Cómo Proto Danksharding impacta el consenso de Ethereum y los rollups

Tabla de enlaces

Resumen y 1. Introducción

2. Fondo

   2.1 Rollup

   2.2 EIP-4844

   2.3 Var (Autorregresión vectorial)

3. Datos

   3.1 Datos de seguridad de consenso

   3.2 Datos de uso de Ethereum

   3.3 Datos de transacciones enrollables

   3.4 Datos de tarifas de fuel blob

4. Resultados empíricos

   4.1 Seguridad de consenso

   4.2 Uso de Ethereum

   4.3 Transacciones enrollables

   4.4 Mercado de tarifas de fuel Blob

5. Conclusión y referencias

A. Datos de seguridad de consenso

B. Recopilación de datos enrollables

C. Resultados detallados del modelo VAR para la tarifa base de fuel Blob y la tarifa de gasolina

D. Resultados detallados del modelo VAR para la tarifa base de fuel Blob y la tarifa de prioridad de fuel blob

E. Dinámica de transacción enrollada

ABSTRACTO

El 13 de marzo de 2024, Ethereum implementó EIP-4844, diseñado para mejorar su papel como capa de disponibilidad de datos. Si bien esta actualización cut back los costos de publicación de datos para los pilotos, también plantea preocupaciones sobre su impacto en la capa de consenso debido al aumento de los tamaños de propagación. Además, los efectos más amplios en el ecosistema Ethereum normal permanecen en gran medida inexplorados.

En este documento, realizamos un análisis empírico del impacto de EIP-4844 en la seguridad del consenso, el uso de Ethereum, la dinámica de transacciones enrolladas y el mecanismo de tarifas de fuel Blob. Exploramos los cambios en los tiempos de sincronización, proporcionamos evaluaciones cuantitativas de los comportamientos de encuesta y del usuario, y profundizamos la comprensión del mecanismo de tarifas de fuel Blob, destacando tanto las mejoras como las áreas de preocupación posterior a la actualización.

1 Introducción

El aumento de la escalabilidad sin comprometer la seguridad y la descentralización se considera un desafío central[6] Para la mayoría de las cadenas de bloques públicos, como Bitcoin y Ethereum. Para abordar la creciente demanda de transacciones y allanar el camino para la adopción de masas, se han explorado diversos enfoques desde 2017, incluidas las cadenas de plasma[38]Sidechanes y canales estatales[11]. Más recientemente, estrategias como aumentar el límite de fuel de bloque[48] y la ejecución paralela[16, 17] han atraído la atención.

Entre estas soluciones, los rollups han surgido como un punto principal de investigación desde 2018[13, 33, 47]convirtiéndose en una parte crítica en la reciente hoja de ruta de Ethereum. Distinto de métodos anteriores como plasma y tecnología lateral, que luchó con el problema de disponibilidad de datos[38] y centralización, los rollups podrían beneficiarse de la robusta seguridad del Ethereum Mainnet[34]. Procesan transacciones fuera de la cadena y publican lotes resumidos de regreso a la capa 1 para la verificación closing. Este enfoque cut back significativamente la carga computacional en Ethereum, potencialmente reduciendo las tarifas de transacción mientras se mantiene una fuerte seguridad.

Las ventajas de seguridad han impulsado los pilotos a una prominencia significativa, con el valor económico complete asegurado por las soluciones de acurrucado que superan los 40 mil millones de dólares a partir de abril de 2024, según L2Beat[26]. Las plataformas líderes como el arbitra, el optimismo y el proceso base aproximadamente cinco millones de transacciones diariamente, y docenas de nuevos rollups están planeando lanzar.

A pesar de estas ganancias en escalabilidad, los desafíos permanecen debido a la capacidad limitada de Ethereum Mainnet[35]que sirve como una capa de disponibilidad de datos esencial para validar las transacciones roll. En respuesta, los investigadores de Ethereum intentan mejorar la función de Ethereum como una capa DA para los rollups.

