Рынок комиссии за транзакцию существует без ограничения размера блока

2019-03-09T06:17:03.000Z Honest Cash

Оригинал: Bitcoin Unlimited

Автор: Питер Ризун

Абстрактный. В этой статье показано, как рациональный биткойн-майнер должен выбирать транзакции из мемпула на своем узле при создании нового блока, чтобы максимизировать свою прибыль при отсутствии предела размера блока. Чтобы показать это, документ вводит кривой блок пространства и кривая спроса mempool. Первый описывает затраты для майнера на поставку блочного пространства с учетом риска сиротства. Последний представляет собой сборы, предлагаемые транзакциями в mempool, и выражается в сравнении с минимальным размером блока, необходимым для получения данной части сборов. В статье объясняется, как кривые спроса и предложения из классической экономики связаны с производными этих двух кривых, и доказывается, что получение количества блочного пространства, указанного их точкой пересечения, максимизирует прибыль майнера. Затем в статье показано, что нездоровый рынок—где плата minersare заинтересованы в выработке произвольно больших блоков—не existsince это требует передачи информации на сколь угодно быстрыми темпами. Статья завершается рассмотрением условий, при которых arationalminer будет производить большие, маленькие или пустые блоки, и оценкой стоимости спам-атаки.

1. Введение

Существует острая озабоченность по поводу последствий изменения (или нет) правила протокола биткойнов, называемого пределом размера блока. Это правило устанавливает верхнюю границу транзакционной емкости сети или—проще говоря—количество транзакций, которые сеть может подтвердить в секунду. Его истоки восходят к концу лета 2010 года, когда Сатоши Накамото—обеспокоенный спам-атакой на начинающую сеть биткойнов—изменил исходный код, чтобы установить максимально допустимый размер для новых блоков, добавляемых к блокчейну. Лимит был установлен в один мегабайт, что соответствует примерно трем транзакциям в секунду. Хотя это была лишь малая часть транзакционных возможностей Visa, она была более чем в восемьсот раз больше, чем требовалось в то время. Накамото сказал, что этот предел может быть повышен в будущем, когда в этом возникнет необходимость. С 8 по 15 июля 2015 года образовалось отставание в более чем шестидесяти тысяч незавершенных сделок. Блоки были заполнены почти полностью и пользователи столкнулись с задержками. На момент написания настоящего документа скорость транзакций более чем в триста раз превышала предельный размер блока8, и в настоящее время серьезно рассматривается вопрос о повышении этого лимита. Тем не менее, были высказаны опасения относительно того, может ли сеть поддерживать большие размеры блоков.

Одна из проблем, в частности, заключается в том, будет ли—в отсутствие лимита или если лимит намного превышает транзакционный спрос—развиваться здоровый рынок транзакционных сборов, который взимает с пользователей полную стоимость для проводки транзакций (термин "здоровый рынок транзакционных сборов" определен в Разделе 7). Страх—если это не так—заключается в том, что полученная в результате субсидия пользователям будет стимулировать спам и ускорит сбой типа “трагедии общего”, когда расходы на поддержку сети выйдут из-под контроля. Цель этой статьи - рассмотреть, являются ли такие

рынок сборов, скорее всего, появится, если майнеры, а не протокол, ограничат размер блока.

Были предприняты соответствующие усилия. Houi показал, что если предельные затраты майнера на добавление транзакции в блок равны нулю, то майнер будет “[включать] все транзакции независимо от платы.” Он пришел к выводу, что требуется либо минимальная плата, либо ограниченный размер блока. Андресен объяснил, однако, что из-за возросших шансов осиротеть блок, предельная стоимость не равна нулю; рациональный майнер должен включать данную транзакцию только в том случае, если его плата достаточна для покрытия дополнительного риска осиротеть. 10 распространяясь на работу Хоуи, мы

учитывайте сиротский фактор Андресена и покажите, что рациональный майнер в целом не будет включать все платные транзакции и что здоровый рынок комиссионных фактически является ожидаемым результатом рационального поведения майнера, если размер блока не ограничен протоколом (и несмотря на предположения, изложенные явно в разделе 10).

