TL;DR

1. أثارت EVM الموازية اهتمام رؤوس الأموال الاستثمارية الكبرى، وبدأ العديد من المشاريع في استكشاف هذا الاتجاه، مثل Monad و MegaETH و Artela و BNB و Sei Labs و Polygon، إلخ.
2. لا يتعلق الأمر بالمعالجة المتوازية فحسب، بل يتضمن EVM المتوازي أيضًا تحسين الأداء الشامل لكل مكون من مكونات EVM. من خلال هذه التحسينات، يتم دعم تطبيقات سلسلة الكتل أكثر تعقيدًا وكفاءة.
3. يجب أن تبرز EVMs الموازية في نظام النظام المفتوح من خلال تحقيق التوازن بين اللامركزية والأداء العالي، مع معالجة قضايا الأمان المحتملة وتحديات قبول السوق. تعقيد البرمجة متعددة الخيوط يُدخل تحدي إدارة المعاملات المتعددة في وقت واحد، مما يتطلب حلولا فعّالة لضمان استقرار النظام وأمانه.
4. في المستقبل، سيعزز EVM المتوازي تنفيذ كتب الطلب المركزية على السلسلة (CLOB) وكتب الطلب المركزية القابلة للبرمجة (pCLOB)، مما سيعزز بشكل كبير كفاءة أنشطة DeFi، ومن المتوقع أن ينمو النظام البيئي DeFi بشكل كبير.
5. أن دمج آلات افتراضية أخرى عالية الأداء (AltVM) في نظام الأيثيريوم سيعزز بشكل كبير كل من الأداء والأمان. يستفيد هذا النهج من قوة كل آلة افتراضية، مما يدفع بتطوير الأيثيريوم بشكل أكبر.

لقد جذبت EVM المتوازي الاهتمام من قبل الشركات الرائدة في رأس المال الاستثماري مثل Paradigm و Dragonfly هذا العام، مما أثار اهتماما كبيرا في السوق. على عكس EVM التقليدية، التي تعالج المعاملات بشكل متسلسل ويمكن أن تسبب اكتظاظًا وتأخيرًا خلال الفترات الذروة، يستفيد EVM المتوازي من تكنولوجيا المعالجة المتوازية لتنفيذ عدة معاملات بشكل متزامن، مما يسرع بشكل كبير من معالجة المعاملات. مع تزايد انتشار التطبيقات المعقدة مثل الألعاب على السلسلة ومحافظ الحسابات المجردة، ينمو الطلب على أداء سلسلة الكتل. لاستيعاب قاعدة مستخدمين أكبر، يجب على شبكات السلسلة الكتلية التعامل بكفاءة مع أحجام المعاملات العالية. وعلى نحو متصل، يعد EVM المتوازي أمرًا حيويًا لتقدم تطبيقات الويب3.

ومع ذلك، تنفيذ EVM الموازي يأتي مع تحديات شائعة تتطلب حلولًا تقنية دقيقة لضمان استقرار تشغيل النظام.

• توافق البيانات: في EVM المتوازي، قد تتطلب المعاملات المتعددة التي تحدث بشكل متزامن قراءة أو تعديل معلومات الحساب بشكل متزامن. تحتاج آليات قفل فعالة أو طرق معالجة المعاملات لضمان توافق البيانات أثناء تعديلات الحالة.
• كفاءة الوصول إلى الحالة: يجب على EVM المتوازي الوصول إلى الحالات وتحديثها بسرعة، مما يتطلب آليات تخزين واسترداد الحالات الفعالة. يمكن تحسين هياكل التخزين ومسارات الوصول، مثل استخدام تقنيات فهرسة البيانات المتقدمة واستراتيجيات التخزين المؤقت، لتقليل بشكل كبير وقت انتظار وصول البيانات وتحسين أداء النظام بشكل عام.
• كشف تعارض المعاملات: في التنفيذ المتوازي ، قد تعتمد عدة معاملات على نفس حالة البيانات ، مما يجعل ترتيب المعاملات وإدارة التبعية معقدة. يتطلب الأمر خوارزميات جدولة معقدة لتحديد وإدارة التبعية بين المعاملات المتوازية ، وكشف التعارضات المحتملة ، واتخاذ الطرق للتعامل معها للتأكد من أن نتائج التنفيذ المتوازي متسقة مع التنفيذ التسلسلي.

