基于理解的汇总：PGA 挑战、完全无政府状态和潜在解决方案

非常感谢@linoscope 、 @donnoh 、 @Brecht 、 @sui414 、 @pascalst和@cshg的宝贵反馈和评论。

如何每两周损失 20 万美元

tl;dr 在这篇文章中，我们使用完全无政府状态作为区块排序方法，分析了基于汇总的经济学。重点关注唯一实时的基于RollupTaiko，我们强调了完全无政府状态的低效率。具体来说，我们发现 L2 区块构建中存在一个关键的低效率问题，类似于优先 gas 拍卖 (PGA)，其中竞争提议者争先恐后地在 Taiko Labs 的提议者之前包含交易。这导致 L2 区块中的冗余交易被发布在 L1 链上，从而降低了 Taiko 区块的价值并增加了其经济成本。因此，Taiko Labs 经常需要花费费用来证明几乎没有或根本没有有利可图的交易的区块。

通过对区块数据进行为期两周的分析，我们观察到市场由四大提议者（包括 Taiko Labs）主导。我们的研究结果表明，Taiko Labs 因持续丢失 PGA 而面临重大损失。在此期间，Taiko Labs 损失了约 83.9 ETH，按 3,112 美元的平均以太坊价格计算，短短两周内总损失约为 261,096 美元。这凸显了迫切需要更好的提议者激励和机制来缓解这些低效率。

介绍

基于 rollups 的目标是通过将 L2 操作与 L1 集成来提高以太坊的可扩展性，从而提高数据可用性和安全性。它们利用 L1 进行排序和结算，避免了对中心化排序器的需求，从而促进了去中心化。

然而，Taiko 中用于排序的完全无政府模型带来了严重的低效率。在这个模型中，区块发布缺乏层次结构或协调，任何用户都可以充当 L2 提议者并不受限制地发布区块，从而促进最大程度的无权限参与。虽然这种方法符合去中心化原则，但也带来了系统性挑战。

Vitalik 将彻底的无政府状态描述为：

“完全无政府状态：任何人都可以随时提交批次。这是最简单的方法，但它有一些重要的缺点。特别是，存在多个参与者将生成并尝试并行提交批次的风险，并且只有其中一个批次可以成功包含在内。这导致在生成证明时浪费大量精力和/或在将批次发布到链上时浪费大量 gas。”

这些缺点在 Taiko 中得到了体现，因为多个 L2 区块被提交到同一个 L1 插槽，导致交易冗余。冗余区块会占用宝贵的 L1 空间，增加费用，并降低经济效率。

冗余事务导致效率低下

在使用完全无政府状态的汇总中，当包含相同交易的多个 L2 块发布到 L1 时，就会出现冗余交易。这些块可能在同一个 L1 时隙内提交，也可能跨不同的时隙提交。在这种情况下，两个块都会提交到 L1，从而消耗宝贵的 blob 空间，并向 L2 提议者收取 L1 费用。在 L1 上处理的第一个块被执行以确定更新后的 L2 状态。第二个块中已包含在第一个块中的任何冗余交易都将失效，因为它们的状态转换已经应用。第二个块中的唯一交易仍然有效，并且仍然影响 L2 状态。

第二个区块的提议者面临严重的经济效率低下问题。他们承担发布和证明The Block的全部成本，但只能获得有效、非冗余交易的奖励。这种动态会阻止提议者提交冗余区块。此外，将两个区块发布到同一个 L1 时隙会降低网络的有效吞吐量，因为冗余数据块会占用宝贵的区块空间，从而增加拥堵和成本。

Taiko 的建筑和冗余街区的经济学

Taiko 是一个基于Rollup 的典型例子，它使用完全无政府状态作为其排序设计，优先考虑简单性和去中心化。在这个模型中，任何人都可以从 L2 内存池收集交易，构建一个捆绑包（当 L1 提议者提议时，该捆绑包将成为 L2 区块），并将其与包含交易有效负载的数据块一起提交给 L1。这些区块可能包含交易或保持为空（仅包含单个锚交易），以确保在低需求期间的链连续性。提交区块后，提议者必须生成并发布有效性证明以确认区块的正确性，这会产生额外的 L1 交易成本。

