EVM并行优化:提升交易处理性能

众所周知,EVM是以太坊的核心执行引擎,负责智能合约的运行。为了确保不同节点上合约执行结果的一致性,EVM采用了虚拟机技术,实现了跨平台的兼容性。

智能合约在部署到链上时,会先被编译为EVM字节码。EVM执行合约时,会按顺序读取这些字节码,每条指令都有相应的Gas成本。EVM会追踪指令执行过程中的Gas消耗,消耗量取决于操作的复杂度。

传统EVM采用串行方式处理交易,所有交易在单一队列中排队执行。这种设计简单易维护,但随着用户增多,对TPS和吞吐量的要求提高,串行执行的性能瓶颈日益凸显,尤其在Layer 2中更为明显。

除EVM外,go-ethereum中与交易执行相关的另一核心组件是stateDB,用于管理账户状态和数据存储。EVM每次执行交易都会变更stateDB中的数据,最终反映在全局状态树中。

在串行模式下,交易必须按顺序排队执行。如果出现耗时较长的复杂合约交易,其他交易只能等待,无法充分利用硬件资源,效率受到较大限制。

为解决这一问题,业界提出了EVM的多线程并行优化方案。该方案通过开启多个线程同时处理多笔交易,可以数倍提升效率。但并行执行面临状态冲突的挑战,需要采取相应措施。

一些项目对EVM并行优化的思路是:为每个线程分配一个临时状态数据库(pending-stateDB)。线程执行交易时,将状态变更暂存在pending-stateDB中,而不直接修改全局stateDB。所有交易执行完毕后,再将pending-stateDB中的变更同步到全局stateDB。

这种方案还对读写操作进行了优化:读取时先检查pending-stateDB,如果没有再读取全局stateDB;写操作则记录在pending-stateDB中,待执行完成后再合并到全局stateDB。

为处理状态冲突,方案引入了冲突检测机制。监测不同交易的读写集,发现冲突时将相关交易标记为需重新执行。

多线程并行优化显著提升了EVM性能,特别是处理复杂智能合约时。研究显示,在低冲突工作负载下,TPS可提升3-5倍;高冲突负载下,理论上可达60倍。

这种并行优化方案通过临时状态库和冲突检测,在保证状态一致性的同时实现了交易的大规模并行化,为以太坊Rollup的发展奠定了重要基础。未来还可从存储效率优化、高冲突场景处理、GPU加速等方面进一步提升性能。