على سبيل المثال، يفصل MegaETH مهام تنفيذ المعاملات عن العقد الكامل، حيث يعين مهامًا مختلفة إلى العقد المتخصصة لتحسين أداء النظام العام. تستخدم Artela تنفيذًا تفاؤليًا توقعيًا وتقنيات تحميل مسبق غير متزامنة لتحليل تبعيات المعاملات بواسطة الذكاء الاصطناعي وتحميل حالات المعاملات المطلوبة إلى الذاكرة، مما يعزز كفاءة الوصول إلى الحالة. طورت BNB Chain مكتشفات صراع متخصصة وآليات إعادة التنفيذ لتعزيز إدارة تبعيات المعاملات، مما يقلل من إعادات التنفيذ غير الضرورية وما إلى ذلك.

لفهم اتجاه التطوير لـ Parallel EVM بعمق، إليك تسع مقالات مختارة عالية الجودة حول الموضوع، تقدم وجهات نظر شاملة حول خطط التنفيذ لسلاسل مختلفة، ودراسات النظام البيئي، وآفاق المستقبل.

MegaETH: الكشف عن أول سلسلة تكتلات في الوقت الحقيقي

الكاتب: ميجا إيث؛ التاريخ: 27 يونيو 2024

MegaETH هو طبقة 2 متوافقة مع EVM تهدف إلى تحقيق أداء في الوقت الحقيقي على مستوى خادم Web2. هدفها هو دفع أداء Ethereum L2 إلى حدود الأجهزة، مما يوفر طاقة معالجة عالية للمعاملات وقت استجابة بالمللي ثانية. وهذا يسمح للمطورين ببناء ودمج تطبيقات معقدة دون قيود الأداء.

تعزيز MegaETH الأداء من خلال فصل مهام تنفيذ المعاملات عن العُقد الكاملة واستحداث تقنية المعالجة المتوازية. تتكون هندسته من ثلاثة أدوار رئيسية: المُتسلسل، المُعَتّمَد، والعُقد الكاملة.

• المُسَلِّس: مسؤول عن ترتيب وتنفيذ المعاملات المقدمة من قبل المستخدم. بعد تنفيذ المعاملات، يُرسل المُسَلِّس تغييرات الحالة (فروقات الحالة) إلى العُقَد الكاملة عبر شبكة ند-إلى-ند (p2p).
• العقدة الكاملة: تستلم اختلافات الحالة من أجهزة التسلسل وتطبق هذه التغييرات مباشرة لتحديث حالة سلسلة الكتل المحلية، مما يتجنب إعادة تنفيذ المعاملات. يقلل هذا بشكل كبير من استهلاك الموارد الحسابية ويحسن كفاءة النظام العامة.
• المُصدِّق: يستخدم نُظُم التحقق غير القائمة على الحالة للتحقق من الكتل، مما يسمح بالتحقق المتزامن من عدة كتل. وهذا يعزز بشكل أكبر كفاءة وسرعة التحقق.

تصميم العقدة المتخصصة هذا يسمح لأنواع مختلفة من العقد أن تحدد متطلبات الأجهزة المستقلة استنادًا إلى وظائفها. على سبيل المثال ، يحتاج المعالجون إلى خوادم عالية الأداء للتعامل مع حجم كبير من المعاملات ، في حين يمكن للعقد الكاملة والمحققين استخدام أجهزة ذات مواصفات أقل نسبيًا.

تقديم المستند التقني لقابلية التوسع Artela - مكدس التنفيذ المتوازي ومساحة الكتلة المرنة

المؤلف: أرتيلا؛ تاريخ: 2024.6.20

تعزز Artela كفاءة التنفيذ الموازي للبلوكشين والأداء العام بشكل كبير من خلال عدة تقنيات رئيسية:

1. التنفيذ المتوازي: من خلال توقع تبعيات المعاملات وتجميعها، يستخدم عدة أنوية معالجة مركزية لتجهيز متوازٍ، مما يعزز الكفاءة الحسابية.
2. التخزين الموازي: يحسن طبقة التخزين لدعم معالجة البيانات الموازية، مما يجنب Eng: تكدس التخزين ويعزز أداء النظام بشكل عام.
3. الحوسبة المرنة: يدعم العديد من أجهزة الكمبيوتر التي تعمل معا ، وإنشاء عقد حوسبة مرنة ومساحة كتلة ، مما يوفر إنتاجية أعلى للمعاملات وأداء يمكن التنبؤ به ل dApps.

