Web3並行計算賽道全景圖譜：原生擴容的最佳方案？

一、並行計算:區塊鏈擴容的新範式

區塊鏈的"不可能三角"("安全性"、"去中心化"、"可擴展性")揭示了區塊鏈系統設計中的本質權衡,即區塊鏈項目很難同時實現"極致安全、人人可參與、高速處理"。針對"可擴展性"這一永恆話題,目前市場上的主流區塊鏈擴容方案按照範式區分,包括:

• 執行增強型擴容:原地提升執行能力,例如並行、GPU、多核
• 狀態隔離型擴容:水平拆分狀態/Shard,例如分片、UTXO、多子網
• 鏈下外包型擴容:把執行放到鏈外,例如 Rollup、Coprocessor、DA
• 結構解耦型擴容:架構模塊化、協同運行,例如模塊鏈、共享排序器、Rollup Mesh
• 異步並發型擴容:Actor 模型,進程隔離、消息驅動,例如智能體、多線程異步鏈

區塊鏈擴容方案包括:鏈內並行計算、Rollup、分片、DA 模塊、模塊化結構、Actor 系統、zk 證明壓縮、Stateless 架構等,涵蓋執行、狀態、數據、結構多個層級,是一個"多層協同、模塊組合"的完整擴容體系。而本文重點介紹以並行計算爲主流的擴容方式。

鏈內並行計算 (intra-chain parallelism),關注區塊內部交易/指令的並行執行。按並行機制劃分,其擴容方式可以分爲五大類,每類代表了不同的性能追求、開發模型和架構哲學,依次並行顆粒度越來越細,並行強度越來越高,調度復雜度也越來越高,編程復雜性和實現難度也越來越高。

• 帳戶級並行(Account-level): 代表項目 Solana
• 對象級並行(Object-level):代表項目 Sui
• 交易級並行(Transaction-level): 代表項目 Monad, Aptos
• 調用級/微 VM 並行(Call-level / MicroVM): 代表項目 MegaETH
• 指令級並行(Instruction-level): 代表項目 GatlingX

鏈外異步並發模型,以 Actor 智能體系統(Agent / Actor Model)爲代表,它們屬於另一種並行計算範式,作爲跨鏈/異步消息系統(非區塊同步模型),每個 Agent 作爲獨立運行的"智能體進程",並行方式異步消息、事件驅動、無需同步調度,代表項目有 AO, ICP, Cartesi 等。

而我們耳熟能詳的 Rollup 或分片擴容方案,屬於系統級並發機制,並不屬於鏈內並行計算。它們通過"並行運行多個鏈/執行域"來實現擴容,而不是提升單個區塊/虛擬機內部的並行度。此類擴容方案並不是本文討論的重點但我們依然會將其用於架構理念的異同比較。

二、EVM 系並行增強鏈:在兼容中突破性能邊界

以太坊的串行處理架構發展至今,經歷分片、Rollup、模塊化架構等多輪擴容嘗試,但執行層的吞吐瓶頸依然未獲根本性突破。但與此同時,EVM 與 Solidity 依舊是當前最具開發者基礎與生態勢能的智能合約平台。因此,EVM 系並行增強鏈作爲兼顧生態兼容性與執行性能提升的關鍵路徑,正在成爲新一輪擴容演進的重要方向。Monad 與 MegaETH 則是這一方向上最具代表性的項目,分別從延遲執行與狀態分解出發,構建面向高並發、高吞吐場景的 EVM 並行處理架構。

Monad 的並行計算機制解析

Monad 是一個爲以太坊虛擬機(EVM)重新設計的高性能 Layer1 區塊鏈,基於流水線處理(Pipelining)這一基本並行理念,在共識層異步執行(Asynchronous Execution)、在執行層樂觀並發(Optimistic Parallel Execution) 。此外在共識和存儲層,Monad 分別引入了高性能 BFT 協議(MonadBFT)與專用數據庫系統(MonadDB),實現端到端優化。

Pipelining:多階段流水線並行執行機制

Pipelining 是 Monad 並行執行的基本理念,其核心思想是將區塊鏈的執行流程拆分爲多個獨立的階段,並將這些階段並行化處理,形成立體的流水線架構,各階段運行在獨立線程或核上,實現跨區塊的並發處理,最終達到提升吞吐量和降低延遲的效果。這些階段包括:交易提議(Propose)共識達成(Consensus)交易執行(Execution)和區塊提交(Commit)。

Asynchronous Execution:共識 - 執行異步解耦

在傳統鏈上,交易共識和執行通常是同步流程,這種串行模型嚴重限制了性能擴展。Monad 通過"異步執行"實現了共識層異步、執行層異步和存儲異步。顯著降低區塊時間(block time)和確認延遲,使系統更具彈性、處理流程更細分、資源利用率更高。

核心設計:

• 共識過程(共識層)只負責排序交易,不執行合約邏輯。
• 執行過程(執行層)在共識完成後異步觸發。
• 共識完成後立即進入下一區塊共識流程,無需等待執行完成。

Optimistic Parallel Execution:樂觀並行執行

傳統以太坊對交易執行採用嚴格串行模型,以避免狀態衝突。而 Monad 則採用"樂觀並行執行"策略,大幅提升交易處理速率。

執行機制:

