9편의 병렬 EVM 연구를 종합하면: 논의의 초점은 무엇인가?
글: 0xNatalie
TL;DR
-
병렬 EVM은 Paradigm, Dragonfly 등 주요 벤처 캐피탈의 관심을 받으며 Monad, MegaETH, Artela, BNB, Sei Labs, Polygon 등의 프로젝트들이 이 분야에 진출하고 있다.
-
병렬 EVM은 단순히 병렬 처리를 구현하는 것을 넘어서 EVM 구성 요소 전반에 걸친 성능 최적화를 포함하며, 이를 통해 보다 복잡하고 효율적인 블록체인 애플리케이션을 지원한다.
-
병렬 EVM은 오픈소스 생태계 내에서 차별화를 이루되 탈중앙화와 고성능 간의 균형을 유지해야 하며, 잠재적인 보안 문제와 시장 수용성 문제도 해결해야 한다. 다중 스레딩 프로그래밍의 복잡성을 도입함으로써 여러 거래를 동시에 조정해야 하는 과제에 직면하므로 시스템 안정성과 보안을 확보하기 위한 효과적인 해결책이 필요하다.
-
향후 병렬 EVM은 체인 상의 중앙 한도 주문서(CLOB) 및 프로그래머블 CLOB(pCLOB) 실현을 추진할 것이며, 이는 DeFi 활동의 효율성을 크게 향상시키고 DeFi 생태계의 눈에 띄는 성장을 유도할 것으로 예상된다.
-
기타 고성능 가상 머신(AltVM)을 이더리움 생태계에 통합함으로써 성능과 보안성이 크게 향상될 것이며, 이러한 통합은 각각의 VM이 가진 장점을 극대화하여 이더리움의 발전을 가속화할 수 있다.
올해 들어 병렬 EVM은 Paradigm, Dragonfly 등 주요 VC들의 베팅을 받으며 시장의 큰 관심을 모았다. 병렬 EVM은 기존 EVM의 최적화 및 업그레이드이다. 기존 EVM은 직렬 처리 방식으로 거래가 순차적으로 하나씩 실행되어야 하므로 트랜잭션 피크 시간대에 처리 지연과 혼잡이 발생하여 사용자 경험에 영향을 미친다. 반면 병렬 EVM은 병렬 처리 기술을 도입하여 독립된 여러 거래를 동시에 실행할 수 있게 함으로써 처리 속도를 크게 향상시킨다. 풀체인 게임, 계정 추상화 지갑(Account Abstraction Wallet) 등 복잡한 애플리케이션이 등장함에 따라 블록체인 성능에 대한 요구가 증가하고 있으며, 더 많은 사용자를 지원하기 위해 블록체인 네트워크는 대량의 거래를 신속하고 효율적으로 처리할 수 있는 능력이 필수적이다. 따라서 병렬 EVM은 계속 진화하는 Web3 애플리케이션에 있어 핵심적인 해결책으로 부상하고 있다.
하지만 병렬 EVM의 도입은 아래와 같은 공통적인 과제들을 동반하며, 시스템의 안정적인 운영을 위해서는 정교한 기술적 해결책이 요구된다:
-
데이터 일관성: 병렬 EVM에서는 여러 거래가 동시에 발생하므로 여러 작업이 동시에 계정 정보를 읽거나 수정하려 할 수 있다. 각 작업의 결과가 최종 상태에 정확하게 반영되도록 하기 위해선 상태 변경 시 데이터 일관성을 유지하기 위한 효과적인 락킹 메커니즘 또는 트랜잭션 처리 메커니즘이 필요하다.
-
상태 접근 효율성: 병렬 EVM은 상태 정보에 빠르게 접근하고 업데이트할 수 있어야 하며, 이는 효율적인 상태 저장 및 검색 메커니즘을 요구한다. 고급 데이터 인덱싱 기술이나 캐시 전략을 활용해 저장 구조와 접근 경로를 최적화함으로써 데이터 접근 지연을 크게 줄이고 전체 시스템 성능을 향상시킬 수 있다.
