Exploración de los cuellos de botella en la ejecución secuencial de EVM y optimización de la paralelización
La Máquina Virtual de Ethereum (EVM) es el motor de ejecución central de Ethereum, y su rendimiento impacta directamente en la capacidad de procesamiento de toda la red. La EVM tradicional utiliza un método de ejecución en serie para procesar transacciones; aunque su diseño es simple y fácil de mantener, ya no puede satisfacer la demanda de alta TPS y rendimiento en un contexto donde la tecnología blockchain está en constante evolución y la base de usuarios está en expansión. Especialmente después de la maduración y la implementación de la tecnología Rollup, el cuello de botella en el rendimiento de la ejecución en serie de la EVM se hace aún más evidente en las redes de segunda capa.
EVM y la base de datos de estado (stateDB) son dos componentes centrales en la ejecución de transacciones de Ethereum. EVM es responsable de interpretar y ejecutar las instrucciones de los contratos inteligentes, mientras que stateDB gestiona el almacenamiento del estado global. En el modo de ejecución en serie, las transacciones se procesan secuencialmente, cada transacción utiliza una instancia de EVM independiente, pero comparten la misma stateDB. En este modo, las transacciones de contratos inteligentes complejos disminuyen significativamente la velocidad de procesamiento general.
Para superar las limitaciones de la ejecución secuencial, la industria ha comenzado a explorar soluciones de optimización paralela para EVM. Un proyecto de ZKRollup ha propuesto una solución de optimización paralela multihilo, cuya idea central es asignar una base de datos de estado temporal independiente (pending-stateDB) para cada hilo. La implementación específica incluye:
Ejecución paralela de transacciones en múltiples hilos, lo que mejora significativamente la velocidad de procesamiento.
Asignar una base de datos de estado pendiente independiente para cada hilo, para almacenar temporalmente los cambios de estado.
Optimizar las operaciones de lectura y escritura, asegurando el acceso correcto a los datos de estado y evitando conflictos.
Introducir un mecanismo de detección de conflictos para manejar situaciones en las que múltiples transacciones leen y escriben el mismo estado de cuenta.
Después de completar la ejecución, combina los registros de cambios de múltiples stateDB en estado pendiente en el stateDB global.
Esta solución de optimización puede aumentar el TPS de 3 a 5 veces en cargas de trabajo de bajo conflicto. Teóricamente, si se utilizan todas las medidas de optimización, incluso se puede alcanzar un aumento del rendimiento de 60 veces en cargas de trabajo de alto conflicto.
La optimización de la paralelización de EVM ofrece un enorme potencial de mejora del rendimiento para Ethereum y sus soluciones de escalado. Con la continua mejora de la tecnología, tenemos razones para esperar que en el futuro surjan más soluciones innovadoras de optimización que mejoren aún más la capacidad de procesamiento de las redes blockchain y la experiencia del usuario.
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OnchainFortuneTeller
· 07-19 20:43
No se puede lanzar el shuttle.
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ChainSherlockGirl
· 07-19 14:05
¡Eh~ 60 veces tps es como jugar, ¿qué operaciones locas van a hacer los grandes inversores otra vez?
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CountdownToBroke
· 07-16 21:20
Otra vez hay que hablar de tps.
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ForkItAllDay
· 07-16 21:19
gm ¿Estás listo para ver cómo alcanzo 60 veces tps?
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SandwichTrader
· 07-16 21:13
¿No es suficiente con que los tps sean tan altos?
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BlockchainRetirementHome
· 07-16 21:11
comprar la caída comprando hasta quedarse sin calzoncillos. Esta vez el renacimiento de EVM parece prometedor.
Optimización de paralelización de EVM: superando el cuello de botella de ejecución en serie, aumentando el TPS hasta 60 veces.
Exploración de los cuellos de botella en la ejecución secuencial de EVM y optimización de la paralelización
La Máquina Virtual de Ethereum (EVM) es el motor de ejecución central de Ethereum, y su rendimiento impacta directamente en la capacidad de procesamiento de toda la red. La EVM tradicional utiliza un método de ejecución en serie para procesar transacciones; aunque su diseño es simple y fácil de mantener, ya no puede satisfacer la demanda de alta TPS y rendimiento en un contexto donde la tecnología blockchain está en constante evolución y la base de usuarios está en expansión. Especialmente después de la maduración y la implementación de la tecnología Rollup, el cuello de botella en el rendimiento de la ejecución en serie de la EVM se hace aún más evidente en las redes de segunda capa.
EVM y la base de datos de estado (stateDB) son dos componentes centrales en la ejecución de transacciones de Ethereum. EVM es responsable de interpretar y ejecutar las instrucciones de los contratos inteligentes, mientras que stateDB gestiona el almacenamiento del estado global. En el modo de ejecución en serie, las transacciones se procesan secuencialmente, cada transacción utiliza una instancia de EVM independiente, pero comparten la misma stateDB. En este modo, las transacciones de contratos inteligentes complejos disminuyen significativamente la velocidad de procesamiento general.
Para superar las limitaciones de la ejecución secuencial, la industria ha comenzado a explorar soluciones de optimización paralela para EVM. Un proyecto de ZKRollup ha propuesto una solución de optimización paralela multihilo, cuya idea central es asignar una base de datos de estado temporal independiente (pending-stateDB) para cada hilo. La implementación específica incluye:
Esta solución de optimización puede aumentar el TPS de 3 a 5 veces en cargas de trabajo de bajo conflicto. Teóricamente, si se utilizan todas las medidas de optimización, incluso se puede alcanzar un aumento del rendimiento de 60 veces en cargas de trabajo de alto conflicto.
La optimización de la paralelización de EVM ofrece un enorme potencial de mejora del rendimiento para Ethereum y sus soluciones de escalado. Con la continua mejora de la tecnología, tenemos razones para esperar que en el futuro surjan más soluciones innovadoras de optimización que mejoren aún más la capacidad de procesamiento de las redes blockchain y la experiencia del usuario.