以Reddio为例，阐述并行EVM的最佳化之路
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作者：雾月，极客web3
众所周知，EVM的定位是以太坊的“执行引擎”和“智能合约执行环境”，可以说是以太坊最重要的核心组件之一。公链是一个包含成千上万节点的开放性网络，不同节点的硬体参数相差甚大，若想让智能合约在多个节点上都跑出相同结果，满足“一致性”，要设法在不同设备上都搭建出相同的环境，而虚拟机器可以达到这个效果。
以太坊的虚拟机器EVM能在不同作业系统如Windows、Linux、macOS和装置上以相同的方式来运行智慧合约，这种跨平台相容性确保每个节点运行合约后，都能得到一致的结果。最典型的例子就是Java虚拟机器JVM。
我们平常在区块浏览器里看到的智能合约，都是先被编译成EVM字节码，然后才储存到链上的。 EVM在执行合约时，直接依序读取这些字节码，字节码对应的每条指令opCode都有对应的Gas成本。 EVM会追踪每个指令在执行过程中的Gas消耗，消耗量则取决于操作的复杂度。
此外，作为以太坊的核心执行引擎，EVM采用串行执行的方式处理交易，所有交易在单一队列中排队并按照确定顺序先后执行。之所以不用并行化的方式，是因为区块链要严格满足一致性，一批交易在所有节点中都要按相同次序来处理，如果将交易处理并行化，难以精确的预判交易次序，除非引入对应的调度演算法，但这会比较复杂。
201415年的以太坊创始团队出于时间紧迫，选用了串列执行的方式。因为它设计简单且易于维护。然而随着区块链技术的迭代和用户群体越来越大，区块链对TPS和吞吐量的要求越来越高，在Rollup技术出现并成熟落地后，EVM串行执行带来的效能瓶颈在以太坊二层身上已经暴露无疑。
Sequencer作为Layer2的关键组件，以单一伺服器的形式承接所有运算任务，如果与Sequencer配合的外部模组的效率都足够高，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团队曾透过对DA层和资料读写模组进行极致优化，Sequencer每秒最多可执行约2000多笔ERC20转帐。这个数字看起来很高，但如果要处理的交易比ERC20转帐复杂很多，TPS数值必然会大打折扣。所以说，交易处理的平行化将是未来的必然趋势。
以下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。
以太坊交易执行的两大核心组件在程式码模组层面，除EVM外，goethereum中与交易执行相关的另一个核心元件是stateDB，用于管理以太坊中的帐户状态和资料储存。以太坊采用名为Merkle Patricia Trie的树状结构来充当资料库索引目录，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Merkle Patricia Trie后面简称全域状态树中。
具体来说，stateDB负责维护所有以太坊帐户的状态，包括EOA帐户和合约帐户，其储存的资料包括帐户余额、智慧合约代码等。在交易执行过程中，stateDB会对对应帐户的资料进行读写。而在交易执行结束后，stateDB需要将新的状态提交到底层资料库如LevelDB中，进行持久化处理。
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上的状态，而stateDB则充当全局状态存储，管理所有帐户和合约的状态变化。两者协作建构了以太坊的交易执行环境。
串行执行的具体过程以太坊的交易类型分两种，即EOA转帐和合约交易。 EOA转帐是最简单的交易类型，即普通帐户之间的ETH转帐。这种交易不涉及合约调用，处理速度非常快。由于操作简单，EOA转帐收取的gas费极低。
与简单的EOA转帐不同，合约交易会涉及智慧合约的呼叫与执行。 EVM在处理合约交易时，要逐条解释和执行智能合约中的字节码指令，合约的逻辑越复杂，涉及的指令越多，消耗的资源越多。
举例来说，ERC20转帐的处理时间大约是EOA转帐的2倍，而对于更复杂的智慧合约，如Uniswap上的交易操作，耗时更长，甚至可以比EOA转帐慢十几倍。这是因为DeFi协议需要在交易时处理流动性池、价格计算、代币swap等复杂逻辑，需要进行非常复杂的计算。
那么在串列执行模式下， EVM与stateDB这两个元件是如何协同处理交易的呢？
在以太坊的设计中，一个区块内的交易会按先后次序被一笔处理，每笔交易tx都会有一个独立实例，用于执行该交易的具体操作。尽管每笔交易会使用不同的EVM实例，但所有交易要共用同一个状态资料库，也就是stateDB。
在交易执行过程中，EVM需要不断与stateDB交互，从stateDB中读取相关的数据，并将变更后的资料写回stateDB。
我们从程式码角度大致看下EVM和stateDB是如何协作执行交易的：
1 processBlock()函数会呼叫Process()函数处理一个区块中包含的交易；
