.2%，這並非不可接受，但MEV的主要影響是使用者體驗，尤其是在EIP-1559機制下。在劇烈波動的市場中，鏈上機器人將更積極尋找套利機會。以太坊是按照Gas Fee排序的，所以大家都在爭取手續費，這會增加用戶的Gas成本。 EIP-1559機制在抑制這種Gas的成長速度方面並不是特別成功，導致Gas費用在短時間內急劇飆升。

MEV交易利潤分配，來源： 本徵斐

在以太坊上，每筆 MEV 交易的絕大多數利潤集中在 0.9 u 左右。

索拉納

Solana 的架構。圖片來源： 本影研究

在Solanas區塊生成機制中，由於RPC直接與Leader交互，並且採用FCFS原理，因此它沒有像以太坊那樣有Mmepool。

Jito客戶端下的MEV相容架構，來源： 赫利烏斯

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。使用者透過RPC進入偽內存池並停留約200毫秒。 Jito Labs 提供鏈下包含保證，以確保捆綁包中的所有交易都包含在區塊中。搜尋者可以競標攻擊待處理交易的機會。搜尋者競標利潤最大化的 Bundle，然後區塊引擎負責找到出價最高的 Bundle，並將其提交給運行 Jito Labs 用戶端的 Leader。

這是MEV產生的根本原因，但MEV有其正外部性和需求。如果 Jito Labs 不做偽 mempool，其他專案就會做，所以 Jito Labs 選擇接管這個市場，讓整個 MEV 流程更加透明和公平，減少負外部性。當然，這種對 MEV 機器人的需求使用戶處於最弱勢的地位，因為驗證者會收取費用，mev 機器人將獲得套利收益，但用戶將遭受更高的滑點和可能的交易失敗。

Solanas 的基本設計是 FCFS，因此在網路活動高峰期間 Gas 費用不會大幅增加。 Jito Labs客戶端引入偽內存池後，MEV機器人經常利用速度來搶佔交易，而由於手續費相對固定且低廉，MEV機器人經常肆無忌憚地發送大量相同的交易，從而間接導致DDOS攻擊。由於用戶端選擇 QUIC 協定來傳送交易是為了提高速度，因此用戶端通常會維護多個使用者之間的交易通道。當客戶端無法承載大量交易時，客戶端會自行斷開某些連接，用戶往往缺乏經濟利益。客戶端會與MEV串通斷開用戶連接，這也導致用戶在高峰時段無法發送交易。這實際上是潛在的審查攻擊。

搜尋者利潤分配，來源： 四大支柱

在這種架構中，速度是第一要務。這也導致了利潤集中在搜尋者身上，因為擁有更好硬體的搜尋者可以獲得更多的利潤。

優先費用與 Jito 小費的比率。來源： 吉托

Jito Labs 推出偽記憶體池後，也支援優先費，讓區塊建置者競標 Bundle。在 Jito Labs 建置的偽 mempool 用戶端中，優先費將被燒毀，大約是 Gas 費的一半。

Jito 客戶質押 Sol 百分比：資料來源： 吉托

目前，Solana 上的 MEV 還是比較簡單。與以太坊相比，以太坊使用Gas Price作為主要排序方式，而Solana則使用FCFS演算法。由於成本低廉，搜尋者自然傾向於向網路發送大量相同的交易，以確保它們被成功收錄。在以太坊上速度並不是第一要務，這也會造成Gas費用的大幅波動。這兩種方案都會導致尖峰時段的使用者體驗不佳，一是交易無法發送，二是交易需要負擔高昂的手續費。

值得注意的是，由於偽mempool的存在，MEV帶來的三明治攻擊導致用戶遭受了非常糟糕的用戶體驗。因此，基金會和jito合作關閉了mempool，同時也對這些驗證人進行了審查，將涉及三明治攻擊的驗證人強行從驗證人網絡中移除。

有向無環圖

Aptos 與 Sui 類似，都是基於 DAG。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。

Narwhal Mempool，圖片來源： 洛汗神殿

在DAG演算法下，用戶將交易提交給Workers，然後這些Workers可以並行處理不相關的交易。工作人員將交易打包成批次並將其廣播到其他節點。一個Primary節點管理多個Worker節點。主節點負責收集這些批次的摘要和證明證書以形成區塊並廣播它們。最終，這些區塊將形成 DAG 的頂點。如上步驟所示，這些區塊中的交易還沒有被排序和執行。

然後，就會使用Suis Bullshark等排序演算法。該演算法將選擇一個領導者並驗證該領導者是否獲得了足夠的選票。然後，領導者將使用確定性函數對全域交易進行排序，例如汽油費、隨機性和其他因素。排序後，區塊將廣播給所有驗證者，驗證者將驗證區塊的內容和排序，然後所有驗證者都需要執行區塊中的交易。

DAG+Bullshark的演算法組合下，每輪選出一個Leader進行全域排序。 MEV的洩漏往往與交易排序有關。一旦看到交易的順序，它就可以插入交易來提取 MEV。在一個區塊中，如果Leader節點交易放在前半部分，也就是我們所說的區塊頂部，則可以優先處理該交易；如果交易放在後半部分，也就是我們所說的區塊底部，則可以獲得區塊的完整視圖，從而建立更複雜的MEV。

隋

在Sui，交易排序規則是基於最常見的Gas Fee。因此，在這種環境下，一般都會進行一些套利操作，例如CEX-DEX套利。當它在一筆交易中發現套利機會時，只需要發起一筆Gas Fee更高的複製交易，所以這在排序上是確定性的。

阿普托斯

Aptos採用了其他排序策略，因此Leader也需要根據該策略對所有交易進行重新排序，才能確定所有交易並擁有完整的區塊視圖。這時，它的交易只能放在區塊的最後。這也使得Aptos上的MEV變得更加複雜，因為這些MEV往往不是搶佔式交易，而是完整視圖下的複雜MEV。

從使用者體驗的角度來看，使用者在Sui Chain上經常面臨較高的Gas費用，因為MEV策略都是在高Gas下進行的，這會導致Gas競爭。 Aptos因其不按Gas Fee排序而被稱讚擁有良好的用戶體驗，因此Leader節點MEV攻擊的複雜度往往較高，這意味著較高的成本。但使用者體驗更好。

在 Sui 和以太坊等使用 Gas Fee 來排序交易的模型中，當鏈上交易活躍時（例如活躍的 Meme 交易、價格大幅變化、NFT Mints 等），它們會促進 Gas Fee 較高的惡性循環，這會阻止部分用戶此時參與市場。但Aptos先排序後所展示的策略使得用戶在交易過程中的MEV最小化，增加了MEV策略的成本和複雜度。

Aptos交易費用，來源： 街區

SUI 天然氣費，圖片來源： 隋探險家

根據歷史數據，Aptos和Sui鏈上的平均Gas Fee處於同一數量級，均為0.0 0x。但從圖表中可以看出，Suis Gas Fee 容易出現較大波動，而 Aptos 則相對穩定。之所以有這樣的使用者體驗，也離不開它的排序演算法帶來的MEV。

參考

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

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本文源自網路：Gate Ventures Research Insights：MEV在主流公鏈上的現狀

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