Mempool 티켓의 변형

이 게시물은 최근 Robust Incentives Group 회의에서 모든 RIG 회원과 Francesco의 의견을 반영하여 논의한 내용을 요약한 것입니다.

메모리풀을 수직 샤딩하면 검증자가 실행 계층 메모리풀에 사용할 대역폭을 확보할 수 있습니다. 검증자는 메모리풀에 있는 블롭 전체가 아닌 블롭 샘플만 다운로드하면 되기 때문입니다. 블롭 메모리풀의 대역폭 사용량을 줄이는 것은 특히 중요합니다. 2025년 말경 이더리움에 적용될 예정인 다음 대규모 업그레이드인 PeerDAS 를 사용하면 블롭 수가 약 8배 증가할 것이기 때문입니다.

데이터 샘플만 다운로드하면 DoS 공격이 발생하며, 이 문제를 해결해야 합니다. Dankrad는 지불을 보장하고 멤풀을 플러딩할 수 있는 시빌의 수를 제한하기 위해 일종의 선불 방식을 사용할 것을 제안했습니다 . Francesco는 나중에 멤풀 티켓이라는 특정 형태의 시빌 보호를 제안했습니다 .

현재 메모리풀 티켓 제안 의 두 가지 주요 문제점은 다음과 같습니다.

• 가스 : 메모리풀 티켓을 할당하는 메커니즘은 사용자가 메모리풀 티켓을 구매하기 위해 블롭 트랜잭션과는 별개의 트랜잭션을 전송하도록 요구합니다. 이러한 트랜잭션은 가스를 소모합니다. 이 메커니즘은 일반 사용자에게 남는 가스를 너무 많이 소모해서는 안 됩니다.

• 사용자 경험: 메모리풀 티켓을 할당하는 메커니즘은 사용자가 사전에 티켓을 구매하도록 요구합니다. 이는 사용자가 예상 수요량을 미리 계획해야 하므로 사용자 경험을 변화시킵니다. 사용자 경험 변화 폭은 일부 디자인(예: 아래의 단순 메모리풀 티켓 제안)에서는 미미할 수 있지만, 다른 디자인(예: LIFO 메모리풀 임대)에서는 더 클 수 있습니다. 롤업이 블롭을 즉시 게시해야 하고 이를 예상하지 못하는 예외적인 상황에서는 롤업이 항상 calldata를 통해 게시할 수 있습니다.

특히 현재 블롭 처리량이 PeerDAS 및 네트워킹 개선을 통해 단기적으로 기대하는 수준보다 거의 10배나 낮기 때문에 좋은 사용자 경험이 어떤 느낌일지 예측하기가 어렵습니다. 처리량 증가와 메모리풀 티켓 모두 사용자 경험에 변화를 가져올 것이며, 이러한 상호작용의 효과를 예측하기는 어렵습니다.

하지만 Mempool 개선은 매우 필요합니다. 따라서 이 글에서는 다음과 같은 내용을 다룹니다.

• 메모리풀 티켓을 구현하는 방법에 대한 3가지 제안을 제시하고 각 제안의 장단점을 살펴보세요.

• 수직 샤딩된 멤풀은 하드 포크가 필요 없는 네트워킹 업그레이드이며, 멤풀 티켓 자체도 스마트 컨트랙트를 통해 구현할 수 있으므로, 멤풀 티켓을 구현하는 데 하드 포크가 필요하지 않다는 점을 강조합니다. 스마트 컨트랙트는 향후 BLOB 제출자 동작의 변화에 따라 비교적 쉽게 변경될 수 있습니다.

도매 티켓

도매 티켓 메커니즘을 통해 블롭 제출자는 한 번에 상당히 많은 양의 티켓을 구매할 수 있습니다. 각 슬롯에는 블롭 공급량의 k 배에 해당하는 티켓이 판매됩니다. 예를 들어, 한 슬롯에 최대 9*개의 블롭만 포함될 수 있더라도( k = 10) 90개의 블롭 티켓을 판매할 수 있습니다. 티켓을 과도하게 공급하면 블롭 제출자가 한 번에 여러 슬롯의 티켓을 구매할 수 있어 운영이 더 편리해질 수 있습니다. 각 슬롯에서 티켓을 판매하면 다음 슬롯의 티켓이 필요한 롤업이 여전히 티켓을 구매할 수 있고, 한 슬롯에서만 판매했을 때 발생할 수 있는 검열을 방지할 수 있습니다.