على وجه التحديد، يستخدم التنفيذ التفاؤلي التنبؤي لـ Artela الذكاء الاصطناعي لتحليل الاعتمادات بين المعاملات والعقود، وتوقع المعاملات المتعارضة المحتملة وتجميعها للحد من التعارضات وإعادة التنفيذ. يقوم النظام بتجميع وتخزين ديناميكي لمعلومات الوصول إلى حالة المعاملة التاريخية للخوارزميات التنبؤية. يقوم التحميل السابق غير المتزامن بتحميل حالات المعاملة المطلوبة إلى الذاكرة لتجنب عقبات الإدخال/الإخراج أثناء التنفيذ. يحسن التخزين المتوازي تحسينات Merkleization وأداء الإدخال/الإخراج عن طريق فصل التزامات الحالة عن عمليات التخزين، وإدارة العمليات المتوازية وغير المتوازية بشكل مستقل لتعزيز كفاءة التوازن الموازي بشكل أكبر.

بالإضافة إلى ذلك ، تعمل الحوسبة المرنة من Artela على بناء مساحة كتلة مرنة (EBS). تشترك سلاسل الكتل التقليدية في مساحة كتلة واحدة بين جميع dApps ، مما يؤدي إلى منافسة الموارد بين dApps عالية الحركة ، مما يتسبب في رسوم غاز غير مستقرة وأداء غير متوقع. توفر مساحة الكتلة المرنة مساحة كتلة مخصصة وقابلة للتطوير ديناميكيا ل dApps ، مما يضمن أداء يمكن التنبؤ به. يمكن ل dApps التقدم بطلب للحصول على مساحة كتلة حصرية حسب الحاجة ، ومع زيادة مساحة الكتلة ، يمكن للمدققين توسيع قدرات المعالجة عن طريق إضافة عقد تنفيذ مرنة ، مما يضمن الاستخدام الفعال للموارد والتكيف مع أحجام المعاملات المختلفة.

طريق الأداء العالي: EVM موازي لسلسلة BNB

المؤلف: سلسلة BNB؛ التاريخ: 2024.2.16

على سلسلة BNB، قام الفريق باتخاذ عدة خطوات لتحقيق EVM متوازي لتعزيز قدرة معالجة المعاملات وقابلية التوسع. تشمل التطورات الرئيسية:

موازي EVM v1.0:

• المجدول: يخصص المعاملات لمؤشرات مختلفة للتنفيذ المتوازي لتحسين الإنتاجية.
• محرك التنفيذ المتوازي: يستخدم المعالجة المتوازية على خيوط مخصصة لتنفيذ المعاملات بشكل مستقل، مما يقلل بشكل كبير من وقت المعالجة.
• قاعدة بيانات الحالة المحلية: يحتفظ كل خيط بقاعدة بيانات حالته الخاصة "المحلية للخيط" لتسجيل معلومات وصول الحالة بكفاءة أثناء التنفيذ.
• الكشف عن الصراع وإعادة التنفيذ: يضمن سلامة البيانات عن طريق كشف وإدارة تبعيات المعاملات، وإعادة تنفيذ المعاملات في حالة الصراع لضمان الدقة.
• آلية تقديم الحالة: بمجرد تنفيذ المعاملات، يتم تقديم النتائج بسلاسة إلى قاعدة بيانات الحالة العالمية لتحديث حالة سلسلة الكتل بشكل عام.

EVM المتوازي v2.0

بناءً على EVM الموازي 1.0 ، قدمت مجتمع سلسلة BNB سلسلة من الابتكارات لتحسين الأداء:

• أنبوب تدفق: يعزز كفاءة التنفيذ، مما يسمح بمعالجة المعاملات بسلاسة في محرك متوازي.
• وصول عالمي غير مؤكد إلى الحالة: يحسن وصول معلومات الحالة عن طريق السماح للمعاملات الأخرى باستخدام نتائج المعاملات غير المؤكدة مؤقتًا، مما يقلل من وقت الانتظار بين المعاملات.
• كاشف التعارض 2.0: آلية كشف التعارض المحسنة لأداء ودقة أفضل، مضمونة سلامة البيانات مع تقليل إعادة التنفيذ غير الضرورية.
• تحسينات المجدول: يستخدم استراتيجيات جدولة ثابتة وديناميكية لتوزيع الأعباء وتحسين استخدام الموارد بشكل أكثر كفاءة.
• تحسين الذاكرة: يقلل بشكل كبير من استخدام الذاكرة من خلال حوض الذاكرة المشترك وتقنيات النسخ الخفيفة، مما يحسن أداء النظام بشكل أكبر.

