Solana MEV 报告 (2025)

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特别感谢 Lucas Bruder、Max Resnick、Eugene Chen、Mert Mumtaz、0xIchigo、Uri Klarman 和 Nitesh Nath 对本报告早期版本的审阅。

1、实用见解

• Solana 上的 MEV 由于其独特的架构以及缺乏全局内存池而运作方式不同。需要独立开发出站协议内存池，且必须被网络中的大量权益持有者采用才能有效运行，这带来了高技术和社会障碍。
• Jito 在 2024 年 3 月暂停了其公共内存池，导致显著的收入损失。这一举措立即减少了有害的 MEV 实践。然而，此举也鼓励了缺乏透明度且主要惠及少数具有独家访问权者的替代内存池的兴起。
• Meme币交易者特别容易受到三明治攻击的影响，因为他们设置较高的滑点容忍度来交易流动性差且波动性高的资产。这一用户群体倾向于使用 Telegram 交易机器人以实现更快的执行和实时通知。Meme币交易者对交易的提前执行相对不敏感。
• Marinade Finance 的质押拍卖市场（SAM）采用了一种竞争性拍卖机制，验证者之间直接竞标以在“付费质押”系统中分配质押。该计划受到了批评，因为它允许参与用户三明治攻击的验证者击败其他验证者，获得更多的质押并增加其在网络中的影响力。
• Solana 的许多三明治攻击源自由单一实体 DeezNode 运营的私人内存池。一个由 DeezNode 操作的关键验证者，地址为 HM5H6…jdMRA，目前持有 811,604.73 SOL 的委托质押，价值约 1.685 亿美元。该验证者在委托质押方面经历了急剧增长，从 11 月 13 日（第 697 个纪元）的 307.9k SOL 增加到 12 月 9 日（第 709 个纪元）的 802.5k SOL。此后，增长趋于稳定。值得注意的是，其中 19.89% 的质押来自 Marinade 的 mSOL 流动质押池和原生委托。
• 多个 Solana 验证者运营商 公开报告收到了参与私人内存池的丰厚提议，包括详细说明利润分成和预期收益的文件。
• Jito 包是搜索者确保盈利交易排序的主要方法。然而，Jito 数据并未涵盖所有范围的 MEV 活动；特别是，它未捕捉到搜索者或通过替代内存池发生的活动的利润。此外，许多应用程序出于非 MEV 目的使用 Jito，绕过优先费用以确保及时交易包含。
• 在过去的一年里，处理了超过 30 亿个 Jito 包，总共产生了 375 万 SOL 的小费。这种活动呈现出明显的上升趋势，从 1 月 11 日的 781 SOL 小费低点到 11 月 19 日的 60,801 SOL 小费高点。
• Jito 的套利检测算法分析了所有 Solana 交易，包括那些不在 Jito 包中的交易，过去一年共识别出 90,445,905 笔成功的套利交易。平均每笔套利利润为 1.58 美元，最有利可图的单笔套利获利 370 万美元。这些套利交易共获利 1.428 亿美元，其中 1.267 亿美元（88.7%）以 SOL 计价。
• DeezNode 内存池运营着一个三明治机器人，地址为 vpeNAL...oax38b。Jito 的内部分析表明，Solana 上几乎一半的三明治攻击可以归因于这个单一程序。在 30 天内（12 月 7 日至 1 月 5 日），该程序执行了 155 万次三明治交易，获利 65,880 SOL（1343 万美元）。每次攻击的平均盈利能力为 0.0425 SOL（8.67 美元）。年化这些数据，该程序每年将产生 801,540 SOL 的利润。在最坏的情况下，如果 100% 的利润重新投资，他们的网络质押份额将增加 0.2%。
• 这个机器人只是众多链上程序之一，它们执行三明治攻击。要查看 Solana 上实时检测到的三明治攻击，请访问 sandwiched.me。
• 验证者白名单被视为对抗恶意行为者的一种最后手段。它们可能创建一个半许可制和审查制的环境，直接与行业的去中心化理念相冲突。在某些情况下，这种方法还可能导致交易处理延迟，从而带来次优的用户体验。
• 三明治抗性 AMM 是基于传统常数乘积 AMM 的实验性设计。在 sr-AMM 中，没有执行比槽窗口开始时池价格更有利的价格交换。这种机制有效地消除了三明治攻击的盈利能力。Ellipsis Labs 发布了 Plasma，一个经过审计的三明治抗性 AMM 设计参考实现。
• 多重并发领导者（MCL）提供了一个有前景的长期解决方案，通过允许用户在不造成延迟的情况下选择领导者来减轻有害的 MEV。如果领导者 A 行为恶意，用户可以将其交易重定向到诚实的领导者 B。然而，实施 MCL 预计需要多年的开发。

