Hoje, apresentamos um novo argumento: o MEV (Valor Máximo Extraível) tornou-se o principal fator limitante na escalabilidade da blockchain.
Enquanto Ethereum e suas redes Layer 2, Solana e outras blockchains públicas populares competem para expandir a capacidade o mais rápido possível, as limitações econômicas trazidas pelo MEV já se tornaram evidentes em toda a indústria. O comportamento de busca na cadeia está ocupando a maior parte da capacidade das blockchains de alta capacidade de forma surpreendentemente desperdiçadora de recursos.
Isto não é uma hipótese teórica ou um fenômeno isolado. Desde Solana (os robôs MEV consomem 40% do espaço de bloco) até o ecossistema Layer2 do Ethereum, essa situação é visível em toda parte. Para quantificar o impacto, realizamos uma análise profunda dos principais Rollups OP-Stack que suportam endpoints de rastreamento específicos, e os resultados revelaram um problema de toda a indústria:
Múltiplos robôs de transações lixo em Rollups consomem mais de 50% do Gas, mas pagam menos de 10% das taxas;
De novembro de 2024 a fevereiro de 2025, a rede Base aumentará sua capacidade de processamento de Gas para 11 milhões de Gas/segundo, mas quase tudo será ocupado por robôs de lixo (equivalente à capacidade de três redes principais do Ethereum!).
A demanda contínua por Gas dos robôs de lixo aumentou as taxas de transação dos usuários;
O mercado de negociação de lixo está altamente concentrado, com mais de 80% das negociações de lixo na Base dominadas por duas empresas de busca.
Os meios de escalabilidade técnica, como fragmentação de banco de dados (como Rollup), provas de validade, otimização de banco de dados ou mecanismos de consenso são, sem dúvida, importantes, mas apenas depender da tecnologia não resolverá o problema. Embora já tenhamos dominado métodos para construir a capacidade de processamento de tecnologias básicas, a estrutura atual do mercado impõe restrições econômicas à escalabilidade.
Este artigo irá analisar este fenómeno de falha de mercado, apresentando dados que demonstram o seu impacto e propondo um novo mecanismo de leilão MEV destinado a resolver este problema.
Análise de transações fraudulentas
Para entender por que o espaço de bloco está sendo desperdiçado, vamos primeiro analisar uma transação de arbitragem bem-sucedida:
Exemplo de negociação de arbitragem bem-sucedida na Base
À primeira vista, isso parece ser um exemplo de eficiência: robôs de busca executam arbitragens precisas, lucrando 0,12 dólares e pagando 0,02 dólares em comissões.
Mas o verdadeiro custo dessa arbitragem bem-sucedida é impressionante: para cada arbitragem bem-sucedida, o bot envia cerca de 350 negociações que tentam arbitrar (a maioria delas falha). Em média, uma única arbitragem bem-sucedida consome cerca de 132 milhões de gás – o equivalente a quase 4 blocos completos do Ethereum. É importante notar que este é apenas um dos muitos bots que competem na competição, e o custo real da cadeia é maior.
Agora vamos analisar uma tentativa típica de falha para entender o comportamento on-chain do robô:
Exemplo de negociação falhada na busca cega de oportunidades de arbitragem
À primeira vista, esta transação não apresenta anomalias: foi executada com sucesso e não houve transferência de tokens. A única pista é que consumiu cerca de 2,6 milhões de Gas (como mostrado na imagem acima).
Através de um acompanhamento aprofundado de suas chamadas internas, pode-se descobrir que ele iniciou uma série de chamadas a dezenas de diferentes pools DEX, consultando o estado do pool através de getReserves ( e slot0 ). Essas chamadas estão essencialmente obtendo os preços dos ativos em diferentes DEX.
Exibir o slot0 () e um exemplo de rastreamento da chamada repetida de getReserves ().
A lógica central do robô é muito simples:
Enviar transações para a cadeia
Consultar os preços de múltiplas pools DEX durante a execução
Se houver uma oportunidade de arbitragem, execute.
Se não houver, a transação será encerrada.
A transação acima é a representação desses quatro passos, terminando sem executar qualquer operação. Na realidade, foi apenas uma consulta de preço de alta intensidade, consumindo cerca de 2,6 milhões de Gas, mas apenas lendo o estado do mercado sem ação substancial.
Nas blockchains públicas como Base, World e Solana, essa estratégia tornou-se a forma predominante de extrair MEV. Um pequeno número de transações bem-sucedidas deve compensar uma grande quantidade de tentativas fracassadas, o que é uma escolha racional para os buscadores, mas causa ineficiência sistêmica na rede.
Muitos recursos são usados para ler preços sem gerar valor real. E não é apenas um buscador, todos os pesquisadores têm que empregar essa tática para capturar MEVs em escala atômica. O resultado final é como mostram os dados: a cadeia pública é bloqueada por transações de spam, e a taxa de transação aumenta devido a transações de spam. (Nota: O MEV de nível atômico enfatiza a extração de valor alcançado em uma única operação on-chain (como uma única transação ou dentro de um único bloco), e é comumente usado em cenários como arbitragem e front-running, que aproveitam o imediatismo do blockchain e a ordem de transação.) ）
A causa fundamental da negociação de lixo
A alta capacidade de throughput das blockchains públicas sendo obstruída por transações de lixo não é uma coincidência, mas uma resposta direta e "racional" provocada por falhas na estrutura do mercado: se um buscador quiser lucrar lendo o estado mais recente do bloco, deve iniciar transações cegamente dentro do mesmo bloco.
O robô de arbitragem analisado acima é um caso típico. As consultas off-chain podem capturar o status do último bloco confirmado, mas isso fica atrás das oportunidades de MEV que estão sendo criadas pelas transações no bloco de construção atual. Em redes como Base ou Solana, o mempool nativo é privado, o que significa que os pesquisadores não têm como saber como a transação de um usuário está se comportando e quais oportunidades ela cria até que um bloco seja publicado. A única maneira de descobrir e capturar espaço de arbitragem é ter suas próprias transações incluídas no mesmo bloco imediatamente após a transação de um usuário. Depois de esperar pelo próximo bloco, a oportunidade é antecipada.
O fenómeno desenfreado de pesquisa on-chain resulta da interação dos seguintes fatores:
Expressividade da transação
Diferente dos traders de finanças tradicionais que apresentam ordens estáticas simples (como "comprar a X preço"), os buscadores podem criar transações como programas em cadeia, incorporando lógica condicional baseada no estado de mercado imediato, permitindo a implementação de estratégias responsivas complexas que antes eram impossíveis.