-
거래 충돌 감지: 병렬 실행 환경에서는 여러 거래가 동일한 상태 데이터에 의존할 수 있으므로 거래의 순서 및 종속 관계 관리가 복잡해진다. 이를 위해 병렬 거래 간의 종속 관계를 식별하고 관리하며 잠재적 충돌을 탐지하고 처리 방법을 결정하는 복잡한 스케줄링 알고리즘이 설계되어야 하며, 병렬 실행 결과가 직렬 실행과 일치하도록 해야 한다.
예를 들어, MegaETH는 거래 실행 작업을 전체 노드로부터 분리하여 전문화된 노드에 각각의 작업을 배분함으로써 전체 시스템 성능을 최적화한다. Artela는 AI를 이용해 거래 간 종속 관계를 분석하고 예측적 낙관적 실행 및 비동기 사전 로딩 기술을 통해 필요한 거래 상태를 미리 메모리에 로드함으로써 상태 접근 효율을 높인다. BNB 체인은 전용 충돌 감지기 및 재실행 메커니즘을 개발하여 거래 종속 관계 관리 능력을 강화하고 불필요한 재실행을 줄이는 등 다양한 접근법을 취하고 있다.
병렬 EVM의 발전 방향을 깊이 이해하기 위해 아래에서는 해당 주제에 관한 9편의 우수한 글을 선정하여 각 체인의 구체적인 실현 방안, 생태계 종합 연구, 미래 전망 등을 다각도로 제시한다.
MegaETH: Unveiling the First Real-Time Blockchain
저자: MegaETH, 날짜: 2024.6.27
MegaETH는 EVM 호환 L2로서 웹2 서버 수준의 실시간 성능을 구현하는 것을 목표로 한다. 이더리움 L2의 성능을 하드웨어 한계까지 끌어올리는 것이 목표이며, 높은 거래 처리량, 충분한 컴퓨팅 파워, 밀리초 단위의 응답 시간을 제공하여 개발자가 성능 제약 없이 복잡한 애플리케이션을 구축하고 결합할 수 있도록 한다.
MegaETH는 거래 실행 작업을 전체 노드로부터 분리하고 병렬 처리 기술을 도입하여 성능을 향상시킨다. 아키텍처는 세 가지 주요 역할로 구성된다: 시퀀서(Sequencer), 검증자(Prover), 전체 노드(Full Node).
-
시퀀서(Sequencer): 사용자가 제출한 거래를 정렬하고 실행하는 역할을 한다. 거래 실행 후에는 p2p 네트워크를 통해 거래의 상태 변화(상태 차이)를 전체 노드에 전송한다.
-
전체 노드(Full Node): 상태 차이를 수신한 후 거래를 다시 실행하지 않고 직접 해당 차이를 적용하여 자신의 지역 블록체인 상태를 업데이트한다. 이는 계산 자원 소비를 크게 줄여 전체 시스템 효율성을 향상시킨다.
-
검증자(Prover): 상태 없는 검증 방식(stateless verification)을 사용하여 블록을 검증한다. 순차적으로 하나씩 검증할 필요 없이 여러 블록을 동시에 검증할 수 있어 검증 효율과 속도를 더욱 높인다.
이러한 노드 전문화 설계는 각 유형의 노드가 기능에 따라 독립적인 하드웨어 요구사항을 설정할 수 있게 한다. 예를 들어 시퀀서는 고성능 서버가 필요하지만 전체 노드와 검증자는 비교적 저사양 하드웨어로도 운용 가능하다.
Presenting Artela Scalability Whitepaper - Parallel Execution Stack and Elastic Block Space
저자: Artela, 날짜: 2024.6.20
Artela는 다수의 핵심 기술을 도입하여 블록체인의 병렬 실행 효율과 전반적인 성능을 크게 향상시켰다:
-
병렬 실행: 거래 종속성을 예측하고 거래를 그룹화하여 다수의 CPU 코어를 활용해 병렬 처리함으로써 계산 효율을 높인다.