• Monad 會樂觀地並行執行所有交易,假設大部分交易之間無狀態衝突。
• 同時運行一個"衝突檢測器(Conflict Detector)"來監控交易之間是否訪問了相同的狀態(如讀/寫衝突)。
• 如果檢測到衝突,則會將衝突交易串行化重執行,確保狀態正確性。

Monad 選擇了兼容路徑:盡可能少動 EVM 規則,在執行過程中通過推遲寫狀態、動態檢測衝突來實現並行,更像是性能版以太坊,成熟度好容易實現 EVM 生態遷移,是 EVM 世界的並行加速器。

MegaETH 的並行計算機制解析

區別於 Monad 的 L1 定位,MegaETH 定位爲 EVM 兼容的模塊化高性能並行執行層,既可以作爲獨立 L1 公鏈,也可以作爲以太坊上的執行增強層(Execution Layer)或模塊化組件。其核心設計目標是將帳戶邏輯、執行環境與狀態隔離解構爲可獨立調度的最小單元,以實現鏈內高並發執行和低延遲響應能力。MegaETH 提出的關鍵創新在於:Micro-VM 架構 + State Dependency DAG(有向無環狀態依賴圖)及模塊化同步機制,共同構建出面向"鏈內線程化"的並行執行體系。

Micro-VM(微虛擬機)架構:帳戶即線程

MegaETH 引入了"每個帳戶一個微型虛擬機(Micro-VM)"的執行模型,將執行環境"線程化",爲並行調度提供最小隔離單元。這些 VM 之間通過異步消息通信(Asynchronous Messaging),而不是同步調用,大量 VM 可以獨立執行、獨立存儲,天然並行。

State Dependency DAG:依賴圖驅動的調度機制

MegaETH 構建了一套基於帳戶狀態訪問關係的 DAG 調度系統,系統實時維護一個全局依賴圖(Dependency Graph),每次交易修改哪些帳戶,讀取哪些帳戶,全部建模成依賴關係。無衝突的交易可以直接並行執行,有依賴關係的交易將按拓撲序串行或延後進行調度排序。依賴圖確保並行執行過程中的狀態一致性與非重復寫入。

異步執行與回調機制

MegaETH 構建在異步編程範式之上,類似 Actor Model 的異步消息傳遞,解決傳統 EVM 串行調用問題。合約調用是異步的(非遞歸執行),調用合約 A -> B -> C 時,每次調用都被異步化,無需阻塞等待;調用棧被展開爲異步調用圖(Call Graph);交易處理=遍歷異步圖 + 依賴分辨 + 並行調度。

總而言之,MegaETH 打破傳統 EVM 單線程狀態機模型,以帳戶爲單位實現微虛擬機封裝,通過狀態依賴圖進行交易調度,並用異步消息機制替代同步調用棧。它是一種從"帳戶結構 → 調度架構 → 執行流程"全維度重新設計的並行計算平台,爲構建下一代高性能鏈上系統提供了範式級的新思路。

MegaETH 選擇了重構路徑:徹底把帳戶和合約抽象成獨立 VM,通過異步執行調度來釋放極致的並行潛力。理論上,MegaETH 的並行上限更高,但也更難控制復雜度,更像是以太坊理念下的超級分布式操作系統。

Monad 和 MegaETH 二者的設計理念都和分片(Sharding)有着較大不同:分片把區塊鏈橫向切分成多個獨立子鏈(分片 Shards),每個子鏈負責部分交易和狀態,打破單鏈限制在網絡層擴展;而 Monad 和 MegaETH 都保持了單鏈完整性,僅在執行層橫向擴展,在單鏈內部極限並行執行優化突破性能。兩者代表區塊鏈擴展路徑中的縱向強化與橫向擴展兩種方向。

Monad 和 MegaETH 等並行計算項目主要集中在吞吐優化路徑,以提升鏈內 TPS 爲核心目標,通過延遲執行(Deferred Execution)和微虛擬機(Micro-VM)架構實現交易級或帳戶級的並行處理。而 Pharos Network 作爲是一個模塊化、全棧並行的 L1 區塊鏈網路,其核心並行計算機制被稱爲"Rollup Mesh"。這一架構通過主網與特殊處理網路(SPNs)的協同工作,支持多虛擬機環境(EVM 和 Wasm),並集成了零知識證明(ZK)、可信執行環境(TEE)等先進技術。

Rollup Mesh 並行計算機制解析:

1. 全生命週期異步流水線處理(Full Lifecycle Asynchronous Pipelining): Pharos 將交易的各個階段(如共識、執行、存儲)解耦,並採用異步處理方式,使得每個階段可以獨立並行地進行,從而提高整體處理效率。
2. 雙虛擬機並行執行(Dual VM Parallel Execution): Pharos 支持 EVM 和 WASM 兩種虛擬機環境,允許開發者根據需求選擇合適的執行環境。這種雙 VM 架構不僅提高了系統的靈活性,還通過並行執行提升了交易處理能力。
3. 特殊處理網路(SPNs): SPNs 是 Pharos 架構中的關鍵組件,類似於模塊化的子網絡,專門用於處理特定類型的任務或應用。通過 SPNs,Pharos 可以實現資源的動態分配和任務的並行處理,進一步增強了系統的可擴展性和性能。
4. 模塊化共識和重質押機制(Modular Consensus & Restaking): Pharos 引入了靈活的