Rollups(二層網絡)去中心化交易排序器的選擇之路:Shared sequencer network還是Based Rollup?

2023-11-10 08:11:22

原文作者:James@PangaCapital

PangaCapital 是一家立足全球,專注於發現、投資和培育亞裔優質Web3創業團隊的早期投資基金。其創始團隊擁有頂尖交易所、麥肯錫、摩根斯坦利和普華永道等知名機構的背景。基金致力於為亞裔創業者提供接觸全球資源的機會,基金投資人和合作夥伴包括交易所、海外頭部基金和做市商、海內外知名高校和頭部互聯網公司。

隨着衆多 Rollup(二層網絡)已經啓動或即將啓動其主網,他們現在面臨一個關鍵問題:如何在二層網絡的技術迭代過程中,選擇一個有意義的去中心化定序器的解決方案來替代現在中心化的交易排序器的方案。目前,實現去中心化排序器主要有兩種方法。 SS(Shared sequencer network) 網絡(外部共享排序器網絡)和讓一層 Validator 來排序二層交易的 based rollup。我們將介紹市場每種技術方案,比較每種方案的優點和缺點。我們將得出結論,基於 based rollup(利用第 1 層的 Validator 來對第 2 層的交易進行排序)是 Rollup 實現去中心化交易排序的適當選擇。

1.外部共享定序器網絡(Shared sequencer network)方案

外部共享定序器網絡是一個獨立的有定序器節點組成的網絡。網絡的建立目的是位各類 Rollups 提供去中心化交易定序的解決方案。網絡包含自己的共識層,P2P網絡傳輸層的 DA 層,網絡允許交易排序節點無需許可地加入和離开網絡。

使用該技術方案的好處有:

a. 增加總 MEV 回報: 如果外部共享定序器網絡可以同時運用於多個 Rollup(二層網絡),此網絡可以通過同時對多個二層上交易安一定規則進行排序來捕獲跨二層 MEV。從而有能力發現和獲取比只排序單個二層更加多的 MEV 利潤。並且可以通過代幣經濟的設計將增加的 MEV 利潤分配給各個二層網絡。 (當總蛋糕變大時,每個人似乎都會受益)

b. 防止潛在的違規行為: 發起二層網絡(Rollu-ups)的交易是無需許可時,二層網絡無法判斷交易是否由某些受制裁的實體發起或者交易本身是非法交易的一部分。如果二層網絡自己搭建 sequencer,無論是自建的去中心化的還是中心化的定序集,都有可能被政府認定二層網絡在非法交易發生的過程中發揮着促進作用。為了避免這種情況,roll - up(二層網絡)需要一個外部去中心化共定序器網絡作為緩衝區。

c. 提高系統在可靠性(Liveness)和抗審查性的增強: 所有的二層網絡為了追求更高的系統在线率和抗審查的政治正確性都會讓交易排序器去中心化。並且去中心化也是加密貨幣行業的重要敘事特性之一。因此使用外部共享去中心化排序器網絡能同時滿足以上各類目的/利益的需求。

盡管有上述優點,共享定序器網絡(SSN)有許多缺點超過了上面提到的優點:

1) 外部信任模型的不確定性: 對於 Rollup(二層網絡)而言,外部共享定序器網是一種基於外部信任模型的網絡。外部信任模型無法保證擁有以太坊一樣的去中心化程度,導致二層網絡的(liveness)可靠性及抗審查程度並不能達到期待的效果。並且依賴於第三方信任模型的方案本身於 Rollup 的設計初衷有背離。理想的狀態下,二層網絡應不基於任何的外部第三方信任模型,只依靠一層網絡(layer 1)來確保二層網絡的安全性,在线穩定性一集抗審查性。

2) SS 網絡的性能仍然值得懷疑。

a. 共識开銷: 即使 SS 網絡上的節點只需要對交易進行排序而不需要執行,網絡仍需處理共識开銷(一些 SSN 使用 Hotstuff 2 作為共識來改善延遲。但是這種共識仍然具有 O(n 2 ) 最壞情況復雜度和 O(n) 通信开銷。在高度去中心化的網絡中,共識層/P2P通信層的开銷會對 SS 網絡的性能產生負面影響。 SSN 的延遲導致二層網絡(Rollups)無法快速獲得交易排序結果。這將影響二層網絡執行交易獲取交易的 Soft Finality 的實效。用戶側體驗差,無法快速完成基於 soft finality 的交易。

b. 數據有效負載 SS 網絡內的通信开銷: 在傳統的共識協議中,節點需要在節點投票最終確定區塊之前查看該區塊的數據。節點之間的這種數據有效負載通信會給協議增加 O(n(D)) 延遲,如果節點數量 N 很大,這會嚴重降低用戶體驗。

3) 激勵不一致: SS 網絡節點和二層網絡執行交易及其他角色的節點之間存在潛在的利益不一致。SS 網絡節點專門為 SS 網絡工作並僅從 SS 網絡接收激勵。這引起了人們的擔憂,即某些二層網絡可能會賄賂 SS 節點,以拒絕為其他二層網絡交易提供服務或在為多個二層網絡服務過程中有歧視性的服務順序的區別。 。

