# EVM的并行化优化：提升区块链性能的关键EVM作为以太坊的核心执行引擎，一直采用串行方式处理交易。这种方法虽然简单易维护，但随着用户群体扩大和技术进步，其性能瓶颈日益凸显。特别是在Rollup技术广泛应用的今天，EVM的串行执行已成为制约二层网络发展的重要因素。Sequencer作为Layer2的核心组件，以单一服务器形式承担所有计算任务。当其他模块效率足够高时，Sequencer本身的处理能力就成为了最终的瓶颈。某些团队通过优化DA层和数据读写模块，使Sequencer每秒可执行约2000笔ERC-20转账。这个数字看似不低，但面对更复杂的交易时，TPS必然会大幅下降。因此，交易处理的并行化成为未来发展的必然趋势。在以太坊的代码结构中，除EVM外，stateDB也是与交易执行密切相关的核心组件。它负责管理以太坊的账户状态和数据存储。EVM每次执行交易都会改变stateDB中的某些数据，这些变更最终反映在全局状态树中。stateDB主要维护所有以太坊账户的状态，包括普通账户和合约账户，存储账户余额、智能合约代码等信息。交易执行过程中，stateDB对相应账户数据进行读写，执行结束后将新状态提交到底层数据库中永久保存。在传统的串行执行模式下，一个区块内的交易按顺序逐笔处理。每笔交易都有独立的EVM实例执行具体操作，但所有交易共用同一个stateDB。EVM在执行过程中需要频繁与stateDB交互，读取和写入相关数据。这种串行执行模式的缺陷很明显：交易必须排队等待执行，如果遇到耗时较长的复杂合约交易，后续交易只能被迫等待，无法充分利用硬件资源，严重限制了处理效率。为了突破这一瓶颈，业界提出了EVM的多线程并行优化方案。其核心思想是开启多个线程同时处理多笔交易，大幅提升效率。然而，并行执行面临的主要挑战是如何处理状态冲突问题。某项目对EVM的并行优化思路值得关注。他们为每个线程分配一笔交易和一个临时状态数据库（pending-stateDB）。具体步骤如下：1. 多线程并行执行交易，各线程互不干扰。2. 每个线程有独立的pending-stateDB，交易执行时不直接修改全局stateDB，而是将状态变化暂存在pending-stateDB中。3. 区块内所有交易执行完毕后，EVM将各pending-stateDB中的状态变更依次同步到全局stateDB。该项目还对读写操作进行了优化：- 读操作时，EVM先检查Pending-state的ReadSet。如有所需数据，直接从pending-stateDB读取；否则从上一区块的全局stateDB读取历史状态。- 写操作不直接写入全局stateDB，而是先记录到Pending-state的WriteSet。交易执行完成后，通过冲突检测再尝试合并到全局stateDB。为解决状态冲突问题，该项目引入了冲突检测机制：- 执行过程中监测不同交易的ReadSet和WriteSet，发现多个交易读写相同状态项时视为冲突。- 标记冲突交易为需要重新执行。所有交易执行完毕后，多个pending-stateDB的变更记录合并到全局stateDB。合并成功后，最终状态提交到全局状态树，生成新的状态根。多线程并行优化显著提升了性能，尤其是在处理复杂智能合约交易时。研究表明，在低冲突工作负载下，基准测试的TPS比传统串行执行提升了3-5倍。在高冲突工作负载中，理论上采用所有优化手段甚至可达到60倍提升。这种EVM多线程并行优化方案，通过为每个交易分配临时状态库并在不同线程中并行执行，大幅提高了EVM的交易处理能力。通过优化读写操作和引入冲突检测机制，在保证状态一致性的同时实现了交易的大规模并行化，有效解决了传统串行执行模式的性能瓶颈。这为以太坊生态系统未来的扩展奠定了重要基础。未来的研究方向可能包括进一步优化存储效率、改进高冲突情况下的处理方案，以及探索利用GPU进行优化等内容。这些进展将为区块链技术的持续发展提供新的动力。
EVM并行优化：区块链性能提升60倍的关键技术