이 메커니즘은 다음과 같이 작동합니다.

• 구매: (sender_ID, number_of_tickets) 형식의 주문은 각 슬롯마다 스마트 계약에 제출됩니다.

• 할당: 스마트 컨트랙트는 주문을 입력으로 받아 sender_ID , 각 주문에 allocated_tickets , 그리고 티켓 만료 시점을 나타내는 ticket_expiry_slot 목록을 출력합니다. 스마트 컨트랙트와 상호 작용하는 각 주문에 대해 \\max(\\text{number\\\_of\\\_tickets}, \\text{tickets\\\_left})를 할당합니다. 최대 x (​ 텍스트 번호​​​​​​​​ _ 의​ _ 티켓 ,​​​​​​ 텍스트 티켓​​​​​​​​​ _ l e f t ) , 여기서 tickets_left 는 총 티켓 수에서 이미 할당된 티켓 수의 차이와 같은 변수입니다. 티켓 할당은 최소 하나 이상의 주문이 있는 각 슬롯에서 발생합니다.

• 블롭 전파: 티켓 보유자는 보유한 티켓당 하나의 블롭을 슬롯에 전파할 수 있습니다. 수직 분할된 메모리 풀에 참여하는 각 노드는 각 sender_ID 에 남은 티켓 수를 로컬 리스트로 유지합니다. 고유한 블롭 샘플을 확인한 후, 노드는 number_of_tickets 에서 1을 빼 로컬 리스트를 업데이트합니다.

티켓이 만료되는 이유는 티켓이 너무 많이 남아 메모리 풀에 너무 많은 블롭이 동시에 전파되어 서비스 거부 공격(DoS) 벡터가 발생할 수 있기 때문입니다. 여기서 설정할 매개변수는 테스트가 필요하지만, 과잉 공급 요인 k 와 ticket_expiry_slot 영향을 미치는 유효 기간 사이에는 명확한 상충 관계가 있습니다. 티켓의 유효 기간이 길어질수록, 유효 티켓의 최대 미결제 수를 동일하게 유지하기 위해 슬롯당 판매량을 줄여야 합니다.

이전에 제안했던 것처럼 여기서는 티켓 환불을 제안하지 않습니다. 티켓 비용을 환불하려면 가스 측면에서 더 비용이 많이 드는 시스템이 필요하기 때문입니다.

멤풀 임대

이 메모리풀 임대 메커니즘은 일부 티켓 소지자가 더 오랜 기간 동안 티켓을 보유할 수 있도록 하는 동시에 누구나 각 슬롯에서 티켓을 구매할 수 있도록 합니다. 이는 소위 임대 소지자 목록을 유지함으로써 가능합니다. 새로운 임대 소지자는 현재 세트에 있는 가장 낮은 보증금보다 높은 보증금을 설정하거나, 최소 보증금을 설정하고 세트에 가장 짧게 있었던 임대 소지자를 퇴장시킴으로써 세트에 참여할 수 있습니다.

이 메커니즘은 다음과 같이 작동합니다.

• 구매: (sender_ID, number_of_leases, deposit_per_lease) 형태의 주문은 모든 슬롯의 스마트 계약에 제출됩니다.

• 할당: 할당에 대한 두 가지 옵션을 제시합니다. 첫 번째 옵션은 일부 블록체인에서 사용되는 캡이 있는 검증자 세트와 유사한 지분 기반 시스템입니다. 두 번째 옵션은 회전율을 최소화하기 위해 곧 블롭을 제출할 가능성이 가장 높은 임대 소유자를 세트에 유지하는 것을 목표로 하는 후입선출 시스템입니다.

  • 지분 옵션: 스마트 계약은 각 임대 보유자에 대한 (sender_ID, deposit) 형태로 임대 보유자를 포함하는 길이 N 의 목록을 유지합니다. 스마트 계약과 상호 작용하는 각 주문과 요청된 각 임대( number_of_leases 범위 내)에 대해, 계약은 주문의 deposit_per_lease )이 임대 보유자가 현재 예치한 최소 deposit 보다 큰지 확인합니다.

