读懂MEV：区块链的黑暗森林法则

设想一下，你正在一家人满为患的餐厅里点餐，服务员按照顾客下单顺序吧订单交递厨师。这是，一位食客表示他愿意付出额外的费用，只为让他的订单优先处理，尽快上菜。这个情境不仅在餐厅中常见，在区块链的世界中也有其并行的例子 —— 这就是被称为最大可提取价值（Maximal Extractable Value，MEV）的概念。

在这个数字化的「黑暗森林」中，矿工、验证者就如同那位服务员，他们在处理区块链交易时可以获取价值。当用户提交交易到区块链时，这些交易信息并不会立即被记录在区块中，而是暂时被放在一个公开的待处理交易池，这就如同顾客的订单被放在餐厅的厨房等待烹饪。然而，在这个池中，任何人都可以看到交易信息，就像其他食客可以看到厨师正在忙碌的情况。

在这样的环境下，MEV 的概念便应运而生。就像餐厅中那位愿意额外付费以获取优先服务的食客，矿工或验证者可以通过包含、排除或重新排序交易，从区块生产中提取超出标准区块奖励和 gas 费的最大价值。简单来说，MEV 就是对优先交易权的价值量化。

这种情况反映了一个更大的问题：在这个类似「黑暗森林」的区块链世界中，信息的公开性和交易的公正性之间存在着固有的紧张关系。有着高度的公开透明度的同时，交易的公正性和公平性可能会被破坏。面对这样的区块链黑暗森林，我们应对其采取什么样的措施和态度？

MEV 演变史：从 PoW 到 PoS

MEV 是在区块链交易处理阶段，由矿工或验证者捕获价值的概念。MEV 此前也被称为矿工可提取价值，它指的是通过在区块中包含、排除和重新排序交易，从区块生产中提取的超过标准区块奖励和燃气费的最大价值，以获得尽可能多的利润。

2019 年，Phil Daian、Tyler Kell 等人在他们的论文《Flash Boys 2.0: Frontrunning, Transaction Reordering, and Consensus Instability in Decentralized Exchanges》中最早提出 MEV 的概念。这篇论文描述了矿工如何通过重新排序交易以获取利润最大化，或插入抢跑用户的新交易，从交易排序过程中提取额外的价值。而「最大可提取价值」这个术语则是由 Dan Robinson 在他的博客文章「MEV is the new DeFi primitive」中首次提出。

MEV 这一概念最初与使用工作量证明（proof-of-work，PoW）共识机制的以太坊网络相关联。在这种机制下，当用户提交交易到区块链时，交易信息并不会立即被记录在一个区块中，而是被暂时地放在一个任何人都可以看到的待处理交易的公共池中。2020 年 8 月，Dan Robinson 和 Georgios Konstantopoulos 将以太坊的内存池比喻为「黑暗森林」，如果别人看到人们的交易顺序，则就可以加以利用。也就是在这时，MEV 的概念得到了广泛关注。

2022 年 9 月，以太坊完成了自身的转变，从工作量证明（PoW）共识转变为权益证明（proof-of-stake，PoS）共识。基于这种转变，区块生产者不再只是矿工，还包括了验证者、排序者等。此外，一些专注于 DeFi 交易的策略机器人和其他网络参与者（也被称为搜索者）也加入了提取 MEV 的行列。 因此，MEV 并不是区块生产者的专属特权，而是任何能影响交易执行的参与者都可以获取的价值。MEV 的概念正随着区块链技术和 DeFi 应用的发展而演变和扩展。一些研究者和实践者已经开始探讨如何分类、测量、分配、管理 MEV 等问题，并开始研究如何减轻 MEV 对区块链安全性和公平性的负面影响。

然而，我们必须清楚，无论谁选择了添加哪些交易、以何种顺序添加，其目的无疑都是为了最大化利润。因此，在权益证明（PoS）的背景下，越来越多的参与者涌入获取 MEV 的行列，每个人的目标都异常一致——填充自己的腰包。

MEV 原理

MEV 源于区块链交易的一个特性：交易并不是以原子方式执行，而是在一个被称为「区块」的批次中执行。一个区块内交易的顺序会影响到某些交易的结果和盈利性，尤其是那些与去中心化金融（DeFi）应用相关的交易。