2、介绍

最大可提取价值（MEV）是可以通过对交易顺序进行操作而提取的价值。这包括在区块内添加、删除或重新排序交易。MEV 以多种形式出现，但所有形式都有一个共同点：它们依赖于交易顺序。搜索者——监控链上活动的交易者——试图战略性地将自己的交易放在其他交易之前或之后以提取价值。

在 Solana 上，MEV 的运作方式与其他区块链网络不同，主要是由于其独特的架构以及缺乏全局内存池。特性如 Turbine，用于传播状态更新，以及 质押加权服务质量（SWQoS）用于交易转发 影响了其 MEV 方法。Solana 快速流式区块生产，不依赖外部附加组件或协议外拍卖机制，缩小了传统方法对某些类型 MEV（如抢先交易）的作用范围。为了获得优势，搜索者运行自己的节点或与高质押验证者合作以访问最新的区块链状态。

MEV 已成为一个过度使用的术语，对其精确定义存在不同意见。与普遍看法相反，并非所有的 MEV 都是坏的。由于区块链的分布式和透明性质，完全消除 MEV 被广泛认为是不可能的。声称已消除 MEV 的网络要么缺乏足够的用户活动以吸引搜索者，要么采用诸如随机区块打包等技术，虽然看似缓解了 MEV，但实际上可能激励垃圾邮件。

三明治攻击是引起最多关注且对用户有害的 MEV 形式。在这种策略中，搜索者在目标交易前后放置一笔交易以提取价值。尽管对搜索者来说是有利可图的，但三明治攻击增加了普通用户的交易成本并恶化了执行价格。稍后部分将详细介绍三明治攻击。

典型的三明治攻击可视化。攻击者在受害者购买交易之前和之后插入自己的交易以获取利润。

通过这份报告，我们将分析 Solana 当前的 MEV 格局。它分为四个部分：

1. Solana MEV 时间线：概述了一系列关键事件的时间表，为不太熟悉 Solana 上快速发展的 MEV 的读者提供了宝贵的背景信息。
2. MEV 的形式：探索 Solana 当前观察到的各种 MEV 形式，并辅以具体详细的例子。
3. Solana MEV 数据：这一部分呈现相关、量化且有上下文的数据，以展示 Solana 当前 MEV 的范围和影响。
4. MEV 减缓机制：探讨正在考虑的策略和机制，以减少或消除有害的 MEV 形式。

虽然这些部分最好按顺序阅读，但每个部分都可以独立消费。

3、Solana MEV 时间线

以下是与 Solana MEV 格局相关的重大事件时间线。

2021 年 9 月至 2022 年 4 月 - 垃圾邮件和 DDoS 攻击

NFT 是 Solana 上第一个获得显著关注的领域。NFT 领域的 MEV 主要出现在公共铸造活动中，参与者竞相获取稀有或有价值的资产。这些事件在铸造前的区块中没有 MEV 潜力，但在铸造后的区块中则有巨大的 MEV 潜力。NFT 铸造机制是 Solana 上最早引发大规模拥塞高峰的原因之一。垃圾邮件交易由机器人淹没网络并导致块生产暂时中断。

2022年中 - 优先费用的引入

Solana 实施了一个可选的优先费用，用户可以在计算预算指令中指定此费用，以优先处理其交易。该机制通过在高活动期间让用户支付加速处理的费用来缓解网络拥塞。它还建立了一个更高效的费用市场框架，增强了网络的经济模型。

优先费用通过改变竞争格局来帮助阻止垃圾邮件。以前依赖大量交易量来获得优势的机器人现在无法仅通过垃圾邮件来主导。相反，优先级也取决于用户愿意支付的费用。

2022年8月 - Jito-Solana 客户端发布

Jito 已成为 Solana 的默认 MEV 基础设施。该客户端旨在民主化 MEV 捕获，确保网络内奖励更加公平地分配。当领导者使用 Jito 客户端验证器时，他们的交易首先被发送到 Jito-Relayer，后者充当交易代理路由器。这个中继器将交易延迟 200 毫秒后再转发给领导者。这个速度提升延迟了传入的交易消息，为通过 Jito Block Engine 进行的链下拍卖提供了窗口期。搜索者和应用程序提交原子执行的交易捆绑包，并附带以 SOL 计价的小费。Jito 对所有小费收取 5% 的费用，最低小费为 10,000 个 lamports。可以通过 Jito 包捆绑浏览器查看这些捆绑包。

