Paralleles EVM: Überwindung von Leistungsengpässen in der Blockchain

TL;DR

1. Parallele EVMs stellen eine neue Erzählung dar, die entsteht, wenn die Transaktionsvolumina auf der Chain ein bestimmtes Niveau erreichen. Sie sind hauptsächlich in monolithische Blockchains und modulare Blockchains unterteilt, wobei monolithische weiter in L1 und L2 kategorisiert sind. Parallele L1-Public Chains sind in zwei Lager aufgeteilt: EVM und Non-EVM. Derzeit befindet sich die Erzählung der parallelen EVMs in ihren Anfängen der Entwicklung.
2. Der technische Implementierungsweg von parallelen EVMs umfasst virtuelle Maschinen und parallele Ausführungsmechanismen. Im Kontext von Blockchains ist eine virtuelle Maschine eine Prozessvirtualisierung, die die verteilte Zustandsmaschine virtualisiert, um Verträge auszuführen.
3. Parallele Ausführung bezieht sich darauf, Multicore-Prozessoren zu nutzen, um so viele Transaktionen wie möglich gleichzeitig auszuführen, während sichergestellt wird, dass der endgültige Zustand konsistent mit dem ist, was durch die serielle Ausführung erreicht werden würde.
4. Parallele Ausführungsmechanismen werden in drei Kategorien unterteilt: Nachrichtenaustausch, gemeinsamer Speicher und strikte Zustandszugriffslisten. Gemeinsamer Speicher ist weiter unterteilt in das Speichersperrmodell und die optimistische Parallelisierung. Unabhängig vom Mechanismus erhöht jeder die technische Komplexität.
5. Die Erzählung von parallelen EVMs hat nicht nur intrinsische Treiber des Branchenwachstums, sondern erfordert auch, dass Praktizierende besonders auf mögliche Sicherheitsprobleme achten.
6. Jedes parallele EVM-Projekt bietet einen einzigartigen Ansatz zur parallelen Ausführung, der sowohl technische Gemeinsamkeiten als auch unterschiedliche Innovationen zeigt.

1. Branchenübersicht

1.1 Historische Entwicklung

Die Leistung ist zu einem Engpass für die weitere Entwicklung in der Branche geworden. Blockchain-Netzwerke schaffen eine neue und dezentrale Vertrauensgrundlage für Transaktionen zwischen Individuen und Unternehmen.

Die Blockchain-Netzwerke der ersten Generation, repräsentiert durch Bitcoin, haben einen neuen Modus dezentralisierter elektronischer Währungstransaktionen mit der Technologie des verteilten Hauptbuchs pioniert und eine neue Ära revolutioniert. Die zweite Generation, exemplarisch für Ethereum, nutzte die Vorstellungskraft voll aus, um dezentrale Anwendungen (dApps) durch einen verteilten State-Machine-Ansatz vorzuschlagen.

Seitdem haben Blockchain-Netzwerke über mehr als ein Jahrzehnt hinweg ihre eigene rasante Entwicklung vorangetrieben, von der Web3-Infrastruktur über verschiedene Bereiche wie DeFi, NFTs, soziale Netzwerke und GameFi bis hin zur Entstehung zahlreicher Innovationen in Technologie und Geschäftsmodellen. Die florierende Branche muss kontinuierlich neue Benutzer anziehen, um am Ökosystem dezentralisierter Anwendungen teilzunehmen, was wiederum höhere Anforderungen an das Produkterlebnis stellt.

Web3, als eine neuartige Produktform "ohne Beispiel in der Geschichte", muss Innovationen bei der Erfüllung der Benutzeranforderungen (funktionale Anforderungen) schaffen, während sie zwischen Sicherheit und Leistung (nicht-funktionale Anforderungen) balancieren. Seit ihrer Gründung wurden verschiedene Lösungen vorgeschlagen, um Leistungsprobleme anzugehen.

Diese Lösungen können im Allgemeinen in zwei Typen eingeteilt werden: On-Chain-Skalierungslösungen wie Sharding und Directed Acyclic Graphs (DAGs) und Off-Chain-Skalierungslösungen wie Plasma, Lightning Networks, Sidechains und Rollups. Allerdings hinken diese immer noch dem rapiden Wachstum der On-Chain-Transaktionen hinterher.

Besonders nach dem DeFi-Sommer 2020 und dem explosiven Wachstum der Einschreibungen im Bitcoin-Ökosystem gegen Ende 2023 benötigt die Branche dringend neue Lösungen zur Leistungssteigerung, um den Anforderungen an 'hohe Leistung und niedrige Gebühren' gerecht zu werden. Parallele Blockchains wurden vor diesem Hintergrund geboren.

1.2 Marktgröße

Die Erzählung des parallelen EVM bedeutet eine Wettbewerbslandschaft, in der zwei Hauptakteure auf dem Gebiet paralleler Blockchains dominieren. Ethereum verarbeitet Transaktionen sequenziell und führt sie nacheinander aus, was zu einer geringen Ressourcennutzung führt. Der Wechsel von einer seriellen zu einer parallelen Verarbeitung könnte die Leistung erheblich verbessern.

Die Rivalen von Ethereum wie Solana, Aptos und Sui verfügen alle über integrierte parallele Verarbeitungsfähigkeiten und haben robuste Ökosysteme entwickelt. Ihre jeweiligen Token-Marktkapitalisierungen haben 45 Milliarden US-Dollar, 3,3 Milliarden US-Dollar und 1,9 Milliarden US-Dollar erreicht und bilden ein paralleles Nicht-EVM-Lager. Als Antwort auf diese Herausforderungen will das Ethereum-Ökosystem nicht zurückbleiben, mit verschiedenen Projekten, die EVM stärken, und somit ein paralleles EVM-Lager schaffen.

Sei hat in seinem Upgrade-Vorschlag der Version 2 laut verkündet, dass es die "erste parallele EVM-Blockchain" werden wird, mit einer aktuellen Marktkapitalisierung von 2,1 Milliarden Dollar und Potenzial für noch größeres Wachstum. Die neue parallele EVM-Blockchain Monad, derzeit die heißeste im Marketingfieber, wird von Investoren hoch geschätzt und hat erhebliches Potenzial. In der Zwischenzeit hat die L1-Blockchain Canto mit einer Marktkapitalisierung von 170 Millionen Dollar und ihrer eigenen kostenlosen öffentlichen Infrastruktur ebenfalls ihren Upgrade-Vorschlag für eine parallele EVM angekündigt.

Darüber hinaus verbessern mehrere frühe L2-Projekte die Leistung über Ökosystemgrenzen hinweg, indem sie die Fähigkeiten mehrerer L1-Ketten integrieren. Abgesehen von Neon, das einen Umlaufmarktwert von 69 Millionen US-Dollar erreicht hat, fehlen anderen Projekten noch relevante Daten. Es wird erwartet, dass in Zukunft mehr L1- und L2-Projekte in die parallele Blockchain-Schlacht eintreten werden.

Nicht nur gibt es ein signifikantes Marktwachstumspotenzial für die parallele EVM-Narrative, sondern auch der breitere Sektor der parallelen Blockchains, zu dem die parallele EVM gehört, birgt ebenfalls ein erhebliches Marktwachstumspotenzial und verspricht einen umfassenden Marktüberblick.

Derzeit beläuft sich die Gesamtmarktkapitalisierung für Layer 1 und Layer 2 auf 752,123 Milliarden US-Dollar, wobei parallele Blockchains eine Marktkapitalisierung von 52,539 Milliarden US-Dollar aufweisen, was etwa 7% ausmacht. Davon entfallen 2,339 Milliarden US-Dollar auf Projekte im Zusammenhang mit der parallelen EVM-Erzählung, was nur 4% der Marktkapitalisierung der parallelen Blockchains ausmacht.

1.3 Industriekarte

Die Branche unterteilt Blockchain-Netzwerke im Allgemeinen in eine Vier-Schichten-Struktur:

Schicht 0 (Netzwerk): Dies ist die zugrunde liegende Blockchain-Netzwerkschicht, die grundlegende Netzwerkkommunikationsprotokolle behandelt.

Schicht 1 (Infrastruktur): Diese Schicht verlässt sich auf verschiedene Konsensmechanismen, um Transaktionen innerhalb eines dezentralen Netzwerks zu validieren.

Layer 2 (Expansion): Abhängig von Layer 1 handelt es sich hier um verschiedene Protokolle der zweiten Ebene, die darauf abzielen, die Einschränkungen von Layer 1 zu adressieren, insbesondere in Bezug auf die Skalierbarkeit.

Ebene 3 (Anwendung): Abhängig von Ebene 2 oder Ebene 1 wird diese Ebene verwendet, um verschiedene dezentralisierte Anwendungen (dApps) zu erstellen.