-
병렬 스토리지: 스토리지 계층을 최적화하여 병렬 데이터 처리를 지원하고 스토리지 병목 현상을 방지하여 시스템 전반의 성능을 향상시킨다.
-
탄력적 컴퓨팅: 다수의 컴퓨터가 협업할 수 있도록 하여 탄력적 컴퓨팅 노드와 블록 공간을 구현함으로써 dApp에 더 높은 거래 처리량과 예측 가능한 성능을 제공한다.
구체적으로 Artela의 예측적 낙관적 실행(optimistic execution)은 AI를 활용해 거래와 컨트랙트 간의 종속 관계를 분석하고 충돌 가능성이 있는 거래를 예측하여 그룹화함으로써 충돌과 반복 실행을 줄인다. 시스템은 역사적 거래의 상태 접근 정보를 동적으로 누적하여 예측 알고리즘에 활용한다. 비동기 사전 로딩(async preloading)을 통해 실행에 필요한 상태를 미리 메모리에 로드함으로써 I/O 병목을 방지한다. 또한 병렬 스토리지는 상태 커밋과 스토리지 작업을 분리하여 Merkle화(Merkelization) 및 I/O 성능을 최적화한다. 이러한 분리 처리를 통해 병렬/비병렬 작업이 독립적으로 관리되어 시스템의 병렬화 효율이 더욱 향상된다.
또한 Artela는 탄력적 컴퓨팅 기반으로 탄력적 블록 공간(EBS)을 구축했다. 기존 블록체인에서는 모든 dApp이 동일한 블록 공간을 공유하여 고트래픽 dApp 간 리소스 경쟁이 발생하고, 이로 인해 gas 비용이 불안정해지고 성능이 예측 불가능해진다. 탄력적 블록 공간은 dApp에 전용이며 동적으로 확장 가능한 블록 공간을 제공함으로써 성능의 예측 가능성을 보장한다. dApp은 필요에 따라 전용 블록 공간을 요청할 수 있으며, 블록 공간 증가에 따라 검증자는 탄력적 실행 노드를 추가하여 처리 능력을 확장함으로써 자원의 효율적 활용과 다양한 트래픽 양에 대한 적응력을 확보한다.
Road to High Performance: Parallel EVM for BNB Chain
저자: BNB Chain, 날짜: 2024.2.16
BNB 체인에서는 거래 처리 능력과 확장성을 높이기 위해 병렬 EVM을 실현하기 위해 여러 단계를 밟아왔다. 다음은 BNB 체인이 병렬 EVM 구현을 위해 수행한 주요 작업들이다:
병렬 EVM v1.0
2022년 초, BNB 체인 커뮤니티는 병렬 EVM 실행을 추진하였으며 핵심 구성 요소는 다음과 같다:
-
스케줄러(Scheduler): 거래를 서로 다른 스레드에 분배하여 병렬 실행함으로써 처리량을 최적화한다.
-
병렬 실행 엔진: 병렬 처리를 활용하여 전용 스레드에서 거래를 독립적으로 실행함으로써 처리 시간을 크게 단축한다.
-
로컬 상태 데이터베이스: 각 스레드는 실행 중 상태 접근 정보를 효율적으로 기록하기 위해 자체 '스레드 로컬' 상태 DB를 유지한다.
-
충돌 감지 및 재실행: 데이터 무결성을 보장하기 위해 거래 종속 관계를 감지하고 관리하며 충돌 발생 시 정확한 결과를 위해 거래를 재실행한다.
-
상태 제출 메커니즘: 거래 실행 완료 후 결과를 원활하게 글로벌 상태 DB에 제출하여 블록체인의 전체 상태를 업데이트한다.
병렬 EVM v2.0
병렬 EVM 1.0 기반으로 BNB 체인 커뮤니티는 일련의 성능 향상 기술을 도입하였다:
-
스트리밍 파이프라인(Streaming Pipeline): 병렬 엔진 내에서 거래가 매끄럽게 처리되도록 하여 실행 효율을 높인다.