这种方法通过在链下运行拍卖并将唯一赢家发布到区块中来减少垃圾邮件并提高 Solana 的计算资源效率。考虑到未成功的交易消耗了网络计算资源的重要部分，这一点尤为重要。

在最初的九个月里，由于网络活动较低且 MEV 奖励微不足道，Jito-Solana 客户端的采用率保持在 10% 以下。从 2023 年底开始，采用率显著加速，在 2024 年 1 月达到了 50%。如今，超过 92% 的 Solana 验证节点（按质押权重计算）使用 Jito-Solana 客户端。

2024年1月：模因币季的开始

2024年初，网络活动激增。Bonk 和 DogWifHat 等模因币吸引了关注，引发了搜索者兴趣的高涨，显著增加了 MEV 活动。这一时期标志着用户行为的重大转变：模因币交易者更倾向于使用 Telegram 交易机器人如 BonkBot、Trojan 和 Photon，而不是传统的去中心化交易所或聚合器。这些机器人提供更快的速度、实时通知和直观的基于文本的界面，吸引了零售投机者。这些交易者通常设置较高的滑点率以优先考虑时间敏感交易，对他们的交易被抢先并不太敏感。

2024年3月：Jito 暂停其旗舰内存池功能

Jito 的内存池为搜索者提供了一个 200 毫秒的窗口，可以预览传给领导者的所有传入交易。在其运行期间，该系统经常被用于夹击攻击，严重损害用户体验。为了优先考虑网络的长期增长和稳定性，Jito 做出了有争议的决定，暂停其内存池，牺牲了大量收入。尽管此举得到了广泛支持，但也受到了一些知名人士如 Mert Mumtaz 和 Jon Charbonneau 的批评。

这一决定的主要风险是可能出现复制 Jito 功能的替代内存池，从而提取更多有害形式的 MEV。与促进更公平的 MEV 机会分布并减轻网络中权力不平衡的公共内存池不同，私人许可内存池缺乏透明度，仅使少数有权限访问的人受益。

多位 Solana 验证者运营商报告称收到了参与私人内存池的丰厚提议。

2024年5月：新的交易调度器

作为 Agave-Solana 1.18 更新 的一部分，新的调度器显著提高了 Solana 确定性排序交易的能力。改进后的调度器更好地优先处理费用更高的交易，增加其被区块包含的可能性。中央调度器构建了一个依赖图，称为“prio-graph”，以优化和优先处理跨多个线程的冲突交易。

此前，从事套利和其他 MEV 活动的机器人被激励向领导者发送垃圾邮件以提高成功执行的机会。旧调度器的随机性质引入了抖动，导致交易在区块中的位置存在变异性。新的确定性方法减少了这种随机性，抑制了垃圾邮件并提升了网络的整体效率。

2024年6月：Marinade 推出质押拍卖市场（SAM）

Marinade Finance 的质押拍卖市场（SAM）采用竞争性价格拍卖机制，验证者之间直接竞标以在“付费质押”系统中分配质押。这种结构激励验证者将其出价提高到他们认为有利可图的最大值。该计划受到批评，因为它允许从事用户夹击的验证者击败其他验证者，获得更多质押并增加其在网络中的影响力。Marinade Labs 最近提议成立一个公众委员会来监督委托事项。Marinade Finance 的 mSOL 是 Solana 上第二大流动性质押代币和质押池，仅次于 Jito。

截至第 717 个纪元，佣金率为 0% 且 MEV 佣金率为 0% 的验证者通常向质押者提供约 9.4% 的年化收益率（APY）。利用协议外方法重新分配区块奖励的验证者通常提供 10% 或更低的 APY。相比之下，Marinade 的 SAM 拍卖显示获胜 APY 为 13.73%，前十大验证者出价达到 18.27% APY。

这种差异表明这些验证者要么不合理地出价并蒙受损失，要么通过从 Solana 基金会的质押委托计划中补贴出价，或者通过从夹击用户提取的 MEV 中补充收入。

2024年12月：对新私人内存池的担忧加剧

Solana MEV 成为一个有争议的话题，Solana 专注的研究公司 Temporal 公开提出了关于网络质押集中化的潜在风险的担忧。这引发了广泛的辩论，并重新点燃了解决 Solana MEV 挑战的努力。

从事有害 MEV 提取的验证者捕获不成比例的价值，导致其质押增长快于其他人。这使得验证者随着时间推移积累更大的网络影响力，引入了 Solana 验证者经济的集中化风险。收益更高的验证者可以向质押者提供更高的回报，吸引更多的质押，进一步巩固其地位。

