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边肖：记得要注意
资料来源：统一
作者：Harith Kamarul @etherscan
本文使用的数据来自Etherscan Flashbots中11834049 _(2月11日发掘)至12196601(4月8日发掘)之间的区块。
自2019年4月Phil黛安等人的开创性论文《Flash Boys 2.0》 [1]发表以来，MEV(即“最大可提取值”，最sddx可提取值，以前称为“Miner可提取值”)给Ethereum等智能合约区块链蒙上了理论阴影。然后，在2020年8月，范式研究合伙人丹罗宾逊发表了一篇名为《以太坊是一个黑暗森林》 [2]的博文，揭示了这一理论是如何在区块链变成现实的。
虽然这被认为是一个可怕的现实，但墨西哥湾病毒的活跃程度以前并不清楚。这催生了Flashbots[3]，一个致力于增加以太琴黑暗森林透明度和民主化的团队。自2020年底以来，他们一直在稳步扩大社区对MEV的了解，包括MEV-Geth的发布。
编者按：MEV-Geth是Ethereum节点专门定制的客户端，由Ethereum矿池运行。Flashbots的机制是能够对抗Ethereum网络上的套利机器人(如失控机器人)，这导致大量此类机器人被关闭，使MEV活动更加“民主”。矿工(矿池)可以运行MEV-Geth挖掘MEV区块，从而获得利润。以下节选自Flashbots发布的公告[4]:
“MEV-Geth是我们(也就是Flashbots团队)推动MEV民主化的初步努力。它是go-ethereum客户端的升级版，使密封竞价的区块空间拍卖机制能够在交易顺序偏好方面进行沟通。从根本上说，MEV-Geth为矿工和竞价交易者提供了更有效的沟通渠道。虽然MEV-Geth的概念证明了信任模型的不完备性，但我们认为它是对现状的重大改进。采用MEV-Geth可以大大缓解大量由前置和后置机器人造成的区块链拥堵问题。”
编者按：前置：是指在同一区块内，通过使特定交易排在目标交易(被攻击交易)之前来获利，主要用于清算和套利交易；回跑：是指在同一个区块内，将某一特定交易排名在目标交易之后所获得的利润，典型的目标是信息输入机制(Oracle)交易或批量订单交易；三明治攻击：以上两种攻击形式的结合，使得目标交易正好夹在两个特定结构的交易之间，从而获利。三明治攻击大大拓宽了攻击范围。攻击者的第一次建筑交易造成了更大的交易价格波动。在目标事务被执行之后，第二个构造事务被执行，它被用来交换发起攻击的令牌以完成收益。3354来自以太琴迷。此后，随着2月关于EIP-1559的争论达到高潮，2月底围绕这一提议召开的社区电话会议[5]使Ethereum矿工更加关注MEV。因为EIP-1559(通过摧毁BASEFEE)将从矿工收入中移除丰厚的交易费，而MEV-Geth提供了简单的升级选项，这使得MEV对许多矿工非常有吸引力(注：MEV活动为矿工带来了“非常规”的收入流)，这导致最近几周参与MEV活动的矿池激增。
上图：2015年以来交易费(____红色部分__)占邰方矿工月总收入的百分比变化。
如何交易MEV？
在我们开始讨论MEV的快速增长之前，有必要了解一下MEV交易是什么样的。大多数墨西哥湾涉及操纵交易顺序。这可以通过以下方式实现：
燃气费竞价，即你(如套利机器人)使燃气费竞价刚好在目标交易的上方或下方，以确保你的交易刚好在目标交易之前或之后被(矿工)打包确认；或者“贿赂”矿工，让矿工直接在你选择的区块安排交易。就上述第一种情况而言，如果你看到一个或多个失败的交易，其交易成本与之前另一个成功打包的交易相同，或者略低于这个成功的交易，那么上述第一种情况可能已经发生(具体来说，就是所谓的“误启动交易”已经发生)。这些失败的交易是MEV活动的“受害者”，或者表明其他套利机器人在竞争中已经输了(套利机器人也在相互竞争)。
上图：在以太博物馆11737990区被盗的失败交易。本次失败交易的燃气价格仅比其他两次成功被盗交易低0.000000001 Gwei。(点击图片放大)
就上面提到的第二种情况而言，当挖掘出的块包含一个或多个笔画时，它的值非常低。
Gas 价格(比如 0 gwei 或者 1 gwei)的交易时，则很可能发生了第2种情况。上图：以太坊区块 12209917 中发生了针对一笔转移 30 ETH 的交易发起的三明治攻击。(点击图片放大)
虽然在许多情况下，上述交易的确切运作方式可能并不明确 (比如上述第2种情况的具体“贿赂”金额)，但对于 Flashbots 交易来说，这些运作方式是透明的，可以通过对一组交易的相关地址的资产流入 & 流出情况进行总结，以此来查看这些 MEV 交易。
例如，通过列出以太坊区块 12165347 中的前3笔交易中转移的 Token 和 ETH 确切数量……
上图：地址 0x000..241 “贿赂” F2Pool (鱼池) 的情况在交易#3中很明显地显示出来。
