DEFI - MEV详解 - A16Zcrypto

MEV 一直是区块链行业的热门话题，尤其是在 DeFi 领域。当区块链仍依赖于工作量证明时，MEV 代表“矿工可提取价值”（miner extractable value），但现在通常代表“最大可提取价值”（maximal extractable value）。从根本上说，除了标准的区块奖励之外，它是通过在区块中包含、排除或重新排序交易而可以获得的价值。

MEV 自然产生于区块生产者负责协调用户的偏好，因此能够从信息不对称中获利这一事实。（用计算机科学的术语来说，他们负责“推进语义上有趣的状态”——系统中一个重要的变化发生，并且对系统的运行至关重要的点，例如新区块的创建。）

因为有很多方式可以协调偏好，区块生产者可以通过以一种对他们有利的方式策略性地执行协调任务来获得价值。这使得 MEV 成为几乎所有区块链上区块构建方式的基础。虽然 MEV 以各种形式表现出来——有些好，有些坏（我们将在下面讨论这两种情况）——但它通过改变参与者的激励方式极大地影响了协议。

只有通过理解 MEV，协议设计者才能帮助管理它。并且由于理解这些影响并解决 MEV 的外部性已经成为广泛关注和争论的话题，因此在这篇文章中，我们将解释 MEV 的基本原理、它如何影响区块链以及解决它的方法。

MEV 的例子

抢先交易（Frontrunning）

也许最简单的 MEV 形式是 抢先交易。每当为了某种市场优势，在目标交易之前策略性地插入一个交易时，就会发生抢先交易。例如，考虑一个先到先得的彩票，在某个随机宣布的区块中，第一个与智能合约交互的交易可以获得一些奖金。在这种情况下，当可以领取奖金时，该 插槽 的区块生产者总是可以保证他们可以在任何提交交易的用户之前领取奖金。

尾随交易（Backrunning）

MEV 的另一个例子是一种称为 尾随交易 的链上套利形式。抢先交易重新排列交易，以便发现它的人可以在某人的交易执行 之前 提取利润（或执行其他对他们有利的智能合约调用），而尾随交易将交易放在那个人的交易 之后。

如果 Alice 通过自动化做市商（AMM）广播一个以 1,000 ETH 购买 ExampleTokens 的订单，它会改变该 AMM 的价格，并产生与其他 AMM 的价格差异。她的交易作为 AMM 流动性的一部分越大，这种价格影响就越大。发现这一点的第三方（通常称为 搜索者）可以在 Alice 的交易之后立即插入一个卖出交易，以从此价格差异中获利，从而使 AMM 的现货价格与市场的其余部分保持一致。

请注意，之所以存在这种 MEV 机会，是因为 AMM 的价格偏离了资产的实际价格。在这种情况下，尾随交易实际上提供了一项服务，使 AMM 的价格保持最新。

三明治攻击（Sandwich attacks）

另一种 MEV 是一种 三明治攻击，其中目标交易夹在抢先交易和尾随交易之间，以影响价格等。

假设 Alice 再次通过 AMM 广播一个以 1000 ETH 购买 ExampleTokens 的订单。如果没有攻击，AMM 可能会以每个 token 0.1 ETH 的平均价格满足此订单。三明治攻击者可以通过在 Alice 的交易之前插入一个从同一 AMM 购买 ExampleTokens 的交易来抢先交易 Alice 的交易。当 Alice 的交易被执行时，这将提高 AMM 的现货价格，导致 Alice 支付比她原本支付的更高的价格。

然后，攻击者还可以 尾随交易 Alice 的交易，在其后添加一个以虚高价格将 ExampleTokens 出售给 AMM 的交易。最终结果是 Alice 为 ExampleTokens 支付了更高的价格，而攻击者获得了利润。

投机性 MEV（Speculative MEV）

这些简单的例子已经显示了 MEV 的一些有趣的特性：首先，搜索者不一定需要他们的交易以精确的顺序出现。例如，只要交易出现在 Alice 的交易（以及任何介入的交易不与同一 个去中心化交易所或 DEX 池交互）之后，尾随交易就可以获利。其次，即使搜索者的尾随交易没有按预期（在 Alice 的交易之后）排序，搜索者的交易也可以通过回滚自动中止攻击。

结合这两个想法，即使没有对交易排序的精确控制，搜索者也可以尝试 投机性 MEV：插入一个 MEV 交易，如果按预期排序则执行，否则将回滚。失败的唯一成本是回滚交易的交易费用。如果交易成本相对于 MEV 机会的潜在收益较低，则搜索者可能值得尝试许多投机性 MEV 交易，即使其中大多数都失败了。当 gas 费用较低时，投机性 MEV 尤其有意义，因此搜索者几乎不需要为失败的尝试支付任何费用。

