排序器去中心化的关键作用

摘要

《挑战周期再构想系列》的第二部分提议从目前的中心化sequencers过渡到一个去中心化的sequencer网络，具备以治理调整的时间因子和特定于每个sequencer的经济激励。本文讨论了多链多插槽的sequencer选择流程如何与第一部分提出的建模相结合，创造出一种强大且用户友好的解决方案，以改善Optimistic Rollups。

术语表

23小时周期的数量；

治理调整的时间因子；

根据锁定的DAO代币数量，分配给sequencer的固定费用部分；

每个P2P网络节点的链接数量；

去中心化自主组织（DAO）代币的数量；

锁定的DAO代币的最小数量，以实现最大的时间折扣和费用部分。

第一部分回顾

《挑战周期再构想系列》的第二部分讨论了Sequencer的去中心化以及它如何纳入模型。如果你尚未阅读该系列的第一部分，强烈建议你参阅该链接。

回顾一下，所提议的模型实施了一个动态挑战周期，取决于给定批次的累计值。在这一部分中，模型通过引入声誉因素完成了这个计算。

治理调整的时间因子

需要对治理调整的时间因子的合理性进行讨论，该因子考虑了sequencers的声誉。然而，由于这也与研究的第二个主要目标有关，即过渡到一个去中心化的sequencer网络，因此必须处理模型的新层面——选择sequencer的过程。

多插槽sequencer选择流程

如前所述，该模型实施了一种区分机制，根据诚实程度区分sequencers，这取决于它们过去提交的成功批次数量。在这种情况下，不同声誉的sequencers必须拥有不同的提交批次的机会（并获得相应的费用），以激励它们在更长时间内保持诚实。然而，选择过程不能仅仅依靠过往记录，因为那对新手来说并不是特别有吸引力（被选中的机会较低）。实际上，只有这样，会把这一机制变成“有罪证明无罪”的过程。为了缓解这一方面，该模型强制要求声誉较低的sequencers在每个批次纪元中提交固定数量的批次。

因此，多插槽sequencer选择流程的特征如下：

• 创建一个由4个声誉插槽组成的sequencer链：新手、初级、高级和资深。每个插槽代表一个sequencer曾提交的批次数量。
• 在每个批次纪元中，给每个插槽分配一定数量的批次。所有四个插槽的分配顺序完全随机。
• 将30个批次的数量视为合理，以便在与每个插槽分配的批次数量方面，为每个插槽提供足够的区分。考虑到所有插槽都有sequencers，在每个纪元中，新手插槽分配到2个批次，初级插槽4个，高级插槽10个，资深插槽14个。
• 在每个插槽中，sequencer也是随机选择的。
• 在每个批次纪元结束时，根据提交的批次数量，重新分配提交批次的sequencer到新的插槽。要晋级，只需1个批次，由于被选中的概率已经较低。这仅适用于前面三个插槽，因为资深插槽是最后一个。

以下图示形象地展示了一条链的多插槽sequencer选择流程。

在多插槽sequencer选择流程中，空插槽可能随时出现。在这种情况下，有必要将最初分配给这些空插槽的批次重新分配给剩余的非空插槽。

为了重新分配批次，首先根据最初分配到该插槽的批次数目与非空插槽的批次总数，计算每个非空插槽的权重。使用这个权重，批次然后在时间段内重新分配给剩余的插槽。然而，由于四舍五入效应，最具声誉的非空插槽并不是通过这种方式计算的。相反，它是由剩余未重新分配的批次决定的。

例如，如果高级插槽没有任何sequencer，则10个批次的重新分配如下：

• 新手：
• 初级：
• 资深：

目标是确保空插槽不会破坏批次提交过程的完整性，这可能对网络安全产生重大影响。

多链多插槽sequencer选择流程

单链多插槽sequencer流程构成了sequencer选择的基础。然而，它有一个明显的缺陷：由于活跃性，所有sequencer必须随时可用以便被选择，这对于sequencer来说可能是资源密集型的。因此，实施的解决方案是一个多链多插槽的sequencer选择流程，当sequencer数量超过特定阈值时，创建新链。

为了定义该值，重要的是要记住，L2解决方案继承了以太坊的安全性，因此，没有必要或合理的理由根据主网的权益证明机制考虑最小的sequencer数量。因此，主要优先级是设计一个主要关注去中心化和网络延迟的sequencer选择流程。因此，给定P2P网络，可以建立网络延迟与节点数量之间的关系，以及网络去中心化与节点数量之间的关系。反过来，这将为每个链必须拥有的sequencer数量（最大）提供一个最佳妥协解决方案。

