Ethereum $ETH , drugi co do wielkości blockchain, nadal przetwarza transakcje jedna po drugiej, co jest powodem, dla którego często jest określany jako wolny. Tymczasem nowsze łańcuchy kompatybilne z Ethereum, które wykonują transakcje równolegle, takie jak Sei i Monad, reklamują się jako łańcuchy „autobahnowe”, co sugeruje, że lepiej skalują się i poruszają znacznie szybciej niż Ethereum.

Równoległe (obraz stworzony z AI)

Równoległe wykonywanie może zdecydowanie przyspieszyć blockchain, ponieważ architektura jest do tego stworzona. Ale warto być sceptycznym wobec tego szumu. Wiele łańcuchów, które reklamują równoległe wykonywanie, wygląda na szybsze na papierze, jednak nie miały one jeszcze rzeczywistego użycia, które mogłoby udowodnić, że mogą konsekwentnie obsługiwać wolumeny transakcji, które deklarują.

W wielu przypadkach równoległy projekt jest obecny, ale popyt nie, więc korzyści pozostają głównie nieużywane. A mimo że architektura ma być wydajna, wciąż nie była testowana pod względem obciążenia na tyle, aby wiedzieć, czy cała dodatkowa złożoność potrzebna do zarządzania przypadkami brzegowymi równoległego wykonania jest rzeczywiście tego warta.

Post na X z konta Sei Network ukuł termin „konsensus Autobahn”, aby opisać mechanizm, dzięki któremu wszystkie zdecentralizowane komputery (węzły) zgadzają się co do stanu blockchaina.

Ten artykuł przygląda się bliżej projektom równoległego wykonania, szczególnie w ekosystemie EVM, z Sei i Monad jako głównymi studium przypadków. Celem jest ocena, jaką realną przewagę prędkości oferuje asynchroniczne równoległe wykonanie w porównaniu do tradycyjnego sekwencyjnego przetwarzania synchronizowanego.

Post na X, który żartobliwie komentuje szybsze oszustwa kryptowalutowe z Monad przy użyciu równoległego wykonania.

Definiowanie równoległego wykonania


Równoległe wykonanie oznacza uruchamianie wielu zadań jednocześnie, co jest naturalnie szybsze niż wykonanie sekwencyjne, w którym zadania odbywają się jedno po drugim. Pomyśl o tym jak o gotowaniu: przygotowywanie kilku potraw równolegle, podczas gdy inne części są przygotowywane, jest znacznie szybsze niż kończenie każdej potrawy od początku do końca przed rozpoczęciem następnej.

Przykład gry w restaurację, w której kucharze muszą gotować wiele potraw równolegle, aby sprostać zapotrzebowaniu klientów. Kredyt: Gemini AI

W informatyce ten sam zasada ma zastosowanie. Równoległe przetwarzanie może poprawić architektury oparte na EVM, mimo że łańcuchy, które go obecnie używają, nie są jeszcze tak szeroko przyjęte.

W swojej istocie blockchain to rozproszony i niezmienny rejestr, który rejestruje transakcje w miarę ich przetwarzania. Można to porównać do niezmiennej bazy danych SQL, która śledzi adresy portfeli, adresy kontraktów często reprezentowanych przez tokeny oraz salda powiązane z każdym portfelem i tokenem. Za każdym razem, gdy ktoś dokonuje transakcji, ta baza danych aktualizuje się, aby odzwierciedlić zmianę. Aktualizowanie jednego wpisu na raz jest naturalnie wolniejsze niż aktualizowanie kilku jednocześnie.

Wiele ustalonych blockchainów, takich jak Bitcoin i Ethereum, polega na wykonaniu sekwencyjnym, co oznacza, że transakcje są przetwarzane i rejestrowane jedna po drugiej.

W przeciwieństwie do tego, nowsze sieci, takie jak Solana, Sei, Sui i Monad, są zbudowane wokół równoległego wykonania, co pozwala na przetwarzanie wielu transakcji jednocześnie.

Diagram porównujący wykonanie sekwencyjne, które przetwarza transakcje jedna po drugiej, oraz wykonanie równoległe, które obsługuje transakcje jednocześnie, być może w tym samym kroku.

Architektura wykonania równoległego

Mimo że równoległe wykonanie jest naturalnie szybsze, blockchainy, które na nim polegają, potrzebują bardziej złożonych architektur, aby poradzić sobie z wyzwaniami, które wiążą się z przetwarzaniem wielu transakcji jednocześnie.

Aby uruchomić zadania jednocześnie, potrzebujesz wielu grup pracowników lub maszyn działających równolegle. W terminach blockchainowych oznacza to dzielenie węzłów, komputerów, które utrzymują sieć i obsługują przetwarzanie oraz finalizację transakcji, na grupy, które mogą wykonywać transakcje jednocześnie.