Parallele EVM (Ethereum Virtual Machine) Narrative-Projekte sind hauptsächlich in monolithische Blockchains und modulare Blockchains unterteilt, wobei monolithische Blockchains weiter in L1 und L2 unterteilt sind. Aus der Gesamtzahl der Projekte und der Entwicklung mehrerer Hauptspuren ist ersichtlich, dass die parallelen EVM L1-Public-Chain-Ökosysteme im Vergleich zum Ethereum-Ökosystem noch erhebliches Wachstumspotenzial haben.

Im DeFi-Bereich besteht eine Nachfrage nach "hoher Geschwindigkeit und niedrigen Gebühren", während der Gaming-Bereich "starke Echtzeit-Interaktion" erfordert; beides erfordert eine bestimmte Ausführungsgeschwindigkeit. Parallele EVMs werden unweigerlich eine bessere Benutzererfahrung für diese Projekte bieten und die Entwicklung der Branche in eine neue Phase bringen.

L1 repräsentiert neue öffentliche Ketten mit inhärenten parallelen Ausführungsfähigkeiten und dient als leistungsstarke Infrastruktur. In diesem Zusammenhang haben Projekte wie Sei v2, Monad und Canto unabhängig voneinander parallel EVMs entworfen, die mit dem Ethereum-Ökosystem kompatibel sind und hohe Transaktionsdurchsatzfähigkeiten bieten.

L2, durch die Integration der Fähigkeiten anderer L1-Ketten, bietet erweiterte Kapazitäten für die Zusammenarbeit zwischen Ökosystemen und ist ein prominentes Beispiel für Rollup-Technologie. In dieser Fraktion fungiert Neon als EVM-Emulator im Solana-Netzwerk, während Eclipse Transaktionen auf Solana ausführt, aber auf dem EVM abwickelt. Lumio ist ähnlich wie Eclipse, mit der Ausnahme, dass die Ausführungsebene auf Aptos umgestellt wurde.

Über die oben genannten eigenständigen Blockchain-Lösungen hinaus hat Fuel sein eigenes modulares Blockchain-Konzept eingeführt. In der zweiten Version zielt es darauf ab, sich als Ethereum Rollup-Betriebssystem zu positionieren, das flexiblere und umfassendere modulare Ausführungsmöglichkeiten bietet.

Fuel konzentriert sich darauf, Transaktionen auszuführen, während andere Komponenten an eine oder mehr unabhängige Ebenen der Blockchain ausgelagert werden, wodurch flexiblere Kombinationen ermöglicht werden: es kann als Layer 2, Layer 1 oder sogar als Sidechain oder Zustandskanal fungieren. Derzeit gibt es 17 Projekte innerhalb des Fuel-Ökosystems, die sich hauptsächlich auf DeFi, NFTs und Infrastruktur konzentrieren.

Allerdings wurde nur das Orally Cross-Chain-Orakel praktisch eingesetzt. Die dezentrale Kreditplattform Swaylend und die Plattform für den Handel mit Dauer-Verträgen SPARK wurden auf Testnetzen gestartet, während andere Projekte noch in der Entwicklung sind.

2. Technische Umsetzungswege

Um eine dezentrale Transaktionsausführung zu erreichen, müssen Blockchain-Netzwerke vier Aufgaben erfüllen:

• Ausführung: Ausführen und Validieren von Transaktionen.
• Datenverfügbarkeit: Verteilung neuer Blöcke an alle Knoten im Blockchain-Netzwerk.
• Konsensmechanismus: Überprüfung von Blöcken und Erreichung eines Konsenses.
• Abwicklung: Abwicklung und Aufzeichnung des endgültigen Zustands von Transaktionen.

Parallel EVM konzentriert sich hauptsächlich auf die Leistungsoptimierung der Ausführungsschicht. Dies ist in Layer 1 (L1)-Lösungen und Layer 2 (L2)-Lösungen unterteilt. L1-Lösungen führen einen Mechanismus für parallele Transaktionsausführung ein, der es ermöglicht, Transaktionen innerhalb der virtuellen Maschine so weit wie möglich parallel auszuführen. L2-Lösungen nutzen im Wesentlichen die bereits parallelisierte L1-Virtual Machine, um ein gewisses Maß an „Off-Chain-Ausführung + On-Chain-Abwicklung“ zu erreichen.

Daher ist es notwendig, die technischen Prinzipien des parallelen EVM zu verstehen, um es aufzuschlüsseln: zuerst zu verstehen, was eine virtuelle Maschine (VM) ist, und dann zu verstehen, was parallele Ausführung bedeutet.

2.1 Virtuelle Maschine

In der Informatik bezieht sich eine virtuelle Maschine auf die Virtualisierung oder Emulation eines Computersystems.

Es gibt zwei Arten von virtuellen Maschinen: Systemvirtualmaschinen, die eine einzelne physische Maschine in mehrere Maschinen virtualisieren können, die verschiedene Betriebssysteme ausführen, wodurch die Ressourcennutzung verbessert wird; und Prozessvirtualmaschinen, die eine Abstraktion für bestimmte Hochsprachen bieten und es Computerprogrammen ermöglichen, in plattformunabhängiger Weise auf verschiedenen Plattformen ausgeführt zu werden.

Die JVM ist eine Prozessvirtualmaschine, die für die Programmiersprache Java entwickelt wurde. Programme, die in Java geschrieben sind, werden zunächst in Java-Bytecode kompiliert (ein Zwischenzustand des Binärcodes), der dann von der JVM interpretiert wird: Die JVM sendet den Bytecode an einen Interpreter, der ihn in Maschinencode für verschiedene Maschinen übersetzt und ihn dann auf der Maschine ausführt.

Blockchain-Virtualmaschinen sind eine Art von Prozessvirtualmaschine. Im Kontext von Blockchain bezieht sich eine virtuelle Maschine auf die Virtualisierung einer verteilten Zustandsmaschine, die für die verteilte Ausführung von Verträgen und das Ausführen von dApps verwendet wird. Analog zu JVM ist die EVM eine Prozessvirtualmaschine, die für die Solidity-Sprache entwickelt wurde, in der intelligente Verträge zunächst in Opcodes-Bytecode kompiliert und dann von der EVM interpretiert werden.

Aufstrebende öffentliche Ketten jenseits von Ethereum übernehmen oft virtuelle Maschinen, die auf WASM- oder eBPF-Bytecode basieren. WASM ist ein kompaktes, schnell ladendes, portables Bytecode-Format, das auf Sandbox-Sicherheitsmechanismen basiert. Entwickler können Smart Contracts in verschiedenen Programmiersprachen (C, C++, Rust, Go, Python, Java oder sogar TypeScript) schreiben, sie in WASM-Bytecode kompilieren und ausführen. Smart Contracts, die auf der Sei-Blockchain ausgeführt werden, verwenden dieses Bytecode-Format.

eBPF stammt von BPF (Berkeley Packet Filter) ab, das ursprünglich für die effiziente Filterung von Netzwerkpaketen verwendet wurde und sich zu eBPF weiterentwickelt hat, wodurch ein umfangreicherer Befehlssatz angeboten wird.

Es handelt sich um eine revolutionäre Technologie, die eine dynamische Intervention und Modifikation des Verhaltens des Betriebssystemkernels ohne Änderung des Quellcodes ermöglicht. Später weitete sich diese Technologie über den Kernel hinaus aus und führte zur Entwicklung des benutzerraumfähigen eBPF-Laufzeitsystems, das hochperformant, sicher und portabel ist. Smart Contracts, die auf Solana ausgeführt werden, werden in eBPF-Bytecode kompiliert und auf ihrem Blockchain-Netzwerk ausgeführt.

Andere L1-Public-Chains wie Aptos und Sui verwenden die Move-Smart-Contract-Programmiersprache, die in proprietären Bytecode kompiliert wird, der auf der Move-Virtual-Machine ausgeführt wird. Monad hat eine eigene virtuelle Maschine entworfen, die mit EVM-Opcode-Bytecode (Shanghai-Fork) kompatibel ist.

2.2 Parallele Ausführung

Parallele Ausführung ist eine Technik, die die Vorteile von Multi-Core-Prozessoren nutzt, um mehrere Aufgaben gleichzeitig zu bearbeiten und damit die Durchsatzleistung des Systems zu erhöhen. Sie stellt sicher, dass die Ergebnisse von Transaktionen identisch sind mit denen, die erzielt werden, wenn Transaktionen seriell ausgeführt werden.

In Blockchain-Netzwerken wird TPS (Transaktionen pro Sekunde) häufig als technischer Indikator zur Messung der Verarbeitungsgeschwindigkeit verwendet. Der Mechanismus der parallelen Ausführung ist komplex und stellt eine Herausforderung für die technischen Fähigkeiten der Entwickler dar, was es schwierig macht zu erklären. Hier werden wir am Beispiel einer "Bank" erläutern, was parallele Ausführung bedeutet.

(1) Zuerst, was ist die serielle Ausführung?

