Gate Ventures 研究洞察：MEV 在主流公链上的现状

首先我们从MEV攻击的本质来分析目前主流公链的DeFi生态现状，因为这直接影响到链上MEV的活跃度。然后我们以以太坊、Solana、Aptos、Sui四条主流且比较活跃的公链为主要分析对象，分析MEV公链架构与MEV发展的关系。我们发现MEV体系其实和架构、交易的顺序息息相关，这也直接影响到用户的体验。

在 Sui 和以太坊等使用 Gas Fees 对交易进行排序的模型中，当链上交易活跃时（例如活跃的 Meme 交易、价格大幅变动、NFT Mints 等），会鼓励 Gas Fees 上涨的恶性循环，反过来又会阻止部分用户此时参与市场。Sui 不具备 EIP-1559 的平滑机制，因此 Sui 的 Gas Fees 波动更大，而以太坊在此协议下的增长相对平稳。

在 Aptos 等基于确定性函数的排序模型中，MEV 会集中在尾部，因为 Leader 节点只有在排序完成后才会对区块有完整的视图。这也使得 Aptos 上的 MEV 更加复杂，先发制人的攻击更少，Gas Fees 也更适中。

在与 Aptos 类似的 Solana 中，排序是基于 FCFS 确定性模型的，因此搜索者优先考虑速度，这将使拥有更好硬件的搜索者获得更多的收益。同时，依赖速度会导致整个网络充斥着大量机器人发送相同的交易，以最大限度地将自己的交易纳入区块，从而导致网络崩溃。Jito Labs 引入了类似以太坊的伪 Mempool，支持优先费用来抢占交易，这也带来了 Gas 费用的高波动性和大量垃圾交易。

我们可以看到，不同的架构和交易排序模型，自然会导致相应的 MEV 市场状况。这些都可以根据交易和架构进行预测。因此，对于以太坊本身而言，EIP-1559 是一个处理 Gas Fees 排序优先级机制的补丁（涉及价值重新分配和平滑 Gas 增长曲线），但这仍然无法解决三明治攻击和高 Gas 带来的极差用户体验。因此，目前针对 MEV 的解决方案主要是构建一个透明、开放的市场，但实际三明治攻击带来的极差用户体验仍需要有针对性地解决。同时，架构和派生协议带来的问题也需要仔细讨论。以太坊和 Solana 代表了两种架构，面临的问题也不同，因此需要具体问题具体分析。

同时我们也意识到，除了以太坊以外，大部分公链对MEV的研究都比较浅显，主要是缺乏相应的社区进行深入的研究和链上数据支撑。这里面还有比较广阔的研究空间，尤其是针对DAG等新兴公链以及新的排序模型等架构层面的问题。

链上 DEFI 开发

按链划分的 DEX 交易量

MEV 方式主要有三种：夹层、套利、清算。这三种方式本质上都和 DeFi 有关，尤其是交易量最大的前两种，又和 DEX 有关。因此，链上 DEX 交易量越大，能获得的利润和机会就越多，相应的竞争也越激烈。在过去一个月的 DEX Volume 中，以太坊和 Solana 远超其他公链，这也意味着这两条公链的 MEV 是最活跃的。

同时，由于以太坊以 L2 作为主要扩展目标，Arbitrum、Base 等新兴 Layer 2 也拥有较高的交易量，但这部分 MEV 往往被 Sequencer 赚取。随着 Sequencer 的逐渐去中心化，Layer 2 的 MEV 问题和潜在机会也会逐渐显现出来。

除了以太坊和 Solana，除去 Layer 2，交易量最大的 Layer 1 是 BSC，近一个月 DEX 交易量约为 $173 亿。BSC 是以太坊的分叉，所以架构类似，就不赘述了。接下来我们会分别介绍以太坊、Solana 以及 Sui、Aptos 等新兴 DAG 公链的架构，以及 MEV 的发展情况。

以太坊

以太坊 MEV 架构

在以太坊中，Flashbots引入了MEV-boost，让整个MEV流程透明化，这个架构就叫PBS。我们先简单介绍一下整个PBS（Proposer Builder Seperate）密封式首次拍卖模式。当用户通过RPC代理提交交易时，RPC相当于运行一个节点，将交易提交到公共的Mempool中，多个建造者找到最合适的交易进行排序，生成利润最大化的区块（利润最大化指交易流程Base+Priority+MEV）。然后多个建造者通过Relayer与Proposer进行交互。Relayer是多个建造者与Proposer交互的桥梁。建造者向Relayer提交一个报价，Relayer再向Proposer提交多个区块头和对应的报价，Proposer一般会采用报价最高的那个区块。其中，Relayer会实现MEVBboost规范，这是Flashbot提出的一个关于如何规范建造者和Proposer之间交互竞价的技术规范。在这个过程中，所有的信息都是密封的，Relayer只需要向Proposer提交区块头，因此Proposer具有抗审查性。