Solana 的许多夹击行为源自单一实体运营的私人内存池 DeezNode。一个由 DeezNode 运营的关键验证者，地址为 HM5H6 …jdMRA，目前持有 811,604.73 SOL 的委托质押，价值约 1.685 亿美元。该验证者质押迅速增加，从 11 月 13 日（第 697 个纪元）的 307.9k SOL 增加到 12 月 9 日（第 709 个纪元）的 802.5k SOL。此后，增长趋于稳定。值得注意的是，其中 19.89% 的质押来自 Marinade 的 mSOL 流动质押池和 Marinade 本地委托质押。代表总质押的 0.2%（目前为 3.925 亿 SOL），该验证者在整体验证者群体中排名第 93 位，位于超级多数子集之外。.

Jito的内部分析揭示了越来越多的三明治攻击发生在Jito拍卖机制之外，表明存在额外的区块引擎或修改过的验证者客户端参与夹层攻击活动。

4、MEV的形式

让我们检查Solana上的各种类型的MEV，并通过具体的交易实例加以说明。以下是Solana上目前观察到的最常见的MEV交易类型。

4.1 清算

当借款人未能维持其在借贷协议上的贷款所需的抵押率时，他们的头寸将有资格被清算。搜索者监控区块链以寻找这些抵押不足的头寸，并通过偿还部分或全部债务来执行清算，以换取一部分抵押品作为奖励。清算被视为一种好的MEV形式。它们对于维护协议的偿付能力至关重要，并有助于更广泛的链上DeFi生态系统的稳定。

清算示例交易

这次清算发生在12月10日，通过Kamino完成，Kamino是Solana上流动性最大、用户群最大的借贷协议。该交易涉及三个步骤：

• 搜索者通过向Kamino储备金转入10.642 USDC来启动清算，以覆盖用户的债务头寸。
• 作为交换，Kamino储备金将用户的抵押品0.05479 SOL转给了搜索者。
• 搜索者支付了0.0013 SOL的协议费用。

此外，搜索者为交易支付了0.001317 SOL的优先费，最终净收益为0.0492美元。

4.2 套利

套利通过跨不同市场对齐价格来提高市场效率，利用相同资产的价格差异获利。这些机会可以在链内、跨链或在中心化和去中心化交易所（CEX/DEX套利）之间发生。其中，链内套利保证原子性，因为交易的两部分可以在单个Solana交易中同时执行。相比之下，跨链和跨平台套利引入了额外的信任假设。

原子套利是Solana上占主导地位的MEV形式。最简单的原子套利例子出现在两个DEX对同一交易对报价不同的情况下。这通常涉及利用常数乘积（xy=k）自动化做市商（AMM）上的过时报价，并在链上限价订单簿上抵消交易，市场制造商已经根据链下价格变动调整了他们的报价。

套利示例交易

一个来自两个去中心化交易所的套利示例交易。这个例子取自文章Umbra Research关于Solana的MEV。

在这种情况下，SOL/USDC的价格在链下发生了变化，促使Phoenix市场制造商相应地更新了他们的报价。与此同时，Orca AMM继续基于过时的价格进行报价，为搜索者创造了套利机会。搜索者在Orca上用45 USDC购买了2.11513 SOL，然后在Phoenix上以45.0045 USDC的价格卖出2.115 SOL，赚取了约0.00013 SOL（约合0.026美元）的利润。套利交易是原子性的，消除了搜索者持有库存的需求。主要风险在于为被撤销的交易尝试支付的费用。

4.3 抢先交易

抢先交易是指MEV搜索者识别出另一名交易者的买入或卖出订单并在此之前提交相同的订单，从而从受害者的交易价格影响中获利。

它发生在观察者注意到未确认的交易可能会影响某种代币的价格，并在原始交易处理之前采取行动的情况下。这种抢先策略简单直接，并不涉及其他方法的复杂性，如夹层攻击。

搜索者意识到一个即将执行的买入交易可能会积极影响目标代币的价格。搜索者将他们的买入交易与目标交易捆绑在一起。他们的订单将以较低的价格先于目标交易执行，一旦目标交易完成，他们将获利。在这个过程中，目标交易因MEV搜索者的买入交易的影响而以更高的价格购买，因此遭受损失。

4.4 尾随交易

尾随交易是抢先交易的对应策略，是一种特定的MEV策略，利用由另一笔交易造成的暂时价格失衡，通常是由于路由不佳引起的。一旦用户的交易被执行，尾随搜索者通过在同一资产上交易来平衡池中的价格并获得利润。理论上，用户可以通过更高效的交易执行捕获这笔利润。