Mudar para o pool de memória privada
Para proteger os usuários contra front-running, a maioria das blockchains de alta capacidade define o pool de memória como privado. Embora isso possa defender efetivamente contra front-running, também impede que os pesquisadores vejam o fluxo de ordens dos usuários. Como não é possível reagir antes de uma transação ser registrada na blockchain, os pesquisadores só podem iniciar transações de alta expressividade para explorar oportunidades de forma cega na blockchain.
Taxas de transação baixas
O baixo custo do espaço em bloco ampliou ainda mais o comportamento de busca on-chain. Os buscadores estão cientes de que o lucro de uma única arbitragem bem-sucedida pode cobrir os custos de inúmeras transações malsucedidas, por isso se atrevem a enviar uma quantidade massiva de transações especulativas para cada bloco. Quanto mais baixas as taxas de Gas, mais os buscadores conseguem escrever lógicas mais complexas em busca de estratégias mais elaboradas. (
4.Falta de um mecanismo de leilão eficiente
A competição entre os buscadores carece de um mecanismo formal de expressão de preferências de ordenação de transações. Devido à incapacidade de classificar lances para transações específicas em um bloco de maneira direta, a competição se degrada a um meio alternativo desperdício: consumir mais Gas. A principal forma de um buscador aumentar sua taxa de vitória é consumir Gas em mais posições dentro do bloco, a fim de aumentar a probabilidade de que a transação caia na "posição correta".
Estes quatro grandes fatores deram origem ao "leilão de transações lixo", um mecanismo extremamente desperdício, que tanto promove a congestão da rede como não consegue capturar efetivamente o valor do MEV. Para quantificar a escala da ineficiência causada pelas transações lixo, realizámos uma validação de dados.
A pesquisa descobriu
A análise confirma que as transações lixo impulsionadas por MEV constituem uma limitação econômica à escalabilidade.
Definimos transações lixo através da identificação de "consultas de DEX repetidas, mas sem transferência de tokens". Este método heurístico visa localizar comportamentos sistemáticos de desperdício de "backrunning" que poderiam ser realizados off-chain, mas que são forçados a ser realizados on-chain. Implementamos este método tanto na ferramenta Python quanto no painel Dune, com a metodologia detalhada no apêndice.
Devido ao fato de que as ferramentas de detecção de transações indesejadas dependem de métodos RPC específicos, a análise de dados atual está limitada ao OP-Stack Rollup. No entanto, os dados da equipe do Ghost Logs indicam que o Solana também apresenta fenômenos semelhantes, e outras Rollups Ethereum (como ZKsync, Arbitrum) também mostraram sinais de transações indesejadas.
As transações lixo têm uma natureza sistêmica e universal.
Primeiro, essa questão é sistêmica e amplamente presente. A análise do OP-Stack Rollup indica que transações indesejadas não são um fenômeno isolado, mas sim uma força dominante em todo o ecossistema. Em blockchains como Unichain, Base e OP mainnet, transações indesejadas geralmente consomem mais de 50% do total de Gas. Isso mostra que é uma consequência estrutural do design atual do mercado, e não uma anomalia local.
O Gas consumido em transações de lixo ultrapassa amplamente as taxas pagas.
A segunda descoberta mostra que, do ponto de vista da cadeia, a eficiência das transações indesejadas é extremamente baixa.
Em todas as Rollups que analisamos, há uma grande disparidade entre os recursos consumidos por transações lixo e a receita gerada. Em comparação com outros usuários, os robôs de transação lixo consomem várias vezes mais Gas do que pagam em taxas. Por exemplo, os robôs lixo na mainnet OP consumiram cerca de 57% do Gas, mas pagaram apenas cerca de 9% das taxas, resultando em uma diferença de 6 vezes.
A diferença entre o pagamento de taxas e o consumo de Gas indica que as transações de lixo impõem um enorme custo externo à rede, mas quase não oferecem valor correspondente, o que é uma característica típica de mercados sistemicamente ineficientes. Isso inclui um desperdício real de recursos computacionais, pois cada nó completo é forçado a executar essas transações, aumentando assim os requisitos de hardware para todos os participantes da rede.
Além disso, analisámos como as transações lixo no L2 afetam a utilização do Rollup para a disponibilidade de dados (Data Availability) no L1.
Os dados mostram que, de um milhão de blocos em fevereiro de 2025, os bots de lixo na Base contribuíram com cerca de 56% do consumo de gás, 26% do uso de L1 DA (Data Availability) e 14% das taxas on-chain. A porcentagem de uso de DA de bots de lixo nos surpreendeu no início, mas depois descobriu-se que estava relacionada à porcentagem de transações e não ao consumo de gás. Isso faz sentido porque o uso de DA depende da eficiência de compressão de dados, não do consumo de gás.
As restrições de transações lixo mitigam os benefícios da escalabilidade.
Em terceiro lugar, essa ineficiência anula diretamente os benefícios da escalabilidade. Para medir o impacto negativo das transações lixo, introduzimos um novo indicador: a taxa de throughput de Gas efetiva, que corresponde à quantidade de Gas utilizável pelos usuários processada por segundo, após a dedução do consumo dos robôs de lixo no Rollup.
A tendência da Base é particularmente evidente: em novembro de 2024, o total de Gas processado foi de 15 milhões de Gas / segundo, enquanto o Gas efetivo dos usuários foi de apenas 12 milhões de Gas / segundo. Nos quatro meses seguintes, embora o total de processamento tenha aumentado em 11 milhões de Gas / segundo, o Gas efetivo permaneceu quase inalterado. Em outras palavras, quase toda a nova capacidade de processamento foi ocupada por transações lixo.
Curiosamente, após o final de fevereiro, o volume efetivo começou a alinhar-se mais com a tendência de crescimento do volume total. Isso parece estar relacionado ao volume de negociações no mercado (e ao MEV resultante): após a explosão do "escândalo Libra" em 14 de fevereiro, com a queda no volume de negociações de Memecoin através de robôs do Telegram, o volume efetivo começou a crescer novamente.
A demanda contínua por transações fraudulentas elevou as taxas dos usuários.
Talvez o impacto mais direto para os usuários seja que a contínua existência de transações indesejadas elevou artificialmente a linha de base das taxas de transação, mantendo-as altas a longo prazo.
Apesar da iniciativa de escalabilidade do Rollup ter reduzido as taxas nominais a níveis extremamente baixos (por exemplo, cerca de 0.01 dólares), fazendo com que muitos usuários naturais se tornassem menos sensíveis ao preço, teoricamente, se houver espaço de bloco suficiente e os usuários não forem sensíveis ao preço, além do efeito do mecanismo de mercado de taxas EIP-1559, as taxas deveriam tender ao valor mínimo absoluto. A visão de escalabilidade é criar capacidade suficiente para que esse estado de taxas quase zero se torne a norma.