即使是空块也必须证明能够维持链的活跃度并避免受到惩罚。这一要求在活动较少的时期给 Taiko Labs 等后备提议者带来了巨大的经济负担。当 Taiko Labs 包含有利可图的交易时，出价更高的竞争对手通常会在 PGA 环境中超越它，从而导致奖励减少和经济挑战。

Taiko 的优先天然气拍卖动态

PGA 给 Taiko Labs 的运营带来了一个反复出现的挑战。竞争搜索者利用 Taiko Labs 的开放区块提交流程，通过出价高于其提议者，使用更高的费用来确保他们的区块首先被执行。在经济激励的驱动下，这些提议者监控待处理的区块，并为同一个 L1 插槽提交自己的区块，并提供更高的交易费用以确保纳入。

当多个区块的内容重叠时，第一个有效区块将决定网络的状态。Taiko Labs 的区块与较早区块之间的重复交易将被排除，这迫使 Taiko Labs 承担提议和证明区块的成本，而没有相应的奖励。这造成了一种情况，即 Taiko Labs 承担了区块排序的全部成本，但获得的利润却很少甚至没有，这进一步削弱了网络的经济可持续性。

这些低效率在高需求时期尤为明显，此时 PGA 环境竞争最为激烈。然而，在低需求时期，Taiko Labs 提议者被迫通过发布和证明可能包含一些交易但不完整的区块来保持活跃。虽然这些区块可能会提供一些奖励，但在大多数情况下，它们无法覆盖 L1 成本，因此无利可图。因此，PGA 不仅将奖励重新分配给更成熟的提议者，而且还削弱了维持网络活跃所需的激励，给 Taiko Labs 等后备提议者带来不成比例的经济负担。

分析

方法论

在本分析中，我们通过将提议者的收益与产生的成本进行比较来评估其盈利能力。来自 L2 区块的The Block奖励代表收益，而 L1 发布成本和证明成本被视为损失。对于 Taiko Labs 提议者，与每个区块相关的基本费用包含在其收益中。

1. Taiko 提议者净利润：
   \text{(L2 优先费用 + 基本费用)−(L1 出版费用 + 证明费用)} (L2 优先费用 + 基本费用)−(L1 出版费用 + 证明费用)
2. 其他提议者的净利润：
   \text{L2 优先费用 − (L1 出版成本 + 证明成本)} L2 优先费用 − (L1 出版成本 + 证明成本)

该分析基于 2024 年 11 月 7 日至 2024 年 11 月 22 日期间创建的区块，涵盖区块 ID 538304 至 593793。这占 Taiko 链自撰写本文时创世以来所有区块的 9.34%。此数据集提供了在此期间处理超过 500 个区块的提议者的经济表现的见解。

提案者奖励、成本和盈利能力分析

下图概述了主要提议者的奖励、成本和利润，突出了系统内的经济动态。Taiko Labs 作为主要的后备提议者，被用作评估盈利能力的基准。

主要观察

1. Taiko Labs 的提议者（0x000000633b68f5D8D3a86593ebB815b4663BCBe0）
   • 净利润： -83.9 ETH （按 3,112 美元/ ETH计算，约合 261,096 美元）。
   • Taiko Labs 经常遭受经济损失，因为它在维持活跃度方面扮演着后备角色，并且在 PGA 环境中被竞争对手击败，最明显的是提议者 A (0x41F2F55571f9e8e3Ba511Adc48879Bd67626A2b6) 和提议者 B (0x66CC9a0EB519E9E1dE68F6cF0aa1AA1EFE3723d5)。通过提供更高的费用并确保更早的区块，这些提议者削弱了 Taiko Labs 获取有利可图的交易的能力。结果通常是区块中只填充了一笔锚定交易，而 Taiko Labs 则不得不承担证明成本而得不到相应的回报。
2. 最赚钱的提议者 A (0x41F2F55571f9e8e3Ba511Adc48879Bd67626A2b6)
   • 净利润： 26.0 ETH （按 3,112 美元/ ETH计算，约合 80,912 美元）。
   • 该提议者经常出价高于 Taiko Labs 提议者，通过赢得 PGA 竞赛并获取更多价值来获取大部分有利可图的交易。
3. 第二大盈利提议者 B (0x66CC9a0EB519E9E1dE68F6cF0aa1AA1EFE3723d5)
   • 净利润： 17.5 ETH （按 3,112 美元/ ETH计算，约合 54,460 美元）。
   • 该提议者还策略性地出价高于 Taiko Labs，确保了有利可图的交易并实现了可观的净收益。尽管提议者 B 的利润略低于提议者 A，但仍能有效地平衡回报和成本。
4. 第三大盈利提议者C (0x9a5Cc6E3A3325CDc19fC76926CC9666c80139C09)
   • 净利润： 6.6 ETH （按 3,112 美元/ ETH计算，约合 20,540 美元）。
   • 尽管提议者 C 发布的区块数量与提议者 B 相似，但其利润仅约为提议者 B 的一半。这种差异可能是由于竞标策略不够成熟，从而降低了整体盈利能力。
5. 小规模提案者
   • 规模较小的提案者总体上活动较少。然而，由于成本相对较低，他们通常能够保持盈利或接近收支平衡，这得益于 PGA 领域内更为谨慎的做法。