4) 獲取 Cross Rollup MEV 的技術挑战: Cross Rollup MEV 在技術上很難獲取。 SS 網絡要求在極短的時間內確定二層網絡的交易順序。在如此短的時間窗口內,搜索者需要找到垮二層網絡的 MEV 機會,並通過某種方式與 SS 網絡的交易定序提議者(Proposer)進行通信,將想要的交易插入到交易順序的正確位置。整個過程中速度和准確性至關重要,這給搜索者設計和實現 MEV 算法帶來了巨大的挑战

2. Based Roll -ups

Based Sequencing 是指將二層的交易順序交給一層下個區塊的提議者(Proposer for next block of layer 1)與一層的 searcher 共同確定的設計。一層的下個區塊的 proposer(提前通過 committee 的選舉已經確定了)將 rollup 的區塊作為一層的下一個區塊的一部分。在這種情況下,一層的下一個區塊的提議者決定了交易的順序和 rollup 的區塊,並在下一個 epoch 中提議該塊。同時,第 2 層區塊的形成是由第 2 層的 PBS 體系完成的,其中的角色也可以是一層 PBS 中的角色擔任。這樣的設計不會增加 Layer 1 提議者的負載,但仍然可以獲得 Layer 2 去中心化排序器的預期好處。

Base Rollup 的多個優點:

1)更好的 Better Liveness 和抗審查性。 只有 Base roll-up 完全繼承了 layer 1 的 Liveness 和 Censorship Resistance,因為它授予 Layer 1 提議者確定 Layer 2 交易順序的權利。這種設計消除了 Layer 2 對外部信任模型的需要,使得 Layer 2 更少容易受到任何外部影響。

相比之下,依賴於外部去中心化交易排序器的二層網絡(Rollups)如果遇到外部排序器短失靈,那么他將容易收到有毒 MEV 的攻擊。在一層 escape hatch 裏面的交易必須等候一段時間才能保證結算。盡管外部 SS 的可靠性可能為 99% ,但活可靠性降低 1% 仍可在惡意的外部環境中被利用

2)和一層網絡的驗證器利益一致性/最大 MEV 提可能 (一層 + 跨二層 MEV)。

Based Roll-ups 通過將二層交易排序的權利交給一層的驗證者將 MEV 的獲取機會返回給一層驗證者,從而使得一層驗證者和二層利益一直,並增加了一層的 social capital,增進一層安全性。如果所有 roll-up 都採用這種模型,Layer 1 搜索者可以搜索跨 Layer 2 + Layer 1 MEV,與僅覆蓋跨 Layer 2 MEV 的共享排序器模型相比,可以獲得更大的 MEV 利潤。

3)更低的用戶成本: 在實施 Base Roll-up 設計時,Roll-up 不需要向外部 SS 網絡支付額外的費用。Layer 1 的提議者以及搜索者和構建者通過 MEV 獲得補償。理論上,在其他條件相同的情況下,Base Roll-ups 上的交易成本應該低於基於 SS 的模型,因為沒有外部網絡參與提取價值。

4)抗審查和符合監管要求。 基礎匯總可以保持抗審查性,同時遵守法規。

目前 based rollup 的主要缺點是速度:人們擔心 based-rollup 的吞吐量性能。有些人認為 Based-Roll up 的排序工作需要等到一層上的區塊最終確定為止。在這種情況下,Based Rollup 交易確認時間直接受限 L1 的區塊時間,導致從用戶角度來看交易完成非常慢。

然而,有一種方法可以對 based rollup 的交易排序進行預先確認。通過重新抵押(restaking),一層的下一區塊的提議者可以承諾將 Based Rollup 的區塊包含在他們將來提議的一層區塊中。這是可能的,因為一層下個區塊的提議着會提前選出。如果下個區塊的提議者沒有按照他們承諾的那樣提出區塊,他們將通過重新抵押(restaking)計劃而受到懲罰性削減 token。(賈斯汀·戴克, 2023 年夏天)

有些人可能會認為說服 Layer 1 驗證者參與 Base Roll-ups 具有挑战性。然而,由於所有 MEV 流給予第 1 層的驗證者網絡,並且有二層的 token 的適當激勵,因此一層驗證者的利益與 based rollup 一致。因此,通過重新質押讓一層驗證者加入應該相對容易。

總而言之, Based Roll-ups 可以實現交易排序的預確認保證系統性能,並且在沒有新信任模型加入的情況下完全繼承了一層的可靠性和抗審查性。因此與具有外部信任模型的復雜 SS 網絡相比,Based Roll-ups 是一個更好的將交易排序去中心化的解決方案。

感謝 Daniel 提供他的看法,感謝我的同事 Greg 和 Yao  對內容的編輯和提煉。

讓我們將所有內容放入下面的比較表中:

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