Diagram pokazujący transakcje (tx) rozdzielone do przetwarzania między różnymi „rdzeniami” pracowników


W większości projektów równoległe wykonanie jest obsługiwane przez uruchamianie wielu rdzeni lub „grup instancji”, które przetwarzają transakcje w tym samym czasie. Podczas finalizacji sieci mogą używać osobnej grupy, aby zredukować ryzyko, że jakikolwiek pojedynczy węzeł uzyska wystarczającą kontrolę, aby współdziałać lub podważyć bezpieczeństwo [1]. Kod źródłowy Sei sugeruje, że używa 500 pracowników do równoległego wykonania, chociaż jego dokumentacja mówi, że liczba ta może być skalowana w górę lub w dół w zależności od popytu. Monad nie ujawnia publicznie, ile węzłów lub pracowników uruchamia obecnie.

Równoległe wykonanie wyraźnie poprawia przepustowość, ale w miarę jak równoległość staje się coraz bardziej powszechna w środowiskach w stylu EVM, architektura może ewoluować w kierunku bardziej ukierunkowanych modeli. Niektórzy badacze twierdzą, że dzielenie wykonania na wiele grup węzłów jest niepotrzebnie skomplikowane. Potencjalnie czystsze podejście polega na równoległym wykonywaniu tylko ciężkiej pracy, takiej jak wdrożenie inteligentnych kontraktów lub obliczeniowo intensywne wywołania, podczas gdy prostsze działania, takie jak podstawowe transfery tokenów, są wykonywane sekwencyjnie [1]. Istnieją również propozycje, w których węzły, które decydują się na równoległe wykonanie, mogłyby otrzymać dodatkowe nagrody za przetwarzanie większej liczby transakcji [2].

Trudny element to poprawność w warunkach współbieżności. Równoległe łańcuchy potrzebują solidnych sposobów na wykrywanie i rozwiązywanie konfliktów, gdy transakcje dotykają tego samego stanu w tym samym czasie. Bez tych zabezpieczeń otwierasz drzwi do problemów, takich jak forma podwójnego wydania, gdzie te same tokeny wydają się być używane dwukrotnie. Na przykład, Użytkownik A ma 10 tokenów, wysyła wszystkie 10 do Użytkownika B, a następnie natychmiast wysyła 5 do Użytkownika C, mimo że ich bilans powinien już być pusty.

Wykres ilustrujący, jak problem podwójnego wydania może wystąpić w przetwarzaniu równoległym, ale nie wpływa na przetwarzanie sekwencyjne.


Jedną z głównych nieefektywności równoległego wykonania jest potrzeba anulowania i ponownego przesyłania transakcji, aby uniknąć podwójnego wydania lub niezgodnych aktualizacji stanu [1].

W praktyce pewien poziom obsługi sekwencyjnej może być nadal wymagany, aby zapewnić poprawność. Sieci takie jak Sei i Monad korzystają z optymistycznego równoległego wykonania. Transakcje są przetwarzane równolegle najpierw, ale stan końcowy nie jest potwierdzany, dopóki konflikty nie zostaną sprawdzone i rozwiązane. Transakcje są umieszczane w tymczasowym stanie, skanowane pod kątem nakładających się, gdy nowe przychodzą, a wszelkie konfliktujące transakcje są usuwane i odtwarzane w kolejności sekwencyjnej, aby zapewnić dokładność [2].

Na przykład, wyobraź sobie, że Użytkownik A ma 10 tokenów i wysyła 3 do Użytkownika B. Zanim ta transakcja zostanie w pełni sfinalizowana, Użytkownik A wysyła kolejne 3 tokeny do Użytkownika C. Proces równoległy może początkowo odczytać bilans Użytkownika A jako 10 dla obu transakcji, mimo że po pierwszym transferze rzeczywisty bilans powinien wynosić 7. Bez rozwiązywania konfliktów system mógłby chwilowo odzwierciedlać błędne dane, dlatego niezbędne są środki ostrożności, takie jak ponowne sortowanie i przetwarzanie.

Wykres ilustrujący, jak działa optymistyczne równoległe wykonanie. Blockchainy zakładają, że transakcje nie kolidują, przetwarzają je w tymczasowym stanie, sprawdzają na kolizje, a następnie ponownie przesyłają wszelkie konfliktujące transakcje jako nowe w kolejności sekwencyjnej w stanie końcowym.

Dane dotyczące wykonania transakcji

Blockchainy z równoległym wykonaniem twierdzą, że mają wyższe prędkości przetwarzania transakcji, ale brakuje im wystarczającego użycia, aby to udowodnić. Zamiast tego, analiza prędkości wykonania poszczególnych transakcji daje większą jasność.

