📢 Gate广场 #MBG任务挑战# 发帖赢大奖活动火热开启!
想要瓜分1,000枚MBG?现在就来参与,展示你的洞察与实操,成为MBG推广达人!
💰️ 本期将评选出20位优质发帖用户,每人可轻松获得50枚MBG!
如何参与:
1️⃣ 调研MBG项目
对MBG的基本面、社区治理、发展目标、代币经济模型等方面进行研究,分享你对项目的深度研究。
2️⃣ 参与并分享真实体验
参与MBG相关活动(包括CandyDrop、Launchpool或现货交易),并晒出你的参与截图、收益图或实用教程。可以是收益展示、简明易懂的新手攻略、小窍门,也可以是现货行情点位分析,内容详实优先。
3️⃣ 鼓励带新互动
如果你的帖子吸引到他人参与活动,或者有好友评论“已参与/已交易”,将大幅提升你的获奖概率!
MBG热门活动(帖文需附下列活动链接):
Gate第287期Launchpool:MBG — 质押ETH、MBG即可免费瓜分112,500 MBG,每小时领取奖励!参与攻略见公告:https://www.gate.com/announcements/article/46230
Gate CandyDrop第55期:CandyDrop x MBG — 通过首次交易、交易MBG、邀请好友注册交易即可分187,500 MBG!参与攻略见公告:https://www.gate.com/announcements
Web3并行计算全景:EVM兼容链如何突破性能瓶颈
Web3并行计算赛道全景图谱:原生扩容的最佳方案?
一、并行计算理论:突破区块链不可能三角
区块链的「不可能三角」揭示了区块链系统设计中的本质权衡,即区块链项目很难同时实现「极致安全、人人可参与、高速处理」。针对「可扩展性」这一永恒话题,目前市场上的主流区块链扩容方案按照范式区分,包括:
区块链扩容方案包括:链内并行计算、Rollup、分片、DA 模块、模块化结构、Actor 系统、zk 证明压缩、Stateless 架构等,涵盖执行、状态、数据、结构多个层级,是一个「多层协同、模块组合」的完整扩容体系。而本文重点介绍以并行计算为主流的扩容方式。
链内并行计算关注区块内部交易/指令的并行执行。按并行机制划分,其扩容方式可以分为五大类,每类代表了不同的性能追求、开发模型和架构哲学,依次并行颗粒度越来越细,并行强度越来越高,调度复杂度也越来越高,编程复杂性和实现难度也越来越高。
链外异步并发模型,以 Actor 智能体系统为代表,它们属于另一种并行计算范式,作为跨链/异步消息系统,每个 Agent 作为独立运行的「智能体进程」,并行方式异步消息、事件驱动、无需同步调度,代表项目有 AO, ICP, Cartesi 等。
而我们耳熟能详的 Rollup 或分片扩容方案,属于系统级并发机制,并不属于链内并行计算。它们通过「并行运行多个链/执行域」来实现扩容,而不是提升单个区块/虚拟机内部的并行度。此类扩容方案并不是本文讨论的重点但我们依然会将其用于架构理念的异同比较。
二、EVM 系并行增强链:在兼容中突破性能边界
以太坊的串行处理架构发展至今,经历分片、Rollup、模块化架构等多轮扩容尝试,但执行层的吞吐瓶颈依然未获根本性突破。但与此同时,EVM 与 Solidity 依旧是当前最具开发者基础与生态势能的智能合约平台。因此,EVM 系并行增强链作为兼顾生态兼容性与执行性能提升的关键路径,正在成为新一轮扩容演进的重要方向。Monad 与 MegaETH 则是这一方向上最具代表性的项目,分别从延迟执行与状态分解出发,构建面向高并发、高吞吐场景的 EVM 并行处理架构。
Monad 的并行计算机制解析
Monad 是一个为以太坊虚拟机重新设计的高性能 Layer1 区块链,基于流水线处理这一基本并行理念,在共识层异步执行、在执行层乐观并发。此外在共识和存储层,Monad 分别引入了高性能 BFT 协议与专用数据库系统,实现端到端优化。
Pipelining:多阶段流水线并行执行机制
Pipelining 是 Monad 并行执行的基本理念,其核心思想是将区块链的执行流程拆分为多个独立的阶段,并将这些阶段并行化处理,形成立体的流水线架构,各阶段运行在独立线程或核上,实现跨区块的并发处理,最终达到提升吞吐量和降低延迟的效果。这些阶段包括:交易提议、共识达成、交易执行和区块提交。
Asynchronous Execution:共识-执行异步解耦
在传统链上,交易共识和执行通常是同步流程,这种串行模型严重限制了性能扩展。Monad 通过「异步执行」实现了共识层异步、执行层异步和存储异步。显著降低区块时间和确认延迟,使系统更具弹性、处理流程更细分、资源利用率更高。
核心设计:
Optimistic Parallel Execution:乐观并行执行
传统以太坊对交易执行采用严格串行模型,以避免状态冲突。而 Monad 则采用「乐观并行执行」策略,大幅提升交易处理速率。