…并总结每个地址和 Token 的净流入 & 流出情况，我们可以看到，套利机器人 0x000..241 和 F2Pool (鱼池) 平分了 0.04 ETH 的套利利润。
MEV 不断增长的吸引力
使用来自 Etherscan、Flashbots 和一个被识别为 Ethermine 矿池的地址 [6] 的数据，我们看到了包含「捆绑交易」(bundled transactions)的区块数量在过去一个月时间里大幅增长。
注:「捆绑交易」(bundled transactions) 是指在某个区块中以非常规的方式被排序的一些交易，通常是作为抢跑交易、尾随交易或者三明治攻击的一部分。上图：包含「捆绑交易」的区块数量在过去一个月中激增。来源：Etherscan.io
换句话说，包含了「捆绑交易」的区块占到了4月份第一周被挖出的区块总数的 30%！
上图：在过去一个月时间里，包含「捆绑交易」的区块数占每周挖出的总区块数的百分比从 1% 激增到了 30%。来源：Etherscan.io
参与其中的矿池有哪些呢？数据表明，包括了所有顶级的以太坊矿池。在今年3月份之前，UUPool 矿池是唯一活跃地参与「捆绑交易」的矿池；最近几周，其他最大的以太坊矿池也加入其中，使前者黯然失色。
上图：自2月份以来，各大以太坊矿池每周挖出的包含「捆绑交易」的区块数量增长趋势。来源：Etherscan.io
其中，Ethermine 是目前唯一没有采用 MEV-Geth 的矿池，他们运行自己的 MEV beta (见下图)。
上图：3月18日，Ethermine矿池母公司Bitfly官方推特表示该矿池已经启动了自己的 MEV beta 计划，以补偿即将到来的由于采用 EIP-1559 而导致的挖矿奖励的减少。
矿工提取的收益
从这些被挖出的区块，我们可以看到“贿赂”给矿工的 ETH 总量：截止撰文时，累计有 3404 ETH(相当于740万美元) 被支付给矿工。虽然相比于 2-3 月份以太坊全网支付的累计约 797,000 ETH 的交易费来说，这笔费用仅占了约 0.4%。以太坊矿工可提取的 MEV 价值还有更大的增长空间。
注：由于 Ethermine 并不在使用 MEV-Geth，因此他们的“贿赂”收益在链上不可见，因此并未包含在该数据中。上图：以太坊各大矿池的“贿赂”收益增长情况，其中 Spark Pool (星火矿池) 的“贿赂”收益在一周内从0变成1，并快速增长。来源：Etherscan.io
Flashbots 的 MEV-Inspect 显示，当前以太坊网络中累计被提取的 MEV 价值 (不仅仅是那些使用了 Flashbots MEV-Geth 的用户) 已经超过了 3.6 亿美元(注：MEV-Inspect 是 Flashbots创建的可监视以太坊区块的可视化MEV指标)。
上图：自2020年1月1日以来以太坊网络中累计被提取的MEV价值增长趋势。来源：https://explore.flashbots.net
最受欢迎的方式：三明治攻击
最后，我们来看看单个以太坊区块中包含的 Flashbots 交易的数量。截至目前，单个区块中最常出现的是包含 3 笔 Flashbots 交易，这表明三明治攻击(sandwich attacks)是最受欢迎 MEV 活动类型(这种MEV活动的典型方式是：第1笔交易和第3笔交易是套利交易，夹在二者中间的第2笔交易是目标被攻击交易)。
上图：单个区块中包含 Flashbots 交易笔数的频率，其中包含3笔Flashbots交易的频率最高。来源：Etherscan.io
其中，最高纪录是单个区块中包含了高达 15 笔 MEV 交易，是在 Uniswap 上发起的 5 次三明治攻击。见下图：
截图来源：https://etherscan.io/txs?block=12096766&ps=10&p=23
有趣的是，“三明治攻击者”自己可能也会被“三明治攻击”(见下图)，这为黑暗森林中聪明的捕食者提供了无尽的可能性。
来源：推特@fifikobabyashi
需要注意的是，上面显示的所有 MEV 数据可能仅是 MEV 总价值的一小部分，实际数字可能远比目前发现的要大。
图源：Flashbots
缓慢的玉米如何应对 MEV？
对于缓慢的玉米来说，MEV 不太可能是一个比当前高昂的 Gas 价格更严重的问题。一笔高价值的 AMM(自动做市商，比如Uniswap)交易可能会吸引 MEV 捕食者的注意——在这种情况下，限制滑点可能有助于阻止或限制遭遇 MEV 攻击。使用诸如 Taichi Network [7] 等隐私交易服务网络可能也有帮助，尽管用户需要相信这些服务的运营商不会也进行抢跑交易。
在 Etherscan 方面，我们希望通过在区块浏览器上显示更多的细节信息来增加 MEV 的透明度。敬请期待！
感谢 唠叨的砖头 Obadia 对撰写本文的帮助。