Szenario 1: Wenn wir das System als eine Bank und die Aufgabenverarbeitungs-CPU als Schalter betrachten, dann ähnelt die sequenzielle Aufgabenbearbeitung dieser Bank, die nur einen Schalter für den Service zur Verfügung hat. In diesem Fall müssen Kunden (Aufgaben), die zur Bank kommen, eine lange Schlange bilden und ihre Angelegenheiten nacheinander erledigen. Für jeden Kunden müssen die Schaltermitarbeiter die gleichen Aktionen wiederholen (Anweisungen ausführen), um den Kunden zu bedienen. Kunden müssen auf ihren Zug warten, was zu verlängerten Transaktionszeiten führt.

(2) Also, was ist parallele Ausführung?

Szenario 2: Wenn die Bank feststellt, dass sie überfüllt ist, könnte sie mehrere Schalter öffnen, um das Geschäft zu bearbeiten, wobei vier Angestellte gleichzeitig an den Schaltern arbeiten. Dies erhöht die Geschwindigkeit ungefähr um das Vierfache im Vergleich zum Original, und die Zeit, die Kunden in der Schlange verbringen, wird auch auf etwa ein Viertel des Originals reduziert. Somit wird die Geschwindigkeit der Geschäftsabwicklung in der Bank erhöht.

(3) Welcher Fehler tritt auf, wenn keine Schutzmaßnahmen vorhanden sind und zwei Personen gleichzeitig Geld an eine andere Person überweisen?

Szenario 3: Betrachten wir A, B und C, die jeweils 2 ETH, 1 ETH bzw. 0 ETH auf ihren Konten haben. Nun möchten A und B jeweils 0,5 ETH an C überweisen. In einem System, das Transaktionen seriell ausführt, würden keine Probleme auftreten (der linke Pfeil "<=" zeigt das Lesen aus dem Hauptbuch an, und der rechte Pfeil "=>" zeigt das Schreiben ins Hauptbuch an, wie unten beschrieben):

Jedoch ist die parallele Ausführung nicht so einfach, wie es scheint. Es gibt viele subtile Details, die zu schwerwiegenden Fehlern führen können, wenn sie nicht sorgfältig behandelt werden. Wenn die Transaktionen von A und B, die an C übertragen werden, parallel ausgeführt werden, kann die Reihenfolge der Schritte zu inkonsistenten Ergebnissen führen:

Parallel Task 1 führt die Übertragung von A nach C aus, und Parallel Task 2 führt die Übertragung von B nach C aus. Die mit einem Stern markierten Schritte sind problematisch: Da die Aufgaben parallel ausgeführt werden, wurde im Schritt 2 die Bilanzberechnung von Parallel Task 1 noch nicht im Hauptbuch geschrieben. Im Schritt 3 liest Parallel Task 2 dann den Kontostand von C (der immer noch 0 ist) und führt eine fehlerhafte Bilanzberechnung basierend darauf im Schritt 5 durch. Anschließend aktualisiert es im Schrit 6 das Kontoguthaben fälschlicherweise auf 0,5, obwohl es im Schritt 4 bereits auf 0,5 aktualisiert wurde, zurück auf 0,5. Dies führt dazu, dass das Kontoguthaben von C nur 0,5 ETH beträgt, obwohl sowohl A als auch B jeweils 0,5 ETH überwiesen haben, wodurch effektiv die anderen 0,5 ETH verschwinden.

(4) Wenn keine Schutzmaßnahmen vorhanden sind, können zwei voneinander unabhängige Aufgaben parallel ohne Fehler ausgeführt werden

Szenario 4: Parallel Task 1 führt eine Überweisung von 0,5 ETH von A (Guthaben 2 ETH) nach C (Guthaben 0 ETH) durch, und Parallel Task 2 führt eine Überweisung von 0,5 ETH von B (Guthaben 1 ETH) nach D (Guthaben 0 ETH) durch. Es ist offensichtlich, dass zwischen diesen beiden Überweisungsaufgaben keine Abhängigkeit besteht. Unabhängig davon, wie die Schritte der beiden Aufgaben verflochten sind, werden sie nicht auf die oben beschriebenen Probleme stoßen:

Vergleicht man diese Szenarien miteinander, so lässt sich analysieren, dass bei einer Abhängigkeit zwischen Aufgaben Fehler bei der Aktualisierung des Zustands während der parallelen Ausführung auftreten können; anderenfalls treten keine Fehler auf. Eine Aufgabe (Transaktion) gilt als abhängig, wenn sie eine der folgenden beiden Bedingungen erfüllt:

1. Eine Aufgabe schreibt an eine Ausgabeadresse, von der eine andere Aufgabe als Eingabeadresse liest;
2. Zwei Aufgaben, die an dieselbe Adresse ausgegeben werden.

Dieses Problem ist nicht einzigartig für dezentrale Systeme. Jedes Szenario, das eine parallele Ausführung beinhaltet, kann unter Dateninkonsistenzen leiden, die auf den ungeschützten Zugriff auf gemeinsame Ressourcen (wie das "Hauptbuch" im Bankbeispiel oder den gemeinsamen Speicher in Computersystemen) zwischen mehreren abhängigen Aufgaben zurückzuführen sind, bekannt als Datenrennen.

Die Branche hat drei Mechanismen vorgeschlagen, um die Datenkonfliktprobleme bei paralleler Ausführung zu lösen: Mechanismen zum Nachrichtenaustausch, Mechanismen zum gemeinsamen Speicher und Mechanismen zur strikten Zustandszugriffsliste.

2.3 Nachrichtenübermittlungsmechanismus

Szenario 5: Betrachten Sie eine Bank mit vier gleichzeitig betriebenen Service-Schaltern für Kunden. Jeder Kassierer an diesen Schaltern erhält ein eindeutiges Hauptbuch, das nur sie ändern können. Dieses Hauptbuch protokolliert die Kontostände der von ihnen bedienten Kunden.

Immer wenn ein Kassierer eine Transaktion bearbeitet, und die Informationen des Kunden in ihrem Hauptbuch verfügbar sind, gehen sie direkt vor. Andernfalls rufen sie andere Kassierer an, um sie über die Transaktionsbedürfnisse des Kunden zu informieren, und der hörende Kassierer übernimmt die Aufgabe.

Dies veranschaulicht das Prinzip des Nachrichtenübermittlungsmodells. Das Actor-Modell ist eine Art von Nachrichtenübermittlungsmodell, bei dem jede Entität, die Transaktionen abwickelt, ein Akteur (Kassierer) ist, der jeweils Zugriff auf ihre privaten Daten (das exklusive Hauptbuch) hat. Der Zugriff auf die privaten Daten einer anderen Person kann nur durch das Senden von Nachrichten erfolgen.

Vorteile des Actor-Modells:

Jeder Akteur hat nur Zugriff auf seine privaten Daten, wodurch Rennbedingungsprobleme vermieden werden.

Nachteile des Aktorenmodells:

Jeder Akteur kann nur Aufgaben sequenziell ausführen. In bestimmten Szenarien werden die Vorteile des Parallelismus nicht genutzt. Wenn beispielsweise die Schalter Nr. 2, 3 und 4 gleichzeitig Nachrichten senden, um Schalter Nr. 1 nach dem Kontostand des Kunden A zu fragen, kann Schalter Nr. 1 diese Anfragen nur nacheinander bearbeiten, obwohl sie parallel verarbeitet werden könnten.

Es gibt keine globale Ansicht des aktuellen Systemstatus. Wenn die Systemoperationen komplex sind, wird es herausfordernd, die Gesamtsituation zu verstehen, Fehler zu lokalisieren und zu beheben.

2.4 Shared Memory Mechanism

2.4.1 Speichersperrmodell

Szenario 6: Stellen Sie sich eine Bank mit nur einem großen Hauptbuch vor, das die Kontostände aller Kunden aufzeichnet. Neben dem Hauptbuch steht nur ein Stift zur Verfügung, um Änderungen daran vorzunehmen.

In diesem Szenario wird der Wettbewerb zwischen vier Bankangestellten zu einem Geschwindigkeitsrennen: Ein Bankangestellter greift zuerst nach dem Stift (sperrt ihn) und beginnt das Hauptbuch zu ändern, während die anderen drei warten müssen. Sobald der Bankangestellte fertig ist und den Stift ablegt (entsperrt), eilen die nächsten drei Bankangestellten, um den Stift zu ergreifen. Dieser Zyklus wiederholt sich und veranschaulicht das Speicher-Sperrmodell.

Ein Speichersperre ermöglicht es Aufgaben, die parallel ausgeführt werden, eine gemeinsam genutzte Ressource zu sperren, bevor sie darauf zugreifen. Nachdem die Ressource gesperrt ist, müssen andere Aufgaben warten, bis sie geändert und entsperrt wurde, bevor sie sie erneut sperren und darauf zugreifen können.

Das Lese-Schreib-Sperrmodell bietet einen raffinierteren Ansatz, der es ermöglicht, dass mehrere parallele Aufgaben Lese-Sperrungen zu einer gemeinsam genutzten Ressource hinzufügen und mehrmals auf ihre Daten zugreifen können. Währenddessen sind Änderungen nicht erlaubt; jedoch kann jeweils nur eine Schreibsperre angewendet werden, die einmal gewährt wird, gewährt exklusiven Zugriff auf den Ressourceninhaber.