EVM的并行化优化：提升区块链性能的关键
EVM作为以太坊的核心执行引擎，一直采用串行方式处理交易。这种方法虽然简单易维护，但随着用户群体扩大和技术进步，其性能瓶颈日益凸显。特别是在Rollup技术广泛应用的今天，EVM的串行执行已成为制约二层网络发展的重要因素。
Sequencer作为Layer2的核心组件，以单一服务器形式承担所有计算任务。当其他模块效率足够高时，Sequencer本身的处理能力就成为了最终的瓶颈。某些团队通过优化DA层和数据读写模块，使Sequencer每秒可执行约2000笔ERC-20转账。这个数字看似不低，但面对更复杂的交易时，TPS必然会大幅下降。因此，交易处理的并行化成为未来发展的必然趋势。
在以太坊的代码结构中，除EVM外，stateDB也是与交易执行密切相关的核心组件。它负责管理以太坊的账户状态和数据存储。EVM每次执行交易都会改变stateDB中的某些数据，这些变更最终反映在全局状态树中。
stateDB主要维护所有以太坊账户的状态，包括普通账户和合约账户，存储账户余额、智能合约代码等信息。交易执行过程中，stateDB对相应账户数据进行读写，执行结束后将新状态提交到底层数据库中永久保存。
在传统的串行执行模式下，一个区块内的交易按顺序逐笔处理。每笔交易都有独立的EVM实例执行具体操作，但所有交易共用同一个stateDB。EVM在执行过程中需要频繁与stateDB交互，读取和写入相关数据。
这种串行执行模式的缺陷很明显：交易必须排队等待执行，如果遇到耗时较长的复杂合约交易，后续交易只能被迫等待，无法充分利用硬件资源，严重限制了处理效率。
为了突破这一瓶颈，业界提出了EVM的多线程并行优化方案。其核心思想是开启多个线程同时处理多笔交易，大幅提升效率。然而，并行执行面临的主要挑战是如何处理状态冲突问题。
某项目对EVM的并行优化思路值得关注。他们为每个线程分配一笔交易和一个临时状态数据库（pending-stateDB）。具体步骤如下：
多线程并行执行交易，各线程互不干扰。
每个线程有独立的pending-stateDB，交易执行时不直接修改全局stateDB，而是将状态变化暂存在pending-stateDB中。
区块内所有交易执行完毕后，EVM将各pending-stateDB中的状态变更依次同步到全局stateDB。
该项目还对读写操作进行了优化：
读操作时，EVM先检查Pending-state的ReadSet。如有所需数据，直接从pending-stateDB读取；否则从上一区块的全局stateDB读取历史状态。
写操作不直接写入全局stateDB，而是先记录到Pending-state的WriteSet。交易执行完成后，通过冲突检测再尝试合并到全局stateDB。
为解决状态冲突问题，该项目引入了冲突检测机制：
执行过程中监测不同交易的ReadSet和WriteSet，发现多个交易读写相同状态项时视为冲突。
标记冲突交易为需要重新执行。
所有交易执行完毕后，多个pending-stateDB的变更记录合并到全局stateDB。合并成功后，最终状态提交到全局状态树，生成新的状态根。
多线程并行优化显著提升了性能，尤其是在处理复杂智能合约交易时。研究表明，在低冲突工作负载下，基准测试的TPS比传统串行执行提升了3-5倍。在高冲突工作负载中，理论上采用所有优化手段甚至可达到60倍提升。
这种EVM多线程并行优化方案，通过为每个交易分配临时状态库并在不同线程中并行执行，大幅提高了EVM的交易处理能力。通过优化读写操作和引入冲突检测机制，在保证状态一致性的同时实现了交易的大规模并行化，有效解决了传统串行执行模式的性能瓶颈。这为以太坊生态系统未来的扩展奠定了重要基础。
未来的研究方向可能包括进一步优化存储效率、改进高冲突情况下的处理方案，以及探索利用GPU进行优化等内容。这些进展将为区块链技术的持续发展提供新的动力。