Reya Network 专注于 DeFi 交易，着重优化三个方面：流动性、资本效率和性能。
撰文：ROUTE 2 FI
编译：Luffy，Foresight News
Reya Network 是一个专注于交易优化的模块化 L2。Reya 的设计目标是为 DeFi 交易者和流动性提供者提供最深的流动性、最佳的资金效率和最高的性能。它解决了 DeFi 扩展中的实际问题，这些问题无法通过通用 L2 来解决。
那么 DeFi 遇到了什么问题？
DeFi 扩展的最大限制是大规模流动性碎片化，每个建立在通用 Rollup 上的新交易所都在争夺有限的流动性供应。这导致所有交易所的市场流动性都变得匮乏，损害了交易者和市场参与者的利益。通用 L2 还继承了抢先交易和有害 MEV 等问题，并且由于无法并行执行而存在性能瓶颈。
流动性对于交易协议至关重要，每个协议都在努力获得流动性。然而，这种追求往往导致不可持续的激励、有限的互操作性和分散的流动性。
那么，有解决方案吗？
是的，Reya Network 改变了扩展的思维范式。他们专注于 DeFi 交易，着重优化三个支柱：流动性、资本效率和性能。
支柱一：流动性
借助一种新颖的被动流动性池机制，投入 Reya Network 的资金可有效用于支持交易。这种设计为 Reya 生态系统内运营的所有交易所创造了即时共享的流动性，增强了市场深度，降低了市场门槛，并增强了用户的交易体验。
但流动性优势不止于此。通过将金融逻辑融入网络设计，Reya Network 可充当深度流动性网络，消除交易所之间的流动性竞争。这最终消除了流动性碎片化，并允许将流动性聚合为交易所之间的网络。
由于做市商可以自由地在交易所之间共享流动性，生态系统的增长增强了每个交易所的潜在交易条件。通过这种方式，Reya 在 DeFi 中创造了「可互操作流动性」的飞轮。
支柱二：资本效率
保证金引擎逻辑嵌入在 Reya Network 中，这意味着用户拥有一个可在多个交易所使用的保证金账户。从许多方面来看，这创造了第一个去中心化清算所。
Reya Network 的保证金引擎逻辑可为交易者提供最多 3.5 倍的资金效率提升，为流动性提供者提供最多 6 倍的资金效率提升。Reya Network 上的任何交易所只要在网络上运营，就会自动继承此逻辑。
支柱 3：性能
性能改进至关重要，因此 Reya Network 的交易速度非常快。Reya Network 的出块时间为 100 毫秒，吞吐量高达每秒 3 万笔交易，是速度最快的 EVM Rollup 之一。
此外，交易以「先进先出」（FIFO）方式执行，无需支付任何 Gas 费，从而消除了抢先交易和有害的 MEV。此功能利用 Arbitrum Orbit 技术堆栈构建。
性能的重要性有目共睹。DeFi 目前占所有加密货币交易量的不到 5%，部分原因是它无法与 CeFi 场所的高性能和强大的用户体验相媲美。
然而，当性能改进与模块化和底层金融逻辑相结合时，我们必须开始问为什么我们不能最终捕获 CeFi 交易量。这不仅会给 DeFi 带来巨大的交易量，而且还会大大提高 DeFi 生态系统所有交易者的透明度、稳健性和可组合性。
好的，这一切都很棒，但是 Reya Network 背后是谁？他们的发展路线图是什么？
Reya Network 的团队和支持者
Reya Labs 是 Reya Network 的创建者，由一支 DeFi OG 团队运营，该团队过去曾推出过多家成功的初创企业，其中包括 Voltz Protocol，其名义交易额在短短 12 个月内增长到超过 300 亿美元。
他们得到了业内一些最知名公司的支持，并从 Framework、Coinbase 和 Wintermute 等风险投资公司筹集了 1000 万美元。
路线图
Reya Network 是一场分阶段进行的革命。
作为流动性网络，第一步是通过引入流动性来启动网络。这就是为什么他们在路线图上的第一步是 4 月份举行的流动性生成事件 (LGE)。有关 LGE 的更多详细信息，请访问此处 https://x.com/reya_xyz/status/1780551785729454486。
在 LGE 之后，他们将通过部署功能齐全的永续 DEX Reya Exchange 来验证 Reya Network 的概念。Reya Exchange 将成为该网络上的第一个交易所，同时也将充当吸引更多流动性和交易者的工具，为后续交易所创造强大的网络效应。
随后，Reya Network 将向其他交易所开放，最终成为新一代 DeFi 的基底。
现在，我们来进一步了解一下 Reya Network 各个层之间是如何连接的。
Reya Network 架构
Reya Network 由两层组成：链层和协议层。另外还有一个交易所层（链下），见下图。
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