这项研究由MigaLabs完成。
执行摘要
本报告对以太坊在Fusaka硬分叉及后续仅包含Blob参数（BPO）更新后的blob吞吐量和网络稳定性进行了实证分析。该研究考察了长达数月的观察期内的blob分布模式、丢失槽相关性以及整体网络健康状况。
主要调查结果引发了重大担忧：
- 容量利用率不足：网络未达到目标数据块数量（14）。自 BPO1 以来，中位数实际上有所下降，而高数据块数量（16+）仍然极其罕见。
- 高斑点计数时的漏检率升高：16 个以上斑点时的漏检率在 0.77% 到 1.79% 之间，是 0-14 个斑点时的基线漏检率（~0.50%）的两倍多。
- 建议：在高数据块计数下的丢失率恢复正常，并且当前容量有明显需求之前，不应考虑进一步的 BPO 更新。
事件时间线
| 事件 | 日期 | 描述 |
|---|---|---|
| 数据收集开始 | 2025年10月1日 | 基线测量期开始 |
| 福萨卡硬叉 | 2025年12月3日 | Fusaka 发生硬分叉，没有 blob 参数变化 |
| BPO 最新动态#1 | 2025年12月9日 | 目标斑点数量从 6 个增加到 12 个，最大值从 9 个增加到 15 个。 |
| BPO 最新动态#2 | 2026年1月7日 | 目标斑点数量从 12 个增加到 14 个，最大值从 15 个增加到 21 个。 |
分析
每个插槽的斑点分布
在整个观测期间，我们记录了每个观测时段内斑点数量的随时间变化情况，以及相应的缺失观测时段数据。图 1 以箱线图的形式展示了每个观测时段内斑点数量的每日分布情况，并在次坐标轴（90 天）上叠加了缺失观测时段的斑点数量。
图 1：箱线图显示了每个时隙的每日数据块分布（左轴）和每日丢失时隙数（右轴）。垂直虚线表示协议升级事件。
数据显示了一些值得注意的现象：
目标容量未达标：尽管提高了数据块限制，但网络容量仍未达到新的目标容量。自 BPO1 以来，数据块数量的中位数实际上有所下降，从每个时隙 6 个数据块降至每个时隙 4 个数据块。高数据块数量（16 个以上）极其罕见，在观察到的超过 75 万个时隙中，每次仅出现 165 至 259 次。
产能扩张与需求脱节：业务流程外包（BPO）的不断升级虽然提升了理论产能，但实际利用率并未相应提高。这引发了人们对进一步扩充产能必要性的质疑，因为目前的产能极限远未达到。
错过时段相关性分析
为了探究区块数量与后续缺失区块之间的潜在相关性，我们分析了自Fusaka硬分叉（40天）以来，不同区块数量区块之后缺失区块的频率。由于Fusaka硬分叉后的头两天缺失区块数量异常，因此我们排除了这两天的数据。
图 2：按前一个槽位中的 blob 数量分类的丢失块的绝对计数。
图 2 中的原始数据显示，在数据块数量为零或极少的时隙之后，丢块的发生率较高。然而，由于网络中数据块数量的分布并不均匀，因此需要对这一观察结果进行归一化处理。
图 3：所有观察到的槽位中斑点计数的分布，表明不同斑点计数的频率不均匀。
为了准确评估漏检概率，我们使用以下公式计算了归一化漏检率：
Missed blocks after slots with X blobsMiss Rate ( X ) = ——————————————————————————————————————————— × 100 Total slots with X blobs
图 4：给定数量的块之后，丢失块的概率。
标准化分析揭示了一些令人担忧的模式：
- 基线漏检率（0-15 个斑点） ：在不同斑点数量下，漏检率在 0.32% 到 1.03% 之间，平均值约为 0.5%。
- 当数据块数量超过 16 个时，丢包率显著升高：丢包率急剧上升，范围从 0.77% 到 1.79%。当数据块数量达到 21 个时，丢包率高达 1.79%，是数据块数量较少时平均丢包率（约 0.5%）的三倍多。这表明，在处理大量数据块时，网络可靠性出现了令人担忧的下降。
按斑点数量划分的连续错过槽位（10 个以上斑点）
| 斑点计数 | 总槽位数 | 错过的比赛 | 漏诊率（%） |
|---|---|---|---|
| 10 | 7880 | 46 | 0.58 |
| 11 | 6723 | 47 | 0.70 |
| 12 | 4717 | 22 | 0.47 |
| 13 | 3431 | 16 | 0.47 |
| 14 | 3088 | 10 | 0.32 |
| 15 | 3213 | 24 | 0.75 |
| 16 | 259 | 2 | 0.77 |
| 17 | 201 | 2 | 1.00 |
| 18 | 207 | 2 | 0.97 |
| 19 | 165 | 2 | 1.21 |
| 20 | 191 | 2 | 1.05 |
| 21 | 224 | 4 | 1.79 |
统计学考量
高 blob 数量（16+）的数据集仍然有限，每个 blob 数量的样本量仅为 165 至 259 个槽位，而低 blob 数量的样本量则高达数万个槽位。然而，所有高 blob 数量（16-21）的缺失率均持续偏高，这一现象令人担忧。即使样本量有限，趋势依然清晰：更高的 blob 数量与更高的缺失率相关。如果随着需求的增加，这些偏高的缺失率持续存在或进一步恶化，网络稳定性可能会受到严重威胁。
结论
容量未得到充分利用：网络尚未达到新的目标容量。自 BPO1 以来，中位数据块数量有所下降，高数据块数量（16+）仍然极其罕见。没有证据表明存在足以证明进一步增加容量的需求压力。
高数据块数量下的丢失率令人担忧：包含 16 个或更多数据块的槽位丢失率高达 0.77% 至 1.79%，相比 12 至 14 个数据块时观察到的 0.32% 至 0.47% 的基线水平，显著升高。这种现象表明网络基础设施难以可靠地处理高数据块数量。
网络不稳定风险：如果需求增加，高数据块数量变得更加普遍，当前较高的丢包率可能会加剧并威胁网络稳定性。数据显示，该网络尚未做好在高数据块数量下持续运行的准备。
在系统稳定之前，不再进行任何 BPO 更新：在以下情况发生之前，不应考虑进一步增加 blob 容量：
- 当斑点数量较高（16个以上）时，漏检率会恢复到基线水平（约0.5%或以下）。
- 已有证据表明，市场需求能够充分利用现有产能。
需要持续监控：在进行任何更改之前，应观察网络在当前容量限制下的运行情况。过早提升容量会增加网络崩溃的风险，因为如果底层基础设施无法可靠地支持，L2 协议可能会开始使用扩展后的容量。
方法论
本研究由 MigaLabs 使用此代码进行。
