Панорамная карта параллельных вычислений в Web3: анализ пяти основных механизмов и тенденции развития

Панорамная карта параллельных вычислений в Web3: лучший вариант нативного масштабирования?

I. Фон и Обзор

"Невозможный треугольник" блокчейна (Blockchain Trilemma) "безопасность", "децентрализация", "масштабируемость" выявляет основные компромиссы в дизайне блокчейн-систем, а именно, что проектам блокчейна трудно одновременно достичь "максимальной безопасности, участия всех и высокой скорости обработки". Что касается "масштабируемости", этого вечного вопроса, то текущие основные решения по расширению блокчейна на рынке классифицируются по парадигмам, включая:

  • Выполнение улучшенного масштабирования: повышение исполнительной способности на месте, например, за счет параллельной обработки, графических процессоров и многоядерной обработки.
  • Изолированное масштабирование состояния: Горизонтальное разделение состояния / Shard, например, шардирование, UTXO, многоподсети
  • Внешняя расширяемость типа аутсорсинга: выполнение вне цепи, например, Rollup, Копрцессор, DA
  • Декуплированное расширение структуры: модульная архитектура, совместная работа, например, модульные цепочки, общий сортировщик, Rollup Mesh
  • Асинхронное конкурентное расширение: модель актеров, изоляция процессов, управляемая сообщениями, например, агенты, многопоточная асинхронная цепь

Решения по масштабированию блокчейна включают: параллельные вычисления внутри цепи, Rollup, шардирование, модули DA, модульную структуру, систему Actor, сжатие zk-доказательств, безгосударственную архитектуру и т. д., охватывающие несколько уровней, таких как выполнение, состояние, данные и структура, представляя собой "многоуровневую координацию и модульное сочетание" полную систему масштабирования. В данной статье основное внимание уделяется способам масштабирования, основанным на параллельных вычислениях.

Внутренний параллелизм цепи (intra-chain parallelism), сосредоточенный на параллельном выполнении транзакций / инструкций внутри блока. По классификации параллельных механизмов, способы масштабирования можно разделить на пять основных категорий, каждая из которых представляет собой различные стремления к производительности, модели разработки и архитектурные философии. Параллельная гранулярность постепенно уменьшается, параллельная интенсивность возрастает, а сложность планирования и программирования также увеличивается, что делает реализацию все более сложной.

  • Уровень параллелизма аккаунта (Account-level): представляет проект Solana
  • Уровень объектов параллельно (Object-level): представляет проект Sui
  • Уровень транзакций (Transaction-level): представляет проект Monad, Aptos
  • Уровень вызова / Микро VM параллельно (Call-level / MicroVM): представляет проект MegaETH
  • Уровень инструкций (Instruction-level): представляет проект GatlingX

Внецепочечная асинхронная конкурентная модель, представленная системой интеллектуальных агентов (Agent / Actor Model), относится к другой парадигме параллельных вычислений. В качестве межцепочечных / асинхронных сообщений (не блокирующая модель синхронизации) каждый агент функционирует как независимый "умный процесс", обмениваясь сообщениями и событиями в асинхронном режиме, без необходимости синхронного планирования. Представленные проекты включают AO, ICP, Cartesi и другие.

А широко известные нам решения для масштабирования, такие как Rollup или шардирование, относятся к механизмам параллелизма на уровне системы и не являются параллельными вычислениями внутри цепочки. Они достигают масштабирования за счет "параллельного запуска нескольких цепочек / исполняемых областей", а не за счет повышения параллелизма внутри одного блока / виртуальной машины. Такие решения для масштабирования не являются основной темой данной статьи, но мы все же будем использовать их для сравнения различий в архитектурных концепциях.

Web3 параллельные вычисления: лучший вариант нативного расширения?