尾随交易示例

这次著名的尾随交易发生在2024年1月10日，当时一名用户在一个单一交易中购买了价值890万美元的DogWifHat（WIF）。当时，WIF代币交易价格为0.2美元，在所有链上场所的总流动性只有几百万美元。Jupiter聚合器通过三个池中的有限流动性执行了这笔交易，导致价格波动达到3美元。

搜索者使用Jito Bundle执行了尾随交易，提供了可观的Jito小费890.42 SOL（91,621美元）。他们首先通过Raydium集中流动性池用703.31 SOL（72,368美元）交换了490,143.90 WIF代币。接下来，他们通过Raydium V4流动性池将这些WIF代币交易为19,035.97 SOL（1,958,733美元）。这一系列操作在一个交易中获得了17,442.24 SOL（1,794,746美元）的净利润。所有美元值反映了交易时的价格。

4.5 夹层攻击

夹层攻击是最臭名昭著的有毒MEV形式。它们利用在AMM或绑定曲线上设置高滑点容忍度的交易者。交易者设置高滑点不是为了接受更差的价格，而是为了确保快速执行订单。交易模因币的交易者（寻找那些100倍的宝石）特别容易受到夹层攻击的影响，因为他们倾向于在交易流动性低、波动性高的资产时设置高滑点容忍度。夹层攻击对最终交易者施加了严格的负面外部性——这个用户以最糟糕的价格成交。

典型的夹层攻击涉及三个原子捆绑在一起的交易。首先，攻击者执行一项无利可图的抢先交易，购买资产以推动其价格上涨到受害者滑点设置允许的最坏执行水平。接下来，受害者的交易发生，随着不利价格的执行进一步推高价格。最后，攻击者完成了一项有利可图的尾随交易，以膨胀后的价格出售资产，抵消初始损失并获得净收益。

夹层攻击示例交易

这次攻击发生在2024年12月16日，通过一个知名的夹层攻击程序（vpeNALD... Noax38b）。搜索者提交了这些交易作为一个原子Jito捆绑，支付了0.000148 SOL（0.03美元）的小费。

• 抢先交易：搜索者支付了14.63 SOL购买了Pump Fun平台上新推出的模因币Komeko的3290万枚代币。
• 受害者交易：用0.33 SOL交换了624,000枚Komeko代币。
• 尾随交易：搜索者以14.65 SOL的价格卖出了3290万枚Komeko代币。

捆绑在一起的三个交易示例夹层攻击

表明这是夹层攻击的特点：

• 中间交易的签名者与第一笔和最后一笔交易不同。
• 第一和第二笔交易中购买的代币与第三笔交易中出售的代币相同。
• 交易的代币是一种新铸造的流动性低且波动性大的Pump Fun代币。

搜索者净赚了0.01678 SOL，相当于交易时约3.35美元。

5、Solan一个 MEV 数据

本节通过可用的公共数据评估了Solana当前的MEV（矿工可提取价值）格局。我们首先研究Jito的性能指标，接着深入分析被撤销交易的数量，并分解套利盈利能力。本节以一个突出的三明治机器人行为和盈利能力的案例研究作为结尾。

5.1 Jito

Jito捆绑是搜索者确保盈利交易排序的主要方法。大多数Jito小费来自用户的需求，这些用户希望成为第一个购买代币或抓住机会的人。然而，Jito的数据并不能完全反映MEV活动的全貌；特别是它不包括搜索者的利润或通过替代内存池进行的活动。此外，许多应用程序出于非MEV目的使用Jito，绕过优先费用以确保交易及时包含。

向八个指定的Jito小费账户转账的数据表明，在过去的一年中，处理了超过30亿个捆绑包，总共产生了375万SOL的小费。这一活动显示出明显的上升趋势，从1月11日的低点781SOL增加到11月19日和20日的高点60,801SOL和60,636SOL。在第三季度出现了一个显著的放缓，小费在9月7日降至最低点1,661SOL。在2023年12月之前，小费值与2024年的显著增长相比显得微不足道。

2024年全年，通过Jito处理的捆绑包数量持续增长，12月21日达到峰值2440万个。这一增长包括两次显著的增长。第一次发生在5月至7月初，每日捆绑包数量从约300万个增加到1200万个，这可能是对网络拥堵问题的响应。第二次增长发生在11月至12月，每日捆绑包数量翻了一番，从大约1200万个增加到峰值2400万个。

使用Jito的账户数量也呈现出平行的增长轨迹，年初时每天约有20,000个小费支付者，到12月10日达到近938,000个。显著增长期包括从3月初的21,000个增加到4月中旬的135,000个（增长6倍），以及从10月的208,000个增加到月底的703,000个（增长3.4倍）。