进行了一项研究，以寻找能够代表上述变量直接关系的图形。对于网络延迟曲线，文章《构建低延迟、近似感知的DHT基础的P2P网络》提供了针对DHT基础P2P网络的数据，该网络与以太坊有相似的特征。以太坊与DHT基础P2P网络在其网络结构和通信协议方面具有相似性。两者都依赖分布式架构来维持系统完整性和处理交易。它们还使用消息传递协议在节点之间通信，并使用共识算法确保所有节点同意网络的状态。虽然也存在显著差异，例如处理的交易类型和数据存储的处理方式，但不妨碍建模以太坊的网络延迟。因此，传统方法被考虑在内。

关于网络去中心化建模，文章《量化区块链网络去中心化的方向，增设中继节点》提供了多种不同曲线图，考虑了许多参数，比如聚类系数的类型（全局 - GCC - 或局部 - LCC）、每个节点的链接数量和中继网络规模。特别是，局部和全局聚类系数都是可以用于量化网络去中心化程度的指标。正如文章提到的，GCC更好地代表这一量化，高值意味着低程度去中心化。至于每个节点的链接数量，通常每个以太坊节点有25到50个链接，更具体地说， 30个链接被认为是一个最佳连接数量，因为这个数量在确保良好的连通性和弹性的同时，避免了对节点造成过多的网络流量负担。因此，使用属于GCC曲线的数据点来建模网络去中心化程度与节点数量之间的关系。

值得注意的是，该图形是针对Barabasi-Albert（BA）网络模型的。像BA网络一样，以太坊网络具有幂律度分布，意味着一些节点（例如，验证者节点或高流量智能合约）拥有许多连接，而大多数节点只拥有少数连接。这是无尺度网络的一般特征，源于网络中某些节点比其他节点更为重要或流行。此外，在BA模型中，网络是通过逐个添加节点并以与其度成比例的概率连接到现有节点来迭代构建的。这意味着连接数较多的节点更有可能获得新连接，强化了其高连接数。然而，以太坊的网络并不严格遵循这种优先连接的过程。例如，节点可以在任何时间加入网络，而不仅仅是在新区块添加到区块链时。此外，节点可以选择连接网络中的任何其他节点，而不仅仅是最连通的节点。尽管存在差异，但并不影响对网络去中心化的评估，这也是分析的关键点。

为了在最小化网络延迟与降低网络去中心化之间实现平衡解决方案，对“聚类系数与中继网络规模”图的y轴进行了调整。如前所述，聚类系数越高，网络去中心化程度越大。然而，由于我们希望拥有网络去中心化的指标，图的y轴通过从1中减去聚类系数进行反转，形成了一条新曲线。这一修改使得新曲线与延迟曲线呈现出相反的趋势，使得可以识别它们的交点。结果表明，每条链最多应拥有1180个sequencers。每当创建新链时，sequencers会在新链的数量中随机和均匀分配。由于在每个纪元中仅选择一条链，因此在特定的纪元中，给定链上的sequencer知道自己是否有机会被选中。然后，它可以选择保持在线或离线，从而使整个过程更高效。此外，如果他们选择离线，则由于通信的节点减少，网络的延迟也可能减少。

在此过程中的每个批次纪元中，sequencers在这些链之间随机重新分配，并选择一条处理如前所述30个批次的链。由于sequencer的总数均匀分布在所有链中，因此每条链被选择的概率大致相同。例如，如果有三条链，则特定纪元中任何给定链被选择的概率约为1/3。

在每个批次纪元开始时发生的洗牌机制确保每次链都由不同的sequencers和不同的插槽填充，促进了更去中心化和民主化的选择过程。多链多插槽的sequencer选择流程在以下图示中得以体现。

在这个例子中，有2362个sequencers，超过创建仅两个链所需的最大数量。因此，创建了第三条链，并在每个纪元中重新分配sequencers。

最后，需要指出的是，如果sequencer的总数减少，将按照上述相反顺序减少链的数量。

应用治理调整的时间因子函数

创建一个治理调整的时间因子函数，以便在选中一个致力于协议的sequencer时，对生态系统整体受益。然而，这个时间因子不能基于成功提交的批次数量，因为那将对新手产生歧视。因此，必须引入一个新的指标，以确保更加公平的sequencer环境，并将声誉较低的sequencer的激励与协议进行对齐，以便它们能够感到有动力在插槽机制中晋升。该模型中使用的指标是锁定所考虑协议的DAO代币的过程。

治理调整的时间因子函数定义如下：

其中 n 是将批次时间减少到的23小时周期的数量，而是实现最大时间折扣的最小锁定DAO代币数量。

一个sequencer能够在协议中质押某些数量的DAO代币。当被选中提交批次时，sequencer可以选择锁定部分或全部质押的代币，以便根据其插槽获得特定的时间折扣，并获得相应的激励，如下文讨论的那样。这些代币将保持锁定状态，直到挑战周期结束。之后，它们仍将处于质押状态，但可以在任何时间解除质押。