Mas a realidade não é bem assim. Os buscadores que tentam capturar MEV através de transações indesejadas estão preenchendo os blocos com um grande número de transações, consumindo uma quantidade significativa de Gas. Esse comportamento eleva a taxa de utilização dos blocos, levando a um aumento contínuo nas taxas básicas, que refletem mais a ineficiência sistêmica do mercado de MEV do que a verdadeira demanda dos usuários naturais.
Apesar de as taxas cobradas aos usuários finais ainda estarem em níveis baixos, o nível geral já está muito acima do realmente necessário. A chave para este problema é que: aquelas aplicações inovadoras que dependem de uma grande quantidade de espaço em bloco barato (como redes sociais em blockchain ou micropagamentos automatizados) estão sendo excluídas do mercado.
O mercado de negociação de lixo é altamente concentrado
Por fim, a análise mostra que o mercado de buscadores de transações lixo MEV apresenta características de extrema centralização.
Para verificar isso, estatizamos quais contratos inteligentes consumiram mais Gas classificados como "transações lixo" entre a altura do bloco 26000000 e 26900000. A observação preliminar mostra que o mercado parece ter uma alta concentração nos principais, mas com uma estrutura dispersa.
Mas esta fachada é enganadora. A análise on-chain mostra que uma estratégia comum usada pelos pesquisadores é alternar o contrato inteligente usado para enviar transações de spam, mas transferir os lucros uniformemente para um "endereço de lucro" fixo. Ao rastrear o caminho de transferência ETH de uma transação de arbitragem bem-sucedida, tentamos identificar contratos inteligentes que são controlados pelo mesmo operador. Embora nem todos os robôs adotem este padrão, é geralmente o caso dos robôs de cabeça.
Quando os dados são agrupados por endereço de lucro, a concentração de mercado torna-se extremamente significativa:
Os resultados são claros: apenas duas instituições dominam mais de 80% das transações indesejadas na Base. Essa extrema centralização indica a existência de barreiras de entrada significativas no mercado, e o atual "leilão de transações indesejadas" não é um verdadeiro mercado competitivo. A falta de concorrência enfraquece ainda mais o mecanismo de descoberta de preços, levando a que as blockchains públicas não consigam capturar o verdadeiro valor do MEV extraído, enquanto têm que suportar as externalidades negativas trazidas pelas transações indesejadas.
Caminho para a frente
Acreditamos que a blockchain deve maximizar a acomodação de atividades econômicas valiosas dentro do espaço limitado dos blocos.
A partir desse padrão, o mecanismo atual de "leilão de transações lixo" é extremamente ineficiente: realizar duas trocas de arbitragem no Uniswap v3 requer cerca de 200 mil Gas, enquanto obter o mesmo resultado econômico na Base consome cerca de 130 milhões de Gas. A diferença de eficiência é de até 650 vezes, e reduzir essa diferença é a chave para liberar o verdadeiro potencial de escalabilidade.
Para resolver este problema, devemos primeiro voltar às quatro principais razões pelas quais a pesquisa on-chain se tornou o modelo dominante: expressão de transações, privacidade de mempool, taxas baixas e a falta de um mecanismo de leilão eficiente. Entre eles, baixas taxas de gás e alta expressividade são ) objetivos claros da cadeia geral de contratos inteligentes, e precisamos continuar a fortalecer esses recursos. Portanto, a solução deve se concentrar em dois outros pontos: permitir que os pesquisadores leiam o status do próximo on-chain e expressem suas preferências de uma forma que proteja os direitos dos usuários e minimize as transações de spam on-chain.
Direção da solução
1 Através da privacidade programável, implementar a transparência do estado
Mercados eficientes exigem fornecer aos pesquisadores acesso em tempo real aos fluxos de transações, limitando programaticamente como eles podem usar as informações. O sistema precisa garantir de forma verificável que os pesquisadores só possam fazer transações de "backrun" e não possam executar frontruns, ataques sanduíche ou vazar dados privados. Essa visibilidade permite que os pesquisadores executem lógica condicional off-chain, em vez de sondar cegamente on-chain. Quando os pesquisadores geram negociações potencialmente lucrativas fora da cadeia, eles ainda precisam de uma maneira de incorporá-los precisamente em blocos para capturar MEV.
2 Construir um mecanismo de leilão MEV de licitação explícita
Abandonar o modelo de "leilão de comércio de lixo", com o consumo de gás como dimensão competitiva, e em vez disso projetar um mecanismo de licitação correta com base em incentivos econômicos. Os pesquisadores podem enviar diretamente cotações de moeda para o local do bloco da transação de destino, e a ordem das transações é determinada através do mecanismo de preços baseado no mercado. Este modelo transforma a concorrência desordenada no consumo de gás num processo eficiente de descoberta de preços:
Os pesquisadores não precisam enviar centenas de transações inválidas, apenas pagar pela classificação que realmente tem valor;
A blockchain pode capturar o verdadeiro valor do MEV através de leilões, em vez de deixar os recursos desperdiçarem em cálculos sem sentido na cadeia.
A Flashbots está tentando utilizar ambientes de execução confiáveis (TEEs) para fornecer visibilidade aos buscadores, enquanto previne ataques de sanduíche. Os TEEs garantem que um código específico, ao ser executado, mantenha os dados confidenciais mesmo para os operadores da máquina.
Isso permite que os buscadores operem no TEE, realizando transações privadas de forma verificável, ao mesmo tempo que impossibilita a realização de ataques sandwich ou a exportação de quaisquer dados privados. Validamos este modelo na Ethereum L1, onde os buscadores têm realizado transações de forma contínua através de um sistema semelhante por meses e estão ativamente adaptando isso para L2.
Conclusão
Durante muito tempo, a discussão sobre escalabilidade tem-se limitado à capacidade de throughput da tecnologia de base. No entanto, a nossa pesquisa indica que o ponto de ruptura chave já não é aumentar a capacidade dos blocos, mas sim utilizar o espaço do bloco de forma mais eficiente [1]. Isso ocorre porque cada unidade de espaço de bloco liberada incentiva transações indesejadas (garbage transactions) a consumir a nova capacidade, por meio do MEV. Em outras palavras, a maior parte dos benefícios trazidos pela "escalabilidade" é capturada por robôs MEV que agem de forma economicamente racional, enquanto os verdadeiros usuários não conseguem beneficiar-se disso. Este problema está a aumentar as taxas de transação para usuários comuns, restringindo a eficácia da escalabilidade e resultando em um desperdício massivo de recursos de rede.