II. EVM-система параллельного усиления цепи: прорыв в пределах производительности в совместимости

Архитектура серийной обработки Ethereum развивалась до настоящего времени, пережив множество попыток масштабирования, таких как шардирование, Rollup и модульная архитектура, но узкое место в пропускной способности исполнительного слоя по-прежнему не было принципиально преодолено. Тем временем EVM и Solidity по-прежнему являются наиболее развитыми платформами смарт-контрактов с широкой базой разработчиков и экосистемным потенциалом. Таким образом, параллельные цепи на основе EVM становятся ключевым направлением для повышения совместимости экосистемы и улучшения производительности исполнения, и становятся важным направлением нового этапа масштабирования. Monad и MegaETH являются наиболее репрезентативными проектами в этом направлении, которые строят архитектуру параллельной обработки EVM, ориентированную на высокую конкурентоспособность и высокую пропускную способность, исходя из задержки выполнения и декомпозиции состояния.

Анализ механизма параллельных вычислений Monad

Monad — это высокопроизводительная Layer1 блокчейн, перепроектированная для виртуальной машины Ethereum (EVM), основанная на основной парадигме параллельной обработки (Pipelining), с асинхронным выполнением на уровне консенсуса (Asynchronous Execution) и оптимистическим параллельным выполнением (Optimistic Parallel Execution) на уровне выполнения. Кроме того, на уровнях консенсуса и хранения Monad внедряет высокопроизводительный BFT протокол (MonadBFT) и специализированную систему баз данных (MonadDB), обеспечивая оптимизацию от конца до конца.

Пайплайнинг: механизм параллельного выполнения многоступенчатого конвейера

Pipelining – это основная идея параллельного выполнения Monad, суть которой заключается в разбиении процесса выполнения блокчейна на несколько независимых этапов и параллельной обработке этих этапов, формируя многослойную конвейерную архитектуру. Каждый этап работает в независимом потоке или ядре, что позволяет осуществлять параллельную обработку между блоками, в конечном итоге достигая повышения пропускной способности и снижения задержки. Эти этапы включают: предложение транзакций (Propose), достижение консенсуса (Consensus), выполнение транзакций (Execution) и подтверждение блоков (Commit).

Асинхронное выполнение: Консенсус - Асинхронное разъединение выполнения

В традиционных блокчейнах консенсус и выполнение транзакций обычно происходят в синхронном режиме, и такая последовательная модель серьезно ограничивает масштабируемость производительности. Monad реализует асинхронный консенсусный уровень, асинхронный уровень выполнения и асинхронное хранение через "асинхронное выполнение". Это значительно снижает время блока (block time) и задержку подтверждения, делая систему более устойчивой, процесс обработки более детализированным и эффективность использования ресурсов выше.

Основной дизайн:

  • Процесс консенсуса (уровень консенсуса) отвечает только за сортировку транзакций, не выполняя логику контрактов.
  • Процесс выполнения (уровень исполнения) асинхронно запускается после завершения консенсуса.
  • После завершения консенсуса немедленно переходим к процессу консенсуса следующего блока, без необходимости ждать завершения выполнения.

Оптимистичное параллельное выполнение:乐观并行执行

Традиционный Ethereum использует строгую последовательную модель выполнения транзакций, чтобы избежать конфликтов состояния. В то время как Monad применяет стратегию «оптимистичного параллельного выполнения», значительно увеличивая скорость обработки транзакций.

Механизм выполнения:

  • Monad будет оптимистично выполнять все транзакции параллельно, предполагая, что между большинством транзакций нет конфликтов состояния.
  • Одновременно запускается "Детектор конфликтов (Conflict Detector)", чтобы отслеживать, обращаются ли транзакции к одному и тому же состоянию (например, конфликты чтения/записи).
  • Если обнаружен конфликт, конфликтные транзакции будут сериализованы и повторно выполнены, чтобы обеспечить правильность состояния.