Un desarrollo basic para abordar estas limitaciones es la introducción de EIP-4844, o Proto Danksharding, que se implementó el 13 de marzo de 2024[7]. Este protocolo introduce blobs, una nueva estructura de datos temporalmente accesible durante 18 días, a diferencia de los datos de llamadas tradicionales que se almacenan permanentemente. Este ajuste tiene como objetivo reducir significativamente el costo de los datos publicados por los rollups. EIP-4844 también comienza en un nuevo mercado de tarifas de fuel Blob, marcando la primera introducción de un mercado de tarifas multidimensionales en Ethereum. Si bien esto ha reducido con éxito los costos de publicación de datos enrollados[1]un examen exhaustivo de sus impactos más amplios en el ecosistema de Ethereum es essential.

En este documento, nuestro objetivo es proporcionar un análisis exhaustivo del impacto de EIP-4844 en la seguridad de consenso, el uso de Ethereum, la dinámica de transacciones enrollada y el nuevo mecanismo de tarifas de fuel Blob, que ofrece concepts que podrían ayudar a evaluar el cambio de protocolo.

Motivación. Los cambios introducidos por EIP-4844 podrían aumentar el tiempo requerido para que los nodos validen las ranuras y alcancen el consenso, lo que puede afectar la seguridad de consenso de Ethereum. Este aumento en el tamaño de los datos, hasta 768KIB por ranura en casos extremos, puede conducir a más ranuras bifurcadas y faltantes, lo que afectó la estabilidad de la cadena. Además, esto podría crear disparidades entre los validadores, ya que aquellos con mejores recursos pueden tener una ventaja para proponer con éxito los bloques de baliza (ranura)[50]

Además, comprender la dinámica del nuevo mercado de la tarifa de fuel Blob es essential. Este mercado gestiona las tarifas asociadas con las nuevas estructuras de blob. Comprender profundamente este mercado es esencial para evaluar los mecanismos de tarifas, mejorar la previsibilidad y desarrollar estrategias de tarifas optimizadas para aplicaciones descentralizadas (DAPPS). Concepts de estudios como [31]que exploran estrategias de lotes óptimas en los mercados de tarifas de fuel pareja de una sola dimensión, subrayan la necesidad de adaptaciones en este nuevo contexto multidimensional.

Además, un análisis empírico de cómo EIP-4844 afecta el uso de Ethereum y el comportamiento continuo es imprescindible. Es importante determinar si ha habido un cambio significativo en la participación complete del usuario o un aumento en las tarifas de piloto. Dicho análisis ayudará a evaluar la efectividad de este cambio de protocolo y guiará más mejoras basadas en los datos reales de comportamiento del usuario. Estudios anteriores como [30]que analizó los impactos de EIP-1559 en los tiempos de espera de los usuarios, la ocurrencia de ranura huérfana y la dinámica de tarifas, han proporcionado información valiosa sobre los mercados de tarifas en evolución de Ethereum. Sin embargo, la investigación centrada específicamente en EIP-4844 sigue siendo escasa, lo que indica la necesidad de estudios integrales que puedan informar mejoras futuras y garantizar la solidez en la infraestructura de Ethereum.

Desafíos y nuestro enfoque. La realización de un análisis exhaustivo de EIP-4844 planteó varios desafíos significativos, cada uno que requiere soluciones efectivas para garantizar la robustez y precisión de nuestros hallazgos:

Recopilación de datos en retrasos de sincronización de ranuras. A diferencia de los datos persistentes en la cadena, la información sobre los retrasos en la sincronización de las ranuras es efímera y altamente variable, influenciada por factores como las capacidades de {hardware} y la ubicación geográfica. Para capturar una gama completa de datos en tiempo actual sobre la recepción de ranura, el procesamiento y los tiempos de sincronización, implementamos tres nodos completos de Ethereum en instancias de AWS con especificaciones de {hardware} idénticas distribuidas en París, Singapur y Virginia. Esta configuración nos permitió observar los tiempos de sincronización de ranuras en diferentes condiciones de crimson. Sin embargo, también planteó desafíos, como el tiempo de inactividad del nodo ocasional y la compleja tarea de administrar archivos de registro para interpretar con precisión cada evento de tiempo. Nos aseguramos de que los nodos permanezcan en línea para recopilar datos precisos y extraer meticulosamente la información de tiempo relevante del código fuente del cliente. Estos esfuerzos fueron cruciales para garantizar la confiabilidad de nuestros hallazgos.