Blockchain-Plattformen wie Solana, Sui und Sei v1 verwenden ein gemeinsames Speichermodell, das auf Speichersperren basiert. Dieser Mechanismus mag einfach erscheinen, ist jedoch komplex in der Umsetzung und erfordert von Entwicklern ausgefeilte Fähigkeiten in der Multithreading-Programmierung. Unachtsamkeit kann zu verschiedenen Fehlern führen:

Szenario 1: Eine Aufgabe sperrt eine gemeinsam genutzte Ressource, stürzt aber während der Ausführung ab und lässt die Ressource unzugänglich.

Szenario 2: Eine Aufgabe sperrt eine Ressource, sperrt sie jedoch aufgrund verschachtelter Geschäftslogik erneut und führt zu einer Blockade, bei der sie auf sich selbst wartet.

Das Speichersperrmodell ist anfällig für Probleme wie Deadlocks, Livelocks und Verhungern:

1. Eine Blockade tritt auf, wenn mehrere parallele Aufgaben um mehrere gemeinsam genutzte Ressourcen konkurrieren, wobei jede Aufgabe einen Teil von ihnen hält und auf andere wartet, um ihre Teile freizugeben.
2. Livelock tritt auf, wenn parallele Aufgaben feststellen, dass andere Aufgaben aktiv sind und freiwillig ihren Anspruch auf gemeinsame Ressourcen aufgeben, was zu einem kontinuierlichen Zyklus des Nachgebens führt.
3. Unterernährung tritt auf, wenn Hochprioritätstasks konsequent Zugriff auf gemeinsam genutzte Ressourcen erhalten, während Niedrigprioritätstasks sich einer langen Wartezeit unterziehen.

2.4.2 Optimistischer Parallelismus

Szenario 7

In einer Bank haben vier Kassierer jeweils die Möglichkeit, unabhängig voneinander auf das Hauptbuch zuzugreifen und es während Transaktionen zu modifizieren, unabhängig davon, ob andere Kassierer das Hauptbuch verwenden. Bei der Verwendung des Hauptbuchs wendet jeder Kassierer ein persönliches Etikett auf die Einträge an, auf die sie zugreifen oder die sie modifizieren. Nach Abschluss einer Transaktion überprüfen sie die Einträge erneut; wenn sie ein Etikett finden, das nicht ihres ist, zeigt dies an, dass der Eintrag von einem anderen Kassierer modifiziert wurde, und die Transaktion muss annulliert und erneut verarbeitet werden.

Dies veranschaulicht das grundlegende Prinzip des optimistischen Parallelismus. Die Kernidee des optimistischen Parallelismus besteht darin, zunächst anzunehmen, dass alle Aufgaben unabhängig voneinander sind. Aufgaben werden parallel ausgeführt, und dann wird jede Aufgabe validiert. Wenn eine Aufgabe die Validierung nicht besteht, wird sie erneut ausgeführt, bis alle Aufgaben abgeschlossen sind. Angenommen, es gibt acht parallele Aufgaben, die auf optimistische Weise durchgeführt werden und Zugriff auf zwei gemeinsam genutzte Ressourcen, A und B, benötigen.

Während Phase 1 werden die Aufgaben 1, 2 und 3 parallel ausgeführt. Allerdings greifen die Aufgaben 2 und 3 gleichzeitig auf den gemeinsam genutzten Ressource B zu, was zu einem Konflikt führt, wodurch die Aufgabe 3 für die nächste Phase neu geplant wird. In Phase 2 greifen die Aufgaben 3 und 4 beide auf die Ressource B zu, was dazu führt, dass die Aufgabe 4 neu geplant wird, und so weiter, bis alle Aufgaben abgeschlossen sind. Wie man sieht, werden Aufgaben, die auf Konflikte stoßen, wiederholt neu ausgeführt.

Optimistisches Parallelitätsmodell

Das optimistische Parallelitätsmodell verwendet eine Mehrversionen-In-Memory-Datenstruktur, um jeden geschriebenen Wert und seine Versionsinformationen aufzuzeichnen (ähnlich den von Bankangestellten verwendeten Etiketten).

Die Ausführung jeder parallelen Aufgabe ist in zwei Phasen unterteilt: Ausführung und Validierung. Während der Ausführungsphase werden alle Lese- und Schreibaktionen aufgezeichnet, die einen Lese- und einen Schreibsatz bilden. In der Validierungsphase werden der Lese- und Schreibsatz mit der mehrversionalen Datenstruktur verglichen. Wenn der Vergleich ergibt, dass die Daten nicht die neuesten sind, schlägt die Validierung fehl.

Das optimistische Parallelitätsmodell stammt aus dem Software-Transaktions-Speicher (STM), einem sperrfreien Programmiermechanismus im Datenbankbereich. Da Blockchain-Netzwerke inhärent eine bestimmte Reihenfolge von Transaktionen beibehalten, wurde dieses Konzept eingeführt und zu dem Block-STM-Mechanismus weiterentwickelt. Blockchain-Plattformen wie Aptos und Monad haben Block-STM als ihren parallelen Ausführungsmechanismus übernommen.

Es ist erwähnenswert, dass die Sei-Public-Chain in ihrer bevorstehenden Version v2 das ursprüngliche Speicher-Sperrmodell zugunsten des optimistischen Parallelitätsmodells aufgegeben hat. Block-STM führt Transaktionen in extrem schnellem Tempo aus; in einer Testumgebung erreichte Aptos eine beeindruckende Transaktionsausführungsgeschwindigkeit von 160k Transaktionen pro Sekunde (tps), was 18 Mal schneller ist als die sequenzielle Transaktionsverarbeitung.

Block-STM delegiert die komplexe Transaktionsausführung und -validierung an das Kernteam der Entwicklung, sodass Entwickler Smart Contracts so einfach schreiben können, als ob sie in einer sequenziellen Ausführungsumgebung programmieren würden.

2,5 Strikte Zustandszugriffsliste

Nachrichtenübermittlung und Mechanismen für den gemeinsamen Speicher basieren auf dem Konten-/Bilanzdatenmodell, das die Bilanzinformationen jedes Kontos in der Blockchain aufzeichnet. Es ist ähnlich wie bei einem Bankbuch, das zeigt, dass Kunde A einen Kontostand von 1.000 Einheiten hat und Kunde B einen Kontostand von 600 Einheiten hat. Transaktionen werden einfach verarbeitet, indem der Kontostatus der Konten aktualisiert wird.

Alternativ könnte man auch die Details jeder Transaktion zum Zeitpunkt der Transaktion aufzeichnen und ein Transaktionsbuch erstellen. Dieses Buch kann zur Berechnung der Kontostände verwendet werden. Zum Beispiel:

• Kunde A eröffnet ein Konto und zahlt 1.000 Einheiten ein;
• Kunde B eröffnet ein Konto (0 Einheiten);
• Kunde A überweist 100 Einheiten an Kunde B.

Durch das Lesen und Berechnen des Hauptbuchs kann festgestellt werden, dass Kunde A einen Kontostand von 900 Einheiten und Kunde B einen Kontostand von 100 Einheiten hat.

UTXO (Unspent Transaction Output) ähnelt diesem Transaktionsbuchdatenmodell. Es repräsentiert eine Methode zur Kennzeichnung digitaler Währungen in Bitcoin, der Blockchain der ersten Generation. Jede Transaktion hat Eingänge (wie die Gelder erhalten wurden) und Ausgänge (wie die Gelder ausgegeben wurden), und UTXOs können einfach als Belege für Gelder verstanden werden, die noch nicht ausgegeben wurden.

Zum Beispiel, wenn Kunde A 6 BTC hat und 5,2 BTC an Kunde B überweist, bleiben 0,8 BTC übrig. Aus der UTXO-Perspektive sieht es so aus: Die 6 UTXOs im Wert von jeweils 1 BTC werden zerstört, und B erhält einen neuen UTXO im Wert von 5,2 BTC, während A einen neuen UTXO im Wert von 0,8 BTC als Wechselgeld erhält. Somit werden 6 UTXOs zerstört, um 2 neue UTXOs zu erstellen.

Die Eingänge und Ausgänge einer Transaktion sind miteinander verbunden und verwenden digitale Signaturen, um Eigentumsinformationen aufzuzeichnen und so das UTXO-Modell zu bilden. Blockchains, die dieses Datenmodell übernehmen, müssen alle UTXOs für eine bestimmte Kontoadresse zusammenzählen, um den aktuellen Kontostand zu bestimmen. Die Strict State Access List (SSAL) basiert auf dem UTXO-Modell und ermöglicht parallele Ausführung. Sie berechnet im Voraus die Kontoadressen, auf die jede Transaktion zugreifen wird, und bildet so eine Zugriffsliste.

