Web3并行计算赛道全景图谱：原生扩容的最佳方案？

一、并行计算技术在区块链扩容中的地位与价值

区块链的"不可能三角"（Blockchain Trilemma）"安全性"、"去中心化"、"可扩展性"揭示了区块链系统设计中的本质权衡，即区块链项目很难同时实现"极致安全、人人可参与、高速处理"。针对"可扩展性"这一永恒话题，目前市场上的主流区块链扩容方案按照范式区分，包括：

• 执行增强型扩容：原地提升执行能力，例如并行、GPU、多核
• 状态隔离型扩容：水平拆分状态/Shard，例如分片、UTXO、多子网
• 链下外包型扩容：把执行放到链外，例如Rollup、Coprocessor、DA
• 结构解耦型扩容：架构模块化、协同运行，例如模块链、共享排序器、Rollup Mesh
• 异步并发型扩容：Actor模型，进程隔离、消息驱动，例如智能体、多线程异步链

区块链扩容方案包括：链内并行计算、Rollup、分片、DA模块、模块化结构、Actor系统、zk证明压缩、Stateless架构等，涵盖执行、状态、数据、结构多个层级，是一个"多层协同、模块组合"的完整扩容体系。而本文重点介绍以并行计算为主流的扩容方式。

链内并行计算(intra-chain parallelism)，关注区块内部交易/指令的并行执行。按并行机制划分，其扩容方式可以分为五大类，每类代表了不同的性能追求、开发模型和架构哲学，依次并行颗粒度越来越细，并行强度越来越高，调度复杂度也越来越高，编程复杂性和实现难度也越来越高。

• 账户级并行（Account-level）： 代表项目Solana
• 对象级并行（Object-level）：代表项目Sui
• 交易级并行（Transaction-level）: 代表项目Monad, Aptos
• 调用级/微VM并行（Call-level / MicroVM）: 代表项目MegaETH
• 指令级并行（Instruction-level）: 代表项目GatlingX

链外异步并发模型，以Actor智能体系统（Agent / Actor Model）为代表，它们属于另一种并行计算范式，作为跨链/异步消息系统（非区块同步模型），每个Agent作为独立运行的"智能体进程"，并行方式异步消息、事件驱动、无需同步调度，代表项目有AO, ICP, Cartesi等。

而我们耳熟能详的Rollup或分片扩容方案，属于系统级并发机制，并不属于链内并行计算。它们通过"并行运行多个链/执行域"来实现扩容，而不是提升单个区块/虚拟机内部的并行度。此类扩容方案并不是本文讨论的重点但我们依然会将其用于架构理念的异同比较。

二、EVM系并行增强链：在兼容中突破性能边界

以太坊的串行处理架构发展至今，经历分片、Rollup、模块化架构等多轮扩容尝试，但执行层的吞吐瓶颈依然未获根本性突破。但与此同时，EVM与Solidity依旧是当前最具开发者基础与生态势能的智能合约平台。因此，EVM系并行增强链作为兼顾生态兼容性与执行性能提升的关键路径，正在成为新一轮扩容演进的重要方向。Monad与MegaETH则是这一方向上最具代表性的项目，分别从延迟执行与状态分解出发，构建面向高并发、高吞吐场景的EVM并行处理架构。

Monad的并行计算机制解析

Monad是一个为以太坊虚拟机（EVM）重新设计的高性能Layer1区块链，基于流水线处理（Pipelining）这一基本并行理念，在共识层异步执行（Asynchronous Execution）、在执行层乐观并发（Optimistic Parallel Execution）。此外在共识和存储层，Monad分别引入了高性能BFT协议（MonadBFT）与专用数据库系统（MonadDB），实现端到端优化。

Pipelining：多阶段流水线并行执行机制

Pipelining是Monad并行执行的基本理念，其核心思想是将区块链的执行流程拆分为多个独立的阶段，并将这些阶段并行化处理，形成立体的流水线架构，各阶段运行在独立线程或核上，实现跨区块的并发处理，最终达到提升吞吐量和降低延迟的效果。这些阶段包括：交易提议（Propose）共识达成（Consensus）交易执行（Execution）和区块提交（Commit）。

Asynchronous Execution：共识-执行异步解耦

在传统链上，交易共识和执行通常是同步流程，这种串行模型严重限制了性能扩展。Monad通过"异步执行"实现了共识层异步、执行层异步和存储异步。显著降低区块时间（block time）和确认延迟，使系统更具弹性、处理流程更细分、资源利用率更高。

核心设计：

• 共识过程（共识层）只负责排序交易，不执行合约逻辑。
• 执行过程（执行层）在共识完成后异步触发。
• 共识完成后立即进入下一区块共识流程，无需等待执行完成。

Optimistic Parallel Execution：乐观并行执行

传统以太坊对交易执行采用严格串行模型，以避免状态冲突。而Monad则采用"乐观并行执行"策略，大幅提升交易处理速率。

执行机制：

• Monad会乐观地并行执行所有交易，假设大部分交易之间无状态冲突。
• 同时运行一个"冲突检测器（Conflict Detector)"来监控交易之间是否访问了相同的状态（如读/写冲突）。
• 如果检测到冲突，则会将冲突交易串行化重执行，确保状态正确性。