举例来说，假设 Alice 想在一个去中心化交易所（DEX）如 Uniswap 上用 USDC 购买 10 个 ETH。她提交了一个交易，交易中带有一定数量的 USDC 以及她期待得到的最低 ETH 数量。然而，在她的交易被确认并记录到区块之前，Bob 在公开的待处理交易池（也称为 mempool）中看到了她的交易，并决定抢掉她的交易。他提交了一个比 Alice 更高 gas 价格的交易，提出以比 Alice 稍高的价格购买 10 个 ETH。通过这种方式，他确保自己的交易会在 Alice 的交易之前被记录在区块中，从而得到比 Alice 更好的汇率。然后，Bob 在另一个 DEX 上用 USDC 卖掉刚刚购买的 10 个 ETH，从价格差异中获利。这个利润就是 Bob 的 MEV，而这个利润是以 Alice 得到的 ETH 数量少于她期待的数量为代价。

在这个例子中，Bob 就是一个「搜寻者」，一个运行复杂算法在区块链数据中寻找可盈利的 MEV 机会并提交交易去利用这些机会的独立网络参与者。搜寻者可以是个人，机器人，对冲基金，或者其他实体。搜寻者们相互竞争抓取 MEV，并且愿意支付高昂的 gas 费用以增加他们的交易被记录在区块中的概率。

然而，能够提取 MEV 的并不只有搜寻者。区块的生产者，如工作量证明（PoW）中的矿工或者权益证明（PoS）中的验证者，拥有决定哪些交易被包含在一个区块中以及以何种顺序包含的最终决定权。因此，他们可以自己提取 MEV 或者与搜寻者合作提取 MEV。例如，一个矿工可以通过在他生成的区块中插入自己的交易，直接进行对 Alice 的交易的前运行，或者他可以接受 Bob 的贿赂，把 Bob 的交易放在 Alice 的交易之前。另一种方式，矿工可以把寻找 MEV 机会的任务外包给第三方服务，如 Flashbots，它为搜寻者和矿工提供一个透明且无需许可的平台，来协商和执行 MEV 提取策略。

常见的 MEV 策略

MEV 是一个重要、复杂的问题，它影响着区块链和去中心化金融（DeFi）应用的安全性和公平性。一方面，MEV 为区块生产者提供了额外的收入来源，有助保护网络、调动人们积极性。另一方面，MEV 也会导致一些问题，比如网络拥堵、Gas 价格上涨、不公平的现象和共识不稳定等。理解 MEV 对于设计和改善区块链协议和各种应用来说至关重要。

MEV 包含了交易费用、闪电贷利润、交易顺序操纵等各种因素。根据不同的提取方法和目的，它有几种类型。不同类型的 MEV 对区块链网络也有着不同的影响。让我们来看一些常见的 MEV 类型。

1. 三明治攻击（Sandwich）

三明治攻击意指将受害者的交易「夹在」由搜索者 / 攻击者发起的两个交易之间，其对交易的重新排序导致受害用户产生隐性损失，并可能给攻击者带来利益。

三明治攻击是一种典型的掠夺性交易策略，交易者将受害者的交易包裹在两个恶意交易之间，一个在受害者交易之前，一个在受害者交易之后。在这种攻击中，恶意攻击者首先扫描内存池中的待处理交易，发现一个用户（即受害者）试图用资产 X 交易资产 Y。然后，攻击者以低价买入资产 Y。这笔交易可能早于受害者的交易。如果这笔交易在受害者的交易完成之前完成，资产 Y 的价格将相应上涨。当受害者的交易被执行时，他 / 她会因为资产 Y 的价格上涨而收到比他 / 她预期要收到的资产 Y 的数量少。最后，攻击者通过以比他 / 她购买时更高的价格卖出资产 Y，从而在被操纵的价格上获得利润，以此将受害者的交易进行「夹击」。这种攻击序列使攻击者通过抢跑和尾随交易者，制造人为的价格上涨来获得利润。

