从Reddio看并行EVM的优化之路

2024年10月29日 17:53

作者：雾月，极客web3

众所周知，EVM的定位是Ethereum的“执行引擎”和“智能合约执行环境”，可以说是Ethereum最重要的核心组件之一。公链是一个包含成千上万Node的开放性网络，不同Node的硬件参数相差甚大，若想让智能合约在多个Node上都跑出相同结果，满足“一致性”，要设法在不同设备上都搭建出相同的环境，而虚拟机可以实现这个效果。

Ethereum的虚拟机EVM能在不同操作系统（如Windows、Linux、macOS）和设备上以相同的方式来运行智能合约，这种跨平台兼容性确保每个Node运行合约后，都能得到一致的结果。最典型的例子就是Java虚拟机JVM。

Sequencer作为Layer2的关键组件，以单个服务器的形式承接所有运算任务，如果与Sequencer配合的外部模块的效率都足够高，则最终的瓶颈将取决于Sequencer本身的效率，此时串行执行将成为巨大的阻碍。

opBNB团队曾通过对DA层和数据读写模块进行极致优化，Sequencer每秒最多可执行约2000多笔ERC-20转账。这个数字看起来很高，但如果要处理的交易比ERC-20转账复杂很多，TPS数值必然会大打折扣。所以说，交易处理的并行化将是未来的必然趋势。

下面我们将从更具体的细节入手，为大家详细解释传统EVM的局限性，以及并行EVM的优势。

Ethereum交易执行的两大核心组件

在代码模块层面，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Ethereum中的账户状态和数据存储。Ethereum采用名为MerklePatriciaTrie的树状结构来充当数据库索引（目录），EVM每一次交易执行都会变更stateDB中存放的某些数据，这些变更最终会反映在MerklePatriciaTrie（后面简称全局状态树）中。

我们从代码角度大致看下EVM和stateDB是如何协作执行交易的：

1.processBlock()函数会调用Process()函数处理一个区块中包含的交易；

processBlock()函数调用writeBlockWithState()函数，再调用statedb.Commit()函数，提交状态变更结果。

1.多线程并行执行交易：Reddio设置多个线程同时处理不同的交易，线程之间互不干扰。这可以几倍速提升交易处理速度。

2.为每个线程分配临时状态数据库：Reddio为每个线程都分配一个独立的临时状态数据库（pending-stateDB）。各个线程在执行交易时，不会直接修改全局的stateDB，而是将状态变化结果暂时记录在pending-stateDB中。

3.同步状态变更：在一个区块内的所有交易都执行完毕后，EVM会将每个pending-stateDB中记录的状态变更结果依次同步到全局stateDB中。如果不同交易在执行过程中没有发生状态冲突，就可以将pending-stateDB中的记录顺利合并到全局stateDB中。

Reddio对读写操作的处理方式进行了优化，以确保交易能够正确访问状态数据并避免冲突。

·读操作：当一个交易需要读取状态时，EVM会首先检查Pending-state的ReadSet。如果ReadSet显示存在所需数据，EVM就直接从pending-stateDB中读数据。如果ReadSet中没有找到对应的key-value（键值对），就从上一个区块对应的全局stateDB中读取历史状态数据。

·冲突检测：在交易执行过程中，EVM会监测不同交易的ReadSet和WriteSet。如果发现多个交易尝试读写相同的状态项，则视为发生冲突。

·冲突处理：当检测到冲突时，冲突交易将被标记为需要重新执行。

在所有交易都执行完成后，多个pending-stateDB中的变更记录会被合并到全局stateDB中。如果合并成功，EVM会将最终状态提交到全局状态树中，并生成新的状态根。

多线程并行优化对性能的提升是显而易见的，特别是应对复杂智能合约交易时。

根据并行EVM的研究显示，在低冲突工作负载（交易池中较少矛盾的或者占用相同资源的交易）中，基准测试的TPS相比传统的串行执行，提升了3~5倍左右。在高冲突工作负载中，理论上如果将所有优化手段都用上甚至可以达到60倍。

总结

Reddio的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EVM的交易处理能力。通过优化读写操作和引入冲突检测机制，EVM系公链能够在保证状态一致性的前提下，实现交易的大规模并行化，解决了传统串行执行模式带来的性能瓶颈。这为EthereumRollup未来的发展奠定了重要基础。

后续我们会进一步深入分析Reddio的实现细节，如如何进一步从优化存储效率提升效率，冲突高发时的优化方案，以及如何借助GPU做优化等等内容。

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