Taiko Labs 提案者出价高于其他提案者

在本节中，我们分析了两个收入最高的提议者出价高于 Taiko Labs 的情况。当提议者比 Taiko Labs 更快地提交区块并确保其首先在 L1 上执行时，就会发生这种情况。

该图说明了提议者 A 在发布区块方面超过 Taiko 提议者的每个实例。

• Y 轴：表示与每个区块相关的奖励（L2 交易费用的总和）。
• X 轴：代表已发布的块的大小。
• 时间范围：在分析的两周内，这种情况发生了 4,621 次。

在我们的分析中，我们检查了提议者 A 提出的区块紧接着 Taiko Labs 的提议者提出的区块的情况。

盈利能力比较：

• 提议人A ：
  • 在图表上，我们用蓝色表示所有 4,285 个提议的可盈利区块（盈利率为 92.7%），而用浅蓝色表示无利可图的区块。
• Taiko 提议人：
  • 红色图表显示 Taiko Labs 提议者仅获得了 103 个盈利区块（4,518 个区块的盈利率为 2.2%，导致 97.8% 的区块无利可图），其中无利可图的区块以粉色显示。
• 对 Taiko 的经济影响：
  • 由于 Taiko Labs 提案者的出价不断低于提案者 A，因此其总损失达到 18.37 ETH。

同样，我们分析了提议者 B 提出的区块先于 Taiko Labs 提议者提出的区块的情况。在观察期内，这种情况发生了 4,870 次。

盈利能力比较：

• 提议人B：
  • 建议用蓝色表示 4,333 个可盈利区块（盈利率为 89.0%），用浅蓝色表示不可盈利区块。
• Taiko 提议人：
  • 实现盈利的区块有 132 个（4,738 个区块的盈利率为 2.7%，导致 97.3% 的区块无利可图），其中红色为 132 个，无利可图的区块为粉色。
• 对 Taiko 的经济影响：
  • 在这些案例中，Taiko Labs 提议者遭受的总损失为 18.25 ETH。

交易分布分析

为了进一步研究提议者的行为，我们使用核密度估计 (KDE) 图分析了每个区块的交易分布。这直观地展示了提议者如何在区块之间分配交易，并突显了他们策略上的差异。

主要观察

1. Taiko Labs 的行为（0x000000633b68f5D8D3a86593ebB815b4663BCBe0）：
   • 低交易区块（<100 笔交易）： Taiko Labs 的区块中约有 24%（6,652 个区块）属于此类，其中 99% 是在 PGA 环境中被竞价者超越而产生的。当 Taiko Labs 的区块被竞争提议者超越时，后续区块中的重叠交易将失效，最终区块中仅保留锚定交易。
   • 高交易区块（>1500 笔交易）： Taiko Labs 的约 24.1% 的区块超过此Threshold，表明偶尔能够成功抓住盈利机会。
   • Taiko Labs 的后备角色和冗余区块的惩罚导致了严重的经济效率低下。
2. 以利润为中心的提议者：
   • 提议者 A 和 B 几乎只关注高交易区块，其中超过 46-58％ 的区块超过 1500 笔交易。
   • 两位提议者都频繁地提交交易费用更高的区块来压倒 Taiko Labs，从而减少了 Taiko Labs 的奖励机会。

主要提案者的区块盈利能力分析

我们继续分析，评估每个提议者提出的有利可图的区块的数量，并检查这些结果在 Taiko 中的分布。

该图展示了分析期间主要提议者（处理超过 500 个区块）发布的区块的盈利情况。它将区块分为两类：盈利区块（绿色）和亏损区块（红色），突出显示了各个提议者各自占比。