EVM الموازي v3.0

بعد تحسينات أداء EVM المتوازي 2.0 ، قامت مجتمع سلسلة BNB بتطوير EVM المتوازي 3.0 بنشاط بهدف تحقيق ما يلي:

• تقليل أو القضاء على إعادة التنفيذ: يقدم مجدول قائم على التلميح باستخدام موفري تلميح خارجيين لتحليل المعاملات وتوقع تعارضات الوصول إلى الحالة المحتملة. يساعد هذا في جدولة المعاملات بشكل أفضل وتقليل التعارضات وتقليل الحاجة إلى إعادة التنفيذ.
• التجزئة: يقوم بتقسيم الشيفرة إلى وحدات مستقلة لتحسين قابلية الصيانة والتكيف مع بيئات مختلفة.
• إعادة ترتيب قاعدة الكود: يوافق مع أحدث قاعدة BSC/opBNB لضمان التوافق وتبسيط التكامل.
• اختبار دقيق وتحقق: يجري اختبارات شاملة تحت سيناريوهات وأعباء عمل مختلفة لضمان استقرار الحل وموثوقيته.

تراكم موازي لسي

المؤلف: Sei؛ التاريخ: 2024.3.13

أنشأت Sei Labs إطارا مفتوح المصدر يسمى Parallel Stack ، مصمما لبناء حلول Layer 2 التي تدعم تقنية المعالجة المتوازية. تكمن الميزة الأساسية ل Parallel Stack في قدرتها على المعالجة المتوازية ، والاستفادة من التطورات في الأجهزة الحديثة لتقليل تكاليف المعاملات. يستخدم هذا الإطار تصميما معياريا ، مما يسمح للمطورين بإضافة أو تعديل وحدات وظيفية بناء على احتياجات محددة ، وبالتالي التكيف مع سيناريوهات التطبيق المختلفة ومتطلبات الأداء. يمكن أن يتكامل Parallel Stack بسلاسة مع نظام Ethereum البيئي الحالي ، مما يمكن التطبيقات والمطورين من الاستفادة من البنية التحتية والأدوات الحالية ل Ethereum مع الحد الأدنى من التعديلات أو التعديلات.

لضمان تنفيذ العمليات والعقود الذكية بأمان ، يدمج Parallel Stack بروتوكولات أمان وآليات التحقق المختلفة ، بما في ذلك التحقق من توقيع العملية ، وتدقيق العقد الذكي ، وأنظمة اكتشاف الشذوذ. لتسهيل تطوير ونشر التطبيقات على Parallel Stack ، توفر Sei Labs مجموعة شاملة من أدوات المطور وواجهات برمجة التطبيقات ، بهدف مساعدة المطورين على الاستفادة الكاملة من الأداء العالي وقابلية التوسع لـ Parallel Stack ، وبالتالي تعزيز النظام البيئي لـ Ethereum.

الابتكار في السلسلة الرئيسية: دراسة Polygon PoS في التوازي

المؤلف: بوليجون لابس؛ التاريخ: 2022.12.1

ساهمت سلسلة PoS الخاصة بـ Polygon في تحسين سرعة معالجة المعاملات بنسبة 100٪ من خلال تنفيذ ترقيات EVM المتوازية، بفضل النهج الحد الأدنى للبيانات الوصفية. اعتمدت Polygon مبادئ محرك Block-STM الذي طورته Aptos Labs لإنشاء طريقة البيانات الوصفية الدنيا المصممة وفقًا لاحتياجات Polygon. يعتبر محرك Block-STM آلية تنفيذ متوازية مبتكرة تفترض عدم وجود تضارب بين المعاملات. خلال تنفيذ المعاملة، يراقب محرك Block-STM عمليات ذاكرة كل معاملة، يحدد ويعلم الاعتماديات، ويعيد ترتيب المعاملات المتضاربة للتحقق من الصحة لضمان دقة النتيجة.