值得一提的是，在区块链中，矿工会根据 gas 价格对内存池中的交易进行排序，然后在创建区块时按照 gas 价格从高到低的顺序选择交易。因此，只要攻击者将抢先交易的 gas 价格设置得比受害者交易的 gas 价格略高，将尾随交易的 gas 价格设置得低于受害者交易的 gas 价格，就可以实现三明治攻击。

例如，如图所示，攻击者用买入 USDT 的订单抢跑受害者的交易，并用卖出订单尾随受害者的交易。具体来说，受害者的交易试图用 20 ETH 在市场上购买 USDT。如果没有攻击者，交易者会得到 500,000 USDT。然而，攻击者在步骤①-②中用 5 ETH 提前交换 14,286 USDT，并将受害者的交易夹在其中。因为每次交易后流动性池中的储备都会改变。ETH/USDT 的原始状态是 1/3,000。攻击者的第一笔交易后，ETH/USDT 的状态变为 1/2,721。因此，在步骤③-④中，受害者只能用 20 ETH 兑换 45,714 USDT，损失了 4,286 USDT。受害者交易后，流动性池中的 ETH/USDT 状态变为 1/1,920。最后，攻击者在步骤⑤-⑥中用所有持有的 14,286 USDT 换取 7 ETH，获得了 2 ETH 的利润。

2. 套利（Arbitrage）

套利是指在两个或两个以上不同的市场中同时买入和卖出同一资产，利用价格差异或市场失衡来盈利的做法。套利者在两个或多个市场中买卖同一资产，以利用价格差异获利。例如，如果一种股票在一个市场上的价格低于另一个市场，套利者可以在价格较低的市场买入股票，并在价格较高的市场卖出，以此获利。

在 DeFi 中，套利也是套利者常用的策略，他们通过在不同的 DeFi 平台、交易所或市场上快速买卖资产来获取利润。当一个资产的价格在不同的交易所之间不一致时，就存在即时的套利机会。如果一个代币在一个交易所的价格低于另一个交易所，套利者可以在价格较低的交易所购买代币，然后在价格较高的交易所卖出，以此获利。

Alice 在 Uniswap 的一个名为 LP1 的流动性池中，以 1 $WETH 兑换 2,844.27 $USDC 的汇率，卖出 284,427.34 $USDC 购买 100 $WETH。

Alice 在 Uniswap 的另一个名为 LP2 的流动性池中，以 1 $WETH 兑换 20,827.21 $X2Y2 的汇率，卖出 100 $WETH 购买 2,082,721.43 $X2Y2。

在另一个名为 LP3 的流动性池中，Alice 以 2,082,721.43 $X2Y2 兑换 303,670.11 $USDC。

Alice 从这次套利中获得的收入是 19,242.77 $USDC。成本是三笔交易的 gas 费用，假设是 0.05 $WETH，相当于当时的价格 150 美元。并假设 USDC 和 USD 的汇率是 1:1。最后，Alice 的利润是 19,092.77 美元。

3. 清算（Liquidation）

清算是一种过程，发生在借款人的抵押品价值不足以覆盖其贷款 / 债务价值的情况下。在债务抵押品价格负面波动的情况下（即，低于清算阈值），可以进行清算。在无许可区块链中，用户被允许使用存入的数字资产作为抵押品进行借款。如果市场发生变动，抵押品的价值下跌到一定价格以下，该位置就会被清算。涉及的智能合约通常会为触发清算的交易支付奖励或费用。

这制造了一个 MEV 机会，任何运行机器人寻找此类交易的搜索者或区块生产者都可以插入他们自己的清算交易到区块中优于任何其他人，从而提取奖励价值。

下图为清算过程的简示。

这个交易涉及到 Aave V2，我们可以看到 Aave 协议内的所有转账都被归在一起。

为了获得担保，清算人必须为借款人偿还债务。在第六步，清算人为借款人偿还了 6299 BUSD 的债务。

在第二步，我们可以看到 6299 虚拟债务 BUSD 已经被销毁，你可以将其看作是借款人在 Aave 中的债务证明 (IOU)。

作为回报，清算人收到了借款人的担保，即 4.1587 WETH。相应的，同等数量的 aWETH，也就是担保证书，在第五步时从借款人那里销毁。

这个过程是 Aave（和许多其他 DeFi 协议）的典型清算策略，这是为了保证协议的安全和稳定性。当借款人的抵押品价值跌到无法覆盖他们的债务时，清算人会介入，偿还借款人的债务，同时收取借款人的抵押品作为补偿。

