并行EVM如何解决区块链性能瓶颈?Sei、Monad等新公链的技术突破在哪里?
在加密货币世界的发展历程中,以太坊虚拟机(EVM)无疑扮演了革命性的角色。作为智能合约的执行环境,EVM使得去中心化应用(DApp)成为可能,催生了DeFi、NFT和GameFi等蓬勃发展的生态系统。然而,随着用户规模和交易量的爆炸式增长,EVM的单线程处理模式逐渐显露出其局限性——高Gas费用、网络拥堵和缓慢的交易确认速度成为了常态。当Uniswap或OpenSea等热门应用活跃时,整个网络都会感受到压力,用户体验大打折扣。
区块链性能瓶颈的核心在于传统EVM的顺序执行模式。在现有的以太坊及其大多数兼容链中,交易必须按照特定顺序一个一个地处理,即使这些交易之间没有依赖关系。这种设计类似于只有一个收银员的超市,无论顾客多少,所有人都必须排在同一条队伍中等待。显然,这种模式难以满足Web3大规模应用的需求。
并行EVM的技术原理与创新
并行EVM的核心思想相当直观:通过同时处理多个无关交易来大幅提升网络吞吐量。这类似于超市开设多个收银台——相互独立的顾客可以同时结账,只有那些购买同一商品或者有关联的顾客才需要按顺序处理。
交易依赖关系的识别与处理
实现并行执行的关键在于准确识别交易之间的依赖关系。当多笔交易试图访问同一区块链状态时(例如,同时操作同一个智能合约或账户),它们之间存在依赖关系,必须按顺序处理。而没有这种冲突的交易则可以并行执行。
现代并行EVM项目采用多种技术来解决依赖检测问题:
乐观并行执行(Optimistic Parallel Execution)先假设交易间没有冲突,并行执行它们,然后验证结果是否正确。如果检测到冲突,则重新按顺序执行受影响交易。这种方法类似于数据库管理系统中的乐观并发控制。
静态分析(Static Analysis)通过在交易执行前分析其可能访问的状态,预先判断哪些交易可以安全地并行执行。这种方法需要高级的代码分析技术来预测交易行为。
硬件辅助并行(Hardware-assisted Parallelism)利用现代多核处理器的能力,将任务分配给多个核心同时处理。这种方法需要底层架构与硬件特性紧密结合。
状态存储与访问的优化
传统区块链中,所有节点都需要存储完整的状态历史并顺序处理交易,这导致了冗余计算和存储。并行EVM通过以下方式优化状态管理:
分片状态存储(Sharded State Storage)将全局状态划分为多个分片,不同节点组负责维护不同分片的状态,使得状态访问和更新可以并行化。
状态租用(State Rent)机制要求用户为长期占用链上状态支付费用,鼓励清理不再使用的状态数据,减轻状态膨胀问题。
Just-in-time状态访问(Just-in-time State Access)仅在需要时加载相关状态,而不是始终维护完整状态在内存中,减少内存需求和提高缓存效率。
Sei Network:为交易而生的并行区块链
Sei Network自称是“第一个行业专用的并行EVM区块链”,专门为交易应用(如去中心化交易所)优化。其设计哲学围绕一个核心洞察:不同领域的应用有不同的需求,通用型区块链难以在所有场景下都表现优异。
双涡轮共识机制
Sei开发了独特的“双涡轮共识”(Twin-Turbo Consensus)机制,专门优化了区块链的确认时间和吞吐量。这一机制包含两个核心组件:
智能区块传播(Intelligent Block Propagation)通过仅传输区块的必要部分而不是完整区块,减少网络传输数据量。对于已经拥有大部分数据的节点,只需要传输差异部分。
优化验证者集(Optimized Validator Set)采用经过精心设计的验证者选择算法,确保网络中的验证者既足够去中心化又能高效协作,减少共识过程中的通信开销。
原生订单匹配引擎
Sei最具创新性的特性之一是内置的原生订单匹配引擎。在传统DeFi应用中,每个交易所都需要部署自己的智能合约来处理订单簿和匹配逻辑,导致冗余和低效。Sei在协议层提供了这一功能,使得所有基于Sei构建的交易应用都能共享高性能的订单匹配基础设施。