Die Zugriffsliste dient zwei Zwecken:

1. Transaktionssicherheitsbewertung: Wenn eine Transaktion auf eine Adresse zugreift, die nicht auf der Zugriffsliste steht, schlägt die Ausführung fehl.
2. Parallele Ausführung von Transaktionen: Gemäß der Zugriffsliste werden Transaktionen in mehrere Gruppen eingeteilt. Da keine Abhängigkeiten (keine Überschneidungen) zwischen den Gruppen in der Zugriffsliste bestehen, können diese Transaktionsgruppen parallel ausgeführt werden.

3. Branchenwachstumstreiber

Von einem intrinsischen Standpunkt aus entwickelt sich alles typischerweise von der Entstehung bis zur Verfeinerung, und die Suche der Menschheit nach Geschwindigkeit ist ewig. Um die Ausführungsgeschwindigkeitsprobleme in Blockchain-Netzwerken zu lösen, sind eine Vielzahl von Lösungen, sowohl On-Chain als auch Off-Chain, entstanden. Off-Chain-Lösungen wie Rollups wurden vollständig für ihren Wert anerkannt, während die Erzählung von parallelen Ethereum Virtual Machines (EVM) immer noch bedeutende Erkundungsmöglichkeiten bietet.

Historisch gesehen, mit der Genehmigung eines Spot-Bitcoin-ETF durch die SEC und dem bevorstehenden Bitcoin-Halving-Event, kombiniert mit potenziellen Zinssenkungen durch die Federal Reserve, wird erwartet, dass Kryptowährungen einen bedeutenden Bullenmarkt betreten. Das robuste Wachstum der Branche erfordert Blockchain-Netzwerkinfrastrukturen, die in der Lage sind, eine höhere Durchsatzleistung als solide Grundlage zu bewältigen.

Im Hinblick auf das Ressourcenmanagement verarbeiten traditionelle Blockchain-Netzwerke Transaktionen seriell, eine einfache, aber ineffiziente Methode, die Prozessorressourcen verschwendet. Im Gegensatz dazu nutzen parallele Blockchains die Rechenressourcen voll aus, indem sie das Leistungspotenzial von Mehrkernprozessoren erheblich ausschöpfen und somit die Gesamteffizienz der Blockchain-Netzwerke steigern.

In Bezug auf die Branchenentwicklung, obwohl kontinuierlich verschiedene technologische und Geschäftsmodellinnovationen entstehen, bleibt das Wachstumspotenzial von Web3 weitgehend ungenutzt. Zentralisierte Netzwerke können über 50.000 Nachrichten pro Sekunde verarbeiten, 3,4 Millionen E-Mails senden, 100.000 Google-Suchanfragen durchführen und gleichzeitig Zehntausende von Spielern online unterstützen, Leistungen, die von dezentralen Netzwerken bisher noch nicht erreicht wurden. Damit dezentrale Systeme konkurrieren und ihr Gebiet abstecken können, sind kontinuierliche Optimierungen der parallelen Ausführungsmechanismen und die Verbesserung der Transaktionsdurchsatzrate unerlässlich.

Aus der Perspektive dezentralisierter Anwendungen erfordert die Gewinnung von mehr Benutzern erhebliche Anstrengungen zur Verbesserung der Benutzererfahrung. Die Leistungsoptimierung ist eine wichtige Richtung zur Verbesserung der Benutzererfahrung. Für DeFi-Benutzer ist die Erfüllung der Anforderungen an hohe Transaktionsgeschwindigkeit und niedrige Gebühren entscheidend. Für GameFi-Benutzer ist eine Echtzeitinteraktion erforderlich. All diese Anforderungen werden durch die Robustheit der parallelen Ausführung unterstützt.

4. Bestehende Probleme

Das „Blockchain-Trilemma“ besagt, dass Dezentralisierung, Sicherheit und Skalierbarkeit nur zwei der drei Attribute gleichzeitig erfüllen können. Da „Dezentralisierung“ eine unverrückbare Säule ist, bedeutet eine Verbesserung der „Skalierbarkeit“ eine Verringerung der „Sicherheit“. Da Code von Menschen geschrieben wird, ist er fehleranfällig. Die technische Komplexität, die durch paralleles Computing eingeführt wird, bietet einen Nährboden für potenzielle Sicherheitsanfälligkeiten.

Mehrfädige Programmierung ist besonders herausfordernd aufgrund von zwei Hauptproblemen: Erstens ist sie anfällig für Rennbedingungen aufgrund einer unzureichenden Handhabung verschiedener komplexer gleichzeitiger Steuerungsvorgänge; Zweitens kann es zu Abstürzen kommen, indem ungültige Speicheradressen zugegriffen werden, was sogar zu Pufferüberlauf-Sicherheitslücken führen kann, die von Angreifern ausgenutzt werden können.

Es gibt mindestens drei Perspektiven, aus denen die Sicherheit eines Projekts bewertet werden kann:

1. Team-Hintergrund: Teams mit Erfahrung in der Systemprogrammierung sind versiert in der Mehrfadenprogrammierung und können 80% der komplexen Probleme bewältigen. Die Systemprogrammierung umfasst in der Regel die folgenden Bereiche:

• Betriebssysteme
• Verschiedene Gerätetreiber
• Dateisysteme
• Datenbanken
• Embedded-Systeme
• Kryptographie
• Multimedia-Codecs
• Speicherverwaltung
• Networking
• Virtualisierung
• Gaming
• Fortgeschrittene Programmiersprachen

2. Code-Wartbarkeit: Das Schreiben von wartbarem Code folgt einer klaren Methodik, wie z.B. einer klaren architektonischen Gestaltung, der Nutzung von Designmustern zur Implementierung von Code-Wiederverwendbarkeit, der Anwendung von testgetriebenen Entwicklungstechniken zum Schreiben ausreichender Modultests und der Beseitigung überflüssigen Codes durch durchdachtes Refactoring.

3. Verwendete Programmiersprache: Einige innovative Programmiersprachen sind so konzipiert, dass sie einen starken Schwerpunkt auf Speichersicherheit und hohe Nebenläufigkeit legen. Compiler überprüfen den Code auf gleichzeitige Probleme oder potenziellen Zugriff auf ungültige Speicheradressen. Bei Erkennung eines Fehlers schlägt die Kompilierung fehl, was Entwickler dazu zwingt, robusten Code zu schreiben.

Die Sprache Rust ist in dieser Hinsicht beispielhaft, weshalb wir sehen, dass die Mehrheit der parallelen Blockchain-Projekte in Rust entwickelt werden. Einige Projekte leihen sich sogar das Design von Rust aus, um ihre eigenen Smart-Vertrags-Sprachen zu implementieren, wie zum Beispiel Fuels Sway-Sprache.

5. Zielvereinbarung

Basierend auf dem optimistischen Parallelisierungsmodell 5.1

5.1.1 Von Speichersperren zu optimistischem Parallelismus

Sei ist eine öffentliche Blockchain für allgemeine Zwecke, die auf Open-Source-Technologie basiert und im Jahr 2022 gegründet wurde. Die Gründer sind Alumni der University of California, Berkeley, und auch andere Teammitglieder haben einen Hintergrund von angesehenen Universitäten im Ausland.

Sei hat in drei Runden Gelder erhalten: eine Seed-Runde von 5 Millionen US-Dollar, eine erste strategische Finanzierungsrunde von 30 Millionen US-Dollar und eine zweite strategische Finanzierungsrunde, deren Betrag nicht bekannt gegeben wurde. Das Sei-Netzwerk hat auch insgesamt 100 Millionen US-Dollar an Mitteln aufgebracht, um die Entwicklung seines Ökosystems zu unterstützen.

Im August 2023 startete Sei auf seinem Mainnet und behauptete, die schnellste L1-Public-Blockchain zu sein, die in der Lage ist, 12.500 Transaktionen pro Sekunde zu verarbeiten, wobei die Endgültigkeit in nur 380 ms erreicht wird. Derzeit hat es eine Marktkapitalisierung von fast 2,2 Milliarden US-Dollar.

Derzeit umfasst das Sei-Ökosystem 118 Projekte, die sich hauptsächlich auf DeFi, Infrastruktur, NFTs, Gaming und Wallets konzentrieren. Die Community hat derzeit 650.000 Mitglieder auf Twitter, 600.000 auf Discord und 40.000 auf Telegram.

Ende November 2023 kündigte Sei in seinem offiziellen Blog an, dass es das bedeutendste Versionsupgrade seit dem Start des Hauptnetzes in der ersten Hälfte von 2024 initiieren werde: Sei v2. Sei v2 wird als die erste parallele EVM-Blockchain angepriesen. Dieses Versionsupgrade wird die folgenden neuen Funktionen einführen:

• Rückwärtskompatibilität für EVM-Smartverträge: Entwickler können EVM-Smartverträge migrieren und bereitstellen, ohne den Code zu ändern.
• Wiederverwendbarkeit für gemeinsame Tools/Anwendungen wie Metamask.
• Optimistische Parallelisierung: Sei v2 wird den gemeinsamen Zugriffsmechanismus von Speichersperren zugunsten einer optimistischen Parallelisierung aufgeben.
• SeiDB: Optimierung der Speicherebene.
• Unterstützung für nahtlose Interoperabilität zwischen Ethereum und anderen Chains.