Monad выбрал совместимый путь: минимально изменяя правила EVM, реализуя параллелизм в процессе выполнения за счет отложенной записи состояния и динамического обнаружения конфликтов, он больше похож на производительную версию Ethereum, с хорошей зрелостью, что облегчает миграцию экосистемы EVM, являясь параллельным ускорителем мира EVM.

Панорамная карта параллельных вычислений Web3: лучший способ нативного масштабирования?

Анализ параллельного вычислительного механизма MegaETH

В отличие от定位 Monad, MegaETH定位为 модульный высокопроизводительный параллельный уровень выполнения, совместимый с EVM, который может функционировать как независимая L1 публичная цепочка или как уровень улучшенного выполнения (Execution Layer) на Ethereum или модульный компонент. Его основная цель проектирования заключается в декомпозиции логики учетной записи, среды выполнения и состояния в минимально независимые единицы, которые можно независимо планировать, чтобы достичь высокой параллельной обработки внутри цепи и низкой задержки отклика. Ключевое новшество, предложенное MegaETH, заключается в следующем: архитектура Micro-VM + State Dependency DAG (ориентированный ациклический граф зависимостей состояния) и модульный механизм синхронизации, которые совместно создают параллельную систему выполнения, ориентированную на "внутрипроцессное многопоточность".

Архитектура Micro-VM (микровиртуальная машина): учетная запись как поток

MegaETH внедряет модель выполнения "микро-виртуальная машина (Micro-VM) для каждого аккаунта", которая "потоково" организует среду выполнения, предоставляя минимальную единицу изоляции для параллельного планирования. Эти виртуальные машины общаются друг с другом через асинхронное сообщение (Asynchronous Messaging), а не через синхронные вызовы, что позволяет множеству виртуальных машин выполнять задачи независимо и хранить данные отдельно, что обеспечивает естественную параллельность.

Зависимость состояния DAG: механизм планирования на основе графа зависимостей

MegaETH построила систему планирования DAG, основанную на отношениях доступа к состоянию учетной записи, которая в реальном времени поддерживает глобальный граф зависимостей (Dependency Graph). Каждая транзакция моделирует, какие счета изменяются и какие счета читаются, в виде зависимостей. Несконфликтующие транзакции могут выполняться параллельно, в то время как транзакции с зависимостями будут планироваться и сортироваться последовательно или откладываться в соответствии с топологическим порядком. Граф зависимостей обеспечивает согласованность состояния и отсутствие повторной записи в процессе параллельного выполнения.

Асинхронное выполнение и механизм обратных вызовов

MegaETH построен на основе парадигмы асинхронного программирования, аналогичной асинхронному обмену сообщениями в модели акторов, которая решает проблему традиционных последовательных вызовов EVM. Вызовы контракта являются асинхронными (нерекурсивное выполнение), и когда вызывается контракт A -> B -> C, каждый вызов является асинхронным без блокировки ожидания; Стек вызовов разворачивается в асинхронный граф вызовов; Обработка транзакций = обход асинхронного графа + разрешение зависимостей + параллельное планирование.

В общем, MegaETH нарушает традиционную модель однофункциональной машины состояния EVM, реализуя упаковку микро-виртуальных машин на основе учетных записей, выполняя распределение транзакций через граф зависимостей состояния и заменяя синхронный стек вызовов асинхронным механизмом сообщений. Это платформа параллельных вычислений, которая была заново спроектирована по всем измерениям от "структуры учетной записи → архитектуры планирования → процесса выполнения", предоставляя новые парадигмы для создания систем следующего поколения с высокой производительностью на блокчейне.

MegaETH выбрал путь реконструкции: полностью абстрагировать аккаунты и контракты в независимую виртуальную машину, используя асинхронное выполнение для освобождения предельного параллелизма. Теоретически, параллельный предел MegaETH выше, но также сложнее контролировать сложность, больше напоминает суперраспределенную операционную систему в духе Ethereum.

Панорама Web3 параллельных вычислений: лучшее решение для нативного расширения?