É aqui que entra o dimensionamento: enquanto o aumento do espaço em bloco aumenta a taxa de transferência, a melhoria da taxa é limitada, já que MEVs on-chain cada vez mais complexos consomem a maior parte do ganho. Se quisermos ultrapassar estas limitações e desbloquear o verdadeiro potencial de escala, temos de nos afastar do mercado do lixo desperdiçado. Através de privacidade programável e lances explícitos, podemos remover o incentivo para negociar spam e substituir "leilões de spam" por um mercado MEV expressivo, justo e eficiente.
A adoção de leilões MEV não é uma opção de luxo, mas uma necessidade estratégica. Em sua essência, os TEEs são usados para fornecer aos pesquisadores acesso ao fluxo de transações, enquanto restringem programaticamente como eles podem ser usados. Este design alcança o resultado desejado: suporta arbitragem de backrun sem transações de spam enquanto protege contra ataques sanduíche. Para o blockchain, isso significa capturar mais receita em um mercado eficiente e livre de lixo; Para usuários e desenvolvedores, taxas mais baixas e estáveis e capacidade real disponível acabarão por desbloquear todo o valor da expansão.
O que acontecerá quando ultrapassarmos as limitações das transações indesejadas? Quais novas possibilidades serão desbloqueadas quando os custos de transação forem tão baixos que quase se tornam irrelevantes? Que novas aplicações surgirão? A resposta só pode ser comprovada pela prática.
Agradeço a DataAlways, Hasu, Fahim, Danning, dmarz, Nathan, Georgios, Dan, buffalu, Quintus, Tesa, Anika, Brian, Xin, Sam, Eli, Christine, Christoph, Alex, Fred e a muitas outras pessoas pelas valiosas sugestões. Um agradecimento especial a Phil, e também a Achal pela ajuda no design.
Apêndice
Métodos heurísticos para identificação de transações fraudulentas
Para identificar transações fraudulentas, adotámos duas regras heurísticas:
Sem transferência de tokens: A transação envolve alguma transferência de tokens? Se sim, não é classificada como transação lixo.
Consulta de preços DEX repetida: se uma transação iniciar pelo menos 4 consultas aos dados de preços de DEX comuns sem a execução da transferência de tokens, será classificada como transação de spam.
Acreditamos que, ao redigir este artigo, esses métodos heurísticos são confiáveis: qualquer operação que envolva a transferência de tokens geralmente tem valor prático para os usuários, enquanto transações de lixo apenas transferem tokens ao capturar oportunidades de MEV. Além disso, as regras de consulta de preços DEX conseguem identificar efetivamente robôs que exploram oportunidades de arbitragem sistemática, que é a principal forma de transações de lixo que observamos. Esta definição foca no comportamento de desperdício que apenas consulta preços DEX na blockchain, excluindo comportamentos de backrunning que são produtivos.
Mas esta definição precisa ser otimizada no futuro: robôs de negociação lixo podem contornar esta regra através da simples transferência de tokens, portanto, os critérios de classificação para "negociações lixo" ainda são um tópico que vale a pena investigar posteriormente. Além disso, esta definição cobre principalmente robôs de arbitragem de corrida cega, que dominam o MEV, e não inclui outras estratégias de MEV, como liquidações.
Metodologia de identificação de transações fraudulentas
Analisamos o rastreamento de transações para identificar transações indesejadas: para cada transação, verificamos todos os rastreamentos para determinar se chama a função de transferência de tokens ou a função de preço DEX (como slot0[2][3], getReserves(), etc.). Se a transação envolver transferência de tokens, excluímos; se não houver transferência de tokens e forem realizadas 4 ou mais consultas de preço DEX, classifica-se como transação indesejada.
Escolher 4 vezes como limite é uma escolha conservadora; os experimentos mostram que definir o limite para 3 vezes tem um impacto muito pequeno nos resultados gerais. De forma semelhante, filtramos transações por eventos de transferência no Dune e descobrimos que os resultados não diferem muito dos métodos baseados em rastreamento.
ferramenta de inspeção de spam
Para estudar transações de spam, desenvolvemos o spam-inspect, uma ferramenta em Python projetada especificamente para analisar atividades de Rollup no Ethereum, com o objetivo de identificar de forma eficiente comportamentos de bots de spam. Esta ferramenta analisa cada transação dentro de um bloco, rastreando-as e aplicando as regras heurísticas mencionadas acima.
Esta ferramenta depende do método trace_block, e atualmente está disponível apenas em cadeias OP-Stack que suportam OP-Reth ou OP-Erigon.
Consulta Dune
Construímos vistas materializadas no Dune, filtrando transações que contêm eventos de Transfer e identificando chamadas de preços DEX duplicadas, localizando hashes que atendem aos critérios de transações de spam. A diferença em relação ao spam-inspect é que este método depende de eventos de transferência em vez de rastreamento de transações. Essas vistas materializadas de transações de spam são usadas para análises de consultas subsequentes.
Estimativa de Disponibilidade de Dados (DA)
Embora este artigo discuta principalmente o impacto das transações lixo no Gas, elas também consomem outros recursos, como a ocupação da disponibilidade de dados do L1 pelo Rollup. Para estimar os recursos de L1 DA desperdiçados pelas transações lixo no L2, construímos um pipeline de dados personalizado (reutilizando alguns módulos do op-batcher) e obtivemos os resultados através de dois conjuntos de cálculos:
Tamanho total comprimido de todos os blocos de transações.
Tamanho total do bloco após a compressão, após a remoção de transações lixo.
A diferença entre os dois é o valor estimado do L1 DA consumido por transações de lixo em um único bloco.
nota de rodapé
( Isso indica que o uso de MEV da cadeia irá expandir em sincronia com seu aumento de capacidade.
) A lógica de cadeias específicas para aplicações (app-specific chain) pode ser diferente: limitar intencionalmente a expressividade das transações pode ser uma estratégia eficaz neste cenário.
[1] Leilões explícitos resolveram o problema da ineficiência sistemática dos recursos, mas introduziram uma nova limitação: o tempo necessário para realizar leilões competitivos justos. Devido a atrasos na rede e à quantidade de cálculos do leilão, esse tempo estabeleceu um limite inferior para o tempo de bloco, o que significa que existe uma compensação entre maximizar a utilização do espaço do bloco e minimizar o tempo de bloco. Um artigo relacionado será publicado em breve.