主要观察

1. Taiko 提议者 (0x000000633b68f5D8D3a86593ebB815b4663BCBe0)
   • 盈利区块： 19.1%
   • 无利可图的区块： 80.9%
   • Taiko Labs 的大部分区块都无利可图，这反映了其在保持活跃度方面的作用，即使这需要发布无利可图的区块。这一结果支持了以下假设：Taiko Labs 在 PGA 环境中的盈利区块出价始终高于其他公司，因此在盈利能力较低期间只能充当后备提议者。
2. 提议者A（0x41F2F55571f9e8e3Ba511Adc48879Bd67626A2b6）
   • 盈利区块： 93.4%
   • 无利可图的区块： 6.6%
   • 该提议者保持着高度高效的运行，几乎只关注有利可图的区块，这表明在高需求时期可以选择性地提出区块。
3. 提议者 B (0x66CC9a0EB519E9E1dE68F6cF0aa1AA1EFE3723d5)
   • 盈利区块： 89.8%
   • 无利可图的区块： 10.2%
   • 另一个高效的提议者，可能通过专注于完整的区块表现出强大的盈利能力。
4. 混合策略提议者（0x9a5Cc6E3A3325CDc19fC76926CC9666c80139C09）
   • 盈利区块： 69.8%
   • 无利可图的区块： 30.2%
   • 该提议者可能不如其他提议者那么老练，偶尔会发布无利可图的区块。
5. 较小的提议者（例如 0x2802E30d61d5ac0879c4F0c2825201a3D9C250Ef）
   • 盈利区块： 96.8%
   • 无利可图区块： 3.2%
   • 该提议者在分析的时间段内开始运作，从区块 580181 开始。尽管规模较小，但它展示了一种高度复杂的策略，专注于盈利机会并完全避开无利可图的区块。这可能表明它是最先进的参与者之一，仅在条件有利时才战略性地进入。

洞察

这项分析揭示了竞争提议者在自身经济利益的驱动下如何给 Taiko Labs 带来挑战。当 Taiko Labs 在 L1 上发布具有低优先级费用的区块时，一个关键问题就出现了，这使得更老练的参与者能够在 PGA 环境中以更高的出价击败他们。我们的研究结果表明，Taiko Labs 发布的区块中有 80% 以上是无利可图的，而且 Taiko 提出的区块中有一半以上被出价击败。这凸显了 Taiko Labs 在努力保持网络活跃度时面临的经济效率低下问题，因为竞争提议者利用了其后备角色。

可能的解决方案

使用完全无政府状态进行排序需要保证执行以防止冗余交易。这种方法可能具有挑战性，因为从 L1 的角度来看，交易正在正确执行。

一种潜在的解决方案是在 L2 区块提议函数中添加 L2 区块 ID 字段，如果由于其他提议者的竞争而错过目标，则导致The Block提议回滚。虽然这仍然会产生提议的交易成本，但它避免了证明The Block的费用。Taiko Labs 可能会使用回滚保护来防止冲突的区块上链。通过这样做，他们可以避免浪费交易费。然而，值得注意的是，回滚保护对构建者引入了信任假设。另一个问题可能是当你有相同 ID 的区块而没有冗余交易时。

另一个可能的解决方案是执行预确认。但是，确保 L2 端的执行保证会增加预确认过程的复杂性。只有一个预确认者可以保证他们不会在同一时段发布冲突的区块，因为这样做可能会导致惩罚。这种机制可以显著减少冗余提交并降低 L1 费用浪费。然而，它也带来了执行复杂性，带来了必须解决的挑战，以确保有效实施。

最容易实施的解决方案可能是使用执行票证。执行票证或其他领导者选举机制（如基于预先确认的机制）提供了一个确定性系统，用于每个时隙选举单个区块提议者。这种方法通过确保在任何给定时间只有一个提议者负责区块提交，最大限度地减少了冲突和冗余。

执行票有几个优点。通过消除冗余的区块提交，它们减少了资源浪费，并使提议者的激励与系统的整体效率保持一致。然而，实施这样的系统会带来挑战，以确保公平可靠的领导者选举。