Дизайнерские концепции Monad и MegaETH значительно отличаются от шардирования (Sharding): шардирование делит блокчейн на несколько независимых дочерних цепей (шарды), каждая из которых отвечает за часть транзакций и состояния, ломая ограничения единой цепи для расширения на сетевом уровне; в то время как Monad и MegaETH сохраняют целостность единой цепи, осуществляя горизонтальное расширение только на уровне исполнения, что позволяет оптимизировать производительность за счет предельного параллельного выполнения внутри единой цепи. Оба представляют собой два направления в пути расширения блокчейна: вертикальное усиление и горизонтальное расширение.

Проекты параллельных вычислений, такие как Monad и MegaETH, в основном сосредоточены на оптимизации пропускной способности с целью повышения TPS внутри цепочки, реализуя параллельную обработку на уровне транзакций или аккаунтов через отложенное выполнение (Deferred Execution) и архитектуру микро-виртуальной машины (Micro-VM). Pharos Network, будучи модульной, полностью стековой L1 блокчейн-сетью, имеет свою основную параллельную вычислительную механику, называемую "Rollup Mesh". Эта архитектура поддерживает многовиртуальную среду (EVM и Wasm) через совместную работу основной сети и специализированных сетей обработки (SPNs) и интегрирует такие передовые технологии, как нулевые доказательства (ZK) и надежные среды выполнения (TEE).

Анализ механизма параллельных вычислений Rollup Mesh:

  1. Полный жизненный цикл асинхронной пайплайновой обработки (Full Lifecycle Asynchronous Pipelining): Pharos декомпозирует различные этапы транзакции (такие как консенсус, выполнение, хранение) и использует асинхронный способ обработки, что позволяет каждому этапу выполняться независимо и параллельно, тем самым повышая общую эффективность обработки.
  2. Параллельное выполнение двух виртуальных машин (Dual VM Parallel Execution): Pharos поддерживает две среды виртуальных машин - EVM и WASM, позволяя разработчикам выбирать подходящую среду выполнения в зависимости от потребностей. Эта архитектура с двумя виртуальными машинами не только повышает гибкость системы, но и увеличивает способность обработки транзакций за счет параллельного выполнения.
  3. Специальные сети обработки (SPNs): SPNs являются ключевыми компонентами архитектуры Pharos, аналогичными модульным подсетям, специально предназначенным для обработки определенных типов задач или приложений. С помощью SPNs Pharos может реализовать динамическое распределение ресурсов и параллельную обработку задач, что дополнительно повышает масштабируемость и производительность системы.
  4. Модульный консенсус и механизм повторного стекинга (Modular Consensus & Restaking): Pharos вводит гибкий механизм консенсуса, поддерживающий различные модели консенсуса (такие как PBFT, PoS, PoA), и
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
  • Награда
  • 6
  • Поделиться
комментарий
0/400
FOMOSapienvip
· 11ч назад
Колеса уже износились, кто ещё верит в эту ловушку?
Посмотреть ОригиналОтветить0
ForkMastervip
· 14ч назад
Снова заигрывают с проблемой масштабирования? Когда был форк и можно было заработать, никто не говорил о проблемах масштабирования, а сейчас в медвежьем рынке снова заговорили о базовой инфраструктуре, есть надежда на деньги на молочную смесь для троих детей!
Посмотреть ОригиналОтветить0
gas_fee_therapistvip
· 14ч назад
Этот TPS снова должен взлететь, не так ли?
Посмотреть ОригиналОтветить0
WalletDetectivevip
· 14ч назад
Реальность действительно хороша, в конце концов, все равно приходится полагаться на неоригинальное расширение.
Посмотреть ОригиналОтветить0
DeFi_Dad_Jokesvip
· 15ч назад
Снова решение для layer2?🥱
Посмотреть ОригиналОтветить0
Anon4461vip
· 15ч назад
Обновление на месте или ничего не меняется
Посмотреть ОригиналОтветить0
  • Закрепить