並行EVM優化探索:提升交易處理效率的關鍵之路

EVM作爲以太坊的核心執行引擎,其性能直接影響整個網路的吞吐量。隨着用戶羣體的擴大和應用場景的豐富,傳統串行執行模式的局限性日益凸顯。特別是在Layer解決方案中,EVM的性能瓶頸更爲明顯。因此,探索並行化執行方案成爲提升EVM效率的重要方向。

EVM的核心組件及串行執行流程

EVM和stateDB是以太坊交易執行的兩大核心組件。EVM負責解釋和執行智能合約指令,stateDB則管理全局狀態存儲。在傳統的串行執行模式下,交易被逐一處理,每筆交易都使用獨立的EVM實例,但共享同一個stateDB。

具體執行過程如下:

1. processBlock()函數調用Process()函數處理區塊內交易
2. Process()函數通過for循環逐筆執行交易
3. 所有交易處理完畢後,調用statedb.Commit()提交狀態變更

這種串行模式的主要問題是:復雜交易會阻塞後續交易,無法充分利用硬件資源,嚴重限制了處理效率。

並行EVM的優化思路

爲解決串行執行的效率瓶頸,業界提出了並行化執行的優化方案。其核心思想是:利用多線程同時處理多筆交易,大幅提升吞吐量。但並行執行面臨的主要挑戰是如何處理狀態衝突問題。

某業內團隊提出了一種並行EVM優化方案,其主要特點包括:

1. 多線程並行執行交易
2. 爲每個線程分配臨時狀態數據庫(pending-stateDB)
3. 交易執行完成後,同步狀態變更至全局stateDB

該方案對讀寫操作進行了優化:

• 讀操作:優先從pending-stateDB讀取,若無則讀取全局stateDB
• 寫操作:先記錄到pending-stateDB的WriteSet,後續再合並至全局stateDB

爲解決狀態衝突,方案引入了衝突檢測機制:

• 監測不同交易的ReadSet和WriteSet
• 發現衝突時標記相關交易重新執行
• 所有交易執行完成後,合並pending-stateDB至全局stateDB

並行優化的性能提升

多線程並行優化顯著提升了EVM性能,特別是在處理復雜智能合約交易時。根據研究數據:

• 低衝突工作負載下,TPS提升3-5倍
• 高衝突工作負載下,理論最高可提升60倍

這種並行化方案爲以太坊及Layer解決方案未來的性能提升奠定了基礎。隨着技術的進一步發展,如存儲效率優化、GPU加速等,EVM的性能有望得到更大提升。