并行区块链全解：原理、项目与周期

区块链并行执行：提升效率的关键

区块链技术因其去中心化特性而牺牲了一定的效率，提升执行速度成了亟待解决的问题之一。区块链的“执行层”是处理每一笔交易并将其加入链中的核心部分。通过在执行层进行提升，并行执行成为了提高处理能力的重要策略之一。这篇文章将深入探讨并行执行的原理、挑战及在不同区块链项目中的应用。

交易执行的具体环节

交易的生命周期包括多个环节，从进入内存池到最终确认。首先，交易进入内存池并被筛选和排序。然后，Builder 将有利可图的交易打包成区块。接着，Proposer 验证并提交区块。区块提交后，节点逐笔执行区块内的交易，触发智能合约调用和状态变更。最后，验证者见证执行结果，并同步状态到本地节点。整个过程确保了交易的有效性和一致性。

顺序执行与并行执行

传统的区块链采用顺序执行的方式，逐笔处理交易，这在交易密集时容易导致拥堵。并行执行则通过同时处理多个交易来提高效率。节点将交易分配到不同的执行路径上，完成后汇总结果，更新区块链状态。这种方法能显著提高吞吐量，但也面临状态冲突的挑战。

状态冲突与解决方案

并行执行时，多个交易可能同时对同一数据进行操作，导致状态冲突。例如，两个交易同时增加同一个账户的余额，可能会覆盖对方的结果。解决这一问题的方法包括冲突检测和回滚机制，以及提前分析交易的依赖性，确保并行执行不影响最终状态的一致性。

乐观并行与确定性并行

面对状态冲突，有两种主要的并行执行模式：乐观并行和确定性并行。乐观并行先处理交易，发生冲突时再重新执行，依赖于对状态的快速预判。确定性并行则在交易排序时检查状态访问，避免冲突。这种模式对开发者提出了更高的要求，但能有效避免冲突。

EVM 并行困境

在以太坊的 EVM 中，并行执行面临更大的挑战。由于 EVM 使用默克尔树结构，状态更新需要递归计算，难以并行处理。解决状态冲突需要复杂的事务管理机制，这对 EVM 的并行化提出了难题。

非 EVM 并行解决方案

不同于以太坊，一些区块链项目采用了非 EVM 的并行解决方案。例如，Solana 使用账户模型，每个账户独立存储，避免了路径冲突。Aptos 则通过对象模型和 Jellyfish Merkle Tree 实现了高效的并行执行。这些项目在架构上进行了创新，以实现更好的并行性能。

并行 EVM 项目

一些项目如 Sui 和 Monad 正在探索并行 EVM 的实现。Sui 使用对象模型和状态隔离技术，结合乐观并行策略，提高了执行效率。Monad 则通过静态代码分析器预测交易依赖关系，并重构数据库以优化状态读取。这些项目在解决状态依赖性和冲突检测方面取得了进展，但也面临着复杂性和资源消耗的挑战。

小结

并行执行是提高区块链执行层效率的核心策略之一，但需要通过冲突检测和回滚机制来确保状态一致性。除了并行，优化执行环节还可以通过减少交易对数据库的读写操作来实现。选择是否采用并行技术，还需考虑开发者友好性和去中心化程度等因素。对于以太坊而言，并行执行并不是提升效率的最优解，Rollup 等其他方案可能更为合适。