执行机制:
Monad 选择了兼容路径:尽可能少动 EVM 规则,在执行过程中通过推迟写状态、动态检测冲突来实现并行,更像是性能版以太坊,成熟度好容易实现 EVM 生态迁移,是 EVM 世界的并行加速器。
MegaETH 的并行计算机制解析
区别于 Monad 的 L1 定位,MegaETH 定位为 EVM 兼容的模块化高性能并行执行层,既可以作为独立 L1 公链,也可以作为以太坊上的执行增强层或模块化组件。其核心设计目标是将账户逻辑、执行环境与状态隔离解构为可独立调度的最小单元,以实现链内高并发执行和低延迟响应能力。MegaETH 提出的关键创新在于:Micro-VM 架构 + State Dependency DAG及模块化同步机制,共同构建出面向「链内线程化」的并行执行体系。
Micro-VM架构:账户即线程
MegaETH 引入了「每个账户一个微型虚拟机」的执行模型,将执行环境「线程化」,为并行调度提供最小隔离单元。这些 VM 之间通过异步消息通信,而不是同步调用,大量 VM 可以独立执行、独立存储,天然并行。
State Dependency DAG:依赖图驱动的调度机制
MegaETH 构建了一套基于账户状态访问关系的 DAG 调度系统,系统实时维护一个全局依赖图,每次交易修改哪些账户,读取哪些账户,全部建模成依赖关系。无冲突的交易可以直接并行执行,有依赖关系的交易将按拓扑序串行或延后进行调度排序。依赖图确保并行执行过程中的状态一致性与非重复写入。
异步执行与回调机制
MegaETH 构建在异步编程范式之上,类似 Actor Model 的异步消息传递,解决传统 EVM 串行调用问题。合约调用是异步的,调用合约 A -> B -> C 时,每次调用都被异步化,无需阻塞等待;调用栈被展开为异步调用图;交易处理=遍历异步图 + 依赖分辨 + 并行调度。
总而言之,MegaETH 打破传统 EVM 单线程状态机模型,以账户为单位实现微虚拟机封装,通过状态依赖图进行交易调度,并用异步消息机制替代同步调用栈。它是一种从「账户结构 → 调度架构 → 执行流程」全维度重新设计的并行计算平台,为构建下一代高性能链上系统提供了范式级的新思路。
MegaETH 选择了重构路径:彻底把账户和合约抽象成独立 VM,通过异步执行调度来释放极致的并行潜力。理论上,MegaETH 的并行上限更高,但也更难控制复杂度,更像是以太坊理念下的超级分布式操作系统。
Monad 和 MegaETH 二者的设计理念都和分片有着较大不同:分片把区块链横向切分成多个独立子链,每个子链负责部分交易和状态,打破单链限制在网络层扩展;而 Monad 和 MegaETH 都保持了单链完整性,仅在执行层横向扩展,在单链内部极限并行执行优化突破性能。两者代表区块链扩展路径中的纵向强化与横向扩展两种方向。
Monad 和 MegaETH 等并行计算项目主要集中在吞吐优化路径,以提升链内 TPS 为核心目标,通过延迟执行和微虚拟机架构实现交易级或账户级的并行处理。而 Pharos Network 作为是一个模块化、全栈并行的 L1 区块链网络,其核心并行计算机制被称为「Rollup Mesh」。这一架构通过主网与特殊处理网络的协同工作,支持多虚拟机环境,并集成了零知识证明、可信执行环境等先进技术。
Rollup Mesh 并行计算机制解析:
全生命周期异步流水线处理:Pharos 将交易的各个阶段解耦,并采用异步处理方式,使得每个阶段可以独立并行地进行,从而提高整体处理效率。
双虚拟机并行执行:Pharos 支持 EVM 和 WASM 两种虚拟机环境,允许开发者根据需求选择合适的执行环境。这种双 VM 架构不仅提高了系统的灵活性,还通过并行执行提升了交易处理能力。
特殊处理网络:SPNs 是 Pharos 架构中的关键组件,类似于模块化的子网络,专门用于处理特定类型的任务或应用。通过 SPNs,Pharos 可以实现资源的动态分配和任务的并行处理,进一步增强了系统的可扩展性和性能。
模块化共识和重质押机制:Pharos 引入了灵活的共识机制,支持多种共识模型,并通过重质押协议实现主网与 SPNs 之间的安全共享和资源整合。
此外,Pharos 通过多版本 Merkle 树、差量编码、版本寻址以及 ADS 下沉技术,从存储引擎底层重构执行模型,推出了原生区块链高性能存储引擎 Pharos Store,实现高吞吐、低延迟、强可验证的链上处理能力。
总的来说,Pharos 的 Rollup Mesh 架构通过模块化设计和异步处理机制,实现了高性能并行计算能力,Pharos 作为跨 Rollup 并行的调度协调者,并非「链内并行」的执行优化器,而是通过 SPNs 承载异构定制执行任务。
除了 Monad 、MegaETH 和 Pharos 的并行执行