-
범용 미확정 상태 접근(Universal Unconfirmed State Access): 거래가 완료되었지만 아직 공식적으로 확정되지 않은 상태에서 다른 거래가 일시적으로 그 결과를 사용할 수 있도록 하여 거래 간 대기 시간을 줄인다.
-
충돌 감지기 2.0: 향상된 충돌 감지 메커니즘을 통해 성능과 정확성을 높이며 데이터 무결성을 보장하면서 불필요한 재실행을 줄인다.
-
스케줄러 강화: 정적 및 동적 스케줄링 전략을 활용하여 작업 부하를 더 효율적으로 분배하고 자원 활용을 최적화한다.
-
메모리 최적화: 공유 메모리 풀과 경량 복제 기술을 통해 메모리 사용량을 크게 줄이고 시스템 성능을 추가로 향상시킨다.
병렬 EVM v3.0
병렬 EVM 2.0에서 성능 향상을 이룬 후, BNB 체인 커뮤니티는 다음과 같은 목표를 가지고 병렬 EVM 3.0 개발에 착수하였다:
-
재실행 감소 또는 제거: 힌트(Hints) 기반 스케줄러를 도입하여 외부 힌트 제공자가 거래를 분석하고 잠재적 상태 접근 충돌을 예측하여 힌트를 생성한다. 이를 통해 거래를 보다 잘 배치하고 충돌을 줄이며 재실행 필요성을 낮춘다.
-
모듈화: 코드를 독립된 모듈로 분리하여 유지보수성을 높이고 다양한 환경에 쉽게 적응할 수 있도록 한다.
-
코드베이스 리팩토링: 최신 BSC/opBNB 코드베이스와 맞추어 호환성을 보장하고 통합을 단순화한다.
-
철저한 테스트 및 검증: 다양한 시나리오와 워크로드 하에서 광범위한 테스트를 수행하여 솔루션의 안정성과 신뢰성을 보장한다.
Sei’s Parallel Stack
저자: Sei, 날짜: 2024.3.13
Sei Labs는 병렬 처리 기술을 지원하는 L2 솔루션을 구축하기 위한 오픈소스 프레임워크인 Parallel Stack을 개발하였다. Parallel Stack의 핵심 장점은 현대 하드웨어의 발전을 활용하여 거래 수수료를 낮추는 병렬 처리 능력이다. 모듈화된 설계를 채택하여 개발자가 특정 요구에 따라 기능 모듈을 추가하거나 수정할 수 있어 다양한 애플리케이션 시나리오와 성능 요구에 적응 가능하다. Parallel Stack은 기존 이더리움 생태계와 원활하게 통합되며, 이를 사용하는 애플리케이션과 개발자는 큰 수정 없이도 이더리움의 기존 인프라와 도구를 바로 활용할 수 있다.
거래 및 스마트 컨트랙트의 안전한 실행을 보장하기 위해 Parallel Stack은 트랜잭션 서명 검증, 스마트 컨트랙트 감사, 이상 거래 탐지 시스템 등 다양한 보안 프로토콜과 검증 메커니즘을 도입하였다. Parallel Stack 위에서 애플리케이션을 구축하고 배포하기 쉬우도록 Sei Labs는 포괄적인 개발자 도구와 API를 제공하며, 개발자가 Parallel Stack의 고성능과 확장성을 최대한 활용할 수 있도록 지원하여 이더리움 생태계의 발전을 촉진하고자 한다.
Innovating the Main Chain: a Polygon PoS Study in Parallelization
저자: Polygon Labs, 날짜: 2022.12.1
Polygon PoS 체인은 병렬 EVM 업그레이드를 도입하여 거래 처리 속도를 두 배로 높였으며, 이는 최소 메타데이터 방식(minimal metadata method) 덕분이다.