MEV 如何运作

为什么 MEV 漏洞利用是可能的？

在最简单的传统区块链设计中，用户将其交易广播到公共对等网络。此过程将交易放入 mempool 中，mempool 是由每个交易验证者维护的公共持有区域，等待包含在链中。

当轮到验证者提议一个区块时，他们会扫描他们的 mempool 以决定包含哪些交易以及以什么顺序包含。天真地，验证者可能会按费用递减的顺序对交易进行排序，并简单地包括此列表的最大前缀，该前缀适合 gas 限制，以最大化他们获得的费用。

但是，验证者可以决定包含哪些交易以特定的顺序进行，以最大化他们获得的 MEV。重要的是，验证者对包含的内容拥有完全的管辖权。他们不仅可以自由地选择最有利于他们的排序，而且还可以添加自己的交易——并且能够看到区块中的所有其他交易。

虽然这张图景捕捉到了 MEV 在区块链上的起源方式，但它省略了 MEV 今天如何运作的许多复杂性。一个复杂的基础设施已经发展起来，有多个专门的竞争方促进 MEV。例如，在以太坊上，提议者很少自己构建区块，而是依靠此 基础设施 来决定提议哪个区块。除了现有的用户和提议者之外，最重要的参与者是 搜索者（searchers） 和 构建者（builders）。

• 搜索者 在交易级别运作，并寻找机会将交易捆绑在一起以赚取 MEV。尾随交易和三明治攻击是搜索者将提取的 MEV 类型的示例。
• 构建者 在区块级别运作，负责将来自多个搜索者的捆绑包组合成一个区块，以及来自用户的正常交易。与其自己决定在区块中包含哪些交易，今天的验证者通常会运行一个拍卖，他们在其中提议由出价最高的构建者构建的区块。

在实践中，这些参与者彼此交互的方式非常复杂且不断发展。例如，用户经常选择不将他们的交易发送到公共 mempool，而是发送到 私有 mempool，这些 mempool 仅向精选的搜索者和构建者列表广播他们的交易，从而使他们比竞争对手更具优势。作为回报，这些私有 mempool 有时会明确地向用户支付提交给他们的费用，或者向用户承诺不会从他们那里提取某些类型的 MEV。MEV 生态系统的工作方式在不同链之间也差异很大，并且不断发展。

关于 MEV 的负外部性

如果不加以适当解决，MEV 创建的激励可能会给系统带来负外部性，必须了解这些负外部性以便能够解决它们。

例如，在传统的设置中——没有 MEV 基础设施，用户只需将交易提交到公共 mempool，验证者选择一个区块——搜索者可能会被激励去垃圾邮件发送许多投机性 MEV 攻击。或者多个搜索者可能会在链上积极竞争相同的 MEV 机会。在这两种情况下，大量的区块空间被无用的交易占用，导致 gas 成本上涨，并减少了其他交易落地的机会。

MEV 还会影响共识层。如果给定区块中来自 MEV 的收入超过标准区块奖励的幅度足够大，那么下一个提议者可能会合理地分叉链以声明此价值。

最后，MEV 可能是区块链生态系统中的一种中心化力量，而区块链生态系统应该 去中心化。在 MEV 提取方面具有优势的人可以积累不成比例的利润，从而导致对网络控制和影响力的增加。

作为回应，研究人员、区块链设计者和用户已经提出了多种方法来缓解 MEV，或者至少减少其负外部性。今天 MEV 基础设施 的许多要素已经出现以解决这些问题，尽管并非没有产生自己的问题。

减轻负外部性

链下拍卖（Offchain auctions）

解决 MEV 外部性的最早和最广泛采用的方法之一是使用链下拍卖来促进 MEV 的竞争。

区块构建者运行 拍卖，搜索者在其中竞争以赢得给定构建者区块中的 MEV 机会。通过通过这些拍卖进行竞争，搜索者不再有动力用经常回滚的投机性交易来垃圾邮件发送链。今天，这些拍卖依赖于受信任的第三方（有时在受信任的硬件飞地（如 TEE）中实现）来保持 mempool 的私有性并运行拍卖。

订单流拍卖（Order flow auctions）

虽然这些拍卖解决了 MEV 对网络性能的外部性，但它们并没有解决用户面临的负外部性。

订单流拍卖 (OFA) 旨在 解决 这个问题。OFA 允许用户有选择地与搜索者分享有关其交易的信息。如果搜索者找到针对该交易的有利可图的 MEV 机会，他们会竞标提取 MEV 的权利。出价最高的搜索者将获得从该用户的交易中提取 MEV 的专有权；作为回报，用户将获得出价的报酬。从本质上讲，OFA 将一些 MEV 重新分配给用户。

