Paralel EVM Optimizasyonu Araştırması: İşlem İşleme Verimliliğini Artırmanın Anahtarı

EVM, Ethereum'un temel yürütme motoru olarak, performansı doğrudan tüm ağın verimliliğini etkiler. Kullanıcı grubunun genişlemesi ve uygulama senaryolarının zenginleşmesiyle birlikte, geleneksel seri yürütme modelinin sınırlılıkları giderek daha belirgin hale gelmektedir. Özellikle Layer 2 çözümlerinde, EVM'nin performans darboğazı daha belirgin bir şekilde ortaya çıkmaktadır. Bu nedenle, paralel yürütme çözümlerini araştırmak, EVM verimliliğini artırmanın önemli bir yönü haline gelmiştir.

EVM'nin Temel Bileşenleri ve Seri İcra Süreci

EVM ve stateDB, Ethereum işlem yürütmesinin iki ana bileşenidir. EVM, akıllı sözleşme talimatlarını yorumlayıp yürütmekten sorumlu iken, stateDB küresel durum depolamasını yönetir. Geleneksel seri yürütme modelinde, işlemler sırayla işlenir, her işlem bağımsız bir EVM örneği kullanır, ancak aynı stateDB'yi paylaşır.

Uygulama süreci aşağıdaki gibidir:

1. processBlock() fonksiyonu, blok içindeki işlemleri işlemek için Process() fonksiyonunu çağırır.
2. Process() fonksiyonu, for döngüsü ile her bir işlemi sırayla gerçekleştirir.
3. Tüm işlemler tamamlandıktan sonra, statedb.Commit() ile durum değişikliğini gönderin.

Bu seri modunun ana sorunu: karmaşık işlemler, sonraki işlemleri engelleyerek donanım kaynaklarını yeterince kullanamamakta ve işlem verimliliğini ciddi şekilde kısıtlamaktadır.

Paralel EVM'in Optimizasyon Yaklaşımları

Seri yürütmenin verimlilik darboğazını aşmak için, endüstride paralel yürütme optimizasyon çözümleri önerilmiştir. Temel fikir şudur: Çoklu iş parçacıklarını kullanarak birden fazla işlemi aynı anda işlemek, verimliliği önemli ölçüde artırmaktır. Ancak, paralel yürütmenin karşılaştığı ana zorluk, durum çelişkisi sorununu nasıl ele alacağıdır.

Bir sektördeki ekip, paralel EVM optimizasyon çözümünü önerdi, ana özellikleri arasında şunlar bulunmaktadır:

1. Çok iş parçacıklı paralel işlem gerçekleştirme
2. Her bir iş parçacığı için geçici durum veritabanı (pending-stateDB) tahsis edin.
3. İşlem tamamlandıktan sonra, durum global stateDB'ye senkronize edilir.

Bu çözüm, okuma ve yazma işlemlerini optimize etti:

• Okuma işlemi: Öncelikle pending-stateDB'den okunur, yoksa global stateDB'den okunur.
• Yazma işlemi: Önce pending-stateDB'ye WriteSet kaydedilir, daha sonra global stateDB'ye birleştirilir.

Durum çatışmalarını çözmek için, plan çatışma tespit mekanizmasını getirdi:

• Farklı işlemlerin ReadSet ve WriteSet'ini izleme
• Çatışma bulunduğunda ilgili işlemleri yeniden yürütmek için işaretle
• Tüm işlemler tamamlandığında, pending-stateDB'yi global stateDB'ye birleştir.

Paralel optimizasyonun performans artışı

Çoklu iş parçacığı paralel optimizasyonu, özellikle karmaşık akıllı sözleşme işlemleriyle başa çıkarken EVM performansını önemli ölçüde artırdı. Araştırma verilerine göre:

• Düşük çatışma yüklerinde, TPS 3-5 kat artırıldı
• Yüksek çatışma iş yüklerinde, teorik olarak 60 katına kadar artırılabilir

Bu paralelleştirme çözümü, Ethereum ve Layer 2 çözümlerinin gelecekteki performans artışı için bir temel oluşturmuştur. Teknolojinin daha da gelişmesiyle birlikte, depolama verimliliği optimizasyonu, GPU hızlandırması gibi alanlarda, EVM'nin performansının daha da artması beklenmektedir.