2024年，Jito-Solana客户端在验证者中的采用率稳步增长，增强了Jito捆绑包快速交易包含的有效性。年初时，使用Jito-Solana客户端的验证者代表了1.895亿质押SOL，占总网络质押量的48%。到2025年初，这一数字已上升至3.738亿质押SOL，占总质押量的92%。

5.2 被撤销的交易

Solana上相当一部分交易与MEV提取相关的垃圾邮件有关。通过检查被撤销与成功交易的比例，我们可以识别出MEV机器人竞争捕获套利机会的模式。

垃圾邮件是一个重大挑战，因为它导致了许多被撤销的交易。在MEV的赢家通吃性质中，只有一个交易可以利用给定的机会。然而，即使这个机会已经被捕获，领导者通常还会处理其他试图利用相同机会的交易。这些被撤销的交易仍然消耗宝贵的计算资源和网络带宽。搜索者之间的竞争延迟赛进一步加剧了这个问题，洪水般涌入网络的重复交易，在极端情况下会导致拥堵和用户体验下降。由于Solana的低交易成本，被撤销的套利垃圾邮件仍具有正预期价值。随着时间的推移，交易员可以通过大规模执行这些交易实现盈利，尽管个别交易可能会失败。

被撤销的交易在2024年4月达到顶峰，占所有非投票交易的75.7%。在关键更新推出后，包括Agave 1.18中央调度器的引入，这一比例显著下降。新的调度器改善了银行阶段内的确定性交易顺序，削弱了垃圾邮件的有效性。

5.3 套利盈利能力

Jito的套利检测算法分析了所有Solana交易，包括那些不在Jito捆绑中的交易，发现过去一年中有90,445,905笔成功的套利交易。平均每笔套利利润为1.58美元，最有利可图的单笔套利获利370万美元。这些套利交易共产生1.428亿美元的利润，其中1.267亿美元（88.7%）以SOL形式存在。

6、案例研究：Vpe三明治程序

DeezNode在其地址vpeNAL..oax38b上运营一个链上三明治机器人，作为其替代内存池操作的一部分。该高度活跃的程序最近因执行大规模用户三明治攻击而声名鹊起。

Jito内部分析显示，Solana上几乎一半的三明治攻击可归因于这个单一程序。

在为期30天的时间段内（12月7日至1月5日），该程序执行了155万次三明治交易，平均每天约51,600次交易，成功率为88.9%。该程序获得了65,880 SOL（1343万美元）的利润，相当于每天约2,200 SOL。Jito支付的总小费为22,760 SOL（463万美元），平均每天约758 SOL。每次三明治交易的平均利润为0.0425 SOL（8.67美元）。

受害交易的大部分涉及通过Raydium进行的交换。在前20名被夹击的代币中，有16个是在Pump Fun上创建的，可以通过以'pump'结尾的代币铸币地址识别。

Vpe三明治机器人只是众多执行三明治攻击的链上程序之一。访问sandwiched.me查看Solana上实时检测到的三明治攻击。

将12月份的利润数据年化，该程序预计每年可获得801,540 SOL的利润。在最坏的情况下，如果100%的这些利润重新投资到替代内存池的验证者中，其网络质押份额将增加0.2%，假设总体网络质押量保持不变。

这种情况不太可能发生，原因有几个。首先，网络目前正处于接近记录的活动水平。其次，可以合理假设流动性搜索者和操作员会将部分利润兑现，而不是将所有收益再投资。

7、MEV缓解机制

大量资源被投入到研究和探索各种缓解或重新分配MEV的机制中。通用的、协议外的解决方案正越来越多地集成到应用程序和基础设施中，以最小化链上MEV的暴露面。这些机制包括：

7.1 验证者白名单

一个提议的想法是，质押者、RPC提供者和其他验证者可以通过社会排斥的方式来惩罚被抓到夹击行为的验证者，即忽略其领导槽位。然而，白名单普遍被视为最后的手段。由于领导者被分配四个连续的槽位，这种方法可能会延迟交易处理几秒钟，导致用户体验不佳。更关键的是，白名单可能创建一个半许可制和审查制的环境，这直接与区块链行业的去中心化理念相冲突。此外，这种系统还存在误判诚实验证者的风险，可能会损害网络的信任和参与度。

顺便提一下，独立开发者和应用程序可以自由建立自己的验证者允许或拒绝列表，这是由Helius Node.js SDK中的sendTransaction方法支持的功能（Helius SDK文档）。