В разделе 3 мы выводим уравнение прибыли майнера—простую аналитическую модель для ожидаемого значения прибыли майнера на блок, которая учитывает сиротский риск. Затем мы вводим две новые концепции, называемые кривой спроса mempool и кривой предложения блочного пространства, в разделах 4 и 5, соответственно. Мы иллюстрируем, как кривая спроса может быть построена из транзакций в mempool узла, в то время как мы выводим кривую предложения, дифференцируя уравнение прибыли майнера по размеру блока, устанавливая результат равным нулю, а затем решая последующее дифференциальное уравнение. Находим, что затраты на поставку блока пространство увеличивается экспоненциально с размером блока. Мы объясняем, что кривая предложения полезна, потому что она определяет затраты майнера на производство заданного количества блочного пространства; и мы предполагаем, что кривая спроса полезна, потому что она представляет собой максимальную плату, которую майнер может требовать по сравнению с размером блока, который он может рассмотреть.

В разделе 6 мы используем две кривые для визуализации размера блока, который максимизирует прибыль майнера. Мы также объясняем, как эти две кривые связаны с более знакомыми кривыми спроса и предложения в экономике. В Разделе 7 мы показываем, что нездоровый рынок платежей—тот, на котором майнер был бы мотивирован производить сколь угодно большой блок—невозможен, потому что он требует передачи информации по каналу со сколь угодно высокой битовой скоростью, тем самым нарушая теорему Шеннона-Хартли. 11 Этот результат применяется независимо от того, передаются ли блочные решения полностью или сначала сжимаются (например, с помощью обратимых таблиц поиска bloom). В разделе 8 мы более подробно рассмотрим рынок транзакционных сборов; и, наконец, в разделе 9 мы оцениваем стоимость спам-атаки. Начнем с определения используемых символов.

3. Уравнение прибыли Шахтера и эффект сиротства

При попытке добыть блок, майнер ожидает получить доход 〈V〉 при стоимости хэширования〈C〉чтобы получать прибыль за блок

〈Π〉 = 〈V〉 − 〈C 〉.(1)

Ожидаемая стоимость хеширования майнера равна произведению амортизированной цены его оборудования на хеш, 12 η , его скорости хеширования, h и продолжительности времени, которое он ожидает работать на блоке (обычно время блока T). Это можно выразить следующим уравнением:

〈C 〉 = ηhT. (2)

Ожидаемый доход майнера равен сумме, которую он заработает, если выиграет блок, умноженный на его вероятность выигрыша. Сумма, которую он заработает, является суммой вознаграждения блока, R и комиссионных сборов за транзакцию, M. Его вероятность выигрыша, предполагая, что все блоки распространяются мгновенно, равна соотношению его хэш-скорости (h) к общей хэш-скорости сети Bitcoin (H). Если сложить это вместе, его ожидаемый доход будет 〈V〉 = (R + M) h ⁄ H .

Проблема с этим уравнением заключается в том, что оно не отражает уменьшенные шансы майнера на победу, если он решит опубликовать блок, который медленно распространяется на других майнеров. Даже если он найдет первый правильный блок, если его решение будет получено после того, как большинство майнеров будут работать над другим, то его блок, скорее всего, будет отброшен. Этот эффект называется сиротством.

(3)

Интуитивно понятно, что вероятность сиротства должна быть низкой, если время размножения короткое, и должна быть высокой, если время размножения длинное. Используя тот факт, что время блока следует за распределением Пуассона, Андресен аппроксимировал 10 вероятность сиротства как

(4)

где τ-время распространения. Рисунок 1 показывает этот эффект. Необходимо подчеркнуть, что τ-общее время между тем, когда Шахтер нашел решение, и когда это решение было сообщено и принято его коллегами.

![](<data:image/png;base64,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

Responses