Ursprünglich basierte die parallele Ausführung von Transaktionen im Sei-Netzwerk auf einem Speicher-Sperrmodell. Vor der Ausführung wurden alle Abhängigkeiten zwischen ausstehenden Transaktionen aufgelöst und ein DAG wurde generiert, dann wurde basierend auf dem DAG die Ausführungsreihenfolge der Transaktionen präzise angeordnet. Diese Methode erhöhte die geistige Belastung der Vertragsentwickler, da sie die Logik während der Entwicklung in den Code integrieren mussten.

Wie oben im Abschnitt über die technischen Prinzipien eingeführt, können Entwickler mit der Einführung der optimistischen Parallelisierung in der neuen Version jetzt Smart Contracts schreiben, als ob sie sequenziell ausgeführte Programme schreiben würden. Komplexe Mechanismen wie die Planung, Ausführung und Überprüfung von Transaktionen werden von den zugrunde liegenden Modulen behandelt. Der Optimierungsvorschlag des Kernteams sieht auch eine weitere Verbesserung der parallelen Ausführungsfähigkeiten durch das Vorabfüllen von Abhängigkeiten vor.

Speziell beinhaltet dies die Einführung eines dynamischen Abhängigkeitsgenerators, der Schreiboperationen von Transaktionen vor der Ausführung analysiert und sie in eine Mehrversionen-Speicherdatenstruktur vorab ausfüllt, um potenzielle Datenkonflikte zu optimieren. Nach der Analyse kam das Kernteam zu dem Schluss, dass ein solcher Optimierungsmechanismus zwar im besten Fall nicht vorteilhaft für die Transaktionsverarbeitung ist, die Ausführungseffizienz jedoch im schlimmsten Fall deutlich verbessert.

5.1.2 Potenzieller Störer in der L1-Spur: Monad

Wenn Sie die Entwicklung der oben genannten öffentlichen Blockchains verpasst haben, sollten Sie auf keinen Fall Monad verpassen. Es wird als potenzieller Disruptor im L1-Track angepriesen.

Monad wurde 2022 von zwei leitenden Ingenieuren von Jump Crypto gegründet. Das Projekt schloss im Februar 2023 eine Seed-Finanzierungsrunde in Höhe von 19 Millionen US-Dollar ab. Im März 2024 führte Paradigm Verhandlungen für eine Finanzierungsrunde von über 200 Millionen US-Dollar für Monad an. Wenn erfolgreich, wäre dies die größte Kryptowährungsfinanzierung seit Beginn des Jahres.

Das Projekt hat bereits den Meilenstein erreicht, ein internes Testnetzwerk zu starten, und arbeitet auf den nächsten Schritt hin, ein öffentliches Testnetzwerk zu eröffnen.

Monad wird von Kapital aus zwei herausragenden Gründen sehr geschätzt: einer ist sein solides technisches Hintergrundwissen und der andere ist seine Kompetenz im Marketing-Hype. Das Kernteam von Monad Labs besteht aus 30 Mitgliedern, von denen alle jahrzehntelange Erfahrung im Hochfrequenzhandel, Kernel-Treibern und Finanztechnologie sowie umfangreiche Entwicklungserfahrung in verteilten Systemen haben.

Die täglichen Betriebsabläufe des Projekts sind auch sehr „bodenständig“: kontinuierliche „magische Marketing“-Aktivitäten mit den 200.000 Followern auf Twitter und den 150.000 Mitgliedern auf Discord. Beispielsweise die Ausrichtung von wöchentlichen Meme-Wettbewerben, das Sammeln verschiedener schrulliger lila Tier-Emojis oder Videos aus der Community zur Durchführung von „spiritueller Verbreitung.“

Monads Vision ist es, eine Smart-Vertragsplattform für Entwickler zu werden, die extreme Leistungssteigerungen im Ethereum-Ökosystem bringt. Monad führt zwei Mechanismen in die Ethereum Virtual Machine ein: einer ist superskalares Pipelining und der andere ist ein verbessertes optimistisches paralleles Mechanismus.

Superskalare Pipeline parallelisiert die Ausführungsphase von Transaktionen. Ein anschauliches Beispiel aus der offiziellen Dokumentation ist das Waschen von Kleidung, das ähnlich ist wie die Art und Weise, wie die Blockchain Transaktionen verarbeitet, die ebenfalls in mehreren Phasen abgeschlossen werden. Die traditionelle Methode verarbeitet jeden Wäscheberg durch Waschen, Trocknen, Falten und Aufbewahren, bevor sie zum nächsten Haufen übergeht.

Beim Superskalaren Pipelining wird hingegen die zweite Wäsche gewaschen, während die erste Wäsche trocknet. Während die erste Wäsche gefaltet wird, trocknen und waschen die zweite und dritte Wäsche jeweils, wodurch jeder Schritt aktiv bleibt.

Der optimistische Parallelmechanismus parallelisiert die Ausführung von Transaktionen. Monad verwendet optimistische Parallelität für die parallele Ausführung. Es hat auch seinen eigenen statischen Codeanalysator entwickelt, um Abhängigkeiten zwischen Transaktionen vorherzusagen und plant nachfolgende Transaktionen nur, nachdem die abhängigen Transaktionen ausgeführt wurden, was zu einer erheblichen Reduzierung der Transaktions-Neuausführung aufgrund fehlgeschlagener Validierungen führt.

Derzeit erreicht seine Leistung 10.000 TPS und es kann innerhalb einer Sekunde Blöcke produzieren. Im Laufe des Projekts wird das Kernteam weiterhin mehr Optimierungsmechanismen erkunden.

5.1.3 Hochdezentrales L1-Projekt: Canto

Im Jahr 2022 gegründet, ist Canto ein hochgradig dezentrales L1-Projekt, das auf dem Cosmos SDK aufgebaut ist. Es operiert ohne offizielle Stiftung, beteiligt sich nicht an Vorverkäufen, ist nicht mit einer Organisation verbunden, sucht keine Finanzierung und wird vollständig von der Community getrieben. Selbst das Kernteam bleibt anonym und arbeitet in locker organisierter Weise.

Obwohl es sich um eine EVM-kompatible allgemeine Blockchain handelt, ist Cantos primäre Vision, eine zugängliche, transparente, dezentrale und kostenlose DeFi-Wertplattform zu werden. Durch umfangreiche Forschungen im Sektor wurde festgestellt, dass jedes gesunde DeFi-Ökosystem aus drei grundlegenden Elementen besteht:

1. Dezentralisierte Börsen (DEX) wie Uniswap und Sushiswap;
2. Kreditplattformen wie Compound und Aave;
3. Dezentralisierte Token wie DAI, USDC oder USDT.

Allerdings teilen traditionelle DeFi-Ökosysteme letztendlich ein gemeinsames Schicksal: Sie geben Governance-Protokoll-Token aus, deren Wert davon abhängt, wie hoch die Nutzungsgebühr ist, die das Ökosystem von seinen zukünftigen Nutzern extrahieren kann - je mehr extrahiert wird, desto größer ist der Wert. Dies ähnelt einem privat besessenen Parkplatz für jedes DeFi-Protokoll, der stündlich Gebühren erhebt - je mehr er genutzt wird, desto höher ist seine Bewertung.

Canto verfolgt einen anderen Ansatz: Errichten Sie eine kostenlose öffentliche Infrastruktur für DeFi (kostenlose öffentliche Infrastruktur), machen Sie sich selbst zu einem kostenlosen Parkplatz für seine ökologischen Projekte.

Die Infrastruktur besteht aus 3 Protokollen: der dezentralen Börse Canto DEX, der gepoolten Kreditplattform Canto Lending Market (CLM) geforkt von Compound v2, und der stabilen Währung NOTE, die von CLM über Sicherheitenvermögen ausgeliehen werden kann.

Canto hat einen neuen Ansatz gewählt: den Aufbau kostenloser öffentlicher Infrastruktur, die auf DeFi abzielt, und positioniert sich als kostenloser Parkplatz, den seine Ökosystemprojekte kostenlos nutzen können.

Die Infrastruktur besteht aus drei Protokollen: der dezentralen Börse Canto DEX, der gepoolten Kreditplattform Canto Lending Market (CLM), die von Compound v2 abgezweigt wurde, und dem Stablecoin NOTE, der von CLM unter Verwendung von besicherten Vermögenswerten geliehen werden kann.

Canto DEX funktioniert dauerhaft als nicht aufrüstbares, regierungsfreies Protokoll. Es gibt weder seine Token aus, noch erhebt es zusätzliche Gebühren. Dieses Design verhindert verschiedene rentenorientierte Verhaltensweisen innerhalb der DeFi-Anwendungen des Ökosystems und vermeidet räuberische Nullsummenspiele.