O conteúdo serve apenas de referência e não constitui uma solicitação ou oferta. Não é prestado qualquer aconselhamento em matéria de investimento, fiscal ou jurídica. Consulte a Declaração de exoneração de responsabilidade para obter mais informações sobre os riscos.
Flashbots pesquisa: como o MEV consome os benefícios da expansão do Blockchain
Escrito por: Robert Miller, Flashbots
Compilado por: Saoirse, Foresight News
Hoje, apresentamos um novo argumento: o MEV (Valor Máximo Extraível) tornou-se o principal fator limitante na escalabilidade da blockchain.
Enquanto Ethereum e suas redes Layer 2, Solana e outras blockchains públicas populares competem para expandir a capacidade o mais rápido possível, as limitações econômicas trazidas pelo MEV já se tornaram evidentes em toda a indústria. O comportamento de busca na cadeia está ocupando a maior parte da capacidade das blockchains de alta capacidade de forma surpreendentemente desperdiçadora de recursos.
Isto não é uma hipótese teórica ou um fenômeno isolado. Desde Solana (os robôs MEV consomem 40% do espaço de bloco) até o ecossistema Layer2 do Ethereum, essa situação é visível em toda parte. Para quantificar o impacto, realizamos uma análise profunda dos principais Rollups OP-Stack que suportam endpoints de rastreamento específicos, e os resultados revelaram um problema de toda a indústria:
Múltiplos robôs de transações lixo em Rollups consomem mais de 50% do Gas, mas pagam menos de 10% das taxas;
De novembro de 2024 a fevereiro de 2025, a rede Base aumentará sua capacidade de processamento de Gas para 11 milhões de Gas/segundo, mas quase tudo será ocupado por robôs de lixo (equivalente à capacidade de três redes principais do Ethereum!).
A demanda contínua por Gas dos robôs de lixo aumentou as taxas de transação dos usuários;
O mercado de negociação de lixo está altamente concentrado, com mais de 80% das negociações de lixo na Base dominadas por duas empresas de busca.
Os meios de escalabilidade técnica, como fragmentação de banco de dados (como Rollup), provas de validade, otimização de banco de dados ou mecanismos de consenso são, sem dúvida, importantes, mas apenas depender da tecnologia não resolverá o problema. Embora já tenhamos dominado métodos para construir a capacidade de processamento de tecnologias básicas, a estrutura atual do mercado impõe restrições econômicas à escalabilidade.
Este artigo irá analisar este fenómeno de falha de mercado, apresentando dados que demonstram o seu impacto e propondo um novo mecanismo de leilão MEV destinado a resolver este problema.
Análise de transações fraudulentas
Para entender por que o espaço de bloco está sendo desperdiçado, vamos primeiro analisar uma transação de arbitragem bem-sucedida:
Exemplo de negociação de arbitragem bem-sucedida na Base
À primeira vista, isso parece ser um exemplo de eficiência: robôs de busca executam arbitragens precisas, lucrando 0,12 dólares e pagando 0,02 dólares em comissões.
Mas o verdadeiro custo dessa arbitragem bem-sucedida é impressionante: para cada arbitragem bem-sucedida, o bot envia cerca de 350 negociações que tentam arbitrar (a maioria delas falha). Em média, uma única arbitragem bem-sucedida consome cerca de 132 milhões de gás – o equivalente a quase 4 blocos completos do Ethereum. É importante notar que este é apenas um dos muitos bots que competem na competição, e o custo real da cadeia é maior.
Agora vamos analisar uma tentativa típica de falha para entender o comportamento on-chain do robô:
Exemplo de negociação falhada na busca cega de oportunidades de arbitragem
À primeira vista, esta transação não apresenta anomalias: foi executada com sucesso e não houve transferência de tokens. A única pista é que consumiu cerca de 2,6 milhões de Gas (como mostrado na imagem acima).
Através de um acompanhamento aprofundado de suas chamadas internas, pode-se descobrir que ele iniciou uma série de chamadas a dezenas de diferentes pools DEX, consultando o estado do pool através de getReserves ( e slot0 ). Essas chamadas estão essencialmente obtendo os preços dos ativos em diferentes DEX.
Exibir o slot0 () e um exemplo de rastreamento da chamada repetida de getReserves ().
A lógica central do robô é muito simples:
Enviar transações para a cadeia
Consultar os preços de múltiplas pools DEX durante a execução
Se houver uma oportunidade de arbitragem, execute.
Se não houver, a transação será encerrada.
A transação acima é a representação desses quatro passos, terminando sem executar qualquer operação. Na realidade, foi apenas uma consulta de preço de alta intensidade, consumindo cerca de 2,6 milhões de Gas, mas apenas lendo o estado do mercado sem ação substancial.
Nas blockchains públicas como Base, World e Solana, essa estratégia tornou-se a forma predominante de extrair MEV. Um pequeno número de transações bem-sucedidas deve compensar uma grande quantidade de tentativas fracassadas, o que é uma escolha racional para os buscadores, mas causa ineficiência sistêmica na rede.
Muitos recursos são usados para ler preços sem gerar valor real. E não é apenas um buscador, todos os pesquisadores têm que empregar essa tática para capturar MEVs em escala atômica. O resultado final é como mostram os dados: a cadeia pública é bloqueada por transações de spam, e a taxa de transação aumenta devido a transações de spam. (Nota: O MEV de nível atômico enfatiza a extração de valor alcançado em uma única operação on-chain (como uma única transação ou dentro de um único bloco), e é comumente usado em cenários como arbitragem e front-running, que aproveitam o imediatismo do blockchain e a ordem de transação.) ）
A causa fundamental da negociação de lixo
A alta capacidade de throughput das blockchains públicas sendo obstruída por transações de lixo não é uma coincidência, mas uma resposta direta e "racional" provocada por falhas na estrutura do mercado: se um buscador quiser lucrar lendo o estado mais recente do bloco, deve iniciar transações cegamente dentro do mesmo bloco.
O robô de arbitragem analisado acima é um caso típico. As consultas off-chain podem capturar o status do último bloco confirmado, mas isso fica atrás das oportunidades de MEV que estão sendo criadas pelas transações no bloco de construção atual. Em redes como Base ou Solana, o mempool nativo é privado, o que significa que os pesquisadores não têm como saber como a transação de um usuário está se comportando e quais oportunidades ela cria até que um bloco seja publicado. A única maneira de descobrir e capturar espaço de arbitragem é ter suas próprias transações incluídas no mesmo bloco imediatamente após a transação de um usuário. Depois de esperar pelo próximo bloco, a oportunidade é antecipada.