在这个案例中，MEV 的应用是使清算人能够在公链上以最优的价格进行操作，获得最大的收益。清算人可以通过优化他们的交易策略来利用这种债务清算机会，而无需过多地担心交易费用或滑点。同时，由于债务已经被清算，协议的安全性和稳定性得以维持，借款人的剩余抵押品可能会被释放回他们的钱包。

4. 抢先交易（Front-running）

抢先交易（Front-running）是指在知道将来的交易信息后，将某一交易放入交易队列的行为。区块链上，通常在矿工掌握了待处理交易的信息后，才会发生抢先交易。矿工根据这些待处理的交易来进行他们认为能带来利润的交易。比如，机器人能够引用比待处理交易更高的 Gas 价格，加快其处理速度，这时候就会存在抢先交易。

搜索者和区块生产者可以利用他们在区块中排列交易的能力，对仍然在交易池中等待的重大购买订单进行抢险交易。当一个类似的购买订单被放在大额购买订单之前，用于获取更有利的价格，此时也就出现了 MEV。

5. 尾随交易（Back-running）

交易发送者希望其交易紧接在一个未确认的目标交易后面，这就是尾随交易。例如，一个尾随交易机器人如果想对新发布的代币进行尾随，该机器人会监控以太坊的内存池（mempool）中 Uniswap 上新创建的交易对。当它找到一个新交易对时，该机器人会在初始流动性后立即发起一个购买交易。机器人立即买入尽可能多的代币（并非所有，因为也需要留给其他人购买代币的机会）。然后，机器人等待其他交易者从 Uniswap 购买代币，价格随之上涨，然后再以更高的价格出售这些代币。这个策略的关键是成为第一个购买代币的人，但只有在代币发布后才能这么做。

6. 时间强盗攻击（Time-bandit attack）

时间强盗攻击的主要目标是通过重新组织过去的区块来获取高于正常区块奖励的收益。这种策略的适用场景通常是当某个区块中存在的套利机会或者其他类型的 MEV 远大于正常的区块奖励时。

在区块链网络中，通常来说，一旦一个区块被挖出并被添加到区块链上，它就被认为是不可更改的。然而，在某些情况下，如果一个矿工拥有足够的哈希算力，他可以选择重新挖掘一些已经被挖出的区块，以捕获这些区块中的 MEV。这就是时间强盗攻击的基本概念。

举个例子，假设有两个矿工，矿工 A 和矿工 B。矿工 A 已经挖出了三个区块，其中第一个区块中存在一个价值 10,000 美元的套利机会。而每个区块的奖励只有 100 美元。在这种情况下，矿工 B 可以选择重新挖掘这三个区块，将原来的交易进行修改，从而捕获这个价值 10,000 美元的套利机会。

时间强盗攻击是一个相当复杂且风险较高的 MEV 策略，它需要矿工拥有大量的哈希算力，并能够准确地预测和找到那些包含大量 MEV 的区块。然而，如果成功执行，时间强盗攻击可能会带来远超区块奖励的收益，对于一些有能力并愿意承担风险的矿工来说，这可能是一个可以一试的策略。

7. 狙击机器人（Snipping bots）

狙击机器人是运行在以太坊和其他兼容 EVM（以太坊虚拟机）的区块链网络上的自动化程序，它们通过在未确认的交易池（mempool）中找寻潜在的利润机会，从而获得 MEV。这些机器人专门监视那些可能带来大量利润的交易，比如闪电贷套利、新代币发行、限价单等。

狙击机器人的工作原理基于区块链公开和延迟的特性。当它们找到有利可图的交易时，会尽可能快地发送一笔费用更高的交易，希望能够在目标交易之前或之后被打包进区块，从而实现所谓的「抢先攻击」或者「三明治攻击」。如果攻击成功，狙击机器人就能从目标交易中获得一部分利润。