Recopilación de datos de múltiples redes de múltiples. Las variadas arquitecturas y los rápidos tiempos de bloqueo de los rollups presentan importantes desafíos de recopilación de datos. Estos desafíos se amplifican por los nombres únicos de las funciones de transacción utilizados por cada encierro. Para abordar estas complejidades, primero identificamos las direcciones de acumulación conocidas a través de recursos como Etherscan[4] y l2beat[26]. Para diez rollups importantes[1]analizamos las funciones de transacción para clasificarlas de acuerdo con su propósito, ya sea para la disponibilidad o ejecución de datos. Aprovechando exploradores de bloques, nuestros propios nodos de archivo y herramientas como Ethernow[3]Recopilamos y decodificamos meticulosamente los datos de transacciones. Esto nos permitió compilar un conjunto de datos detallado, como retrasos de los usuarios y volúmenes de transacciones, que fue essential para nuestro análisis en profundidad.

Evaluación del mercado de tarifas de fuel Blob. Un desafío importante fue seleccionar un período de análisis apropiado para los mercados de fuel Blob, dada su volatilidad desde el inicio. Inicialmente, la tarifa de la base de fuel Blob se mantuvo en el mínimo de 1 WEI, con picos ocasionales, como un pico de 654 GWEI, antes de volver a 1 WEI. Para capturar de manera efectiva las características de la tarifa base de fuel Blob, nos centramos en 1arbitrum One, Optimism, Base, Blast, Starknet, ERA ZKSYNC, DYDX V3, Linea, Modo, desplazan un período específico[2] donde excedió 0.1 GWEI, lo que permite un análisis más significativo de su comportamiento en condiciones de mercado variadas.

Otra es que la ausencia de un mecanismo de tarifa de prioridad directa para las blobs agregó complejidad para evaluar la dinámica del mercado. Desarrollamos una métrica que combina la tarifa de prioridad de fuel con el fuel utilizado y la tarifa de la base de fuel Blob. Válido a través del modelado VAR, esta métrica cuantifica efectivamente la reflexión de la demanda de los usuarios en los precios de fuel blob, proporcionando información essential sobre la funcionalidad del mercado.

Nuestras contribuciones. Nuestras principales contribuciones en este documento son las siguientes:

• Detaltamos los posibles impactos negativos de EIP-4844 en la seguridad de consenso de Ethereum, abordando específicamente el aumento de las tasas de horquilla e identificando sus causas principales. Este análisis ayuda a aclarar las preocupaciones dentro de la comunidad sobre la estabilidad de la crimson posterior a la actualización.

• A través de visualizaciones integrales y análisis estadísticos, ilustramos los efectos de EIP-4844 en el uso de Ethereum y las transacciones enrolladas. Nuestros hallazgos confirman si la actualización incentivó con éxito las actividades de acumulación a través de tarifas reducidas y exploran los cambios en el retraso del usuario, lo que indica un aumento normal.

• Introducimos y justificamos la métrica de tarifas de prioridad de fuel Blob, demostrando su utilidad para predecir las tarifas de base de fuel Blob. Proporciona información sobre la nueva dinámica del mercado de la tarifa de fuel Blob. También discutimos la evaluación del diseño del mecanismo de tarifa de fuel Blob utilizando la métrica de tarifas prioritarias.

• Nuestra extensa recopilación de datos incluye datos de collection de tiempo sobre llegadas de tragamonedas, tiempos de procesamiento y llegadas de blob, así como transacciones detalladas de transmisión y métricas de uso de Ethereum de varias fuentes. Hacemos este conjunto de datos completamente disponible para la comunidad de investigación, proporcionando un recurso valioso para una mayor investigación.

[1] Arbitrum One, Optimism, Base, Blast, Starknet, Zksync Period, Dydx V3, Linea, Mode, Scroll

[2] Del número de bloque 19,518,097 hasta el número de bloqueo 19,587,588