7.2 动态滑点+MEV保护

管理滑点对用户来说一直是一个具有挑战性和繁琐的过程，需要手动调整以适应其交易代币的需求。当处理波动性或流动性较低的代币时，这一过程尤其困难，因为适合稳定资产（如流动性质押代币或稳定币）的滑点设置与处理模因币所需的设置大不相同。

2024年8月，Solana最受欢迎的零售交易平台Jupiter Aggregator引入了动态滑点来解决这一复杂性。这种算法机制实时优化滑点设置，利用一套启发式算法为每笔交易计算理想的滑点阈值。这些启发式算法考虑的因素包括：

• 当前市场状况
• 被交易代币的类型（例如稳定币对与波动性模因币）
• 交易路由通过的池或订单簿
• 用户的最大滑点容忍度

这些启发式算法确保交易以最少的滑点进行优化，从而减少MEV提取的空间。

MEV保护模式已成为去中心化交易所和Telegram交易机器人中的常见功能。启用后，用户的交易仅路由到Jito区块引擎，显著降低了三明治攻击的风险。然而，这种保护是以略高的交易费用为代价的。轶事证据表明，即使提供MEV保护，许多Telegram机器人用户也不启用它。他们的主要关注点是快速交易确认，优先考虑速度而非降低三明治攻击的风险。

7.3 RFQ系统

RFQ系统在Solana上越来越受欢迎，使订单能够由专业做市商履行，而不是通过链上的AMM或订单簿。这些系统使用基于签名的价格，允许离线计算，价格发现发生在链下，只有最终交易记录在链上。示例包括：

• Kamino Swap

一个基于意图的交换平台，旨在消除滑点和MEV。Kamino利用Pyth Express Relay广播交换请求到搜索者网络，搜索者竞标填充交易。获胜的搜索者提供最佳执行价格，并向用户支付小费。在出现套利机会的情况下，搜索者可能会以比请求更好的价格执行交易，产生“超额”交易。用户通过保留交易产生的任何超额来提高整体执行价值。

• JupiterZ (Jupiter RFQ)

从12月开始，JupiterZ默认为Jupiter上的所有交换启用。此功能允许交换自动选择Jupiter的标准链上路由引擎和RFQ系统的最佳价格。通过RFQ，用户受益于零滑点和MEV，因为交易直接与链下做市商执行。此外，做市商承担交易优先费用，并且交易效率高，无需复杂的路由逻辑。

RFQ系统在广泛交易的CEX上市代币上表现优异。然而，对于较新的、低流动性和高度波动的链上资产，它们的效果较差。不幸的是，这些正是最容易受到MEV攻击的交易。另一个缺点是流动性转移到链下，减少了可组合性。

7.4 抗三明治的AMM

sr-AMM（抗三明治的AMM） 是一种基于传统常数乘积(xy=k) AMM的实验性设计。在sr-AMM中，没有在槽窗口开始时池价格更有利的交易被执行。这种机制有效地消除了三明治攻击的盈利空间。

sr-AMM通过槽窗口管理交易。槽窗口内的交易对买入和卖出订单影响不对称：

• 执行买入订单时，池的出价沿xy=k曲线增加，而买价保持不变，实际上增加了买方的流动性。
• 相反，卖出订单会消耗这部分买方流动性，根据xy=k曲线降低出价。

在每个新槽窗口开始时，sr-AMM重置为其等效的xy=k状态，重新校准买卖价格。通过将这些重置与单个交易解耦并在每个槽窗口内维持一致定价，sr-AMM破坏了有利可图的三明治攻击所需的原子执行，使其无效。

三明治攻击仍然可以在槽之间的边界发生。如果领导者控制连续的槽窗口，他们可以在第一个槽结束时执行前置运行和目标交易，然后在下一个槽开始时执行后置运行。

Ellipsis Labs在11月发布了Plasma，一个经过审计的抗三明治AMM设计的参考实现。

7.5 条件流动性与订单流分割

去中心化交易所（DEX）目前缺乏应用针对不同类型市场参与者定制的可变定价机制。这种限制源于DEX无法准确识别订单流对DEX协议造成的成本。DEX为了吸引订单流而收紧价差，无意中增加了对熟练取款人的逆选择风险。

条件流动性 引入了一种创新机制，使DEX能够根据预期的订单流毒性动态调整价差。这使得DEX能够表达更广泛的链上即时偏好。DEX不再为所有参与者提供单一价差，而是通过条件流动性呈现一系列根据特定取款人逆选择可能性校准的价差梯度。

