首先，我们从 MEV 攻击的本质分析了主流公链的当前 DeFi 生态现状，因为这直接影响了链上 MEV 的活跃度。之后我们以 Ethereum、Solana、Aptos、Sui 四条主流且较为活跃的公链作为主要的分析目标，来分析 MEV 公链架构与 MEV 发展的关系。我们发现，MEV 系统实际上与架构和交易的排序密切相关，这也直接影响了用户体验。

在以 Sui、Ethereum 这种以 Gas Fees 来交易排序的模型下，都面临着链上交易活跃时（如 Meme 交易活跃、价格大幅变动、NFT Mints 等场景），会助长更高的 Gas Fee 的恶性循环，进而导致部分用户无法在此时参与市场，在 Sui 中没有 EIP-1559 的平滑机制，因此 Sui 的 Gas Fees 变动更加剧烈，Ethereum 在此协议下增长的较为平滑。

在以 Aptos 这种确定性函数的排序模型下，会让 MEV 集中在尾部，因为 Leader 节点只有在排序结束以后才会有区块的完整视图，这也就导致了 Aptos 上的 MEV 更加复杂，并且抢先攻击较少，Gas Fees 就更加平缓。

在以 Solana 这种类似于 Aptos 一样，是以 FCFS 确定性模型进行排序，因此 Searchers 更加以速度优先，这样就会使得有更好硬件的 Searchers 赚取更多的利润。同时，依赖于速度会让整个网络充斥着大量的机器人发送的同一笔交易，以最大程度的将自己的交易包含进区块中，进而导致网络崩溃。Jito Labs 引入了类似于以太坊的伪 Mempool，支持 proority fees 来抢先交易，这同时带来了 Gas fees 的高波动和大量垃圾交易并存。

我们能够看到不同架构下和交易排序模型，会自然的衍生出对应的 MEV 市场现状。这些能够根据交易和架构预测。因此，对于以太坊本身来说，EIP-1559 是应对 Gas Fees 排序优先机制下的补丁（涉及到价值重新分配以及平滑 Gas 增长曲线），但是这仍然无法解决 Sandwitch 攻击以及高 Gas 的极差用户体验。因此，当前对于 MEV 的方案主要是构建一个透明与公开的市场，但是实际 sandwich 攻击带来的极差用户体验仍然需要针对性的解决。同时由于架构和衍生协议带来的问题也需要仔细商榷，Ethereum 与 Solana 代表了两种架构，其面临的问题也不尽相同，需要 case by case 的看待。

同时，我们也意识到了除了 Ethereum 以外，大部分的公链对于 MEV 的研究都较为浅薄，主要是缺乏对应的社区进行广泛的研究和链上数据支持。这里仍然有相对广阔的研究空间，特别是针对 DAG 等新兴公链以及新的排序模型等架构级别问题的研究。

Ethereum MEV 架构

在以太坊中，Flashbots 引入了 MEV-boost 来透明化整个 MEV 的过程，该架构被称为 PBS 。我们简要的介绍一下整个 PBS（Proposer Builder Seperate） 密封第一拍卖模型。当用户通过 RPC 代理提交交易，RPC 相当于运行了一个节点，将交易提交到公开的 Mempool 中，多个 Builder 找到最适合的交易进行排序以生成一个利润最大化的区块（利润最大化指交易手续 Base Priority MEV），然后多个 Builder 通过 Relayer 与 Proposer 进行交互，Relayer 是多个 Builder 与 Proposer 交互的桥梁，Builder 向 Relayer 提交报价，Relayer 向 Proposer 提交多个区块头以及对应的报价，Proposer 一般采纳报价最高的区块。其中 Relayer 会实现 MEVBboost 规范，这个是 Flashbot 提出的如何规范 Builder 与 Proposer 交互竞标的一种技术规范。在这个过程中，所有信息都是密闭的，Relayer 只会提交区块头给 Proposer，因此 Proposer 具有抗审查性。

但是，在当前的 PBS 架构下，我们见到自从 MEV-BOOST 规范引入后，这一利润最大化的密封竞标拍卖机制下，导致了 Builder 与 Searcher 逐步向合作与信任的方向引导，无论是 Searcher 还是 Builder 利益捆绑在一起后，这一集中化趋势也非常明显。而 POS 下，又会导致 Validator 的集中化，整个 MEV 产业链中，在各个环节都变得很集中化，并且还引入了多方信任的问题，Searcher 信任 Builder，Builder 和 Proposer 信任 Relayer。MEV 集中化与信任化的发展，与以太坊的最终去中心化与去中信任话的愿景出现了明显的违背。

libMEV

从上图可以看出，Sandwich 作为 MEV 的负效应大约占据整体交易量的 66% ，这也是对用户 UX 影响最大的主要链上活动。Searchers 往往在 Arbitrage 上的利润率更高，约为 18.4% ，并且这是一种较为有益的 MEV。我们觉得，这种利润率的现象是加密货币的高波动带来的。

