Die Zukunft der Skalierung: Ein Panorama der parallelen Web3-Computing-Spuren

Geschrieben von: 0xjacobzhao und ChatGPT Das

"Blockchain-Trilemma" der 4o-Blockchain "Sicherheit", "Dezentralisierung" und "Skalierbarkeit" zeigt den wesentlichen Kompromiss bei der Gestaltung von Blockchain-Systemen, das heißt, es ist schwierig für Blockchain-Projekte, gleichzeitig "extreme Sicherheit, jeder kann teilnehmen und eine Hochgeschwindigkeitsverarbeitung" zu erreichen. Als Reaktion auf das ewige Thema "Skalierbarkeit" sind die Mainstream-Blockchain-Skalierungslösungen auf dem Markt nach Paradigmen unterteilt, darunter:

• Ausführungsgestützte Skalierung: Verbesserung der Ausführungsmöglichkeiten vor Ort, wie z. B. Parallelität, GPU und Multi-Core

• State-Isolated Scaling: Horizontal geteilter Zustand/Shard, wie Sharding, UTXO und Multi-Subnet

• Off-Chain-Outsourcing-Skalierung: Ausführung außerhalb der Kette verlagern, Beispiel: Rollup, Coprozessor,

• DA-Strukturentkopplungsskalierung: modulare Architektur, kollaborativer Betrieb, z. B. Modulkette, gemeinsam genutzter Sequenzer,

• asynchrone Mesh-Skalierung: Akteurmodell, Prozessisolation, nachrichtengesteuert, z. B. Agent, asynchrone Multithread-Kette

  Die

  Blockchain-Skalierungslösung umfasst: paralleles On-Chain-Computing, Rollup, Sharding, DA-Modul, modulare Struktur, Akteursystem, zk-Proof-Komprimierung, zustandslose Architektur usw., die mehrere Ausführungsebenen, Status, Daten und Struktur abdeckt und ein vollständiges Skalierungssystem für "mehrschichtige Zusammenarbeit und Modulkombination" ist. Dieser Artikel konzentriert sich auf Skalierungsmethoden, die paralleles Computing zum Mainstream machen.

  Intra-Chain-Parallelität, die sich auf die parallele Ausführung von Intra-Block-Transaktionen/-Anweisungen konzentriert. Gemäß dem parallelen Mechanismus können seine Skalierungsmethoden in fünf Kategorien unterteilt werden, von denen jede ein anderes Leistungsstreben, Entwicklungsmodell und Architekturphilosophie darstellt, und die parallele Granularität wird immer feiner, die Parallelitätsintensität wird immer höher, die Scheduling-Komplexität wird immer höher und die Programmierkomplexität und die Implementierungsschwierigkeit werden ebenfalls immer höher.

  • Kontoebene: Stellt das Projekt Solana

  • dar Objektebene: stellt das Projekt Sui

  • dar Transaktionsebene: stellt das Projekt Monad, Aptos dar

  • Aufrufebene / MicroVM: Stellt das Projekt MegaETH

  • dar Parallelität auf Instruktionsebene: Stellt das Projekt GatlingX

  dar Das Off-Chain-Modell der asynchronen Parallelität, dargestellt durch das Actor/Actor-Modell, gehört zu einem anderen parallelen Computing-Paradigma, als Cross-Chain/asynchrones Nachrichtensystem (Non-Block-Synchronisationsmodell), jeder Agent läuft unabhängig als "Agentenprozess", asynchrone Nachrichten im parallelen Modus, ereignisgesteuert, keine synchrone Zeitplanung, repräsentative Projekte wie AO, ICP, Cartesi, etc.

  Das bekannte Rollup- oder Shard-Skalierungsschema gehört zum Parallelitätsmechanismus auf Systemebene, nicht zum parallelen Computing innerhalb der Kette. Sie erreichen eine Skalierung, indem sie "mehrere Ketten/Ausführungsdomänen parallel ausführen", anstatt die Parallelität innerhalb eines einzelnen Blocks/virtuellen Computers zu erhöhen. Diese Art der Skalierungslösung steht nicht im Mittelpunkt dieses Artikels, aber wir werden sie dennoch verwenden, um die Ähnlichkeiten und Unterschiede in den Architekturkonzepten zu vergleichen.