Polygon은 Aptos Labs가 개발한 Block-STM 엔진의 원리를 참고하여 Polygon의 요구에 맞는 최소 메타데이터 방식을 개발하였다. Block-STM 엔진은 혁신적인 병렬 실행 메커니즘으로, 모든 거래 간에는 충돌이 없다고 가정한다. 거래 실행 중 각 거래의 메모리 작업을 모니터링하여 종속 관계를 식별하고 표시하며, 충돌이 있는 거래는 재실행하여 결과의 정확성을 보장한다.
최소 메타데이터 방식은 블록 내 모든 거래의 종속 관계를 기록하여 DAG(방향성 비순환 그래프)에 저장한다. 블록 제안자와 검증자는 먼저 거래를 실행하고 종속 관계를 기록한 후 이를 메타데이터로 첨부한다. 블록이 네트워크의 다른 노드로 전파될 때 종속 정보가 이미 포함되어 있어 재검증을 위한 계산 및 I/O 부담이 줄어들고 검증 효율이 향상된다. 이 방식은 종속 관계 기록을 통해 거래 실행 경로를 최적화하여 충돌을 최소화한다.
병렬 EVM은 무엇을 의미하는가? 아니면 EVM 패권 아래의 최후인가?
저자: ChainFeeds 창립자 Zhixiong Pan, 날짜: 2024.3.28
병렬 EVM 기술은 Paradigm, Jump, Dragonfly 등 일부 주요 벤처 캐피탈의 주목과 투자를 받고 있다. 이들은 병렬 EVM이 기존 블록체인 기술의 성능 한계를 돌파하여 더 효율적인 거래 처리와 더 넓은 응용 가능성을 실현할 수 있을 것으로 기대하고 있다.
병렬 EVM이라는 용어는 문자 그대로 '병렬화'를 의미하지만 실제로 포함된 기술적 개선은 그 이상이다. 병렬 EVM은 단순히 여러 거래나 작업을 동시에 처리할 수 있게 하는 것뿐만 아니라, 이더리움 EVM의 각 구성 요소에 대한 심층적인 성능 최적화를 포함한다. 예를 들어 데이터 접근 속도 향상, 계산 효율 증가, 상태 관리 최적화 등 다양한 측면이 포함된다. 따라서 병렬 EVM은 EVM 표준 하에서의 성능 한계를 실현하려는 노력일 수 있다.
기술적 과제 외에도 병렬 EVM은 생태계 구축과 시장 수용이라는 문제에 직면해 있다. 오픈소스 생태계 내에서 차별화를 만들어내야 하며 탈중앙화와 고성능 사이에서 적절한 균형을 찾아야 한다. 시장 수용 측면에서는 산업 내외부에 병렬화가 가져오는 실제 성능 향상과 비용 효율성을 입증해야 한다. 특히 기존의 수많은 이더리움 애플리케이션과 스마트 컨트랙트가 이미 안정적으로 작동하고 있는 상황에서 새 플랫폼으로 전환할 유인이 매우 뚜렷해야 한다. 또한 병렬 EVM의 보급은 잠재적 보안 문제와 새로운 기술 결함을 해결하여 시스템의 안정성과 사용자 자산의 안전을 보장해야 하며, 이는 새로운 기술의 광범위한 채택을 추진하는 중요한 요소이다.
Death, Taxes, and EVM Parallelization
저자: Reforge Research, 날짜: 2024.4.1
병렬 EVM의 도입으로 인해 체인 상의 중앙 한도 주문서(Central Limit Order Books, CLOB)의 실현 가능성이 높아졌으며, DeFi 활동이 크게 증가할 것으로 예상된다.
CLOB에서는 주문이 가격과 시간 우선 순위에 따라 정렬되어 시장의 공정성과 투명성을 보장한다. 그러나 이더리움과 같은 블록체인 플랫폼에서 CLOB를 구현할 경우 처리 능력과 속도의 제한으로 인해 지연 시간이 길고 거래 비용이 높아지는 문제가 발생한다. 병렬 EVM 도입 후 네트워크의 처리 능력과 효율성이 크게 향상되어 DeFi 거래 플랫폼이 더 빠르고 효율적인 주문 매칭과 실행을 가능하게 하며, CLOB의 실현이 가능해진다.