狙击机器人的构建通常需要使用 Python、JavaScript 等编程语言编写智能合约和脚本，或者利用开源项目或平台，如 Flashbots、Pancake Sniper Bot 等。值得注意的是，虽然狙击机器人的潜在收益可能很高，但这也是一种高风险的策略。如果机器人的算法或执行有误，可能会导致交易失败或损失。狙击机器人对区块链的安全性和公平性也产生了一定的影响。因为狙击机器人可以通过出价更高的手续费来提高交易的优先级，这可能会导致普通用户需要支付更高的手续费才能让他们的交易被打包。

8. Gas 高尔夫（Gas golfing）

Gas 高尔夫的目的是进行高效交易，尽可能的减少 gas 费。Gas 高尔夫会增加搜寻者（独立参与者，寻找并执行盈利的 MEV 机会）的竞争优势，因为它允许他们在总 Gas 费用保持不变的情况下（Gas 费用 = Gas 价格 * 使用的 Gas），设定更高的 Gas 价格。如此一来，他们的交易被验证者（负责打包和排序交易的节点）收录在区块中的可能性就更大，从而赚取 MEV 收益。

举个例子，假设有一个 DEX 套利 MEV 机会可以让搜寻者赚取 100 美元的利润，但是有许多其他的搜寻者想执行同样的交易。为了确保他的交易优先被处理，搜寻者必须出价最高的 Gas 价格。如果搜寻者通过 Gas 高尔夫可以将他的交易所需的 Gas 从 1000 减少到 500，那么他就可以在不影响他的总 Gas 费用（仍然是 100 美元）的情况下，将他的 Gas 价格从 0.1 美元提高到 0.2 美元。这样，他赢取这个 MEV 机会的机会就更大，而不是被出价更低的其他搜寻者超过。

Gas 高尔夫是一种优化交易效率和节省成本的方法，但是它也可能带来一些风险和挑战。例如，如果搜寻者为了减少 Gas 消耗而牺牲交易安全性或可靠性，那么他们可能会面临如重放攻击或交易失败等问题。Gas 高尔夫也可能加剧网络拥堵和 Gas 价格波动，因为搜寻者会为了保护有限的区块空间，竞相出价更高的 Gas 价格。

MEV 优劣分析

MEV 和区块链的安全、公平和效率等方面息息相关。MEV 会导致各种问题，包括交易者受攻击、网络的交易费用上升、网络拥堵等，也可能造成安全漏洞。在这一节中，我们将深入探讨 MEV 的利弊。

网络拥堵

为了增加交易被打包的可能性，专门寻找和进行像套利或清算等交易的搜寻者，会竞相提交高 Gas 费用。他们与验证者或矿工合作共享 MEV 收入。这种利益刺激也意味着搜寻者愿意支付比常规用户更高的 Gas 费用，用于确保他们的交易在其他交易之前执行。因此，公共内存池可能会因搜寻者的高 Gas 费用交易而变得拥堵，导致普通用户的等待时间更长，或费用更高。这可能会让网络降低吞吐量，交易延迟增长。

糟糕的用户体验

首先，MEV 带来的最显著的问题是让用户暴露于恶意 MEV 攻击，如三明治和抢先交易，进而影响用户交易的执行结果和成本。例如，搜寻者可以在以太坊名称服务（ENS）上抢先用户对 NFT 或域名的出价，从用户手中夺取物品，迫使用户为他们的交易支付更多费用或丧失机会，降低用户体验。

其次，MEV 也提高了以太坊交易的 Gas 费用。搜寻者愿意支付更高的 Gas 费用强先交易，所以普通用户可能需要与搜寻者竞争区块空间，导致 Gas 费用提高，交易变得越来越不可预测。