从这一函数派生出的第一个结论是，未锁定任何DAO代币的sequencer将不会获得批次时间的折扣。因此，生态系统从有质押并锁定DAO代币的sequencer中受益。

对具有不同最大折扣的插槽进行考虑的合理性主要基于激励对齐。随着在插槽sequencer选择中逐渐提高的最大可能折扣，每个sequencer都被激励参与系统，因为这会使生态系统整体受益。这减少了挑战周期的时间，从而导致更快的取款。此外，每个sequencer还因DAO代币升值而获得间接经济利益。因此，赋值给 n 的值在1到4之间变化，随着插槽声誉的降低而提高。

任何寻求采用此模型的协议应仔细确定一个值，使其与自身治理代币的价值和作为sequencer所需的硬件成本相对应，基于他们自己的技术实现。确定这个值的一种可能方法是借用以太坊Beacon Chain初期的类比，并以Optimism的治理代币OP为例。在2020年12月，ETH的美元价值约为600，由于成为权益验证者需要质押32个ETH，因此每个验证者需要质押约19200美元的ETH，这被视为良好的投资。而根据当前sequencers的情况，要获得某个插槽的最大时间折扣，必须质押至少19200美元的DAO代币。当OP代币按3美元计算时，每个sequencer必须锁定6400个DAO代币才能获得最大时间折扣。因此，最大时间折扣的临界值正好是6400个DAO代币被锁定。

下图给出了该测试案例中治理调整时间因子函数的表示。例如，在资深插槽中的6400个锁定代币的sequencer具有最大可能的时间减少（将7天减少到23小时的批次时间），这意味着

对sequencers的经济激励

在当前模型中，sequencers没有直接的激励去购买、质押和锁定DAO代币。锁定可通过潜在减少挑战周期的方式为生态系统提供利益。然而，让锁定对sequencers自身也有利是至关重要的，以便激励他们的参与。因此，引入了一项新的固定百分比费用，其成本由L2用户承担。该新费用的一部分将用于协议国库，其余部分支付给sequencer。锁定更多DAO代币的sequencers有权获得更高比例的这一新固定百分比费用。

之所以进行此费用的引入，不仅是为了在所有参与者之间进行激励对齐，还由于此前提案所引发的计算资源的增加。再次与以太坊主网的权益证明机制进行类比，在当前情况下，交易费用中30%直接支付给验证者。因此，作为第一种方式，实施的新固定百分比费用是当前L2应用费用的30%，因此、新的L2总费用应上调30%。值得认识的是，这是为了更好的用户体验和增强安全性所必须支付的价格，尽管绝对增加的成本预计相对较低。此外，在实施此模型时，成为一个sequencer的内在成本也应考虑到。任何希望如此的协议均应基于自己的技术需求做出决策。

新的固定百分比费用中直接分配给sequencer的部分随着锁定的DAO代币数量而变化，如下所示：

在没有DAO代币被锁定的情况下，分配给sequencer的费用仍然存在最小部分（10%），以激励任何sequencer加入。如果sequencer锁定一定数量的DAO代币，则该部分会增加。通过锁定相应的DAO代币数量，他们可以达到其有权享有的费用的最大允许百分比（90%），而余下的10%则分配给协议（最低可能）。值得注意的是，这种费用分配机制对于每个提交批次的sequencer都是相同的，而与他们当前处于哪个插槽无关。该方面作为鼓励新手加入协议的一个激励作用。

下图表示了之前所述测试案例的这一函数。当锁定6400个DAO代币时，sequencer便可以获得费用的最大分配比例。

处罚恶意的sequencer

在概述了新的动态挑战周期模型和optimistic rollups中的去中心化sequencer网络后，了解如果提交成功的欺诈证明时如何处罚恶意的sequencer是重要的。除了保证金削减机制外，还设置了其他措施以打击不诚实行为。

若一个sequencer被发现恶意，其地址将被添加到黑名单中。这意味着他将被标记为有不诚实行为历史，并且之后将无法再使用该地址参与sequencing。但是，他可以更改其地址。在这种情况下，他将被添加到新手插槽，在那里假定他没有提交过批次的历史。此外，如果这个sequencer在恶意行为发生时锁定了DAO代币，将会有一个削减机制。削减的百分比将取决于恶性行为的严重程度，较为严重的行为将导致更高的削减百分比。

例如，如果欺诈被认为是轻微欺诈，如提交无效数据，sequencer可能会面临10%锁定代币的削减。然而，如果欺诈被评定为重大欺诈，例如故意提交恶意数据，sequencer可能会面临100%的削减。

