一旦 L1 完成确定性，任何 Rollup 都具有相同的安全性。这只是实现自己共识的 Rollup 的一种变体。与其像前面描述的那样在 Rollup 上设置自己的验证器并由自己的原生代币提供保护，这种方案选择让以太坊重新质押者运行共识。

同样，如果 Celestia 采用某种形式的重新质押（目前 Celestia 的 L1 非常小，没有智能合约功能），那将会很有趣。我之前曾写过，对于 Celestia 来说，嵌入 Rollup 将是一个有趣的方向，而本地重新质押将是另一个令人着迷的工具，允许自由市场决定他们想要加入哪些功能。重新质押还可以帮助 Celestia 的安全预算，因为 alt-DA 层的价值累积模型仍未得到证实。 

其他 MEV 因素

最简单的想法（一般 Rollup 所做的）是使用简单的 FCFS 运行单个排序器，排序器按照它们收到的顺序提交事务。你可以合理地相信单排序器遵守 FCFS 排序，但它仍然会加剧潜在竞争和相关的负外部性，以及其他问题（不要实施 PoW 来尝试修复它）。因此，即使是中心化排序器也需要更有效地应对 MEV。 

上面的一些解决方案隐含地处理了 MEV 的部分问题（例如，举办一个完全免费的公开拍卖），但显然没有 Rollups 想说他们的用户被夹在中间。所以，我们可能需要发挥创意，结合拍卖的好处和可编程的隐私。

这就是为什么中心化排序器今天喜欢拥有私有内存池——试图确保用户不会被抢跑等。但这并不容易去中心化。如果你向许多排序器开放，你是否相信他们运行自己的私有内存池？即使你这样做了，如果每个人都有自己的私人内存池并且你需要开始轮换领导者，那也可能产生新的问题。

加密内存池是解决其中许多问题的一个引人入胜的研究领域。我刚刚发布了一篇文章介绍它。在这篇文章中，我简要概述了 FCFS 提案的一些变体。

时间提升

意识到简单 FCFS（先到先得） 的局限性和负外部性，Arbitrum 已经开始探索它的新变体。最近，他们提出了时间提升（Time Boost）机制。基础知识： 

• 受信任的中心化排序器继续为用户交易运行私有内存池
• 排序器在收到每个交易时加上时间戳
• 默认情况下，交易将在收到后 500 毫秒执行
• 用户可以选择为他们的交易支付额外的优先权费用，给它一个「时间提升」，将时间戳减少最多 500 毫秒 

提升由以下公式计算：  

F = 交易的优先费 

g = 可提升的最大时间（500 毫秒）

c = 待定常数

当前搜索者只能通过尽量减少延迟（打开许多连接、物理上接近、基础设施投资等）来表达他们对快速包含到 Arbitrum 排序器的偏好。Time Boost 反而会降低投资于上述策略的动机，因为搜索者现在可以通过他们的优先费用出价来表达他们对快速包含交易的偏好。 

它比简单的 FCFS 有了明显的改进，但在我看来仍然有一些缺点：

• 它减少了延迟竞赛的动机，但并没有消除它。最小化延迟将始终允许搜索者出价低于竞争对手，并且图表的曲率使延迟边缘对于高价值 MEV 机会特别有价值。 
• 尚不清楚内存池隐私和时间戳如何在单个排序器之外有效地去中心化。 
• 搜索者的出价缺乏表现力。搜索者只能为更快的收录出价，但他们无法表达更复杂的偏好，就像更灵活的显式拍卖（例如，今天的以太坊 L1）中的情况一样。
• 相关的是，如果在此级别实施，将无法恢复失败的竞价。

FBA-FCFS

Flashbots 的 Xin 去年为 Arbitrum 提出了一个替代方案（FBA-FCFS） 。这种实现 Themis 的频繁批量拍卖风格的变体。在提案中：

• 节点向领导者报告部分排序，然后领导者将这些聚合成一个无序的批次。在设定的批次时间「公平粒度」（例如 500 毫秒）内，假设所有事务都同时发生。
• 领导者然后通过某种形式的拍卖解决批次内的弱排序。

与时间提升提议类似，有一些想法尝试保证相对较快的交易包含（建议 <500 毫秒）并防止通过受信任的节点抢跑。同样，它允许搜索者通过费用表达他们的偏好，从而减少了延迟竞争的动机）。 

在给定批次的末尾，「快速搜索者」存在剩余的延迟优势，而其他「慢速搜索者」无法竞争：

资料来源：区块空间市场中的延迟军备竞赛问题

这是此类拍卖的一个很好理解的方面。更长的批次时间可能进一步使延迟边缘相关的时间百分比下降，尽管批次价值可能更高。较长的出块时间会对 MEV 产生其他影响。 

延迟边缘总结：

• 时间提升：较低的延迟总是有利的（较低的延迟 = 平均总是可以有较低的出价）。
• FBA-FCFS：较低的延迟有时是有利的（当「慢」和「快」搜索者之间的小差异显示相关信息时）。

关于延迟时间：  

• 时间提升：所有用户交易在收到时默认延迟 500 毫秒。
• FBA-FCFS ：批处理时间为 500 毫秒，因此可以将这个时间窗口内收到的用户交易包含在其中。

FBA-FCFS 带来了更多的可变性（例如，交易可能会根据接收时间滑到下一批），但不支付优先费用的普通用户交易的收录时间平均应该更短。时间在 Time Boost 模型中被连续处理（没有区块的概念），而时间在 FBA-FCFS 模型中被离散化。

延迟和去中心化

请阅读 Phil 的这篇文章。

结论

希望现在你对排序器去中心化的路径和相关障碍有一个不错的认识。这是 Rollup 在未来几年内成熟所需要应对的众多挑战之一。

其他一些有趣的探索领域包括：

• 不同层的交互：随着排序器去中心化，它们如何与交易供应链的不同部分交互？什么类型的拍卖（例如，SUAVE）应该插入去中心化排序器集（例如，共享排序器）？  
• 交易费用机制：多维资源定价与状态定价
• L2 费用市场：收取「L2 原生」费用（例如，L2 拥堵）和「L1 原生」费用（例如，支付 L1 DA）
• ZK 证明者市场：如何正确激励 ZK 证明者的去中心化和无许可市场，这是 L2 费用的一个重要子集。 
• Rollup 商业模式：Rollup 代币和构建它们的团队如何积累价值并实现可持续性。
• 可升级性和治理：去中心化它们并减少信任假设，同时保持灵活性。
• 欺诈和 ZK 证明：建立更强大的机制，例如多证明者。

感谢 Ben Fisch 、Josh Bowen 、Cem Özer 、Kelvin Fichter 、Zaki Manian 、Hasu 、Robert Miller 、Tarun Chitra 、Sreeram Kannan 以及其他人围绕该主题的投入和讨论。