最后，MEV 给用户带来了不确定性，削弱用户对区块链的信任。当用户在以太坊等区块链网络上提交交易时，由于 MEV 的存在，他们可能无法确保他们的交易能按预期执行，如被强先交易、gas 费上升或交易被取消。此外，MEV 创造了激励，使得矿工或验证者可能会试图重组区块链，获取更多的利益。重组区块链可能会改变已经完成的交易历史，这将直接削弱用户对区块链不可变性的信任。还有一些情况下，矿工可能选择审查某些交易，即他们可能选择不将某些交易包含在新的区块中，原因是他们发现了另一种更有利可图的交易方式，或者他们被攻击者贿赂，决定阻止特定的交易。这种情况也可能会让用户怀疑他们的交易能否得到公平处理。

尽管 MEV 有诸多弊端，它也不是一无是处。它有以下几点益处：

保持网络活跃。 MEV 能为验证者或矿工提供额外的收入来源，除了标准的区块奖励和 gas 费用。结果，验证者或矿工有更多的动机去竞争区块生产权，保持网络良好运行。MEV 也可以吸引更多的搜索者加入网络，专门寻找和进行利润丰厚的交易，帮助验证者或矿工优化区块的构建，分享 MEV 收益。

推动市场效率。 MEV 可以消除市场中的一些套利机会和价格差异。例如，在去中心化交易所（DEXs）上，由于不同的流动性池和交易量，同一资产可能有不同的价格。这就为套利者提供了大好机会，他们可以通过在一个 DEX 上低价购买，在另一个 DEX 上高价卖出来赚取差价。这种套利行为可以让市场中的价格更加一致和合理，达到提高市场效率的效果。此外，MEV 还可以帮助清算一些过度杠杆或高风险的借贷协议，降低系统风险。

提供额外利益。 MEV 已经成为搜索者、验证者或矿工和交易者等群体的新收入来源。搜索者运行复杂算法，查看哪些交易可以带来丰厚回报，随后在宇验证者或矿工合作分享 MEV 收益。验证者或矿工则通过打包交易提取 MEV，从搜作者那里收取高额 gas 费用。交易者使用特定的服务或协议优化他们的交易顺序或隐私，获得 MEV 收益。例如，Flashbots 推出了 MEV-Share 协议，该协议旨在将 MEV 收益的一部分分发给以太坊生态系统的用户，从而实现收益的公开和公平分配。

如何避免自身损失

让我们来看一个 MEV 套利机器人的例子：jaredfromsubway.eth。就像囤积一整条三明治一样，这个机器人在短短两个月内就花费了超过 700 万美元（3720 ETH）的 gas 费用来运行其 MEV 操作。一位 Twitter 用户最近发现，jaredfromsubway.eth 在短短几天内就赚取了高达 387 ETH 的收入（约 696,000 美元）！

jaredfromsubway.eth 就是让太坊主网的 gas 价格明显上涨、主网用户一头雾水的罪魁祸首。这个 MEV 机器人热衷于 meme 币交易（比如 PEPE、WOJAK 等等），目前已经发起了超过 60 万笔交易。Etherscan 数据显示，jaredfromsubway.eth 一直在以秒为单位高频进行交易，每一轮交易的间隔约为 12 秒左右，这意味着其操作几乎会覆盖每一个区块。据估计，虽然每次交易带来的单笔获利金额不大，但高频的交易次数让这个机器人获利极高——除掉 gas 成本，jaredfromsubway.eth 在仅仅一天内就可以狂赚 46.6 万美元。

对这一疯狂的举动，一时间人们议论纷纷。有人认为该地址是在合理利用网络规则，且加速了 ETH 的通缩；有人持中立态度，其影响只是自己的主网操作没有以前那样方便而已；有人则坚决反对，因为自己本该获利的交易被 jaredfromsubway.eth 截获。不管如何，眼下最要紧的事还是如何捂紧自己的钱袋子。

当然没有人想在交易时支付更多的钱。这里我们可以使用 Flashbots RPC 来保护自己免受 MEV 机器人的影响。

感兴趣的读者可以阅读这一条：https://youtu.be/x6aqTtY😯qM

通过使用 Flashbots Protect RPC，你可以享受到这几条好处：

• 预防抢先交易：对于潜伏在公共 mempool 中的那些贪婪的三明治机器人来说，你的交易将对其不可见。
• 确保交易不会失败：只有当交易不会导致任何一步的失败时，交易才算生效，引而不发面去了因失败的交易而产生的费用。
• 隐私：Flashbots Protect RPC 不会跟踪或存储任何用户信息（如 IP、位置等）。