يسجل طريقة البيانات الوصفية الدنيا تبعيات جميع المعاملات في الكتلة ويخزنها في رسم بياني دائري موجه (DAG). يقوم مقترحو الكتل والمحققون أولاً بتنفيذ المعاملات وتسجيل التبعيات وإرفاقها كبيانات وصفية. عندما تنتشر الكتلة إلى العقد الأخرى في الشبكة، يتم تضمين معلومات التبعية بالفعل، مما يقلل من الأعباء الحسابية وإدخال/إخراج إعادة التحقق ويعزز كفاءة التحقق. من خلال تسجيل التبعيات، تقوم طريقة البيانات الوصفية الدنيا أيضًا بتحسين مسارات تنفيذ المعاملات، مما يقلل من الصراعات.

ما هو الهدف من توازي EVM؟ أو هل هو نهاية اللعبة تحت سيطرة EVM؟

المؤلف: Zhixiong Pan، مؤسس ChainFeeds؛ التاريخ: 28.3.2024

تقنية EVM المتوازية قد جذبت انتباه واستثمار من أفضل شركات رأس المال الاستثماري، بما في ذلك Paradigm و Jump و Dragonfly. هؤلاء المستثمرون متفائلون بالإمكانات المحتملة لتقنية EVM المتوازية في كسر القيود الأداء لتقنيات سلسلة الكتل الحالية، وتحقيق معالجة المعاملات الأكثر كفاءة وإمكانيات تطبيق أوسع.

في حين أن مصطلح "EVM المتوازي" يدل بشكل حرفي على "التوازي"، إلا أنه يتضمن أكثر من مجرد تمكين المعالجة المتزامنة لعدة معاملات أو مهام. إنه يتضمن تحسينات أداء عميقة عبر مختلف مكونات Ethereum EVM، مثل تحسين سرعة الوصول إلى البيانات، وزيادة كفاءة الحساب، وتحسين إدارة الحالة. وبالتالي، من المرجح أن تمثل هذه الجهود الحدود الأداء لمعيار EVM.

بالإضافة إلى التحديات التقنية، يواجه EVM المتوازي مشاكل في بناء النظام البيئي وقبول السوق. من الضروري إنشاء تمييز داخل النظام البيئي مفتوح المصدر وتحقيق توازن مناسب بين التمركز والأداء العالي. يتطلب قبول السوق إظهار أن قدرات التوازي توفر تحسينات في الأداء وفوائد تكلفة، لا سيما في سياق تطبيقات Ethereum الموجودة والعقود الذكية، التي تعمل بالفعل بثبات. علاوة على ذلك، يجب أن يتعامل تعزيز EVM المتوازي مع قضايا الأمان المحتملة والعيوب التقنية الجديدة، مع ضمان استقرار النظام وأمان أصول المستخدم - عوامل حاسمة لتبني التكنولوجيات الجديدة على نطاق واسع.

الموت والضرائب وتوازي EVM

المؤلف: بحث Reforge؛ التاريخ: 2024.4.1

أدى إدخال EVM الموازي إلى تحسين جدوى دفاتر أوامر الحد المركزية (CLOBs) على السلسلة ، مع توقع زيادة نشاط DeFi بشكل كبير. في CLOBs ، يتم فرز الطلبات بناء على أولوية السعر والوقت ، مما يضمن عدالة السوق وشفافيته. ومع ذلك ، فإن تنفيذ CLOBs على منصات blockchain مثل Ethereum غالبا ما يؤدي إلى ارتفاع زمن الوصول وتكاليف المعاملات بسبب قيود النظام الأساسي في قوة المعالجة والسرعة. أدى ظهور EVM المتوازي إلى تعزيز قدرة الشبكة على المعالجة وكفاءتها بشكل كبير ، مما مكن منصات تداول DeFi من تحقيق مطابقة وتنفيذ أوامر أسرع وأكثر كفاءة. وهكذا ، أصبحت CLOBs قابلة للحياة.