2 Process()函数中定义了一个for循环，可以看到交易是被一笔一笔地执行的；
3 在所有交易处理完毕后，processBlock()函数呼叫writeBlockWithState()函数，再呼叫statedbCommit()函数，提交状态变更结果。
当一个区块中所有交易都被执行完毕后，stateDB中的资料会被Commit到前面提到的全域状态树Merkle Patricia Trie，并产生新的状态根stateRoot。状态根是每个区块中的重要参数，它记录了区块执行后新的全域状态的压缩结果。
我们不难理解，EVM的串行执行模式瓶颈很明显：交易必须按顺序排队执行，如果出现耗时很久的智能合约交易，在其处理完毕前，其他交易只能等待，这显然无法充分利用CPU等硬体资源，效率会受到较大限制。
EVM的多执行绪并行最佳化方案如果用生活中的例子来比较串列执行与并行执行，前者类比为只有一个柜台的银行，并行EVM则类比为有多个柜台的银行。在并行模式下，可以开启多个执行绪同时处理多笔交易，效率可以得到几倍速的提升，但棘手的地方在于状态冲突问题。
如果多笔交易都声明要改写某个帐户的数据，当它们被同时处理时，就会产生冲突，比如某NFT仅能铸造1个，而交易1和交易2都声明要铸造该NFT，如果他们的请求都得到满足，显然会出现错误，应对这类情况需要协调处理。实际操作中的状态冲突往往比我们提到的更频繁，所以如果要将交易处理并行化，就必须要有应对状态冲突的措施。
Reddio对EVM的平行最佳化原理我们可以来看看ZKRollup专案Reddio对EVM的平行优化思路。 Reddio的想法是为每个执行绪都分配一笔交易，并在每个执行绪中提供一个临时的状态资料库，称为pendingstateDB。具体细节如下：
1 多执行绪并行执行交易：Reddio设定多个执行绪同时处理不同的交易，执行绪之间互不干扰。这可以几倍速提升交易处理速度。
2 为每个执行绪分配临时状态资料库：Reddio为每个执行绪都分配一个独立的临时状态资料库pendingstateDB。各个执行绪执行交易时，不会直接修改全域的stateDB，而是将状态变更结果暂时记录在pendingstateDB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pendingstateDB中记录的状态变更结果依序同步到全域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pendingstateDB中的记录顺利合并到全域stateDB中。
Reddio对读写操作的处理方式进行了最佳化，以确保交易能够正确存取状态资料并避免冲突。
读取操作：当交易需要读取状态时，EVM会先检查Pendingstate的ReadSet。如果ReadSet显示存在所需数据，EVM就直接从pendingstateDB读取数据。如果ReadSet中没有找到对应的keyvalue键值对，就从上一个区块对应的全域stateDB中读取历史状态资料。
写入操作：所有写入操作即状态的修改都不会直接写入全域stateDB，而是先记录到Pendingstate 的WriteSet中。待交易执行完成后，透过冲突侦测再尝试将状态变更结果合并到全域stateDB中。
并行执行的关键问题在于状态冲突，当多笔交易尝试读写相同帐户的状态时，此问题尤其显着。为此Reddio引入了冲突侦测机制：
冲突侦测：在交易执行过程中，EVM会监控不同交易的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：当侦测到冲突时，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pendingstateDB中的变更记录会被合并到全域stateDB中。如果合并成功，EVM会将最终状态提交到全域状态树中，并产生新的状态根。
多执行绪并行优化对效能的提升是显而易见的，特别是应对复杂智能合约交易时。
根据平行EVM的研究显示，在低冲突工作负载交易池中较少矛盾的或占用相同资源的交易中，基准测试的TPS相比传统的串列执行，提升了35倍左右。在高冲突工作负载中，理论上如果将所有最佳化手段都用上甚至可以达到60倍。
总结Reddio的EVM多执行绪并行最佳化方案，透过为每个交易分配临时状态库，并在不同执行绪中并行执行交易，显着提高了EVM的交易处理能力。透过优化读写作业和引入冲突侦测机制，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，解决了传统串列执行模式带来的效能瓶颈。这为以太坊Rollup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的实作细节，如如何进一步从优化储存效率提升效率，冲突高发时的最佳化方案，以及如何借助GPU做最佳化等等内容。
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