这个过程依赖于一类新的市场参与者，称为Segmenters。Segmenters专门评估订单流的毒性并相应调整价差。他们作为补偿捕获一部分调整后的价差，同时将剩余部分传递给钱包或交易者。通过管理价差设定的责任，Segmenters使DEX能够更好地竞争非毒性订单流。Segmenters相互竞争以最小化流动性提供者的逆选择风险。最紧的报价保留给被认为最不可能伤害流动性提供者的流量。在最简单的形式中，钱包或应用程序可以为其自身的订单流充当Segmenter。或者，它可以将流量分割的责任委托给市场。

用户通过“声明式交换”利用这一点，通过声明其交换意图并利用Segmenter进行执行。这些交换与现有的Solana流动性来源和启用条件流动性的DEX交互。使用Jito捆绑构建的声明式交换在签名时为交易者提供保证报价，而在交易到达网络之前重新计算最佳路线——确保遵循初始报价。

这种方法显著减少了路线计算和交易最终确定之间的延迟，减轻了滑点。此外，声明式交换在通过条件流动性DEX路由时降低了三明治攻击的可能性。通过为非毒性流量提供更紧的价差，这些DEX改善了Solana用户交易条件。因此，声明式交换为交易者提供了更低的滑点、更低的延迟和增强的三明治保护，提供了一个更高效和安全的交易体验。

7.6 Paladin

Paladin-Solana是Jito-Solana验证器客户端的一个修改版本，在捆绑阶段引入了约2k行的最小代码补丁，以包含Paladin优先端口(P3)交易。

Paladin优先处理高优先级手续费交易，并主动识别和丢弃基于其交易模式的三明治捆绑包。虽然这可能最初看起来对验证者的奖励不利，但Paladin验证者通过基于信任的机制获得补偿。避免夹心行为的验证者可以吸引直接交易，从而创建一个基于信任和改善收益的生态系统。

验证者受到额外奖励和依赖P3快速通道用户的信任的激励。然而，如果他们在区块中包含夹心捆绑包，他们将面临失去P3交易收入的风险。这种信任由PAL代币进行抵押。

PAL代币旨在使验证者、用户和更广泛的Solana社区的利益保持一致。它有固定供应量为十亿枚，其中65%将分发给验证者和质押者，其余部分将在Solana建设者、Paladin团队和发展基金之间分配。验证者可以通过锁定PAL代币在其节点上启用P3交易，从而创建一种去中心化、无需许可且基于代币的MEV提取和交易优先机制。

该项目仍处于早期阶段，尚未达到关键的采用规模。目前，80个验证者运行Paladin，占网络总质押量的6%。Paladin声称可增加区块奖励12.5%。

7.7 多个并发领导者

区块生产者在其指定槽位内对交易包含拥有垄断权。即使当前领导者已知恶意夹心交易，用户也毫不知情，提交交易时期望它们能及时处理。这种缺乏选择哪个节点处理和排序交易的选项，使用户容易受到操纵。

多并发领导者（MCL）系统在同一槽位内引入区块生产者之间的竞争。用户能够选择领导者而不引入延迟。如果领导者A是恶意的且已知会夹心交易，用户或应用程序可以选择将其交易提交给诚实的领导者B。

长期来看，最大化领导者之间的竞争涉及缩短槽位持续时间、限制单个领导者连续获得的槽位数量以及增加每个槽位的并发领导者数量。通过每秒安排更多领导者，用户获得了更大的灵活性，能够从可用领导者中选择最有利的交易包含方案。

尽管MCL提供了一个有吸引力的长期解决方案以缓解MEV问题，但其实现复杂，很可能需要多年的开发。

异步执行（AE） 提出了另一种减少MEV的潜在方法。在AE下，区块构建时不执行或评估每个交易的结果。这种速度对算法计算盈利机会和及时执行有效夹心策略提出了重大挑战。

8、结束语

Solana的MEV格局正在迅速演变，仍远未达到稳定的竞争均衡状态。搜索者继续开发更复杂的策略来提取价值，而生态系统则采用了一套基础设施和机制来减轻有害的MEV。展望未来的生态系统投资者如Multicoin Capital正在分配资本，相信生态团队从Solana MEV中捕获的价值将显著增长，且未来几年这种价值捕获的分布将大不相同。

MEV是任何具有重要金融活动的去中心化区块链不可避免的挑战。面对并管理这个“MEV恶魔”对于网络的长期成功至关重要。在经历了2023年的困难后，Solana现在作为一个高活跃度且不断增长的采用率的区块链蓬勃发展。然而，新的挑战即将到来。为了实现下一个层次的采用，生态系统必须直面这些挑战。这是Solana旅程中的关键时刻，也是定义其未来的重大机遇。

原文链接：Solana MEV Report: Trends, Insights, and Challenges

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