이를 바탕으로, 프로그래머블 중앙 한도 주문서(pCLOB)는 CLOB의 기능을 추가로 확장한다. pCLOB는 기본적인 매매 주문 매칭 기능 외에도 개발자가 주문 제출 및 실행 과정에 맞춤형 스마트 컨트랙트 로직을 삽입할 수 있도록 한다. 이러한 맞춤형 로직은 추가 검증, 실행 조건 판단, 거래 수수료의 동적 조정 등에 활용될 수 있다. 주문서에 스마트 컨트랙트를 내장함으로써 pCLOB는 더 높은 유연성과 보안성을 제공하며, 더 복잡한 거래 전략과 금융 상품을 지원한다. 병렬 EVM이 제공하는 고성능과 고병렬 처리 능력을 활용하면 pCLOB는 탈중앙화 환경에서도 전통 금융 거래 플랫폼 수준의 복잡하고 효율적인 거래 기능을 실현할 수 있다.
하지만 병렬 EVM이 블록체인 성능을 크게 향상시켰다고 하더라도, 기존의 이더리움 가상 머신(EVM)과 스마트 컨트랙트의 보안성은 여전히 취약하여 해커 공격에 쉽게 노출된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 저자는 이중 가상 머신(dual VM) 아키텍처 채택을 제안한다. 이 아키텍처에서는 EVM 외에 독립된 가상 머신(예: CosmWasm)을 도입하여 EVM 스마트 컨트랙트의 실행을 실시간으로 모니터링한다. 이 독립 VM은 운영체제의 백신 소프트웨어처럼 고급 탐지 및 방어 기능을 수행하여 해킹 위험을 줄일 수 있다. 향후 Arbitrum Stylus나 Artela와 같은 신생 솔루션이 이러한 이중 VM 아키텍처를 성공적으로 구현할 수 있을 것으로 전망된다. 이를 통해 새로운 시스템은 처음부터 실시간 보호 및 기타 핵심 보안 기능을 더 잘 통합할 수 있다.
EVM 호환성을 유지하면서 확장성을 향상시키기 위한 다음 단계는 무엇인가?
저자: SevenX Ventures 연구원 Grace Deng, 날짜: 2024.4.5
Solana, Sui와 같은 새로운 L1은 새로운 가상 머신(VM)과 프로그래밍 언어를 사용하고 병렬 실행, 새로운 합의 메커니즘, 데이터베이스 설계를 채택함으로써 기존 L2 및 L1보다 훨씬 높은 성능을 제공한다. 그러나 이러한 시스템은 EVM과 호환되지 않아 유동성 부족과 사용자 및 개발자의 진입 장벽이 높다는 문제가 있다. 반면 BNB, AVAX와 같은 EVM 호환 L1 블록체인은 합의 계층에서 개선을 이루었지만 실행 엔진은 거의 수정하지 않아 성능 향상이 제한적이다.
병렬 EVM은 EVM 호환성을 희생하지 않으면서 성능을 향상시킬 수 있다. 예를 들어 Sei V2는 낙관적 동시 제어(OCC)를 채택하고 새로운 상태 트리(IAVL trie)를 도입하여 읽기/쓰기 효율을 향상시킨다. Canto Cyclone은 최신 Cosmos SDK와 ABCI 2.0 기술, 메모리 기반 IAVL 상태 트리를 사용하여 상태 관리 시스템을 최적화한다. Monad는 고처리량, 탈중앙화, EVM 호환성을 결합한 새로운 L1 솔루션을 제안하며 OCC, 새로운 병렬 액세스 데이터베이스, Hotstuff 기반의 MonadBFT 합의 메커니즘을 채택한다.
