Exploração de Otimização EVM Paralela: O Caminho Crucial para Aumentar a Eficiência do Processamento de Transações

O EVM, como o motor de execução central do Ethereum, tem seu desempenho diretamente impactando a capacidade de throughput de toda a rede. Com a expansão da base de usuários e a diversificação dos cenários de aplicação, as limitações do modelo de execução sequencial tradicional tornam-se cada vez mais evidentes. Especialmente nas soluções Layer 2, o gargalo de desempenho do EVM é ainda mais pronunciado. Portanto, explorar soluções de execução paralela se torna uma direção importante para melhorar a eficiência do EVM.

Componentes principais do EVM e fluxo de execução sequencial

EVM e stateDB são dois componentes centrais na execução de transações do Ethereum. O EVM é responsável por interpretar e executar as instruções dos contratos inteligentes, enquanto o stateDB gerencia o armazenamento do estado global. No modo de execução serial tradicional, as transações são processadas uma a uma, onde cada transação utiliza uma instância independente do EVM, mas compartilha o mesmo stateDB.

O processo de execução específico é o seguinte:

1. processBlock() chamada da função Process() para processar transações dentro do bloco
2. O processo ( da função )( executa as transações uma a uma através de um loop for.
3. Após todas as transações serem processadas, chamar statedb.Commit)( para submeter a alteração de estado

O principal problema deste modo de série é: transações complexas podem bloquear transações subsequentes, não permitindo uma utilização adequada dos recursos de hardware, limitando gravemente a eficiência do processamento.

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Ideias para otimização do EVM paralelo

Para resolver o gargalo de eficiência da execução sequencial, a indústria propôs uma solução de otimização de execução paralela. A ideia central é: utilizar múltiplas threads para processar várias transações ao mesmo tempo, aumentando significativamente a taxa de transferência. No entanto, o principal desafio da execução paralela é como lidar com o problema de conflitos de estado.

Uma equipe da indústria propôs uma solução de otimização EVM paralela, cujas principais características incluem:

1. Execução de transações em paralelo com múltiplas threads
2. Atribuir uma base de dados de estado temporário para cada thread )pending-stateDB(
3. Após a execução da transação, a alteração de estado é sincronizada para o stateDB global.

Esta solução otimizou as operações de leitura e escrita:

• Operação de leitura: priorizar a leitura do pending-stateDB, se não houver, ler do stateDB global.
• Operação de escrita: primeiro registado no WriteSet do pending-stateDB, depois mesclado no stateDB global.

Para resolver conflitos de estado, o plano introduziu um mecanismo de detecção de conflitos:

• Monitorar o ReadSet e WriteSet de diferentes transações
• Marcar transações relevantes para reexecução ao descobrir conflitos
• Após a conclusão de todas as transações, fundir o pending-stateDB no stateDB global.

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![Usando Reddio como exemplo, descrevendo o caminho de otimização do EVM paralelo])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-cd65f3332323ef44ea8f5f572cafd188.webp(

Melhoria de desempenho da otimização paralela

A otimização de paralelismo em múltiplas threads melhorou significativamente o desempenho do EVM, especialmente ao lidar com transações de contratos inteligentes complexos. De acordo com os dados de pesquisa:

• Com cargas de trabalho de baixo conflito, o TPS aumenta de 3 a 5 vezes
• Em cargas de trabalho de alta concorrência, o aumento teórico pode ser de até 60 vezes

Este esquema de paralelização estabelece as bases para a melhoria do desempenho futuro do Ethereum e das soluções Layer 2. Com o desenvolvimento adicional da tecnologia, como a otimização da eficiência de armazenamento e a aceleração por GPU, espera-se que o desempenho da EVM melhore ainda mais.

![Usando Reddio como exemplo, descrevendo o caminho de otimização do EVM paralelo])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-77a2eed7aad280b3028c93d8cb81f124.webp