本文分析了以太坊网络在增加 blob 数量后,验证者投票率下降的问题。研究发现,投票率下降的主要原因是验证者的时间博弈行为,而不是 blob 数量本身。保守的验证者即使在最大 blob 数量下也能维持接近 100% 的投票率,而延迟发布区块的验证者投票率会显著下降。文章最后指出,需要密切监控基础设施,并在未来的规划中考虑时间博弈的影响。

随着 BPO2 的完成,现在是时候看看网络如何处理增加的 blob 数量了。此分析使用了来自 Xatu 的 1 个月的区块到达数据。来自 29 个国家和 73 个城市的 147 个节点贡献了时间数据,其中许多节点由社区成员通过我们的公共贡献者计划运行。此数据与来自 Miga Labs 的优秀验证者数据相结合,以识别验证者实体。
这次分析探险的第一个图表非常令人担忧:

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图 1:Attestation head votes (%) 与 blob 数量的关系。1 个月的主网数据。
我们在这里将 head votes 定义为“为在同一 slot 中提出的区块投票的证明”。初步结果显示,随着 blob 数量的增加,head votes 明显下降。
显然,这对我们未来的扩展计划不利!这可能是网络的极限吗?这是最后一个 BPO 分叉吗?!😱
添加更多的 blob 意味着在相同的时间窗口 (4 秒) 内发布更多的数据。再把证明者下载和验证的额外数据加进来。预计会有一些退化......但绝对不会这么多。Chainbound 和 Miga Labs 的出色分析也发现了类似的结果。
我们需要进一步调查。
时间游戏会是原因吗?时间游戏是指提案者故意延迟其区块的发布,以尽可能多地提取 MEV。有关更多信息,请查看 Toni 的 ethresear.ch post。
为了调查,提案者实体按其时间行为进行分类:
将实体分桶为三个类别:

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图 2:564 个实体的时间游戏分数分布。大多数实体是保守的 (346),只有少数是可疑的 (36)。
大多数实体属于保守型 (346 个实体)。182 个是中性的,只有 36 个被标记为可疑。红色虚线标记了可疑阈值,分数为 > 2。

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图 3:按验证者数量排名的前 60 个实体,按时间游戏得分排序。
这显示了按验证者数量排名的前 60 个实体,按其时间游戏得分排序。从顶部的保守实体到底部的可疑实体,存在明显的梯度。这里的一个可疑实体并不一定意味着他们是不良行为者或故意玩时间游戏,这只是意味着他们的区块持续迟到 Xatu 节点。

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图 4:实体表现散点图。 X 轴:区块到达时间中位数 (毫秒)。 Y 轴:head vote 百分比 (%)。 气泡大小:验证者数量。
每个点都是一个实体。左侧的绿色点群 (区块提前到达) 都位于 ~99-100% 的投票率。当你向右移动到迟到的区块时,对提案者的区块的投票会减少。
建立这种关系后,我们现在可以看看 blob 数量如何影响每个时间类别。

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图 5:head vote 百分比 (%) 与 blob 数量的关系,按时间游戏类别分组。
无论 blob 数量如何,绿线都保持在 ~99% 的水平。 我在这里松了一口气。 这是一个好兆头!
即使在 21 个 blob 的情况下,及时发布区块的保守实体也能保持接近完美的 attestation head votes。 在总图表中观察到的衰减几乎完全是由玩时间游戏的实体驱动的。
可疑组 (红线) 从 1 个 blob 的 98% 下降到 21 个 blob 的 92%。 中性组介于两者之间。
这是有道理的:如果区块已经发布较晚,添加更多的 blob 会使本已紧张的时间窗口更难命中。
排除项:
即使在最大 blob 数量下,保守实体也能保持 ~99% 的 head votes。
即使我们看到 head votes 明显下降,可疑实体仍然能够保持足够高的 head vote 百分比,以使其区块保留在链中。 核心开发人员和社区需要在未来的规划中考虑到这一点。 我们不能忽视这些实体。
所有大型运营商都应密切监控其基础设施。
虽然此分析是一个良好的起点,但它并未涵盖证明下一个 BPO 值的完整情况。 需要更多的数据和分析。 我们将继续监控网络,并在进行过程中发布更多分析。
- 原文链接: ethpandaops.io/posts/fus...
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