على هذا الأساس ، تعمل دفاتر أوامر الحد المركزية القابلة للبرمجة (pCLOBs) على توسيع وظائف CLOB. لا توفر pCLOBs ميزات مطابقة أوامر البيع والشراء الأساسية فحسب ، بل تسمح أيضا للمطورين بتضمين منطق العقد الذكي المخصص أثناء تقديم الطلب وتنفيذه. يمكن استخدام هذا المنطق المخصص للتحقق الإضافي وتحديد حالة التنفيذ والتعديل الديناميكي لرسوم المعاملات. من خلال تضمين العقود الذكية في دفتر الطلبات ، توفر pCLOBs قدرا أكبر من المرونة والأمان ، مما يدعم استراتيجيات التداول والمنتجات المالية الأكثر تعقيدا. باستخدام الأداء العالي وقدرات المعالجة المتوازية التي توفرها EVM المتوازية ، يمكن ل pCLOBs تحقيق وظائف تداول معقدة وفعالة في بيئة لامركزية مماثلة لمنصات التداول المالية التقليدية.

ومع ذلك ، على الرغم من التحسينات الكبيرة في أداء blockchain بسبب EVM الموازي ، لا تزال Ethereum Virtual Machine (EVM) الحالية وأمن العقود الذكية تواجه أوجه قصور وعرضة للقرصنة. لمعالجة هذه المشكلات ، يقترح المؤلف اعتماد بنية VM مزدوجة. في هذه البنية ، بالإضافة إلى EVM ، يتم تقديم جهاز افتراضي مستقل (على سبيل المثال ، CosmWasm) لمراقبة تنفيذ العقود الذكية EVM في الوقت الفعلي. يعمل هذا الجهاز الظاهري المستقل بشكل مشابه لبرنامج مكافحة الفيروسات في نظام التشغيل ، مما يوفر كشفا وحماية متقدمين لتقليل مخاطر القرصنة. تعتبر الحلول الناشئة مثل Arbitrum Stylus و Artela واعدة لتنفيذ بنية VM المزدوجة بنجاح. من خلال هذه البنية ، يمكن لهذه الأنظمة الجديدة تضمين الحماية في الوقت الفعلي وميزات الأمان الهامة الأخرى بشكل أفضل منذ البداية.

ما هي الخطوة التالية نحو تحسين قابلية التوسع مع الحفاظ على توافق EVM؟

المؤلف: غريس دينغ، باحثة في شركة SevenX Ventures؛ التاريخ: 5 أبريل 2024.

تقدم حلول الطبقة 1 الجديدة مثل سولانا وسوي أداءً أعلى من الطبقة 2 التقليدية والطبقة 1 من خلال استخدام آلات افتراضية جديدة تمامًا (VMs) ولغات برمجة، باستخدام التنفيذ المتوازي، وآليات توافق جديدة، وتصميمات قواعد بيانات جديدة. ومع ذلك، هذه الأنظمة غير متوافقة مع EVM، مما يؤدي إلى مشكلات في السيولة وعقبات أعلى للمستخدمين والمطورين. بينما سلسلة الكتل الطبقة 1 المتوافقة مع EVM مثل BNB وAVAX، على الرغم من التحسينات في طبقة التوافق، إلا أنها قامت بتحديثات أقل لمحرك التنفيذ، مما أدى إلى قيود في الأداء.

يمكن لـParallel EVM تعزيز الأداء دون التضحية بتوافق EVM. على سبيل المثال، يحسن Sei V2 كفاءة القراءة والكتابة عن طريق اعتماد التحكم المتفائل في التسلسل (OCC) وإدخال شجرة حالة جديدة (IAVL trie)؛ يحسن Canto Cyclone إدارة الحالة باستخدام أحدث تقنيات Cosmos SDK و ABCI 2.0، جنبًا إلى جنب مع شجرة حالة IAVL في الذاكرة؛ ويقترح Monad حلاً جديدًا من الطبقة 1 يجمع بين الإنتاجية العالية واللامركزية وتوافق EVM، مستخدمًا OCC وقواعد بيانات وصول متوازية جديدة وآلية توافقية MonadBFT قائمة على Hotstuff.

بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن يعالج دمج آلات افتراضية أخرى عالية الأداء (AltVMs) في نظام الإيثيريوم، خاصة تلك التي تدعم تطوير Rust مثل Sealevel لـ Solana أو Near's WASM-based VM، نقص التوافق مع EVM. هذا التكامل لن يتغلب فقط على المشكلات ولكن سيجذب أيضًا مطوري Rust إلى نظام الإيثيريوم، مما يعزز الأداء والأمان الشاملين ويستكشف احتمالات تقنية جديدة.

