区块链因去中心化设计牺牲了效率，提升执行速度成为关键问题。执行层处理每笔交易并将其加入链中，而并行执行是提升处理能力的重要突破。

传统区块链采用串行处理，限制了交易速度。并行执行允许多个交易同时处理，大幅提高效率并减轻链上压力。

交易执行的具体环节

1. 交易进入内存池并被筛选和排序：预处理阶段，完成交易的筛选和排序。

2. Builder 构建区块（但不执行）：将有利可图的交易排列成区块。

3. Proposer 验证并提交区块：验证区块结构和交易内容，提交到网络。

4. 执行交易：节点逐笔执行交易，触发智能合约调用、账户余额变化或状态变更。

5. 见证者见证：验证区块执行结果和状态根，确保真实性和有效性。

6. 状态同步：每个节点同步执行结果，计算并存储新的状态根。

顺序执行

交易按顺序逐步执行，每笔交易完成后更新账户状态，生成新的状态默克尔根。交易顺序至关重要，不同顺序会导致不同的默克尔根值。

并行执行

节点尝试对区块中的交易进行并行处理，将交易分配到不同的「执行路径」上，提高吞吐量。所有交易执行完成后，汇总结果形成新的区块状态。

状态冲突

并行执行可能导致状态冲突，即多个交易同时对同一数据进行读取或写入。解决方法包括冲突检测和回滚机制，或提前对交易进行依赖性分析。

乐观并行与确定性并行

- 确定性并行：提前声明状态访问，避免冲突。

- 乐观并行：先处理交易，冲突发生时重新执行。

EVM 并行困境

EVM 的默克尔树架构难以并行更新，每次交易修改状态数据后需更新根哈希值，导致并行化困难。

非 EVM 并行解决方案

- Solana：采用账户模型，每笔交易声明访问的账户和权限，实现智能调度，避免冲突。

- Aptos：将账户划分为独立的状态单元，使用 Jellyfish Merkle Tree，允许并行更新。

并行 EVM

- Sui：使用对象模型，事务调度采用乐观并行策略，假设事务无冲突，发生冲突时回滚。

- Monad：同样采用乐观并行，通过静态代码分析预测状态访问，重构数据库以提高效率。

小结

并行执行通过多路径提高执行效率，需要冲突检测和回滚机制确保状态一致性。执行层效率提升还可通过优化数据库读写操作实现。并行并非唯一解决方案，需综合考虑去中心化和开发者友好性。对于以太坊而言，Rollup 为中心的路线图可能是更优选择。

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