  • 후입선출(LIFO) 옵션: 스마트 계약은 각 임대 소유자에 대한 (sender_ID, slot_entered) 형태로 임대 소유자를 포함하는 길이 N 의 목록을 유지합니다. 스마트 계약과 상호 작용하는 각 주문과 요청된 각 임대에 대해, deposit_per_lease 가 min_deposit 보다 큰 경우, slot_entered 가장 높은 임대 소유자가 집합에서 제거되고, 새로운 임대 소유자의 sender_ID 현재 슬롯 번호와 함께 slot_entered 형태로 집합에 추가됩니다.

• 블롭 전파: 각 임대 소유자는 수직으로 분할된 메모리 풀에서 보유한 임대당 하나의 블롭을 전파할 수 있습니다.

만약 메모리풀 임대가 오늘 구현된다면, Base가 몇 개의 연속된 슬롯 동안 임대를 유지하는 것을 볼 수 있을 것입니다. 다른 체인들은 블롭을 그렇게 자주 제출하지 않습니다( 힐도비 대시보드 의 "지난 24시간 ~🕰️ 블롭 간"이 있는 블롭 제출자 표 참조). 메모리풀 임대 메커니즘은 슬롯당 블롭 처리량이 현재보다 훨씬 높을 때 더 잘 작동할 수 있습니다. 예를 들어, 블롭 처리량이 8배 증가하면 PeerDAS는 2025년 말쯤에 이를 수 있습니다.

이 메커니즘은 블롭 제출자 동작에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다. 오늘날 블롭 제출자는 많은 양의 블롭을 동시에 제출하는 경향이 있습니다(예: 블롭 9개로 제한되는 처리량에서 슬롯당 3개 또는 6개의 블롭). 메모리 풀 임대 메커니즘을 사용하면 블롭 제출자가 임대를 보유한 블롭을 제출하도록 할 수 있습니다. 임대를 2개 보유한 경우, 한 슬롯에 6개의 블롭을 제출하는 대신 3개 슬롯에 걸쳐 2개의 블롭을 제출할 수 있습니다.

더욱이, 임대 메커니즘은 소규모 체인보다 대규모 체인에 더 큰 이점을 제공할 수 있습니다. 소규모 체인은 지분 기반 시스템에서 멤풀 임대를 얻기 위해 많은 지분을 예치할 유동성이 부족할 수 있으며, 이는 수직 샤딩된 멤풀을 사용하지 못하게 합니다. LIFO 시스템은 대규모 체인이 새로운 주문 트랜잭션을 전송하지 않고도 임대를 유지할 수 있기 때문에 대규모 체인에 유리할 수 있습니다. 대규모 체인이 이 메커니즘을 통해 얻는 이점은 미미할 것입니다. 단지 가스 요금을 절약할 뿐이며, 더 큰 관점에서 L2 간의 경쟁에 영향을 미칠 가능성이 낮기 때문입니다.

심플 멤풀 티켓

이 제안은 블록에 포함될 수 있는 최대 블롭 수와 동일한 양의 멤풀 티켓을 판매하기 위해 게시 가격을 사용하는 가장 간단한 멤풀 티켓 제안입니다. 이 메커니즘은 각 슬롯에서 티켓을 판매합니다.

이 메커니즘은 다음과 같이 작동합니다.

• 구매: (sender_ID, number_of_tickets) 형식의 주문은 모든 슬롯의 스마트 계약에 제출됩니다.

• 할당 (도매 메커니즘과 동일) : 스마트 계약은 주문을 입력으로 받아 sender_ID 와 해당 allocated_tickets 목록을 출력합니다. 스마트 계약과 상호 작용하는 각 주문에 대해 \\max(\\text{number\\\_of\\\_tickets}, \\text{tickets\\\_left})를 할당합니다. 최대 x (​ 텍스트 번호​​​​​​​​ _ 의​ _ 티켓 ,​​​​​​ 텍스트 티켓​​​​​​​​​ _ l e ft ) 여기서 tickets_left 총 티켓 수와 이미 할당된 티켓 수의 차이와 같은 변수입니다.

• 블롭 전파: 티켓 보유자는 보유한 티켓당 하나의 블롭을 전파할 수 있습니다.