单Slot确定性（Single-slot finality）

对共识层的调整也可以减轻 MEV 的影响。

例如，单Slot确定性 (SSF)，即每个区块都在一个Slot内最终确定（没有分叉的可能性），这部分解决了 MEV 构成的共识层风险。一旦区块最终确定，随后的提议者将无法再分叉区块链以提取该区块中的价值。

但这并不能完全消除共识层的影响：如果下一个提议者可以收取有价值的 MEV，那么其他验证者可能会被激励不要最终确定来自竞争提议者的区块。

单Slot确定性确实可以在诚实的大多数假设下防止 MEV 的共识层影响。人们可能会倾向于假设，由于共识协议已经要求验证者之间存在诚实的大多数假设，因此这是一个安全的假设。不幸的是，这两个诚实的大多数假设并不等同。共识协议中的安全违规（例如，等效的认证），如果给定一个腐败的节点阈值，则可能会导致不当行为的公开证据。

然而，MEV 不会产生可归因的证据。因此，验证者可能会合理地不愿意攻击共识（因为害怕暴露），但愿意追逐 MEV。后一个假设是一个 强 诚实的大多数假设（即使攻击不产生证据，大多数节点也将是诚实的）与一个 弱 诚实的大多数假设（大多数节点只有在可以检测到攻击时才会诚实）——这是一个重要的区别，它会影响多种 MEV 缓解措施，我们将在后面讨论。

最小化 MEV

第二组缓解 MEV 的方法更进一步，针对的是 MEV 本身。广义上讲，这些方法可以分为三类：

1. 应用程序特定的预防，
2. 公平排序提议，以及
3. 盲排序提议，也称为加密 mempool。

应用程序特定的预防

某些类型的 MEV 可以通过仔细的应用程序特定设计来预防。

例如，荷兰式拍卖 很容易受到 MEV 的攻击，因为抢先交易第一个广播的竞标是有利可图的。但是攻击 通过提交-揭示方案实现的 Vickrey 拍卖 更加困难，因为它需要重新组织链以追溯插入竞标承诺。

同样，限制最大可容忍的价格滑点、批量拍卖或从 AMM 切换到限价订单簿都是可能的设计选择，可以消除或减少特定应用程序的潜在 MEV 提取。当然，所有这些方法都需要应用程序开发人员仔细考虑，并且它们通常会带来性能上的损失（例如，需要额外的交易或发布在链上的额外数据）。

公平排序提议

接下来是旨在确保交易 公平排序 的方法：交易按先到先得的顺序排序。

鉴于 DeFi 中没有中央服务器，而是一个接收和排序交易的分布式节点网络，节点可以看到不同相对顺序的交易。因此，就相对顺序达成一致并非易事。因此，目前的工作重点是近似公平排序的共识协议。此外，再次强调，公平排序需要对验证者做出 强 诚实的大多数假设，因为无法判断验证者是否错误地报告了他们收到交易的时间。

加密 mempool

最后是尝试盲目排序交易的解决方案：交易顺序与交易内容无关。

实现此目的的一种方法是首先 提交到区块中的一组交易，然后使用在交易集最终确定后采样的 随机信标 随机混洗它们。这可以使 MEV 更加困难——但并非不可能。投机性攻击仍然存在，搜索者会垃圾邮件发送潜在的尾随交易，希望落在有利的位置。

我们概述的目的是帮助协议设计者理解 MEV 及其影响，以便他们能够帮助解决它。虽然 MEV 引入了可能使用户处于不利地位并扭曲激励的动态，但它也是公共区块链 基础设施 固有的透明且可观察的现象。由于 MEV 在链上可见，因此可以实现基于市场的问责制：实施机制以最小化有害 MEV 的项目——无论是通过私有 mempool、加密交易排序还是激励对齐的拍卖设计——都可以获得市场的奖励（即用户），并且可以集成到应用层规范中。 MEV 的这些特征与规定性的监管干预形成对比，后者可能存在减缓 基础设施 演进或错误描述紧急行为的风险。创新通常是在应对不利条件时产生的，因此，允许这种演进过程的政策框架——而不是过早地限制它——更有可能产生强大、去中心化的解决方案。 Pranav Garimidi 是 a16z Crypto 的研究分析师。他主要研究机制设计和算法博弈论中与区块链系统相关的问题。他尤其关注区块链堆栈中激励如何相互作用。在加入 a16z 之前，Pranav 是哥伦比亚大学的学生，并获得了计算机科学学位。 Joseph Bonneau 是纽约大学库朗数学科学研究所计算机科学系的副教授，也是 a16z crypto 的技术顾问。他的研究重点是应用密码学和区块链安全。他曾在墨尔本大学、纽约大学、斯坦福大学和普林斯顿大学教授加密货币课程，并获得了剑桥大学计算机科学博士学位和斯坦福大学理学学士/硕士学位。

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