또한 이더리움 생태계에 다른 고성능 가상 머신(AltVM)을 통합하는 것도 고려할 수 있다. 특히 Solana의 Sealevel이나 Near의 WASM 기반 VM처럼 Rust 개발을 지원하는 VM이 이에 해당한다. 이를 통해 EVM 비호환 문제를 해결할 수 있을 뿐만 아니라 Rust 개발자들을 이더리움 생태계로 유입시켜 전반적인 성능과 보안성을 높이고 새로운 기술 가능성을 열 수 있다.
만자로 풀어보는 병렬 EVM: 어떻게 블록체인 성능 병목을 돌파할 것인가?
저자: Gryphsis Academy, 날짜: 2024.4.5
병렬 EVM은 주로 실행 계층의 성능 최적화이다. L1 솔루션과 L2 솔루션 두 가지로 나뉜다. L1 솔루션은 거래 병렬 실행 메커니즘을 도입하여 가상 머신 내에서 거래가 최대한 병렬로 실행되도록 한다. L2 솔루션은 본질적으로 이미 병렬화된 L1 가상 머신을 활용하여 일정 정도의 오프체인 실행 + 온체인 정산을 실현한다. 미래에는 L1 분야에서 병렬 EVM과 병렬 비-EVM의 두 축이 형성되고, L2 분야는 블록체인 가상 머신 시뮬레이터 또는 모듈화된 블록체인 방향으로 발전할 전망이다.
병렬 실행 메커니즘은 주로 다음 세 가지로 나뉜다:
-
메시지 전달 모델: 각 실행자(actor)는 자신의 개인 데이터에만 접근할 수 있으며, 다른 데이터에 접근하려면 메시지를 통해 전달받아야 한다.
-
공유 메모리 모델: 공유 자원 접근을 제어하기 위해 메모리 락을 사용하며, 메모리 락 모델과 낙관적 병렬화로 나뉜다.
-
엄격한 상태 접근 리스트: UTXO 모델 기반으로 각 거래가 접근할 계정 주소를 미리 계산하여 접근 리스트를 생성한다.
다른 프로젝트들은 각기 다른 전략으로 병렬 실행 메커니즘을 구현한다:
-
Sei v2: 메모리 락 모델에서 낙관적 병렬화 모델로 전환하여 잠재적 데이터 경합을 최적화한다.
-
Monad: 초스칼라 파이프라이닝 기술과 개선된 낙관적 병렬 메커니즘을 도입하여 최대 10,000 TPS의 성능을 달성한다.
-
Canto: Cyclone EVM을 도입하여 낙관적 병렬화를 실현하고 탈중앙화 금융 인프라에 혁신을 가져온다.
-
Fuel: 모듈화된 이더리움 롤업 운영 체제로서 UTXO 모델과 낙관적 병렬화 메커니즘을 채택하여 거래 처리량을 향상시킨다.
-
Neon, Eclipse, Lumio: 다수의 L1 체인의 능력을 통합하여 크로스 에코시스템 성능 향상을 제공하며 이중 VM 지원 전략을 사용한다.
병렬 EVM은 효과적인 해결책을 제공하지만 동시에 새로운 보안 과제를 동반한다. 병렬 실행은 멀티스레딩 프로그래밍을 도입함으로써 시스템 복잡성을 증가시킨다. 멀티스레딩은 경쟁 조건(race condition), 데드락(dead lock), 라이브락(live lock), 기아(starvation) 등의 문제를 일으키기 쉬우며, 이는 시스템의 안정성과 보안에 영향을 미칠 수 있다. 또한 악의적인 거래가 시스템의 병렬 실행 메커니즘을 악용하여 데이터 불일치를 유발하거나 경쟁 공격을 시도하는 등 새로운 보안 위협을 초래할 수 있다.
TechFlow 공식 커뮤니티에 오신 것을 환영합니다
Telegram 구독 그룹:https://t.me/TechFlowDaily
트위터 공식 계정:https://x.com/TechFlowPost
트위터 영어 계정:https://x.com/BlockFlow_News
@ChainFeedsxyz