MEV 泄漏虽然平均是 15.2% ，不至于令人无法接受，但是 MEV 的主要影响是用户体验，特别是在 EIP-1559 机制下。在高波动性的市场行情下，链上机器人会更积极的寻找各自套利机会，以太坊是以 Gas Fees 进行排序的，因此大家都在以竞争手续费为主，这就会抬高用户的 Gas 成本，EIP-1559 机制并没有特别成功的压制这种 Gas 的增长速度，导致短时间内 Gas fees 的大幅飙升。

MEV 交易利润分布，图源：Eigenphi

在以太坊上，每一笔 MEV 交易绝大部分的利润都集中在 0.9 u 左右。

Umbra Research

在 Solana 的出块机制中，由于 RPC 是直接与 Leader 进行交互，并且采用 FCFS 的原则，因此其不具备以太坊似的 Mmepool。

Jito 客户端下的 MEV 兼容架构，图源：Helius

Jito Labs 客户端目前占据了 50% 的客户端市场份额，因此 Jito Labs 自己构建了一个伪 mempool，用户通过 RPC 进入一个伪 mempool 停留大约 200 ms。Jito Labs 提供了一个链下的包含保障，能够保证该 bundle 内的所有交易均包含进区块中。搜索者可以竞标夹层攻击待处理交易的机会，Searchers 通过竞标到利润最大化的 Bundle，然后 Block Engine 负责寻找出竞价最高的 Bundle 提交给运行 Jito Labs 客户端的 Leader。

这是造成 MEV 的根本，但是 MEV 有其正外部性以及需求，如果 Jito Labs 不去做伪 mempool，那么其它项目也会做，因此 Jito Labs 选择吃下这个市场，以使得整个 MEV 的过程变得更加透明和公平，减轻负外部性。当然，这种对 MEV bot 的需求导致了用户处于最弱势，因为验证者将收取手续费，mev bot 将获得套利的收益，但是用户遭受更高的滑点和可能失败的交易。

Solana 的根本设计是 FCFS，所以在高峰网络活动时，不会发生 Gas Fees 的剧烈增长，Jito Labs 客户端引入了伪内存池以后，MEV bots 往往通过速度来抢先交易，并且由于手续费相对固定与低廉，MEV bots 往往肆无忌惮的发送大量的相同交易，这间接导致了 DDOS 攻击，又由于客户端为了速度而选择了 QUIC 协议发送交易，客户端往往会维护多个用户之间的交易通道，客户端无法承载大量交易时，客户端会自行断开某些连接，并且用户往往缺乏经济效益，客户端会与 MEV 合谋，断开用户，这也就导致了高峰时，用户无法发送交易，这实际是潜在的审查攻击。

Narwhal Mempool，图源：Rohan Shrothrium

在 DAG 算法下，用户将交易提交给 Workers，然后这些 Workers 可以并行处理不相关的交易，Workers 将交易打包成 Batch，广播给其它节点。一个主节点 Primary 管理着多个 Workers 节点，主节点负责收集这些 Batches 的摘要以及证明的证书组成区块并且广播。最终这些区块会形成 DAG 的一个顶点。如图上的步骤，这些区块内的交易还未完成排序以及执行。

之后会使用如 Sui 的排序算法 Bullshark，这个算法会选择一个 Leader，验证 Leader 是否收到足够多的投票，之后 Leader 使用确定性的函数进行全局交易排序，比如 gas fee、随机性等因素。排序之后，这个区块会被广播给所有的验证者，验证者验证区块的内容以及排序，然后所有验证者都需要执行区块内的交易。

在 DAG Bullshark 的算法组合下，每一轮都会选择出一个 Leader 以全局排序，MEV 的泄漏往往与交易排序相关，其看到了交易的顺序，就可以插入交易以提取 MEV。其中，在一个区块中，如果 Leader 节点的交易被放在了前半部分我们称为区块顶部，可以让其优先处理交易；交易放在后半部分我们称为区块底部，可以获得区块的完整视图，构建更复杂的 MEV。

The block

SUI GAS FEES，图源：Sui Explorer

根据过往的历史数据来看，Aptos 以及 Sui 的链上平均 Gas Fees 处于同一数量级， 0.0 0x。但是从图表中也能看出，Sui 的 Gas Fee 容易出现较大的波动，而 Aptos 相对而言更加平滑。造成这种用户体验的原因也是和其排序算法带来的 MEV 密不可分。

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