[Hardcore Science] PlatON并行计算技术的实现

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在先前版本的PlatON中，无论验证者是打包块还是验证块，都按顺序执行块中的事务，并且在计算MPT树的根（哈希）时，依次从根节点使用递归。 。树的根是以某种方式计算的，并且从算法级别进行的分析也属于“串行”计算根。

以上两个“串行计算”不能充分利用硬件多核的优势。实际上，在执行交易和计算根的过程中，可以并行执行没有“依赖关系”的计算步骤，然后将并行计算的结果汇总为最终结果。

在底层版本的PlatON 0.13.0中，事务并行和并行计算的实现通过有向无环图（DAG）技术实现。 DAG图是最复杂的数据结构，由一组顶点和一组可以连接两个顶点的边组成。根据测试，事务并行TPS优于事务串行TPS，整体性能提高了约30％。

交易并行

块中的事务按顺序打包，这要求相互依赖的事务必须保持与打包顺序相同的顺序，并且不相互依赖的事务实际上可以并行执行。您可以使用有向无环图来分析事务依赖性。

串行事务序列和并行事务DAG

技术术语

顶点：图中的一个点

边：连接两个顶点的线称为边。

度：从一个顶点开始，有多个边将顶点称为几度，或者说顶点的度为几度

路径：由边连接，一组顶点按顺序从一个顶点传递到另一个顶点

简单路径：没有重复顶点的路径

环：一条路径，至少包含一条边，并且起点和终点是相同的顶点

出度：从顶点开始的边总数

Indegree：指向顶点的边总数

根据原始交易清单的执行顺序，通过交易起始地址和接收地址，可以识别交易之间的依赖关系，并可以构建交易依赖的DAG图，入口度为0（没有前一个交易是取决于）事务可以并行执行。

并行计算根

通过深入了解MPT的数据结构，发现叶节点可以并行计算哈希，而MPT类似于DAG，可以将MPT转换为DAG进行并行计算。

假设插入了以下数据：

如下图所示，将生成MPT树。 MPT树可以生成相应的DAG图，入口为0的节点可以并行计算哈希。

性能比较

对于串行和并行版本，使用5000个帐户对25个验证节点（机器配置为4核8G）执行传输压力测试。性能数据如下：

并行版本的性能明显优于串行版本。 PlatON将继续改善性能指标，同时确保安全性和稳定性，并为用户提供更好的服务质量。

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