这些附加罚款作为进一步激励，促使sequencer诚信行为，因为从事恶意行为的潜在成本可能是巨大的。总体而言，多项罚款的组合有助于在optimistic rollups中创建一个安全和可信赖的环境。

关于替代sequencer去中心化实现的一些说明

需要注意的是，本文所描述的sequencer去中心化过程只是优化挑战周期的许多可能实现之一。另一个有趣的概念是EigenLayer，它是以太坊上的一组智能合约，创建了一个去中心化信任市场。通过允许以太坊质押者为构建在以太坊生态系统之上的新软件模块提供安全性和验证服务，EigenLayer在所有这些模块中聚合ETH的安全性，从而提高依赖于它们的去中心化应用程序（DApps）的安全性。这还创造了新的费用共享机会，允许在区块链上进行更敏捷、去中心化和无需许可的创新。

在本文中所述的sequencer去中心化方法并不排斥EigenLayer概念。实际上，它可以与之结合。许多rollups需要去中心化sequencers来管理自己的MEV和抵制审查。这些sequencers可以在EigenLayer上与ETH质押者的法定人数进行构建。单一去中心化的sequencer法定人数可以为多个rollup提供服务。去中心化的sequencer可以不执行交易，单独作为排序层，从而避免状态增长问题。可以通过选择随机子集的共识节点为不同的交易子集进行排序，使其轻量或甚至沿水平方向扩展。

EigenLayer为AVS（主动验证服务）提供灵活性以定义自己的法定人数，并与质押ETH组成的法定人数一起，要求其验证任务的最终响应取决于每个法定人数大多数的响应。这种编排多个法定人数的灵活性为AVS提供了机会，构建自己的代币作为功能代币并为其协议积累价值，而使用质押ETH的法定人数来对抗自身代币的死亡螺旋。

有关EigenLayer的更多信息，请参阅EigenLayer白皮书。

结论

Optimistic rollups为以太坊的可扩展性挑战提供了一种承诺的解决方案，但也带来了自己的挑战，例如挑战周期的长度和中心化sequencer的使用。以太坊社区一直在努力解决这些挑战，这个两部分的系列中提议的动态挑战周期模型提供了一种创新的方法来优化这些领域的optimistic rollup实现。

所提议的动态挑战周期模型考虑了交易批次的价值和对L1网络的垃圾邮件成本，使其作为sequencer采取恶意行为在经济上没有合理基础。此外，它提供了一个多链多插槽的Sequencer选择过程，带有一系列激励，刺激网络的去中心化、增加安全性并增强用户体验。

该模型建立了一个激励的良性循环：sequencers根据他们所拥有的治理代币的数量和诚实行为历史，从协议中获得奖励。这增强了安全性并吸引sequencers参加网络。随着时间的推移，他们被激励保持诚实，以赚取更多费用。因此，挑战周期趋向于较短（总是不会少于23小时），这改善了用户体验并吸引更多用户进入网络，从而促进协议并增加其治理代币的价值。最终，随着每个sequencer进入资深插槽，拥有诚实的追踪记录，并锁定至少一定数量的治理代币，所有挑战周期将趋向于23小时，有利于整个网络。

根据目前的情况来看，所提议的模型仍然是理论性的，其实施需要进一步的研究和测试。然而，该模型为应对当前optimistic rollup实现面临的挑战提供了一种创新性的解决方案。

此外，重要的是强调，值得注意的是，通过所提议的模型，optimistic rollups在中长期内确实可以在与ZK rollups的竞争中迈出一步。这还为去中心化sequencers的小说引入了新内容，这应该进一步研究和发展。

总之，提出的动态挑战周期模型代表了迈向一个更高效、更安全和用户友好的以太坊生态系统的重要一步。它可以帮助解决以太坊在过去几年中面临的可扩展性挑战，并为即将到来的以太坊分片更新铺平道路，预计这一更新将显著提高以太坊的吞吐量。

致谢

特别感谢Three Sigma的合作者：Afonso Oliveira、Tiago Barbosa、Tiago Fernandes以及整个经济建模部门，感谢他们的伟大动力和反馈。正是他们的贡献为本文的最终结果做出了重要贡献。

参考文献

https://www.researchgate.net/publication/232652816_Building_a_Low-latency_Proximity-aware_DHT-Based_P2P_Network

https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fbloc.2022.812957/full

https://learnblockchain.cn/article/12801#:~:text=Each%20node%20has%20a%20limit,of%20client%20the%20node%20runs

https://blog.netdata.cloud/how-to-monitor-the-geth-node-in-under-5-minutes/#gsc.tab=0

https://www.v1.eigenlayer.xyz/whitepaper.pdf

• 原文链接： threesigma.xyz/blog/opti...
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