讨论与结论

虽然完全无政府状态鼓励无需许可的参与，但由于冗余区块和竞争激烈的 PGA 环境，它很难满足基于汇总的效率要求。Taiko 是一个引人注目的案例研究，说明了 L1 上区块空间利用效率低下所带来的经济成本。

执行预确认等潜在解决方案可以解决这些低效率问题，但会增加系统复杂性。或者，引入领导者选举机制可以通过增加结构来减少冗余区块，尽管这也可能会带来中心化风险。一种平衡的方法可以在惩罚有害行为的同时保留无需许可的参与，使去中心化与实际效率保持一致。

未来工作

1. 盈利能力分析：调查 Taiko Labs 是否曾经盈利，或者竞争对手是否一直在获取利润。
2. 证明成本：评估链下证明生成成本对净盈利能力的影响。
3. 提议者行为：详细研究提议者策略。对一些 L1 blob 的初步解码显示，没有提议者直接复制 Taiko Labs 的提议者 blob 的实例，但需要进一步分析以确认模式。

致谢

我要衷心感谢Flashbots提供资助，使这项工作成为可能，并支持我在此主题上的持续研究。我还要感谢PBS 基金会对这项研究的初步支持。

常问问题：

Taiko Labs 如何在 L1 上发布区块？

目前，Taiko 提议者通过观察公共 L2 内存池并在 L1 内存池上发布其区块来公开运作。由于一切都是公开进行的，因此通过更快地提交区块来超越 Taiko Labs 排序器相对简单，只要您可以为您发布的区块生成证明或找到愿意代表您生成证明的证明者。

数据收集？

为了收集数据，我们监听了负责证明和提议的合约的事件：0x06a9Ab27c7e2255df1815E6CC0168d7755Feb19a。从这些事件中，我们提取了记录 L1 区块的 Taiko 区块 ID 和 L1 交易哈希。

使用交易哈希，可以通过 RPC 直接检查与每笔交易相关的交易费用。对于 L2 交易费用和 L2 基础费用，我们使用 L2 区块 ID 并根据The Block奖励计算结果。虽然这种方法可能不是最快的，但事实证明，获取 Taiko 的数据具有挑战性且相对较慢。

在未来的帖子中，我们的目标是找到一种更快的方法来收集所有链的数据。

加密内存池是一种解决方案吗？

加密的内存池无法解决问题，因为仍会出现包含冗余交易的区块。随着时间的推移，这可能会导致垄断，最具竞争力和最老练的搜索者始终比其他人更快地发布区块。

提议者 A 和提议者 B 是否互相出价高于对方？

我们发现只有 57 次这两位提议者紧接着发布区块，这表明他们之间直接的 PGA 式竞争相对较少。提议者 A 在 31 次中首先发布，使得所有这些区块对提议者 A 来说都是 100% 有利可图的，但对提议者 B 来说只有 54.8% 有利可图。相反，提议者 B 在 26 次中先于提议者 A 发布，在这些情况下，两位提议者的区块都有 80.8% 的时间是有利可图的。将在后续文章中对其他提议者进行进一步分析。

如何识别受到竞价影响的区块？

您只需检查TaikoScan即可查看。通常，当区块为空或包含的交易少于 100 笔时，这表明提议者在 PGA 环境中出价过高。即使交易数量较多的区块也可能受到影响；在这种情况下，将区块的成本与其奖励进行比较是唯一的确认方法。对于更深入的分析，解码 blob 是最可靠的方法。

Taiko Labs 曾经盈利过吗？

要明确回答这个问题，需要进一步分析。然而，直觉告诉我们，Taiko Labs 在特定条件下会盈利。对于其他提议者来说，盈利发生在\text{L2 优先费用 − (L1 出版费用 + 证明费用) > 0} L2 优先费用 − (L1 出版费用 + 证明费用) > 0时。如果不满足此条件，他们会避免发布会导致损失的区块。
相比之下，Taiko Labs 的提议者可以获得额外的基本费用，从而实现其盈利条件：
\text{(L2 优先费用 + 基本费用) − (L1 出版成本 + 证明成本) > 0} (L2 优先费用 + 基本费用) − (L1 出版成本 + 证明成本) > 0
当这种情况成立时，Taiko Labs 是盈利的，因为基本费用抵消了发布和证明成本，否则这些The Block会使其他提议者无法获利。