تحليل شامل لـ EVM الموازي: كيفية التغلب على أداء البلوكشين

المؤلف: أكاديمية Gryphsis؛ التاريخ: 2024.4.5

يركز Parallel EVM بشكل أساسي على تحسين أداء طبقة التنفيذ وينقسم إلى حلول الطبقة 1 والطبقة 2. تقدم حلول الطبقة 1 آليات التنفيذ المتوازي للمعاملات ، مما يسمح بمعالجة المعاملات بالتوازي داخل الجهاز الظاهري. تستفيد حلول الطبقة 2 بشكل أساسي من الأجهزة الافتراضية المتوازية بالفعل من الطبقة 1 لتحقيق درجة معينة من التنفيذ خارج السلسلة والتسوية على السلسلة. في المستقبل ، قد تنقسم مساحة الطبقة 1 إلى معسكرات EVM متوازية وغير EVM ، بينما ستتطور مساحة Layer 2 نحو محاكيات الأجهزة الافتراضية blockchain أو blockchains المعيارية.

تُصنَّف آليات التنفيذ المتوازي بشكل أساسي إلى الأنواع الثلاثة التالية:

1. نموذج تمرير الرسائل: يمكن لكل ممثل الوصول فقط إلى بياناته الخاصة ويجب أن يستخدم تمرير الرسائل للوصول إلى بيانات أخرى.
2. نموذج الذاكرة المشتركة: يستخدم قفل الذاكرة للتحكم في الوصول إلى الموارد المشتركة، بما في ذلك نماذج قفل الذاكرة والتوازي المتفائل.
3. قائمة الوصول إلى الحالة الصارمة: بناءً على نموذج UTXO ، يقوم بحساب عناوين الحسابات التي ستقوم بالوصول إليها كل عملية تحويل ، وبالتالي تشكيل قائمة الوصول.

توظف مشاريع مختلفة استراتيجيات متنوعة لتنفيذ آليات التنفيذ المتوازية:

1. Sei v2: الانتقال من نموذج قفل الذاكرة إلى نموذج التوازي التفاؤلي، مما يحسن من الصراع المحتمل للبيانات.
2. Monad: يقدم تقنية الأنابيب المتعددة السكالار وآليات متفائلة متحسنة لتحقيق أداء يصل إلى 10,000 TPS.
3. Canto: يستخدم Cyclone EVM لإدخال التوازي التفاؤلي والابتكار في البنية التحتية المالية اللامركزية.
4. Fuel: كنظام تشغيل للأرول-أب المودولاري في إيثريوم، يعتمد نموذج UTXO وآليات التوازي المتفائلة لزيادة معدل مرور المعاملات.
5. نيون، إكليبس، و لوميو: توفير تحسينات أداء عبر الأنظمة البيئية عن طريق دمج مختلف سلاسل الطبقة الأولى، باستخدام استراتيجيات معتمدة على VM المزدوجة.

على الرغم من أن EVM المتوازي يوفر حلاً فعالاً ، إلا أنه يقدم أيضًا تحديات أمنية جديدة. يضيف التنفيذ المتوازي تعقيدًا بسبب البرمجة متعددة الخيوط ، مما يؤدي إلى مشكلات مثل حالات السباق ، والاحتجازات ، والانغلاقات ، والجوع ، والتي تؤثر على استقرار النظام وأمانه. بالإضافة إلى ذلك ، قد تظهر ثغرات أمان جديدة ، مثل المعاملات الخبيثة التي تستغل آليات التنفيذ المتوازي لإنشاء تناقضات في البيانات أو شن هجمات تنافسية.

إخلاء المسؤولية:

1. يتم إعادة طبع هذه المقالة من [بحوث ChainFeeds]. جميع حقوق النشر تنتمي إلى المؤلف الأصلي [0xNatalie]. إذا كانت هناك اعتراضات على هذا الإعادة طباعة، يرجى الاتصال بالبوابة تعلمالفريق، وسيتم التعامل معه على الفور.
2. تنصل المسؤولية: الآراء والآراء المعبر عنها في هذه المقالة هي فقط تلك التي تعود إلى المؤلف ولا تشكل أي نصيحة استثمارية.
3. يتم إجراء ترجمات المقالة إلى لغات أخرى من قبل فريق Gate Learn. ما لم يذكر غير ذلك، يُحظر نسخ أو توزيع أو سرقة المقالات المترجمة.