O fenómeno desenfreado de pesquisa on-chain resulta da interação dos seguintes fatores:
Diferente dos traders de finanças tradicionais que apresentam ordens estáticas simples (como "comprar a X preço"), os buscadores podem criar transações como programas em cadeia, incorporando lógica condicional baseada no estado de mercado imediato, permitindo a implementação de estratégias responsivas complexas que antes eram impossíveis.
Para proteger os usuários contra front-running, a maioria das blockchains de alta capacidade define o pool de memória como privado. Embora isso possa defender efetivamente contra front-running, também impede que os pesquisadores vejam o fluxo de ordens dos usuários. Como não é possível reagir antes de uma transação ser registrada na blockchain, os pesquisadores só podem iniciar transações de alta expressividade para explorar oportunidades de forma cega na blockchain.
O baixo custo do espaço em bloco ampliou ainda mais o comportamento de busca on-chain. Os buscadores estão cientes de que o lucro de uma única arbitragem bem-sucedida pode cobrir os custos de inúmeras transações malsucedidas, por isso se atrevem a enviar uma quantidade massiva de transações especulativas para cada bloco. Quanto mais baixas as taxas de Gas, mais os buscadores conseguem escrever lógicas mais complexas em busca de estratégias mais elaboradas. (
4.Falta de um mecanismo de leilão eficiente
A competição entre os buscadores carece de um mecanismo formal de expressão de preferências de ordenação de transações. Devido à incapacidade de classificar lances para transações específicas em um bloco de maneira direta, a competição se degrada a um meio alternativo desperdício: consumir mais Gas. A principal forma de um buscador aumentar sua taxa de vitória é consumir Gas em mais posições dentro do bloco, a fim de aumentar a probabilidade de que a transação caia na "posição correta".
Estes quatro grandes fatores deram origem ao "leilão de transações lixo", um mecanismo extremamente desperdício, que tanto promove a congestão da rede como não consegue capturar efetivamente o valor do MEV. Para quantificar a escala da ineficiência causada pelas transações lixo, realizámos uma validação de dados.
A pesquisa descobriu
A análise confirma que as transações lixo impulsionadas por MEV constituem uma limitação econômica à escalabilidade.
Definimos transações lixo através da identificação de "consultas de DEX repetidas, mas sem transferência de tokens". Este método heurístico visa localizar comportamentos sistemáticos de desperdício de "backrunning" que poderiam ser realizados off-chain, mas que são forçados a ser realizados on-chain. Implementamos este método tanto na ferramenta Python quanto no painel Dune, com a metodologia detalhada no apêndice.
Devido ao fato de que as ferramentas de detecção de transações indesejadas dependem de métodos RPC específicos, a análise de dados atual está limitada ao OP-Stack Rollup. No entanto, os dados da equipe do Ghost Logs indicam que o Solana também apresenta fenômenos semelhantes, e outras Rollups Ethereum (como ZKsync, Arbitrum) também mostraram sinais de transações indesejadas.
Primeiro, essa questão é sistêmica e amplamente presente. A análise do OP-Stack Rollup indica que transações indesejadas não são um fenômeno isolado, mas sim uma força dominante em todo o ecossistema. Em blockchains como Unichain, Base e OP mainnet, transações indesejadas geralmente consomem mais de 50% do total de Gas. Isso mostra que é uma consequência estrutural do design atual do mercado, e não uma anomalia local.
A segunda descoberta mostra que, do ponto de vista da cadeia, a eficiência das transações indesejadas é extremamente baixa.
Em todas as Rollups que analisamos, há uma grande disparidade entre os recursos consumidos por transações lixo e a receita gerada. Em comparação com outros usuários, os robôs de transação lixo consomem várias vezes mais Gas do que pagam em taxas. Por exemplo, os robôs lixo na mainnet OP consumiram cerca de 57% do Gas, mas pagaram apenas cerca de 9% das taxas, resultando em uma diferença de 6 vezes.
A diferença entre o pagamento de taxas e o consumo de Gas indica que as transações de lixo impõem um enorme custo externo à rede, mas quase não oferecem valor correspondente, o que é uma característica típica de mercados sistemicamente ineficientes. Isso inclui um desperdício real de recursos computacionais, pois cada nó completo é forçado a executar essas transações, aumentando assim os requisitos de hardware para todos os participantes da rede.
Além disso, analisámos como as transações lixo no L2 afetam a utilização do Rollup para a disponibilidade de dados (Data Availability) no L1.
Os dados mostram que, de um milhão de blocos em fevereiro de 2025, os bots de lixo na Base contribuíram com cerca de 56% do consumo de gás, 26% do uso de L1 DA (Data Availability) e 14% das taxas on-chain. A porcentagem de uso de DA de bots de lixo nos surpreendeu no início, mas depois descobriu-se que estava relacionada à porcentagem de transações e não ao consumo de gás. Isso faz sentido porque o uso de DA depende da eficiência de compressão de dados, não do consumo de gás.
Em terceiro lugar, essa ineficiência anula diretamente os benefícios da escalabilidade. Para medir o impacto negativo das transações lixo, introduzimos um novo indicador: a taxa de throughput de Gas efetiva, que corresponde à quantidade de Gas utilizável pelos usuários processada por segundo, após a dedução do consumo dos robôs de lixo no Rollup.
A tendência da Base é particularmente evidente: em novembro de 2024, o total de Gas processado foi de 15 milhões de Gas / segundo, enquanto o Gas efetivo dos usuários foi de apenas 12 milhões de Gas / segundo. Nos quatro meses seguintes, embora o total de processamento tenha aumentado em 11 milhões de Gas / segundo, o Gas efetivo permaneceu quase inalterado. Em outras palavras, quase toda a nova capacidade de processamento foi ocupada por transações lixo.
Curiosamente, após o final de fevereiro, o volume efetivo começou a alinhar-se mais com a tendência de crescimento do volume total. Isso parece estar relacionado ao volume de negociações no mercado (e ao MEV resultante): após a explosão do "escândalo Libra" em 14 de fevereiro, com a queda no volume de negociações de Memecoin através de robôs do Telegram, o volume efetivo começou a crescer novamente.
Talvez o impacto mais direto para os usuários seja que a contínua existência de transações indesejadas elevou artificialmente a linha de base das taxas de transação, mantendo-as altas a longo prazo.