Łańcuchy wykonania sekwencyjnego wykonują pojedynczą lub dwucyfrową liczbę transakcji na sekundę. Bitcoin może obsługiwać 3,3 do 7 transakcji na sekundę (TPS), podczas gdy Ethereum może przetwarzać 15 do 30 TPS.

Blockchainy, które używają równoległego wykonania, twierdzą, że są wielokrotnie szybsze. Sei twierdzi, że mogą obsługiwać od 1 500 TPS do 15 000 TPS, w zależności od typu transakcji. Monad podaje ogólną wartość 10 000 TPS.

Wyzwanie związane z tymi roszczeniami polega na tym, że ani Sei, ani Monad nigdy nie osiągnęły tych poziomów użytkowania. Nawet podczas uruchomienia głównej sieci (wersja produkcyjna) Monad osiągnął szczyt powyżej 100 TPS. W ostatnich miesiącach Sei osiągnął ponad 4 miliony dziennych transakcji, znacznie poniżej średniej 50 TPS. Większość użytkowników EVM nie doświadczyła pełnych korzyści płynących z równoległości, ponieważ Sei i Monad nie osiągnęły poziomów adopcji Ethereum i jego L2 (na przykład, Base niedawno osiągnął 20 milionów dziennych transakcji, z średnią 150 TPS).

Wykres ilustrujący wzrost liczby transakcji na sekundę na głównym łańcuchu Monad podczas jego początkowego uruchomienia, w tym wdrożenie natywnego tokena protokołu. Kredyt: GMonads
Wykres pokazujący dzienną liczbę transakcji dla Sei, podzieloną na to, czy transakcje zostały wykonane na infrastrukturze Cosmos czy Ethereum. Kredyt: Przegląd sieci Sei na Dune Analytics

Lepiej jest przyjrzeć się indywidualnym czasom wykonania transakcji i kosztom gazu niż tylko TPS przy ocenie, jak równoległe wykonanie poprawia środowiska EVM.

Blockchainy zazwyczaj nie publikują surowych metryk czasu wykonania, ale czasy finalizacji mogą oferować przybliżony wskaźnik wydajności. Jedna symulacja wykazała, że wprowadzenie równoległości w tej samej architekturze poprawiło prędkość finalizacji transakcji o około 1,54 razy [3]. Na poziomie sieci Ethereum finalizuje transakcje w około 15 minut, podczas gdy Sei robi to w około 400 milisekund, a Monad w około 800 milisekund.

Równoległość może również obniżyć opłaty za gaz. Ponieważ blockchainy opierają się na cenach w stylu surging, większa pojemność pomaga wchłonąć wyższy popyt, co zmniejsza presję opłat. Sei i Monad mają znacznie niższe podstawowe koszty gazu niż Ethereum. Prosty transfer tokena ERC 20 kosztuje około 0,000098 USD na Sei, w porównaniu do około 0,03 USD na Ethereum.

Nawet jeśli te sieci jeszcze nie działają na teoretycznych limitach TPS, równoległe wykonanie nadal przynosi znaczące zyski w prędkości i efektywności kosztowej.

Ogólnie,

Równoległe wykonanie wyraźnie wzmacnia blockchainy kompatybilne z Ethereum, prawdopodobnie w większym stopniu niż tylko marginalnie.

Sieci legacy, takie jak Bitcoin i Ethereum, polegają na wykonaniu sekwencyjnym. To podejście jest niezawodne i proste, ale wiąże się z kompromisami w prędkości i kosztach.

Równoległe wykonanie zostało zaprojektowane w celu przyspieszenia blockchainów i uczynienia ich bardziej przystępnymi, co zwiększa ich szanse na szersze przyjęcie. Sei i Monad, które obecnie mają znacznie mniejsze wykorzystanie niż Ethereum, są dwiema głównymi sieciami kompatybilnymi z EVM, które wdrożyły ten model na dużą skalę.

Jednak ponieważ ich wolumen transakcji pozostaje stosunkowo niski, pełna pojemność równoległego wykonania nie została jeszcze przetestowana. Jego bardziej złożona architektura wciąż musi udowodnić swoją wartość w warunkach rzeczywistego popytu na poziomach, które aspiruje wspierać.

Źródła

  1. Liu, J., Cheng, R., Asokan, N., & Song, D. (2020). Równoległe i asynchroniczne wykonanie inteligentnych kontraktów. Journal of LaTeX Class Files, 14(8). https://arxiv.org/pdf/2306.05007

  2. Marsh, B., Landers, S., & Jog, J. (2025, November 18). Sei Giga v0.2. Sei Labs. https://arxiv.org/pdf/2505.14914

  3. Das, S., Bäumer, J., Preechakul, K., Patel, R., & Li, J. J. (2025, April 2). Przyspieszanie skalowalności blockchaina: nowe modele dla równoległego wykonania transakcji w EVM. Uniwersytet Kalifornijski w Berkeley. https://arxiv.org/html/2504.01370v1