Monad选择了兼容路径：尽可能少动EVM规则，在执行过程中通过推迟写状态、动态检测冲突来实现并行，更像是性能版以太坊，成熟度好容易实现EVM生态迁移，是EVM世界的并行加速器。

MegaETH的并行计算机制解析

区别于Monad的L1定位，MegaETH定位为EVM兼容的模块化高性能并行执行层，既可以作为独立L1公链，也可以作为以太坊上的执行增强层（Execution Layer）或模块化组件。其核心设计目标是将账户逻辑、执行环境与状态隔离解构为可独立调度的最小单元，以实现链内高并发执行和低延迟响应能力。MegaETH提出的关键创新在于：Micro-VM架构 + State Dependency DAG（有向无环状态依赖图）及模块化同步机制，共同构建出面向"链内线程化"的并行执行体系。

Micro-VM（微虚拟机）架构：账户即线程

MegaETH引入了"每个账户一个微型虚拟机（Micro-VM）"的执行模型，将执行环境"线程化"，为并行调度提供最小隔离单元。这些VM之间通过异步消息通信（Asynchronous Messaging），而不是同步调用，大量VM可以独立执行、独立存储，天然并行。

State Dependency DAG：依赖图驱动的调度机制

MegaETH构建了一套基于账户状态访问关系的DAG调度系统，系统实时维护一个全局依赖图（Dependency Graph），每次交易修改哪些账户，读取哪些账户，全部建模成依赖关系。无冲突的交易可以直接并行执行，有依赖关系的交易将按拓扑序串行或延后进行调度排序。依赖图确保并行执行过程中的状态一致性与非重复写入。

异步执行与回调机制

MegaETH构建在异步编程范式之上，类似Actor Model的异步消息传递，解决传统EVM串行调用问题。合约调用是异步的（非递归执行），调用合约A -> B -> C时，每次调用都被异步化，无需阻塞等待；调用栈被展开为异步调用图（Call Graph）；交易处理=遍历异步图 + 依赖分辨 + 并行调度。

总而言之，MegaETH打破传统EVM单线程状态机模型，以账户为单位实现微虚拟机封装，通过状态依赖图进行交易调度，并用异步消息机制替代同步调用栈。它是一种从"账户结构 → 调度架构 → 执行流程"全维度重新设计的并行计算平台，为构建下一代高性能链上系统提供了范式级的新思路。

MegaETH选择了重构路径：彻底把账户和合约抽象成独立VM，通过异步执行调度来释放极致的并行潜力。理论上，MegaETH的并行上限更高，但也更难控制复杂度，更像是以太坊理念下的超级分布式操作系统。

Monad和MegaETH二者的设计理念都和分片（Sharding）有着较大不同：分片把区块链横向切分成多个独立子链（分片Shards），每个子链负责部分交易和状态，打破单链限制在网络层扩展；而Monad和MegaETH都保持了单链完整性，仅在执行层横向扩展，在单链内部极限并行执行优化突破性能。两者代表区块链扩展路径中的纵向强化与横向扩展两种方向。

Monad和MegaETH等并行计算项目主要集中在吞吐优化路径，以提升链内TPS为核心目标，通过延迟执行（Deferred Execution）和微虚拟机（Micro-VM）架构实现交易级或账户级的并行处理。而Pharos Network作为是一个模块化、全栈并行的L1区块链网络，其核心并行计算机制被称为"Rollup Mesh"。这一架构通过主网与特殊处理网络（SPNs）的协同工作，支持多虚拟机环境（EVM和Wasm），并集成了零知识证明（ZK）、可信执行环境（TEE）等先进技术。

Rollup Mesh并行计算机制解析：

1. 全生命周期异步流水线处理（Full Lifecycle Asynchronous Pipelining）：Pharos将交易的各个阶段（如共识、执行、存储）解耦，并采用异步处理方式，使得每个阶段可以独立并行地进行，从而提高整体处理效率。
2. 双虚拟机并行执行（Dual VM Parallel Execution）：Pharos支持EVM和WASM两种虚拟机环境，允许开发者根据需求选择合适的执行环境。这种双VM架构不仅提高了系统的灵活性，还通过并行执行提升了交易处理能力。
3. 特殊处理网络（SPNs）：SPNs是Pharos架构中的关键组件，类似于模块化的子网络，专门用于处理特定类型的任务或应用。通过SPNs，Pharos可以实现资源的动态分配和任务的并行处理，进一步增强了系统的可扩展性和性能。
4. 模块化共识和重质押机制（Modular Consensus & Restaking）：Pharos引入了灵活的共识机制，支持多种共识模型（如PBFT、PoS、PoA），并通过重质押协议（Restaking）实现主网与SPNs之间的安全共享和资源整合。

此外，Pharos通过多版本Merkle树、差量编码（Delta Encoding）、版本寻址（Versioned Addressing）以及ADS下沉（ADS Pushdown）技术，从存储引擎底层重构执行模型，推出了原生区块链高性能存储引擎Phar