但在目前的PBS架构下，我们看到，自MEV-BOOST规范推出以来，这种以利润最大化为目的的密封拍卖机制，导致Builder和Searcher逐渐走向合作和信任。Searcher和Builder双方的利益捆绑在一起之后，这种中心化的趋势也非常明显。在POS下，会导致Validator的中心化。整个MEV产业链各个环节都变得非常中心化，也引入了多方信任的问题。Searcher信任Builder，Builder和Proposer信任Relayer。MEV中心化和信任化的发展，明显违背了以太坊去中心化和去信任的终极愿景。

ETH 合并后的 MEV 统计数据，来源： 库

在以太坊中，自合并以来，共计从链中提取了 $5.7 亿的价值，其中搜索者共计获得 15.2% 的价值，剩余的 84.8% 返回到生态系统，其中大部分由验证者或 POS 质押者获得，其余由所有代币持有者获得。

按类别，来源： 库

从上图可以看出，Sandwich 作为 MEV 的负效应，占总交易量的约 66%，这也是对用户 UX 影响最大的主要链上活动。搜索者在 Arbitrage 上的获利率往往更高，约为 18.4%，这是更有利的 MEV。我们认为这种获利率现象是由加密货币的高波动性造成的。

虽然平均 MEV 泄漏量为 15.2%，不算不可接受，但 MEV 主要影响的是用户体验，尤其是在 EIP-1559 机制下。在波动性极大的市场中，链上机器人会更积极地寻找套利机会。以太坊是按 Gas Fees 排序的，因此大家都在争夺手续费，这会增加用户的 Gas 成本。而 EIP-1559 机制并没有特别成功地抑制这种 Gas 的增长率，导致 Gas 费在短时间内急剧飙升。

MEV 交易利润分配，来源： 本征值

在以太坊上，每笔MEV交易的绝大部分利润都集中在0.9u左右。

索拉纳

Solana 的建筑。图片来源： Umbra 研究公司

在Solanas的区块生成机制中，由于是RPC直接与Leader交互，且采用FCFS原则，所以并不具备以太坊那样的Mmepool。

Jito 客户端下兼容 MEV 的架构，来源： 赫利厄斯

Jito Labs 客户端目前占据了 50% 的客户端市场份额，因此 Jito Labs 自己构建了一个伪 mempool。用户通过 RPC 进入伪 mempool，停留时间约为 200ms。Jito Labs 提供链下包含保证，确保 bundle 中的所有交易都包含在区块中。搜索者可以竞标攻击待处理交易的机会。搜索者竞标能够最大化利润的 Bundle，然后区块引擎负责找到出价最高的 Bundle 并将其提交给运行 Jito Labs 客户端的 Leader。

这是 MEV 的根本原因，但 MEV 有其正外部性和需求。如果 Jito Labs 不做伪 mempool，其他项目就会做，所以 Jito Labs 选择接管这个市场，让整个 MEV 流程更加透明和公平，减少负外部性。当然，这种对 MEV 机器人的需求将用户置于最脆弱的位置，因为验证者会收取费用，mev 机器人会获得套利收益，但用户将遭受更高的滑点和可能的交易失败。

Solana 的根本设计是 FCFS，因此在网络高峰期不会出现 Gas Fees 的大幅上涨。在 Jito Labs 客户端引入伪内存池之后，MEV 机器人经常利用速度抢占交易，而由于手续费相对固定且较低，MEV 机器人经常会肆无忌惮地发送大量相同的交易，间接导致了 DDOS 攻击。由于客户端为了速度选择了 QUIC 协议发送交易，因此客户端经常维护多个用户之间的交易通道。当客户端无法承载大量交易时，客户端会自行断开某些连接，用户往往缺乏经济效益。客户端会与 MEV 合谋断开用户连接，这也导致用户在高峰期无法发送交易。这其实是一种潜在的审查攻击。