Apesar da iniciativa de escalabilidade do Rollup ter reduzido as taxas nominais a níveis extremamente baixos (por exemplo, cerca de 0.01 dólares), fazendo com que muitos usuários naturais se tornassem menos sensíveis ao preço, teoricamente, se houver espaço de bloco suficiente e os usuários não forem sensíveis ao preço, além do efeito do mecanismo de mercado de taxas EIP-1559, as taxas deveriam tender ao valor mínimo absoluto. A visão de escalabilidade é criar capacidade suficiente para que esse estado de taxas quase zero se torne a norma.
Mas a realidade não é bem assim. Os buscadores que tentam capturar MEV através de transações indesejadas estão preenchendo os blocos com um grande número de transações, consumindo uma quantidade significativa de Gas. Esse comportamento eleva a taxa de utilização dos blocos, levando a um aumento contínuo nas taxas básicas, que refletem mais a ineficiência sistêmica do mercado de MEV do que a verdadeira demanda dos usuários naturais.
Apesar de as taxas cobradas aos usuários finais ainda estarem em níveis baixos, o nível geral já está muito acima do realmente necessário. A chave para este problema é que: aquelas aplicações inovadoras que dependem de uma grande quantidade de espaço em bloco barato (como redes sociais em blockchain ou micropagamentos automatizados) estão sendo excluídas do mercado.
Por fim, a análise mostra que o mercado de buscadores de transações lixo MEV apresenta características de extrema centralização.
Para verificar isso, estatizamos quais contratos inteligentes consumiram mais Gas classificados como "transações lixo" entre a altura do bloco 26000000 e 26900000. A observação preliminar mostra que o mercado parece ter uma alta concentração nos principais, mas com uma estrutura dispersa.
Mas esta fachada é enganadora. A análise on-chain mostra que uma estratégia comum usada pelos pesquisadores é alternar o contrato inteligente usado para enviar transações de spam, mas transferir os lucros uniformemente para um "endereço de lucro" fixo. Ao rastrear o caminho de transferência ETH de uma transação de arbitragem bem-sucedida, tentamos identificar contratos inteligentes que são controlados pelo mesmo operador. Embora nem todos os robôs adotem este padrão, é geralmente o caso dos robôs de cabeça.
Quando os dados são agrupados por endereço de lucro, a concentração de mercado torna-se extremamente significativa:
Os resultados são claros: apenas duas instituições dominam mais de 80% das transações indesejadas na Base. Essa extrema centralização indica a existência de barreiras de entrada significativas no mercado, e o atual "leilão de transações indesejadas" não é um verdadeiro mercado competitivo. A falta de concorrência enfraquece ainda mais o mecanismo de descoberta de preços, levando a que as blockchains públicas não consigam capturar o verdadeiro valor do MEV extraído, enquanto têm que suportar as externalidades negativas trazidas pelas transações indesejadas.
Caminho para a frente
Acreditamos que a blockchain deve maximizar a acomodação de atividades econômicas valiosas dentro do espaço limitado dos blocos.
A partir desse padrão, o mecanismo atual de "leilão de transações lixo" é extremamente ineficiente: realizar duas trocas de arbitragem no Uniswap v3 requer cerca de 200 mil Gas, enquanto obter o mesmo resultado econômico na Base consome cerca de 130 milhões de Gas. A diferença de eficiência é de até 650 vezes, e reduzir essa diferença é a chave para liberar o verdadeiro potencial de escalabilidade.
Para resolver este problema, devemos primeiro voltar às quatro principais razões pelas quais a pesquisa on-chain se tornou o modelo dominante: expressão de transações, privacidade de mempool, taxas baixas e a falta de um mecanismo de leilão eficiente. Entre eles, baixas taxas de gás e alta expressividade são ) objetivos claros da cadeia geral de contratos inteligentes, e precisamos continuar a fortalecer esses recursos. Portanto, a solução deve se concentrar em dois outros pontos: permitir que os pesquisadores leiam o status do próximo on-chain e expressem suas preferências de uma forma que proteja os direitos dos usuários e minimize as transações de spam on-chain.
Direção da solução
1 Através da privacidade programável, implementar a transparência do estado
Mercados eficientes exigem fornecer aos pesquisadores acesso em tempo real aos fluxos de transações, limitando programaticamente como eles podem usar as informações. O sistema precisa garantir de forma verificável que os pesquisadores só possam fazer transações de "backrun" e não possam executar frontruns, ataques sanduíche ou vazar dados privados. Essa visibilidade permite que os pesquisadores executem lógica condicional off-chain, em vez de sondar cegamente on-chain. Quando os pesquisadores geram negociações potencialmente lucrativas fora da cadeia, eles ainda precisam de uma maneira de incorporá-los precisamente em blocos para capturar MEV.
2 Construir um mecanismo de leilão MEV de licitação explícita
Abandonar o modelo de "leilão de comércio de lixo", com o consumo de gás como dimensão competitiva, e em vez disso projetar um mecanismo de licitação correta com base em incentivos econômicos. Os pesquisadores podem enviar diretamente cotações de moeda para o local do bloco da transação de destino, e a ordem das transações é determinada através do mecanismo de preços baseado no mercado. Este modelo transforma a concorrência desordenada no consumo de gás num processo eficiente de descoberta de preços:
Os pesquisadores não precisam enviar centenas de transações inválidas, apenas pagar pela classificação que realmente tem valor;
A blockchain pode capturar o verdadeiro valor do MEV através de leilões, em vez de deixar os recursos desperdiçarem em cálculos sem sentido na cadeia.
A Flashbots está tentando utilizar ambientes de execução confiáveis (TEEs) para fornecer visibilidade aos buscadores, enquanto previne ataques de sanduíche. Os TEEs garantem que um código específico, ao ser executado, mantenha os dados confidenciais mesmo para os operadores da máquina.
Isso permite que os buscadores operem no TEE, realizando transações privadas de forma verificável, ao mesmo tempo que impossibilita a realização de ataques sandwich ou a exportação de quaisquer dados privados. Validamos este modelo na Ethereum L1, onde os buscadores têm realizado transações de forma contínua através de um sistema semelhante por meses e estão ativamente adaptando isso para L2.
Conclusão
Durante muito tempo, a discussão sobre escalabilidade tem-se limitado à capacidade de throughput da tecnologia de base. No entanto, a nossa pesquisa indica que o ponto de ruptura chave já não é aumentar a capacidade dos blocos, mas sim utilizar o espaço do bloco de forma mais eficiente [1]. Isso ocorre porque cada unidade de espaço de bloco liberada incentiva transações indesejadas (garbage transactions) a consumir a nova capacidade, por meio do MEV. Em outras palavras, a maior parte dos benefícios trazidos pela "escalabilidade" é capturada por robôs MEV que agem de forma economicamente racional, enquanto os verdadeiros usuários não conseguem beneficiar-se disso. Este problema está a aumentar as taxas de transação para usuários comuns, restringindo a eficácia da escalabilidade e resultando em um desperdício massivo de recursos de rede.