这种设计带来了多重好处:应用开发者无需从头构建交易引擎,可以专注于用户体验和业务逻辑;所有交易应用共享流动性,形成网络效应;协议级别的优化使得订单匹配比在智能合约中执行更加高效。
前瞻性交易处理
Sei引入了“市场并行性”(Market Parallelism)概念,允许不同市场的交易并行处理。例如,BTC/USD和ETH/USD交易对的操作可以同时进行,因为它们涉及不同的状态(不同的交易对)。只有当交易涉及同一市场时,才需要按顺序处理以避免冲突。
这种基于应用语义的并行性识别,使得Sei能够实现比通用并行EVM更高的效率,因为它利用了领域特定知识来优化并行策略。
Monad:完全重构的并行EVM
与Sei专注于特定应用领域不同,Monad采取了更加通用的方法——完全重新设计EVM实现,同时保持字节码级别的兼容性。Monad的目标是创建一个能够运行现有以太坊应用但性能提高数个数量级的并行EVM。
MonadDb:重新思考状态存储
Monad开发了专有的状态数据库MonadDb,它针对并行访问模式进行了优化。与传统EVM使用的Merkle Patricia树不同,MonadDb采用了一种新颖的数据结构,支持高效并行读取和写入。
MonadDb的关键创新包括:
异步I/O操作(Asynchronous I/O)允许数据库在等待磁盘操作时处理其他请求,极大提高了存储吞吐量。
缓存友好设计(Cache-friendly Design)通过优化数据布局和访问模式,最大化利用现代CPU的高速缓存,减少内存访问延迟。
并行事务处理(Parallel Transaction Processing)支持同时处理多个事务,通过高级并发控制机制确保一致性。
并行执行引擎
Monad的并行执行引擎是其核心技术创新,它能够在保持EVM语义的同时实现交易级并行。该引擎采用了一种混合方法:
静态分析与动态检测结合(Static Analysis + Dynamic Detection)首先通过静态分析预测交易可能访问的状态,然后在实际执行过程中动态检测冲突,结合两种方法的优点。
延迟结果提交(Deferred Result Commitment)允许并行执行交易,但将结果提交延迟到确认没有冲突之后,这减少了需要回滚的情况。
流水线处理(Pipelined Processing)将交易处理分解为多个阶段(如解码、执行、提交),形成流水线,不同交易的不同阶段可以同时进行。
MonadBFT共识算法
Monad开发了专有的共识算法MonadBFT,基于Practical Byzantine Fault Tolerance(PBFT)系列算法,但进行了多项优化以适应高吞吐量环境:
领导者旋转优化(Leader Rotation Optimization)通过精心设计的领导者选择算法,减少视图切换的开销。
批处理与压缩(Batching and Compression)将多个交易批量处理并压缩后再在网络上传输,减少共识通信开销。
快速最终性(Fast Finality)通过优化投票和提交过程,实现亚秒级交易最终确认。
并行EVM面临的挑战与未来展望
尽管并行EVM技术前景广阔,但其发展和 adoption 仍面临多重挑战。
技术挑战
状态冲突(State Contention)问题仍然存在。在高度活跃的DeFi应用中,许多交易可能访问同一热门智能合约或资产,导致并行度下降。这类似于多线程程序中的锁竞争问题。
开发范式转变(Development Paradigm Shift)要求开发者重新思考智能合约设计,考虑并行执行下的行为。传统上为顺序执行设计的合约可能需要调整才能充分发挥并行优势。
网络与硬件瓶颈(Network and Hardware Bottlenecks)即使执行层实现了并行,网络带宽和存储I/O也可能成为新的瓶颈。全节点硬件要求可能提高,影响去中心化程度。
生态系统与采用挑战
现有应用迁移(Existing Application Migration)虽然并行EVM保持兼容性,但为了充分发挥性能优势,现有应用可能需要调整甚至重写部分代码。
开发者工具链(Developer Tooling)需要相应发展,提供调试、测试和监控并行应用的工具。现有的以太坊开发工具大多假设顺序执行模型。