이 제안의 장점은 티켓이 각 슬롯에서 구매되므로 잠재적으로 과잉 공급( k = 1)이 발생하지 않는다는 것입니다. 따라서 각 슬롯의 블롭 메모리 풀에 필요한 대역폭에 하드 캡을 설정할 수 있으며, 이를 통해 노드가 다른 작업에 사용할 수 있는 대역폭이 증가합니다.

이 제안은 최고가 경매를 사용한 Mike와 Julian의 이전 제안 과 매우 유사합니다. 여기서는 가스 소모량이 적은 게시가 경매 방식을 사용합니다.

로열티 티켓

이 제안은 최근 블롭을 제출한 사용자에게 티켓을 할당합니다. 목표는 다음 슬롯에 블롭을 제출할 가능성이 가장 높은 블롭 제출자에게 메모리풀 티켓을 제공하는 것입니다. 그림 1( 힐도비의 블롭 대시보드 에서 발췌)은 Base가 블롭의 43%, World Chain이 24%, Arbitrum One이 9%, 그리고 나머지 24%를 롤업하는 방식을 보여줍니다.

힐도비_블롭스 879×786 65.6KB

그림 1: 거듭제곱 법칙 분포를 보여주는 블롭 사용량의 원형 차트입니다.

이 메커니즘은 다음과 같이 작동할 수 있습니다.

• 모니터링: 각 슬롯에서 스마트 컨트랙트는 이전 슬롯에서 어떤 블롭 제출자( sender_ID 로 저장됨)가 블롭을 제출했는지 입력으로 받습니다. 스마트 컨트랙트는 일련의 sender_ID ( N N )에 대한 가중치를 유지합니다. 각 sender_ID 에 다음과 같이 가중치를 할당합니다.

  • 업데이트\_{i} = \\알파 \\frac{블롭\_{i}}{총 \\텍스트{ }블롭} + (1 - \\알파) 이전 \\텍스트{ } 가중치 \ _ { i } 업데이트 _ i = 알파​​​​ fr a c Blobs _ i 총계​​​​​​​​​텍스트​​​ 블 롭스 + ( 1 −​​​ 알파 ) 올드​​​​​​ 텍스트​​​ 무게 _ i​​​​​

  • 새로운 \\text{ } 가중치\_{i} = \\frac{업데이트\_{i}}{\\sum\_{i \\in N} 업데이트\_{i } } 새 텍스트​​​ 무게 _ i =​​​​​ fr a c 업데이트 _ i​​​​​​ 수 _ 이​​in N U p d a t e _ i​

  • 블록당 최소 3개의 블롭을 제출하는 것으로 보이는 블롭 제출자는 비용을 상각하기 위해 최소한 3개의 티켓을 받도록 할당된 블롭 제출자의 최소 가중치를 고려할 수 있습니다.

• 할당: 각 슬롯에서 n 티켓이 sender_ID 집합 N N 에 할당됩니다. 이때 티켓의 가중치에 비례하며 가장 가까운 정수로 반올림하고 max_blobs 로 제한합니다. n 각 슬롯에 제출할 수 있는 최대 blobs 수의 배수가 될 수 있습니다.

• 블롭 전파: 티켓 보유자는 보유한 티켓당 하나의 블롭을 전파할 수 있습니다.

이 메커니즘은 위에서 설명한 LIFO 임대 메커니즘과 유사합니다. 두 메커니즘 모두 다음 슬롯에서 티켓이 필요할 가능성이 가장 높은 사람에게 티켓을 할당하려고 합니다. 두 메커니즘의 차이점을 완전히 이해하려면 현재 Blob 제출자의 동작을 사용하여 시뮬레이션하는 것이 필요하다고 생각합니다.

게다가 프란체스코는 이 메커니즘을 Simple Mempool Tickets 메커니즘과 혼합하여 무료 입장을 허용하고 티켓이 필요한 롤업이 이미 티켓을 보유하고 있을 확률을 최대화하는 방안을 제안했습니다.

마지막으로, 롤업의 UX 부담을 최소화하기 위해 매개변수를 미세 조정해야 합니다. 이를 위해서는 시뮬레이션이 필요합니다. 블롭 처리량이 증가함에 따라 블롭 제출자의 동작이 크게 달라질 가능성이 높으므로, 매개변수를 변경해야 할 수 있으며, 이는 스마트 계약의 변경이 될 수 있습니다.