除了使用 Flashbots Protect RPC 外，还有一些其他的策略可以帮助保护交易：

• 在交换资产时，保持最大滑点处于较低水平，以此尽量减小 MEV 的影响。
• 降低你心中预期的的 gas 价格，这样可以减 MEV 机器人对你的交易的关注。
• 使用优化的去中心化交易所（DEXs），如 CowSwap，它们内置了减少 MEV 风险的机制。

除了以上方法，还有几种方法可以保护你自己免受 MEV 的影响。

1. 隐藏交易

在以太坊等区块链网络中，所有的交易在被打包入区块，在被矿工挖走之前均在公共的内存池中处于可见状态。抢先交易机器人等利用策略的 MEV 类型可以通过查看这些未打包的交易来获利。解决方法之一是将交易发送到私有的内存池，例如 Flashbots，只有准备打包这些交易的矿工（区块提议者或建设者）可以看到。然而，这种方法只能用于防范三明治攻击和抢先交易。

2. 引入链下计算寻找最优解

由于链上的智能合约只能看到有限的数据，加上链上计算成本高昂，我们不能期望它能总是找到最优的市场交易价格。但是，如果引入链下计算，那么找到接近最优解就成为可能。链下的软件可以实时访问所有市场，找到任何给定时间的任何资产的最佳交易价格，以及最佳的交易路径。这样，我们可以构建出更优的交易，从而降低用户被其他人通过 MEV（最大可提取价值）获利的可能。

3. 拍卖交易

你可以把提交交易的权利公开，让其他人或者机器人去竞拍，从而抽取 MEV。然而，这样做可能会带来风险和不确定性，因为你既需要支付给中继（提交交易的实体），也需要支付给为中继工作的机器人。不仅如此，用户也需要防止信息滥用。这样做可能使你的智能合约过于依赖中继，一旦中继失败，可能会让智能合约无法正常工作。

4. 使用自己的机器人

通过使用你自己的机器人，可以抵抗其他机器人，防止他们通过 MEV 获利。要做到这一点，可能需要设计并构建一个能够在与其他机器人的竞争中胜出的机器人，具体的实现方案取决于你的协议和你所在的区块链。

如何减轻 MEV 的影响

对于 MEV 问题，人们议论纷纷。有些人试图通过从区块链中消除 MEV 来解决这个问题，他们尝试修改区块链的协议或者机制，减小或者消除矿工和验证者提取额外利润的可能性。另一些人认为 MEV 无法彻底解决，他们的目标是让 MEV 民主化以减少其负面影响。「民主化」可能意味着让更多的人可以参与到提取 MEV 的过程中来，从而分散 MEV 带来的利润和影响，或者建立一种机制使所有人都可以公平地从 MEV 中受益。还有一些人认为 MEV 是一种不可避免的现象，只要有利润可图，就总会有人试图提取 MEV。他们关注的重点是找到一种既能减轻 MEV 负面影响，又能保留其积极面的解决方案。目前，有一些项目和倡议正在探索解决 MEV 问题的不同方法，或者将 MEV 转化为生态系统的积极力量。MEV 的当前解决方案和未来方向包括：

1. MEV smoothing

这是一种旨在通过在区块和验证者之间更均匀地分配 MEV 来降低 MEV 的方差和不可预测性的策略。这种方法可以防止验证者围绕高价值区块进行串谋或集中，减少由于搜索者竞争区块空间而产生的网络拥堵和 gas 费用。

MEV smoothing 的一个例子是 MEV-Boost，这是一个允许验证者将区块生产外包给称为区块构建者的专家的协议辅助程序，他们可以优化区块构建并与验证者分享 MEV 收入。另一个例子是 EIP-1559，一项以太坊改进提案。它改变了费用市场机制并燃烧了一部分基础费用，这可以减少验证者操纵燃气价格和重新组织区块的激励。