Die Governance der Kreditplattform CLM wird von Stakeholdern kontrolliert, die vollständig vom Wachstum des Ökosystems profitieren und wiederum die beste Umgebung für Entwickler und DeFi-Benutzer schaffen, um sie kontinuierlich zu motivieren. Die Zinsen, die aus in NOTE gewährten Krediten generiert werden, werden an die Kreditnehmer ausgezahlt, wobei das Protokoll keinen Anteil davon nimmt.

Für Entwickler hat Canto das Vertrags-Gesichertes-Einnahmen-Modell eingeführt, das einen bestimmten Prozentsatz der Gebühren, die aus On-Chain-Interaktionen mit Verträgen generiert werden, den Entwicklern zuweist. Diese Reihe von Geschäftsmodellinnovationen von Canto, genannt "drei Fliegen mit einer Klappe schlagen", fördert ein konstruktives und blühendes Ökosystem, indem es eine offene, kostenlose finanzielle Infrastruktur bereitstellt.

Durch verschiedene Mittel incentiviert Canto Ökosystem-Entwickler und Benutzer, dem Ökosystem beizutreten und es kontinuierlich zu bereichern. Durch die enge Kontrolle der "Minting-Rechte" schafft Canto Möglichkeiten für Liquidität zwischen verschiedenen dezentralen Anwendungen. Mit dem Wachstum des Ökosystems steigt der Wert seiner Token. Nachdem der CSR-Vorschlag am 26. Januar 2024 durch die Community-Abstimmung genehmigt wurde, erlebte der $CANTO-Token einen Preissprung.

Nach diesen Serien von Geschäftsmodellinnovationen kündigte Canto am 18. März 2024 die neueste Runde technischer Iterationen auf seinem offiziellen Blog an.

Neben der Übernahme einer neuen Version des Cosmos SDK und der Integration neuer Technologien zur Reduzierung von Speicherzugriffsengpässen wird Canto auch auf parallele EVMs aufrüsten: Einführung einer optimistischen Parallelisierung durch die Implementierung von Cyclone EVM.

Das von Canto verwendete Cosmos SDK unterteilt die Transaktionsverarbeitung in drei Phasen: Vorschlag, Abstimmung und Finalisierung. Der ProcessProposal-Teilprozess während der Abstimmung ist für die parallele Ausführung von Transaktionen verantwortlich. Der parallele Ausführungsmechanismus führt die Ausführung durch, während der Konflikterkennungsmechanismus die Gültigkeit der Transaktionen überprüft.

Wenn eine Transaktion ungültig ist, wird sie zur erneuten Ausführung an den Ausführungsmotor zurückgesendet; wenn sie gültig ist, wird sie dem nachfolgenden Verarbeitungsablauf zugeführt. Es wird angenommen, dass diese Runde technologischer Upgrades die Token von Canto noch attraktiver machen wird.

5.2 Basierend auf strengen Zustandszugriffslisten: Treibstoff

Fuel, bestehend aus der virtuellen Maschine FuelVM, der Vertragsentwicklungssprache Sway, die von Rust inspiriert ist, und ihrem zugehörigen Toolset, ist ein maßgeschneidertes modulares „Ethereum-Rollup-Betriebssystem“. Das Fuel-Projekt wurde 2019 ins Leben gerufen, und im Dezember 2020 startete Fuel Labs die erste optimistische Rollup-Ausführungsschicht auf Ethereum, Fuel v1. Nach mehr als drei Jahren Entwicklung soll das Projekt nun im dritten Quartal 2024 sein Mainnet starten.

Fuel hat 2021 bzw. 2022 Finanzierungsrunden in Höhe von 1,5 Millionen und 80 Millionen abgeschlossen. Das Kernteam besteht aus über 60 Ingenieuren, wobei Gründer John Adler auch Mitbegründer der Datenverfügbarkeitslösung Celestia Labs ist und einer der frühesten Befürworter des optimistischen Rollup-Ansatzes. In Bezug auf den Betrieb hat das Projekt 270.000 Mitglieder auf Twitter und 390.000 auf Discord.

Die Ausführung von Transaktionen nacheinander auf der Blockchain verursacht Gasgebühren und konkurriert um wertvollen Blockplatz, was langsam ist. Natürlich kommen einem verschiedene Skalierungslösungen in den Sinn, wie z.B. die Stapelverarbeitung von Transaktionen, die dann zusammen verpackt und auf der Kette abgewickelt werden, um die Ausführung zu beschleunigen.

Ein Rollup ist eine Skalierungslösung, die außerhalb von L1 arbeitet, Transaktionen in Batches off-chain ausführt und dann Transaktionsdaten oder Ausführungsnachweise an L1 sendet. Dies gewährleistet Sicherheit durch die DA-Schicht und abwickelt Transaktionen. Es gibt zwei Hauptarten von Rollups: optimistisch und Zero-Knowledge (ZK).

Optimistische Rollups gehen davon aus, dass Transaktionen gültig sind und erstellen einen Betrugsnachweis, um bösartige oder falsche Transaktionen auf L1 rückgängig zu machen, wenn sie erkannt werden. ZK-Rollups generieren Beweise für die Gültigkeit von Transaktionen durch komplexe Berechnungen, ohne Transaktionsdetails offenzulegen, und veröffentlichen sie auf L1, um zu zeigen, dass der Rollup die Transaktionen korrekt ausgeführt hat. Rollups sind somit eine Technologie der Blockchain-Ausführungsschicht.

Obwohl Rollups die Transaktionsausführung beschleunigen, sind die meisten bestehenden Implementierungen für monolithische Blockchains konzipiert. Entwickler müssen technisch verschiedene Kompromisse eingehen, was die volle Leistungsfähigkeit von Rollups einschränkt. Mit dem neuen Trend hin zu modularen Blockchains gibt es in der Branche keine geeignete Rollup-Lösung. Fuel wurde geschaffen, um diese Lücke zu schließen.

Fuel verwendet das UTXO-Datenmodell, das den Vorteil hat, dass seine Transaktionsausgänge nur zwei Zustände haben: entweder ausgegeben, dauerhaft im Transaktionsverlauf des Blocks aufgezeichnet, oder nicht ausgegeben, verfügbar für zukünftige Transaktionen. Dies minimiert die Statusdaten, die auf jedem Knoten in der Kette gespeichert sind. Basierend darauf überprüft Fuel die Kontoinformationen, auf die von jeder Transaktion zugegriffen wird, bevor sie ausgeführt wird, identifiziert Abhängigkeiten und plant Transaktionen ohne Abhängigkeiten parallel auszuführen, was die Durchsatzrate der Transaktionsverarbeitung erhöht.

5.3 Cross-Chain-Integration von L1-Chain mit L2-Lösungen: Neno, Eclipse und Lumio

L2-Lösungen teilen eine gemeinsame Eigenschaft: Sie kombinieren die Fähigkeiten von zwei Arten von virtuellen Maschinen, um die Geschwindigkeit der Transaktionsausführung zu verbessern. Konkret bedeutet dies, dass parallel L1s verwendet werden, um Transaktionen auszuführen, während die Kompatibilität mit anderen Ketten erhalten bleibt (Unterstützung für zwei virtuelle Maschinen). Die Kompatibilitätsmechanismen, die von verschiedenen Projekten übernommen werden, variieren jedoch. In dieser Hinsicht sind Neon, Eclipse und Lumio besonders repräsentativ.

Neon beansprucht, das erste parallele EVM-Projekt im Solana-Ökosystem zu sein, das es Entwicklern ermöglicht, Projekte aus dem Ethereum-Ökosystem nahtlos in das Solana-Ökosystem zu migrieren. Eclipse ist ein weiteres Protokoll im Solana-Ökosystem, das mit EVM kompatibel ist und mit einer modularen Architektur entwickelt wurde. Von diesen drei Projekten hat nur Neon seine eigene Token ausgegeben und damit einen Umlaufmarktwert von über 78 Millionen erreicht.

Die anderen beiden Projekte befinden sich noch in relativ frühen Phasen. Lumio kombiniert Aptos und Ethereum, um ein optimistisches Rollup-L2-Protokoll zu erstellen, das Ethereum-Anwendungen effizient mit der Geschwindigkeit des Move-VM ausführt.

In Bezug auf die Finanzierung hat Neon im November 2021 eine Finanzierung in Höhe von 40 Millionen US-Dollar und im Juni 2023 eine Finanzierung in Höhe von 5 Millionen US-Dollar abgeschlossen, insgesamt 45 Millionen US-Dollar. Eclipse hat im August 2022 eine Finanzierung in Höhe von 6 Millionen US-Dollar, im September 2022 eine Finanzierung in Höhe von 9 Millionen US-Dollar und im März 2024 eine Finanzierung in Höhe von 50 Millionen US-Dollar abgeschlossen, insgesamt 65 Millionen US-Dollar. Lumio hat bisher keine Mittel aufgebracht.