É aqui que entra o dimensionamento: enquanto o aumento do espaço em bloco aumenta a taxa de transferência, a melhoria da taxa é limitada, já que MEVs on-chain cada vez mais complexos consomem a maior parte do ganho. Se quisermos ultrapassar estas limitações e desbloquear o verdadeiro potencial de escala, temos de nos afastar do mercado do lixo desperdiçado. Através de privacidade programável e lances explícitos, podemos remover o incentivo para negociar spam e substituir "leilões de spam" por um mercado MEV expressivo, justo e eficiente.
A adoção de leilões MEV não é uma opção de luxo, mas uma necessidade estratégica. Em sua essência, os TEEs são usados para fornecer aos pesquisadores acesso ao fluxo de transações, enquanto restringem programaticamente como eles podem ser usados. Este design alcança o resultado desejado: suporta arbitragem de backrun sem transações de spam enquanto protege contra ataques sanduíche. Para o blockchain, isso significa capturar mais receita em um mercado eficiente e livre de lixo; Para usuários e desenvolvedores, taxas mais baixas e estáveis e capacidade real disponível acabarão por desbloquear todo o valor da expansão.
O que acontecerá quando ultrapassarmos as limitações das transações indesejadas? Quais novas possibilidades serão desbloqueadas quando os custos de transação forem tão baixos que quase se tornam irrelevantes? Que novas aplicações surgirão? A resposta só pode ser comprovada pela prática.
Agradeço a DataAlways, Hasu, Fahim, Danning, dmarz, Nathan, Georgios, Dan, buffalu, Quintus, Tesa, Anika, Brian, Xin, Sam, Eli, Christine, Christoph, Alex, Fred e a muitas outras pessoas pelas valiosas sugestões. Um agradecimento especial a Phil, e também a Achal pela ajuda no design.
Apêndice
Métodos heurísticos para identificação de transações fraudulentas
Para identificar transações fraudulentas, adotámos duas regras heurísticas:
Sem transferência de tokens: A transação envolve alguma transferência de tokens? Se sim, não é classificada como transação lixo.
Consulta de preços DEX repetida: se uma transação iniciar pelo menos 4 consultas aos dados de preços de DEX comuns sem a execução da transferência de tokens, será classificada como transação de spam.
Acreditamos que, ao redigir este artigo, esses métodos heurísticos são confiáveis: qualquer operação que envolva a transferência de tokens geralmente tem valor prático para os usuários, enquanto transações de lixo apenas transferem tokens ao capturar oportunidades de MEV. Além disso, as regras de consulta de preços DEX conseguem identificar efetivamente robôs que exploram oportunidades de arbitragem sistemática, que é a principal forma de transações de lixo que observamos. Esta definição foca no comportamento de desperdício que apenas consulta preços DEX na blockchain, excluindo comportamentos de backrunning que são produtivos.
Mas esta definição precisa ser otimizada no futuro: robôs de negociação lixo podem contornar esta regra através da simples transferência de tokens, portanto, os critérios de classificação para "negociações lixo" ainda são um tópico que vale a pena investigar posteriormente. Além disso, esta definição cobre principalmente robôs de arbitragem de corrida cega, que dominam o MEV, e não inclui outras estratégias de MEV, como liquidações.
Metodologia de identificação de transações fraudulentas
Analisamos o rastreamento de transações para identificar transações indesejadas: para cada transação, verificamos todos os rastreamentos para determinar se chama a função de transferência de tokens ou a função de preço DEX (como slot0[2][3], getReserves(), etc.). Se a transação envolver transferência de tokens, excluímos; se não houver transferência de tokens e forem realizadas 4 ou mais consultas de preço DEX, classifica-se como transação indesejada.
Escolher 4 vezes como limite é uma escolha conservadora; os experimentos mostram que definir o limite para 3 vezes tem um impacto muito pequeno nos resultados gerais. De forma semelhante, filtramos transações por eventos de transferência no Dune e descobrimos que os resultados não diferem muito dos métodos baseados em rastreamento.
ferramenta de inspeção de spam
Para estudar transações de spam, desenvolvemos o spam-inspect, uma ferramenta em Python projetada especificamente para analisar atividades de Rollup no Ethereum, com o objetivo de identificar de forma eficiente comportamentos de bots de spam. Esta ferramenta analisa cada transação dentro de um bloco, rastreando-as e aplicando as regras heurísticas mencionadas acima.
Esta ferramenta depende do método trace_block, e atualmente está disponível apenas em cadeias OP-Stack que suportam OP-Reth ou OP-Erigon.
Consulta Dune
Construímos vistas materializadas no Dune, filtrando transações que contêm eventos de Transfer e identificando chamadas de preços DEX duplicadas, localizando hashes que atendem aos critérios de transações de spam. A diferença em relação ao spam-inspect é que este método depende de eventos de transferência em vez de rastreamento de transações. Essas vistas materializadas de transações de spam são usadas para análises de consultas subsequentes.
Estimativa de Disponibilidade de Dados (DA)
Embora este artigo discuta principalmente o impacto das transações lixo no Gas, elas também consomem outros recursos, como a ocupação da disponibilidade de dados do L1 pelo Rollup. Para estimar os recursos de L1 DA desperdiçados pelas transações lixo no L2, construímos um pipeline de dados personalizado (reutilizando alguns módulos do op-batcher) e obtivemos os resultados através de dois conjuntos de cálculos:
Tamanho total comprimido de todos os blocos de transações.
Tamanho total do bloco após a compressão, após a remoção de transações lixo.
A diferença entre os dois é o valor estimado do L1 DA consumido por transações de lixo em um único bloco.
nota de rodapé
( Isso indica que o uso de MEV da cadeia irá expandir em sincronia com seu aumento de capacidade.
) A lógica de cadeias específicas para aplicações (app-specific chain) pode ser diferente: limitar intencionalmente a expressividade das transações pode ser uma estratégia eficaz neste cenário.
[1] Leilões explícitos resolveram o problema da ineficiência sistemática dos recursos, mas introduziram uma nova limitação: o tempo necessário para realizar leilões competitivos justos. Devido a atrasos na rede e à quantidade de cálculos do leilão, esse tempo estabeleceu um limite inferior para o tempo de bloco, o que significa que existe uma compensação entre maximizar a utilização do espaço do bloco e minimizar o tempo de bloco. Um artigo relacionado será publicado em breve.