EVM并行化：解决以太坊性能瓶颈的关键

EVM作为以太坊的执行引擎和智能合约运行环境，是其最核心的组件之一。为了确保智能合约在不同节点上都能得到相同结果，满足一致性要求，虚拟机技术成为了最佳选择。EVM能在不同操作系统和设备上以相同方式运行智能合约，保证了跨平台兼容性。

智能合约在上链前会被编译为EVM字节码。EVM执行合约时，按顺序读取这些字节码，每条指令都有相应的Gas成本。EVM会追踪每条指令执行过程中的Gas消耗，消耗量取决于操作复杂度。

作为核心执行引擎，EVM采用串行方式处理交易，所有交易在单一队列中排队并按确定顺序执行。这种设计简单易维护，但随着用户群体扩大和技术发展，其性能瓶颈日益凸显，尤其在Layer2中表现明显。

对于Layer2的关键组件Sequencer来说，如果配套模块效率足够高，最终瓶颈将取决于Sequencer本身的效率。有团队通过极致优化，使Sequencer每秒可执行约2000多笔ERC-20转账。但对于更复杂的交易，TPS势必大幅下降。因此，交易处理的并行化成为未来的必然趋势。

以太坊交易执行的核心组件

除EVM外，另一个与交易执行密切相关的核心组件是stateDB，用于管理以太坊的账户状态和数据存储。以太坊使用Merkle Patricia Trie树状结构作为数据库索引。每次交易执行都会改变stateDB中的某些数据，这些变更最终反映在全局状态树中。

stateDB负责维护所有以太坊账户状态，包括EOA账户和合约账户，存储账户余额、智能合约代码等数据。交易执行过程中，stateDB会读写相应账户数据。交易执行结束后，stateDB将新状态提交到底层数据库中进行持久化。

总的来说，EVM负责解释和执行智能合约指令，根据计算结果变更区块链状态，而stateDB则作为全局状态存储，管理所有账户和合约的状态变化。两者协作构建了以太坊的交易执行环境。

串行执行的局限性

以太坊的交易分为EOA转账和合约交易两类。EOA转账是最简单的交易类型，处理速度快，gas费低。而合约交易涉及智能合约的调用与执行，EVM需要逐条解释和执行合约中的字节码指令，复杂度和资源消耗都更高。

在串行执行模式下，区块内的交易按先后顺序逐笔处理。每笔交易都有独立的EVM实例，但所有交易共用同一个stateDB。EVM在执行过程中需要不断与stateDB交互，读取数据并写回变更后的结果。

这种串行执行模式的瓶颈显而易见：交易必须排队执行，如果出现耗时较长的智能合约交易，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。

EVM的多线程并行优化

为了突破串行执行的限制，业界提出了EVM的多线程并行优化方案。这种方案类似于多个柜台同时服务的银行，可以同时处理多笔交易，显著提升效率。但并行执行面临的主要挑战是状态冲突问题，需要采取特别措施来应对。

某项目对EVM的并行优化思路如下：

1. 设置多个线程同时处理不同交易，线程间互不干扰。

2. 为每个线程分配独立的临时状态数据库（pending-stateDB）。各线程执行交易时，将状态变化暂时记录在pending-stateDB中，而非直接修改全局stateDB。

3. 区块内所有交易执行完毕后，将各pending-stateDB中的状态变更依次同步到全局stateDB。如无冲突，可顺利合并记录。

该方案对读写操作进行了优化：

• 读操作：先检查Pending-state的ReadSet，如有所需数据直接读取；否则从上一区块的全局stateDB读取历史状态。

• 写操作：所有修改先记录到Pending-state的WriteSet，待交易执行完成后再尝试合并到全局stateDB。

为解决状态冲突问题，引入了冲突检测机制：

• 监测不同交易的ReadSet和WriteSet，发现多个交易尝试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。

所有交易执行完成后，多个pending-stateDB中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。

研究显示，在低冲突工作负载中，并行执行的TPS相比传统串行执行提升了3-5倍。在高冲突工作负载中，理论上充分优化后甚至可达60倍提升。

总结

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交易，显著提高了交易处理能力。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前提下实现了交易的大规模并行化，解决了传统串行执行模式的性能瓶颈。这为以太坊Rollup的未来发展奠定了重要基础。

未来还可进一步探索如何优化存储效率、应对高冲突情况，以及借助GPU进行优化等方向，以进一步提升EVM的性能。