Tabla de enlaces
Resumen y 1. Introducción
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Fondo
2.1 Rollup
2.2 EIP-4844
2.3 Var (Autorregresión vectorial)
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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
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Resultados empíricos
4.1 Seguridad de consenso
4.2 Uso de Ethereum
4.3 Transacciones enrollables
4.4 Mercado de tarifas de fuel Blob
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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
4.3 Transacciones enrollables
Comprender las interacciones del usuario dentro del ecosistema blockchain es essential, especialmente en respuesta a los cambios introducidos por EIP-4844. Esta sección examina el impacto de la actualización en el número de transacciones enrolladas que se publican en Ethereum, que refleja el nivel de actividad enrollable. Además, consideramos el retraso del usuario, el tiempo que tarda en que las transacciones se resuelvan de forma segura en Ethereum, como un aspecto essential de la seguridad enrollable.
Analizamos seis rollups principales, que comprenden tres rollups optimistas (Arbitrum One, Optimism, Base) y Tres Rollups ZK (Starknet, Zksync ERA, Linea), con un enfoque en el volumen de transacciones y los retrasos de los usuarios. Nuestras principales observaciones son:
(1) Los seis rollups mostraron un marcado aumento en el volumen de transacciones, con una base experimentando un aumento particularmente significativo, más que triplicar su recuento anterior.
(2) Retraso del usuario, el tiempo de retraso entre la creación de bloques de rollo y su publicación en Ethereum, aumentó notablemente en cuatro rollups. Por el contrario, la period del árbitro y Zksync lograron mejoras significativas, presenciando reducciones en sus tiempos de retraso.
(3) La variabilidad en los tiempos de retraso del usuario también vio un aumento notable, excepto en el árbitro, donde permaneció más estable.
4.3.1 Número de transacciones enrolladas. Para recuperar el número de transacciones publicadas en Ethereum, decodificamos las transacciones por lotes en Ethereum enviadas por rollups. La Tabla 13 indica un aumento sustancial en seis rollups. En specific, la base experimentó un aumento significativo del 224%, mientras que el árbitro, el optimismo y el Starknet vieron aumentos superiores al 70%. Este aumento normal sugiere que las tarifas reducidas resultantes de EIP-4844 pueden haber incentivado un mayor volumen de transacciones en los rollups.
Sin embargo, atribuir este aumento únicamente a EIP-4844 sería prematuro sin considerar las tendencias de crecimiento preexistentes. Los rollups ya estaban experimentando una rápida expansión antes del protocolo
La implementación, y los aumentos observados podrían reflejar en parte el crecimiento del mercado en curso en lugar de los efectos de EIP-4844 solo.
Para evaluar rigurosamente el impacto específico de EIP-4844, empleamos un diseño de discontinuidad de regresión (RDD) para cada acurrucado.
Los resultados, presentados en la Tabla 3, muestran aumentos estadísticamente significativos en los volúmenes de transacciones para la mayoría de los rollups, afirmando el efecto de EIP-4844. Sin embargo, Linea exhibió un coeficiente negativo para ‘D’, lo que sugiere que los aumentos en los volúmenes de transacciones de Linea pueden no ser directamente atribuibles a los efectos de EIP-4844.
4.3.2 Retraso de las transacciones L2. Para evaluar exhaustivamente los retrasos experimentados por los usuarios de las transacciones rollup, definimos la métrica de retraso del usuario de la siguiente manera. Esta métrica calcula la diferencia de tiempo promedio entre cuándo se crean las transacciones enrolladas y cuándo se cometen en Ethereum.
La Figura 14 ilustra la distribución de retrasos del usuario para cada acurrucado antes y después de la implementación de EIP-4844. A pesar de un aumento en el número de transacciones enrolladas, cuatro de cada seis pilotos mostraron un aumento en el retraso del usuario. En specific, el árbitro uno vio una disminución significativa en el retraso del usuario en un 62%, y Zksync en un 40%, lo que indica tiempos de liquidación de transacciones más rápidos. Por el contrario, otros rollups exhibieron aumentos notables en el retraso.
El aumento de los retrasos de los usuarios indica que los usuarios a menudo experimentan tiempos de espera más largos antes de que sus transacciones se resuelvan en Ethereum, lo que les exige que mantengan la confianza en los operadores de rollo hasta que sus transacciones se cometan. Una posible causa para un mayor retraso podría ser rollups que esperan para llenar las manchas a su capacidad de 128KIB antes de cometerlas.
La desviación estándar del retraso del usuario también es un indicador essential de previsibilidad en el tiempo de espera, esencial para la garantía del usuario con respecto a la seguridad de las transacciones. La Tabla 2 indica que la desviación estándar de los retrasos del usuario aumentó en todos los rollups, excepto el árbitro, lo que sugiere que
Los usuarios con frecuencia enfrentan tiempos de espera más largos para que sus transacciones se resuelvan en Ethereum.
Si bien el aumento de los volúmenes de transacciones que llenan rápidamente la capacidad de 128 KIB pueden ayudar a reducir estos retrasos, los rollups con transacciones más pequeñas o infrecuentes aún pueden enfrentar tiempos de espera extendidos. Este problema destaca la necesidad de protocolos de intercambio de blob entre diferentes rollups para acelerar los tiempos de confirmación de transacciones y mejorar las experiencias de los usuarios al acortar los períodos de espera.
Autores:
(1) Parque Seongwan, este autor contribuyó igualmente al documento de la Universidad Nacional de Seúl, Seúl, República de Corea ([email protected]);
(2) Bosul Mun, este autor contribuyó igualmente al documento de la Universidad Nacional de Seúl, Seúl, República de Corea ([email protected]);
(3) Seungyun Lee, Universidad Nacional de Seúl, Seúl, Repulic de Corea;
(4) Woojin Jeong, Universidad Nacional de Seúl, Seúl, Repulic de Corea;
(5) Jaewook Lee, Universidad Nacional de Seúl, Seúl, Repulic de Corea;
(6) Hyeonsang EOM, Universidad Nacional de Seúl, Seúl, Repulic de Corea;
(7) Huisu Jang (autor correspondiente), Universidad de Soongsil, Seúl, República de Corea.
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