搜索者利润分配，来源： 四大支柱

在这个架构下，速度是第一要务，这也导致利润集中在搜索者身上，硬件越好的搜索者就能赚到更多的利润。

优先费与 Jito 小费的比率。资料来源： 吉托

Jito Labs 推出伪内存池之后，还支持了优先费用（Priority Fees），允许区块建造者竞标 Bundles。在 Jito Labs 构建的伪内存池客户端中，优先费用会被销毁，约为 Gas Fee 的一半。

Jito 客户端质押 Sol 百分比：来源： 吉托

目前 Solana 上的 MEV 还比较简单，相较于以太坊，以太坊以 Gas Price 作为主要排序方式，而 Solana 采用的是 FCFS 算法。由于成本低廉，搜索者自然倾向于向网络发送大量相同的交易，以确保自己被成功收录。以太坊上速度并不是第一要务，这也会导致 Gas Fees 波动较大。这两种方案在高峰时段都会导致用户体验不佳，一是交易无法发送，二是交易承担高额手续费。

值得注意的是，由于伪 mempool 的存在，MEV 带来的夹层攻击导致用户遭受了非常差的用户体验，因此基金会和 jito 合作关闭了 mempool，并且还对这些验证者进行了审查，将参与夹层攻击的验证者强制从验证者网络中移除。

有向无环图

Aptos 与 Sui 类似，都是基于 DAG。本文旨在为读者介绍 Narwhal Mempool 的基本情况，并分析 DAG 内交易的排序如何影响 MEV。

Narwhal Mempool，图片来源： 罗汉树

在DAG算法下，用户将交易提交给Worker，然后这些Worker可以并行处理不相关的交易。Worker将交易打包成批次并广播到其他节点。一个主节点管理多个Worker节点。主节点负责收集这些批次的摘要和证明文件以形成区块并广播。最终，这些区块将形成DAG的一个顶点。如上述步骤所示，这些区块中的交易尚未排序并执行。

然后会使用 Suis Bullshark 之类的排序算法。该算法会选出一个领导者，并验证该领导者是否获得了足够的选票。然后领导者会使用确定性函数对全局交易进行排序，例如 gas 费用、随机性和其他因素。排序后，区块会广播给所有验证者，验证者会验证区块的内容和排序，然后所有验证者都需要执行区块中的交易。

在DAG+Bullshark的算法组合下，每轮都会选出一个Leader进行全局排序。MEV的泄露往往和交易排序有关，它看到交易的顺序后，就可以插入交易来提取MEV。在一个区块中，如果Leader节点的交易被放在前半部分，我们称之为区块顶部，它就可以优先处理该交易；如果交易被放在后半部分，我们称之为区块底部，就可以获得该区块的完整视图，从而构建更复杂的MEV。

隋

在 Sui 中，交易的排序规则是按照最常见的 Gas Fee 来进行的。因此在这种环境下，一般会进行一些套利操作，比如 CEX-DEX 套利。当它在某笔交易中发现套利机会时，只需要发起一个 Gas Fee 更高的跟单交易即可，所以这在排序上是确定性的。

阿普托斯

Aptos 采用了其他排序策略，因此 Leader 也需要按照策略对所有交易重新排序，才能够确定所有交易，对区块有完整的视图。此时，其交易只能放在区块的末尾。这也让 Aptos 上的 MEV 变得更加复杂，因为这些 MEV 往往不是抢先交易，而是完整视图下的复杂 MEV。

从用户体验角度，用户在 Sui Chain 上经常会面临较高的 Gas Fee，因为 MEV 策略都是以高 Gas 进行，这样会引发 Gas 竞争。Aptos 被称赞用户体验好，因为它不是按 Gas Fee 排序的，所以 Leader 节点 MEV 攻击的复杂度往往更高，这意味着更高的成本。但用户体验更好。

在 Sui、以太坊等使用 Gas Fees 对交易进行排序的模型中，当链上交易活跃时（例如活跃的 Meme 交易、价格大幅变动、NFT Mint 等），它们会促进 Gas Fees 上涨的恶性循环，这会阻止部分用户此时参与市场。但 Aptos 先排序后显示的策略最小化了用户在交易过程中的 MEV，增加了 MEV 策略的成本和复杂性。

Aptos 交易费，来源： 区块

SUI 燃气费，图片来源： 隋炀帝

根据历史数据，Aptos 和 Sui 的链上平均 Gas Fee 处于同一数量级，均为 0.0 0x。但从图表中可以看出，Suis 的 Gas Fee 容易出现较大的波动，而 Aptos 则相对平稳一些。而这种用户体验的原因也与其排序算法带来的 MEV 分不开。

参考

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

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