EVM的並行化優化：提升區塊鏈性能的關鍵

EVM作爲以太坊的核心執行引擎，一直採用串行方式處理交易。這種方法雖然簡單易維護，但隨着用戶羣體擴大和技術進步，其性能瓶頸日益凸顯。特別是在Rollup技術廣泛應用的今天，EVM的串行執行已成爲制約二層網路發展的重要因素。

Sequencer作爲Layer2的核心組件，以單一服務器形式承擔所有計算任務。當其他模塊效率足夠高時，Sequencer本身的處理能力就成爲了最終的瓶頸。某些團隊通過優化DA層和數據讀寫模塊，使Sequencer每秒可執行約2000筆ERC-20轉帳。這個數字看似不低，但面對更復雜的交易時，TPS必然會大幅下降。因此，交易處理的並行化成爲未來發展的必然趨勢。

在以太坊的代碼結構中，除EVM外，stateDB也是與交易執行密切相關的核心組件。它負責管理以太坊的帳戶狀態和數據存儲。EVM每次執行交易都會改變stateDB中的某些數據，這些變更最終反映在全局狀態樹中。

stateDB主要維護所有以太坊帳戶的狀態，包括普通帳戶和合約帳戶，存儲帳戶餘額、智能合約代碼等信息。交易執行過程中，stateDB對相應帳戶數據進行讀寫，執行結束後將新狀態提交到底層數據庫中永久保存。

在傳統的串行執行模式下，一個區塊內的交易按順序逐筆處理。每筆交易都有獨立的EVM實例執行具體操作，但所有交易共用同一個stateDB。EVM在執行過程中需要頻繁與stateDB交互，讀取和寫入相關數據。

這種串行執行模式的缺陷很明顯：交易必須排隊等待執行，如果遇到耗時較長的復雜合約交易，後續交易只能被迫等待，無法充分利用硬件資源，嚴重限制了處理效率。

爲了突破這一瓶頸，業界提出了EVM的多線程並行優化方案。其核心思想是開啓多個線程同時處理多筆交易，大幅提升效率。然而，並行執行面臨的主要挑戰是如何處理狀態衝突問題。

某項目對EVM的並行優化思路值得關注。他們爲每個線程分配一筆交易和一個臨時狀態數據庫（pending-stateDB）。具體步驟如下：

1. 多線程並行執行交易，各線程互不幹擾。

2. 每個線程有獨立的pending-stateDB，交易執行時不直接修改全局stateDB，而是將狀態變化暫存在pending-stateDB中。

3. 區塊內所有交易執行完畢後，EVM將各pending-stateDB中的狀態變更依次同步到全局stateDB。

該項目還對讀寫操作進行了優化：

• 讀操作時，EVM先檢查Pending-state的ReadSet。如有所需數據，直接從pending-stateDB讀取；否則從上一區塊的全局stateDB讀取歷史狀態。

• 寫操作不直接寫入全局stateDB，而是先記錄到Pending-state的WriteSet。交易執行完成後，通過衝突檢測再嘗試合並到全局stateDB。

爲解決狀態衝突問題，該項目引入了衝突檢測機制：

• 執行過程中監測不同交易的ReadSet和WriteSet，發現多個交易讀寫相同狀態項時視爲衝突。

• 標記衝突交易爲需要重新執行。

所有交易執行完畢後，多個pending-stateDB的變更記錄合並到全局stateDB。合並成功後，最終狀態提交到全局狀態樹，生成新的狀態根。

多線程並行優化顯著提升了性能，尤其是在處理復雜智能合約交易時。研究表明，在低衝突工作負載下，基準測試的TPS比傳統串行執行提升了3-5倍。在高衝突工作負載中，理論上採用所有優化手段甚至可達到60倍提升。

這種EVM多線程並行優化方案，通過爲每個交易分配臨時狀態庫並在不同線程中並行執行，大幅提高了EVM的交易處理能力。通過優化讀寫操作和引入衝突檢測機制，在保證狀態一致性的同時實現了交易的大規模並行化，有效解決了傳統串行執行模式的性能瓶頸。這爲以太坊生態系統未來的擴展奠定了重要基礎。

未來的研究方向可能包括進一步優化存儲效率、改進高衝突情況下的處理方案，以及探索利用GPU進行優化等內容。這些進展將爲區塊鏈技術的持續發展提供新的動力。