Keines der drei Projekte hat bisher ein groß angelegtes Anwendungsökosystem gebildet, aber sie haben Zehntausende bis Hunderttausende von Anhängern oder Mitgliedern auf großen Social-Media-Plattformen, was auf eine signifikante Gemeinschaftsaktivität hinweist.

Aus mechanischer Sicht ist Neon ein EVM-Emulator im Solana-Netzwerk, der als Smart Contract ausgeführt wird. Entwickler können Sprachen wie Solidity und Vyper verwenden, um dApp-Anwendungen zu schreiben, und können Ethereum-Toolchains sowie kompatible Ethereum-RPC-APIs, Konten, Signaturen und Tokenstandards wie MetaMask, Hardhat und Remix nutzen. Gleichzeitig profitieren sie von den Vorteilen geringer Gebühren, hoher Transaktionsgeschwindigkeit und paralleler Verarbeitungsfähigkeiten, die Solana bietet.

Ethereum-Transaktionen, die von der Ethereum dApp-Frontend gesendet werden, werden von einem Proxy in Solana-Transaktionen umgewandelt und dann im Emulator ausgeführt, wodurch der Kettenzustand geändert wird. Es ist wie die Spiel-Emulatoren, die wir oft auf PCs verwenden, die es uns ermöglichen, exklusive Spiele von Konsolen wie Switch und PlayStation auf Desktop-Computern zu spielen. Neon ermöglicht es Ethereum-Entwicklern, Ethereum-Anwendungen im Solana-Netzwerk auszuführen.

Eclipse verfolgt einen anderen Implementierungsansatz: Die Ausführung von Transaktionen erfolgt über SVM und die Abwicklung von Transaktionen über EVM. Eclipse nutzt eine modulare Blockchain-Architektur, bei der es nur die Transaktionsausführung bearbeitet und andere Verantwortlichkeiten auslagert, um eine einheitliche Lösung durch modulare Kombinationen zu bilden.

Zum Beispiel nutzt es Celestia zur Verwaltung der Datenverfügbarkeit und Ethereum zur Ausführung und Abwicklung von Transaktionen. Eclipse gewährleistet die Ausführungsgeschwindigkeit durch SVM und die Sicherheit durch die Validierung und Abwicklung von Ethereum.

Lumio verfolgt eine Designphilosophie, die unabhängig von den Ausführungs- und Abrechnungsebenen ist, unterstützt verschiedene virtuelle Maschinen und ist kompatibel mit mehreren L1/L2-Netzwerken: Ethereum, Aptos, Optimism, Avalanche, zkSync und anderen. Es führt Transaktionen über Move VM aus und begleicht sie über EVM, wodurch die Ökosysteme von Ethereum und Aptos verbunden werden.

Allerdings enden Lumios Ambitionen hier nicht. Seine Vision ist es, plattformübergreifende virtuelle Maschinenaufrufe bereitzustellen, um eine Multi-Blockchain-Liquiditätsvernetzung mit höchster Geschwindigkeit und niedrigsten Raten zu erreichen.

Oben sind die Hauptprojekte aufgeführt, die derzeit mit der parallelen EVM-Narration in Verbindung stehen, wie im folgenden Diagramm dargestellt.

6. Fazit und Ausblick

Menschen vergleichen Bitcoin oft mit einem „verteilten Hauptbuch“ und Ethereum mit einer „verteilten Zustandsmaschine“. Wenn wir alle Knoten, die ein Blockchain-Netzwerk betreiben, als einen Computer betrachten, dann untersuchen parallele Blockchains grundlegend, wie die Nutzung der Verarbeitungsressourcen dieses „Computers“ maximiert werden kann, um die schnellste Ausführungsgeschwindigkeit zu erreichen.

Dies ist eine unausweichliche Entwicklung in der Geschichte der Rechentechnologie, ähnlich der Entwicklung von Single-Core zu Multi-Core-Prozessoren und Betriebssystemen, die sich von Single-User Single-Thread zu Multi-User Multi-Threading entwickeln. Dies hat bedeutende Auswirkungen auf die kontinuierliche Entwicklung der Branche.

Die technischen Prinzipien des parallelen EVM lassen sich in zwei Komponenten unterteilen: die virtuelle Maschine und den parallelen Ausführungsmechanismus. Im Kontext der Blockchain integriert die virtuelle Maschine eine Reihe von Anweisungen zur verteilten Ausführung von Verträgen und zum Betrieb von dApps. Der parallele Ausführungsmechanismus konzentriert sich hauptsächlich darauf, die Transaktionsausführungsgeschwindigkeiten zu maximieren, während die Genauigkeit der Transaktionsergebnisse gewährleistet wird.

Einerseits teilen parallele EVMs gemeinsame technische Prinzipien. Erstens ist das optimistische Parallelisierungsmodell ein Konsens für L1 öffentliche Blockchains. Das bedeutet jedoch nicht, dass das Speicher-Sperrmodell nutzlos ist. Technologische Überlegenheit existiert nicht; vielmehr variiert das Fähigkeitsniveau der Entwickler.

Zweitens glauben Projekte wie Fuel fest daran, dass Off-Chain-Skalierungsmechanismen ihre maximale Leistung erst nach Modularisierung erreichen können. Schließlich streben zahlreiche L2-Projekte danach, die Transaktionsdurchsatz durch Integration mit parallelen L1-Public-Blockchains zu verbessern und somit die Skalierungsmöglichkeiten im Cross-Ecosystem zu erreichen.

Auf der anderen Seite haben parallele Blockchains ihre einzigartigen technischen Errungenschaften. Selbst bei der Annahme des gleichen parallelen Ausführungsmodells haben verschiedene Teams unterschiedliche architektonische Entwurfsmuster, Datenmodelle oder Vorverarbeitungsmechanismen implementiert. Die technologische Exploration ist endlos, und verschiedene Projekte entwickeln unterschiedliche Technologien auf der Grundlage unterschiedlicher Visionen, um die Praxis auf höhere Ebenen zu bringen.

In Zukunft werden mehr L1- und L2-Projekte in parallele EVMs einsteigen. Die L1-Spur wird einen umfassenden Wettbewerb zwischen parallelen EVM- und Nicht-EVM-Lagern in Prozessorressourcen, Speicherressourcen, Netzwerkressourcen, Dateisystemressourcen und Geräteressourcen sehen. Dieser Wettbewerb wird auch neue Erzählungen im Zusammenhang mit Leistungssteigerung hervorbringen. In der Zwischenzeit wird sich die L2-Spur hin zu Blockchain-Virtual-Machine-Simulatoren oder modularen Blockchains entwickeln.

In Zukunft werden Infrastrukturoptimierungen schnellere Geschwindigkeiten, niedrigere Kosten und höhere Effizienz bringen. Web3-Unternehmer können mutig Geschäftsmodelle innovieren, um bessere dezentrale Produkterlebnisse weltweit zu schaffen und das Industrieökosystem weiter zu stärken. Für Web3-Investoren ist es unzureichend, sich ausschließlich auf die Technologie zu konzentrieren.

Bei der Auswahl von Anlagezielen sollten Anleger Erzählungen, Marktkapitalisierung und Liquidität berücksichtigen und Projekte mit „guten Erzählungen“, „niedriger Marktkapitalisierung“ und „hoher Liquidität“ auswählen. Anschließend sollten sie sich mit dem Geschäft, dem Teamhintergrund, dem Wirtschaftsmodell, dem Marketing und ökologischen Projekten befassen, um potenzielle Projekte aufzudecken und geeignete Anlagemöglichkeiten zu finden.

Parallele EVMs befinden sich noch in den Anfängen der Entwicklung, mit Projekten wie Neon, Monad, Canto, Eclipse, Fuel und Lumio in der Phase, in der ihr Wert noch nicht vollständig realisiert wurde. Insbesondere Monad, Canto und Fuel.

Von Monads Marketingstil ist nicht nur für sich genommen bemerkenswert, sondern auch die Meme-Projekte innerhalb seines Ökosystems sind es wert, beachtet zu werden, was zu schnellen Reichtumsgeschichten führen kann, die durch Hype angetrieben werden. Canto erfüllt die Bedingungen für eine "gute Erzählung" und eine "niedrige Marktbewertung", aber ob es sich um ein gutes Investitionsziel handelt, erfordert dennoch eine gründliche Prüfung seiner verschiedenen Indikatoren. Fuel repräsentiert eine beliebte Richtung in der Entwicklung modularer Blockchains und kann auch zu neuen Investitionsmöglichkeiten führen, die alle Richtungen sind, die unsere Aufmerksamkeit verdienen.

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1. Dieser Artikel stammt aus Gryphsis Academy) der Originaltitel lautet "Zehntausend Worte Interpretation von Parallel EVM: Wie durchbricht man den Blockchain-Leistungsengpass?", das Urheberrecht gehört dem Originalautor [@leesper6], wenn Sie Einwände gegen den Nachdruck haben, wenden Sie sich bitte an Gate Learn Team, das Team wird es so schnell wie möglich gemäß den relevanten Verfahren bearbeiten.

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