跨链互操作性(Cross-chain Interoperability)在多链世界中,并行链与传统顺序链之间的资产和信息转移需要新的解决方案。
未来发展方向
异构并行(Heterogeneous Parallelism)未来的并行EVM可能采用更加精细的并行策略,针对不同类型的交易和应用特点采用不同的并行方法。
硬件加速(Hardware Acceleration)结合专用硬件(如FPGA、ASIC或GPU)来加速特定操作,如密码学计算或状态访问。
自适应并行(Adaptive Parallelism)系统能够根据网络负载和应用特点动态调整并行策略,在不同场景下自动选择最优配置。
ZK并行EVM(ZK-parallel EVM)将零知识证明技术与并行执行结合,在提高吞吐量的同时增强隐私性和可扩展性。
并行EVM技术代表了区块链 scalability 解决方案的重要演进方向。Sei、Monad等项目从不同角度探索了这一领域,各有侧重和创新。尽管挑战仍在,但并行化无疑是突破区块链性能瓶颈的关键路径之一。随着技术的成熟和生态的发展,我们有望看到真正支持Web3大规模应用的高性能区块链平台出现,为去中心化未来的实现提供坚实基础。
版权申明:
作者: 虚拟币知识网
链接: https://virtualcurrency.cc/emerging-trends/parallel-evm-performance-solution.htm
来源: 虚拟币知识网
文章版权归作者所有,未经允许请勿转载。
关于我们
- Ethan Carter
- Welcome to my blog!
热门博客
- 比特币价值完全由信仰支撑吗?网络效应与梅特卡夫定律的价值评估
- 代币经济学分析框架:供需模型、价值捕获与通胀机制的投资影响评估
- 所有加密货币都基于区块链吗?DAG等替代性分布式账本技术对比分析
- 智能合约安全工具:Slither、Mythril等安全分析工具使用指南
- 加密货币没有价值存储功能吗?与黄金等传统价值存储工具的对比分析
- 加密货币现金管理策略:稳定币选择、收益率比较与风险控制方法
- 加密货币政策周期分析:监管周期、立法进程与政策敏感度评估
- 去中心化身份投资框架:验证需求、采用路径与网络效应的评估
- 数字货币资产配置金字塔模型:从比特币到山寨币的风险分级配置策略
- 加密货币技术分析体系:多时间框架分析、指标组合与链上数据结合
最新博客
- 区块链能源交易平台:微电网P2P电力交易与碳信用自动结算系统
- 区块链互操作性投资价值:跨链协议、中间件与多链钱包的生态地位
- Oasis隐私计算网络有哪些实际用例?企业级隐私保护的采用情况
- 加密货币投资组合管理策略:如何构建分散风险的数字资产组合
- 区块链医疗健康应用发展:从医疗记录管理到疫情追踪的实际应用案例
- 去中心化众筹平台有哪些优势?ICO之后的下一代融资模式是什么?
- 密码学在区块链中的应用:哈希函数与非对称加密如何保障数据不可篡改
- 区块链数据验证:轻节点如何验证交易真实性而不下载全链数据
- 加密货币盗窃事件历史:从交易所黑客到DeFi漏洞的重大安全事件全记录
- 区块链能源消耗投资视角:碳足迹、绿色挖矿与能源效率的评估标准
- 加密货币没有实体支撑吗?硬件钱包与纸质备份等物理存储方式解析
- 代币销毁机制投资影响:通缩模型、价值提升与实际效果的实证研究
- 区块链在物流行业的应用:供应链可视化、货物追踪和智能合约支付
- 区块链在医疗研究数据共享中的作用:如何在保护隐私前提下促进数据共享
- “隐私币”术语解读:门罗币(XMR)、大零币(ZEC)等如何实现匿名交易的?
- 香港颁发虚拟资产牌照意味着什么?亚洲金融中心正在如何调整加密货币监管政策?
- 去中心化稳定币格局将如何演变?算法稳定币是否可能卷土重来?
- 加密货币没有监管前景吗?全球监管框架发展与合规化趋势展望
- 为什么IoTeX能在物联网区块链中脱颖而出?设备与数据的结合创新
- “止盈”和“止损”订单指南:如何自动锁定利润或限制损失的风险管理工具