프로토콜 외 경매 및 무료 티켓

시스템의 가스 비용을 줄이기 위해 경매 기반 시스템 에서 게시 가격 시스템으로 전환합니다. 혼잡 상황 발생 시, 블롭 제출자는 티켓 구매 주문에 우선 수수료를 부과할 수 있으며, 빌더는 우선 수수료가 낮은 거래보다 높은 우선 수수료로 거래를 주문한다고 가정합니다.

우선순위 수수료가 높은 거래가 우선순위 수수료가 낮은 거래보다 포함된다고 가정하므로 티켓 가격을 부과할 필요가 없습니다. 롤업이 블롭을 게시하는 것을 막으려는 공격자는 티켓 가격에 관계없이 수직 샤딩된 메모리 풀을 통해 블롭을 전파하려는 롤업보다 높은 가격을 제시해야 합니다. 티켓이 블롭 최대 개수만큼 k 과잉 공급되고 목표 블롭 개수가 최대 개수의 2/3에 불과하기 때문에 혼잡은 매우 드물며, 공격자에 의해 발생할 가능성이 높습니다. 다시 말해, 혼잡을 유발하려면 자연 수요( k = 10)가 예상보다 15배 높아야 합니다.

최악의 경우 공격은 롤업이 일정 시간 동안 수직 샤딩된 메모리 풀을 사용하지 못하게 합니다. 롤업은 여전히 프라이빗 빌더 메모리 풀이나 콜데이터를 사용하여 데이터를 게시할 수 있습니다. 최악의 경우 공격은 공격자가 롤업보다 높은 가격을 제시하기 위해 비용을 지불하거나 롤업이 기꺼이 지불하는 우선 순위 수수료를 포기해야 하므로 비용이 많이 듭니다.

무료 티켓은 최소 가격을 설정할 필요가 없고 환불 도 필요하지 않기 때문에 시스템의 복잡성과 그에 따른 가스 비용을 줄여줍니다.

스마트 계약 구현

위에 언급된 모든 멤풀 티켓/리스 제안은 스마트 컨트랙트를 통해 구현 가능하며 하드 포크가 필요하지 않습니다. 스마트 컨트랙트는 할당 규칙(예: LIFO 멤풀 리스 또는 단순 멤풀 티켓)을 선택합니다. 입력으로 주문을 받아 수직 샤딩된 멤풀에서 블롭을 전파할 수 있는 sender_ID 목록을 출력합니다. 노드는 이 목록을 가져와 실행 계층의 수직 샤딩된 멤풀에서 사용합니다.

마지막으로, 멤풀을 수직 샤딩하는 것은 네트워킹 수준의 변경이므로 하드 포크가 필요하지 않습니다. 수직 샤딩된 멤풀은 블롭 제출자가 수직 샤딩된 멤풀에서 전파될 수 있도록 블롭을 샤딩해야 하므로 사회적 조정이 필요합니다.

중요한 점은, 멤풀 티켓 할당이 스마트 계약을 통해 이루어지기 때문에 비교적 쉽게 변경할 수 있다는 것입니다. 블롭 제출자의 동작이 변경된다고 가정하면, 멤풀 티켓 할당 규칙이 적용된 스마트 계약을 새로운 동작에 더 적합한 다른 계약으로 교체할 수 있습니다.

Sparse Blobpool 및 수평 샤딩과의 비교

이 섹션에서는 수직 샤딩된 멤풀과 희소 블롭풀, 수평 샤딩 제안을 비교합니다. 이 섹션에서는 수직 샤딩된 멤풀, 희소 블롭풀, 수평 샤딩 제안에 익숙하다고 가정합니다.

희소한 블롭풀

희소 블롭풀에서 노드는 특정 확률로 블롭을 전체 다운로드하고(제안: p=0.15), 그렇지 않은 경우 샘플링합니다(p=0.85). 즉, 블롭당 다운로드해야 하는 예상 데이터 양은 0.15 + \\frac{0.85}{8} \\approx 25% 0.15 + 분수 0.85 8​​​ 약 25 % 입니다 . 수직 분할 된 메모리 풀 제안에서는 \\frac{1}{8} = 12.5% 에 불과합니다. f r a c 1 8 = 12.5 . 따라서 수직으로 분할된 메모리 풀은 노드가 메모리 풀에서 사용해야 하는 대역폭을 줄입니다. 이는 특히 샤딩 계수(위의 8번)가 더 증가할 경우 더욱 중요하며, 이는 향후 논의 될 예정입니다.