2. MEV burning

这是一种旨在通过销毁或将其重定向到公共物品来减少 MEV 总量的策略。这可以防止验证者被搜索者贿赂或腐败，以及减少搜索者执行恶意 MEV 攻击的激励。

MEV burning 的一个例子是 EIP-1559，它燃烧了本可以被验证者或搜索者作为 MEV 捕获的一部分基础费用。另一个例子是 EIP-3368，这是一项以太坊改进提案，它增加了区块奖励并使其随着时间的推移逐渐减少，这可以减少 MEV 在验证者收入中的相对份额，并增加以太坊的安全预算。

3. MEV sharing

MEV smoothing/burning 主要解决的是 MEV 供应链的末端阶段，即验证者和区块构建者之间的交互。然而，也有其他策略正在研究如何在供应链的早期阶段最小化 MEV 的不稳定性，这些通常被称为「MEV sharing」。

这是一种旨在将 MEV 重新分配给生态系统中的用户或其他利益相关者的策略。这可以防止验证者或搜索者垄断 MEV，以及增加 MEV 分配的公平性和透明度。

MEV 共享的一个例子是 Flashbots——一个研究和开发组织，提供透明和民主化的 MEV 提取工具和服务。Flashbots 还推出了 MEV-Share 协议，旨在将部分 MEV 收入分配给以太坊生态系统的用户，例如通过退款或补贴。另一个例子是 Archer DAO，这是一个提供平台让搜索者和验证者合作并与以太坊基础设施提供者分享 MEV 收入的去中心化自治组织。

4. MEV 检测

为减轻 MEV 的影响，另一种可行的途径是开发一套健全而有效的 MEV 检测算法或系统。通过检测并解决 MEV，我们的目标是在区块链生态系统中推动公平、透明，并为所有参与者提供平等的机会。具体来说，我们可以从以下几个方面进行着手：

• 全面研究现有的 MEV 检测技术，分析它们的优势和局限性。深入理解各种 MEV 策略，如强先交易、三明治攻击和矿工提取流动性等。
• 开发从区块链网络收集相关数据的机制，包括交易数据、区块数据和内存池信息。利用现有的区块链浏览器或节点 API 收集实时数据进行分析。
• 设计并实施先进的算法以便检测与 MEV 相关的模式和异常行为。这些算法应能够识别交易排序、时间不一致性、gas 价格操控以及其他与 MEV 策略有关的指标。
• 利用机器学习技术、统计分析以及图神经网络来训练能够有效地分类和预测 MEV 情况的模型。随着新的 MEV 策略的出现，需要开发能适应和演化的异常检测模型。
• 将 MEV 检测系统与区块链网络进行整合，以便进行实时的监控和分析。开发直观的仪表板或界面，为网络参与者提供可行的洞察，使他们能够识别并应对可能的 MEV 情况。

以上是 MEV 的一些当前解决方案和未来方向，但并不是全部的解决方法。关于如何以符合以太坊的价值和目标的方式来衡量、管理和减轻 MEV，仍有许多尚未解决的问题和挑战。随着以太坊的发展和增长，MEV 也会随之发展和增长，因此需要在这个领域进行更多的研究和创新。

总结

MEV 是一个新兴的热点话题，它通过利用区块链交易中的信息不对称来获利。目前，市场对 MEV 的讨论极其激烈。一些人对 MEV 持乐观态度，认为我们能适当解决它，而另一些人则持悲观态度，他们认为 MEV 只能被减轻或者被利用。在权衡 MEV 的利与弊，并降低其负面影响方面，我们必须予以关注。我们需要正视问题，深度挖掘 MEV 的优势，并利用它为我们服务。同时，我们需要改变观念，不将 MEV 视为敌人，而是看作实践中不可或缺的一部分。如同面对幽暗森林时，对于未知的情况，我们应该保持谨慎和警惕，以防止潜在的威胁和损失。

随着对 MEV 研究的不断发展和成熟，我们期待围绕这个概念展开更多的讨论和交流。更深层次的研究可以开发出有效应对 MEV 带来的挑战的解决方案。我们也期待未来能有更多的监管介入，以帮助构建更为全面和安全的系统。这样的做法将有助于构建一个环境，在这个环境中，MEV 能产生积极作用，从而为区块链生态系统的整体健康和公平做出贡献。