并行计算

摘要：本研究报告全面解析区块链并行架构，聚焦Solana、Sei和Monad三大案例。通过对比确定性并行化（需预先声明状态访问）与Optimistic并行化（冲突后重试）的差异，深入探讨各链在状态访问、内存优化及执行引擎上的创新设计。Solana采用AccountsDB横向扩展SSD存储，Sei通过MemIAVL树降低写放大，Monad则定制MonadDB实现异步I/O并行读取。研究表明，不同并行策略在吞吐量、开发友好性和硬件利用率间存在显著权衡，为区块链性能优化提供多样化路径。

区块链「不可能三角」揭示了安全性、去中心化与可扩展性之间的本质矛盾。当前主流扩容方案可分为执行增强型、状态隔离型、链下外包型、结构解耦型和异步并发型五大范式。文章重点分析了链内并行计算技术，包括账户级（Solana）、对象级（Sui）、交易级（Monad/Aptos）、调用级（MegaETH）和指令级（GatlingX）并行方案。同时探讨了EVM兼容链（Monad/MegaETH）与原生并行链（Solana/Sui/Aptos）的设计差异，以及Actor模型（AO/ICP）等新型并行范式。不同方案在并行粒度、兼容性和实现难度上各具特点，共同推动区块链突破性能瓶颈。