희소 블롭풀 제안의 장점은 기존 방식과 비교했을 때 블롭 제출자의 사용자 경험을 변경하지 않는다는 것입니다. 멤풀 티켓은 사용자 경험을 변경합니다. 멤풀 티켓 개념에 대한 잠재적인 반복 작업을 통해 사용자 경험을 롤업이 원하는 방식으로 변경할 수 있습니다. 예를 들어 블롭 가격을 미리 고정하는 것과 같습니다.

수평 샤딩

수평 분할된 메모리 풀 에서 검증자는 블롭을 전체 다운로드할지 여부를 결정하는 규칙을 사용합니다. 수평 분할된 메모리 풀의 장점은 DoS 공격을 방지하기 위한 티켓팅 시스템이 필요하지 않기 때문에 구현이 쉽다는 것입니다. 단점은 노드당 슬롯당 사용되는 대역폭의 분산이 크다는 것입니다. 검증자가 어떤 슬롯에서는 많은 블롭을 다운로드해야 하고, 어떤 슬롯에서는 전혀 다운로드하지 않아야 할 수도 있기 때문입니다.

중요한 점은, 수직 샤딩된 메모리풀은 검증자가 실행 계층 메모리풀에서 확인되는 블롭의 샘플을 다운로드할 수 있으므로 중복 작업을 방지할 수 있다는 것입니다(셀 수준 메시징을 가정할 경우). 수평 샤딩된 메모리풀에서는 검증자가 실행 계층 메모리풀에서 필요하지 않은 블롭의 일부를 다운로드한 후 블록 도착 시 합의 계층에서 샘플을 다시 다운로드해야 하므로 추가 작업이 필요합니다. FullDAS 에서는 검증자가 PeerDAS의 샘플만 보관하는 대신 전체 블롭을 보관해야 할 것으로 예상되지만, 현재 PeerDAS가 제공되고 있으며 FullDAS가 언제 출시될지는 알 수 없습니다.

결론

블롭 멤풀 개선은 현재 멤풀로는 이더리움이 곧 예상할 수 있는 블롭 수의 급격한 증가를 감당할 수 없기 때문에 최우선 과제입니다. 멤풀을 수직 샤딩하는 것은 멤풀에 필요한 대역폭을 크게 줄이고 합의 계층에서 합의 중요 데이터 가용성 샘플링을 위한 중복 작업을 방지하므로 매력적인 솔루션입니다.

수직 샤딩된 멤풀을 구현하는 데 있어 가장 큰 문제는 서비스 거부 공격(DoS) 방지 메커니즘이 필요하다는 것입니다. 본 연구에서는 수직 샤딩된 멤풀을 활성화하는 동시에 서비스 거부 공격(DoS)을 방지하는 세 가지 멤풀 티켓 메커니즘을 제안합니다. 주요 단점은 사용자 경험에 미치는 영향과 메커니즘 작동에 필요한 가스 비용입니다. 표 1은 본 게시물에서 제안하는 사항들의 특징을 요약한 것입니다.

표 1: 도매 티켓, 멤풀 임대(지분 및 LIFO), 단순 멤풀 티켓 제안의 가스 및 사용자 경험 속성 요약.

중요한 점은 티켓 메커니즘이 스마트 계약을 통해 구현되고 프로토콜 변경이 필요하지 않기 때문에 필요 시 다른 메커니즘으로 비교적 쉽게 교환할 수 있다는 것입니다. 특히, 멤풀 티켓은 블롭 제출자의 사용자 경험을 변화시킬 뿐만 아니라 곧 보게 될 처리량의 급격한 증가에도 영향을 미치기 때문에 이는 매우 중요합니다. 처리량 증가와 멤풀 티켓 간의 상호 작용이 사용자 경험에 미치는 영향은 예측하기 어렵기 때문에 멤풀 티켓 메커니즘의 유연성이 중요합니다.