並行 EVM：Monad 與 Sei 的高效能之路

並行 EVM 是一種讓互不衝突的以太坊交易同時執行，同時保持確定性狀態結果的高效能區塊鏈技術。

傳統 EVM 通常按照區塊內順序逐筆處理交易，即使兩筆交易存取完全不同的帳戶和合約，也要排隊執行。並行 EVM 嘗試利用多核心 CPU，讓獨立交易並行運行，再偵測狀態衝突、回滾錯誤結果並按規範順序提交。

Monad 與 Sei 是這條路線中具有代表性的專案。兩者都希望保留 Solidity、EVM 位元組碼與常用以太坊工具，同時圍繞執行排程、狀態資料庫、共識和區塊傳播重構底層系統。但高效能不僅取決於並行度，熱門合約、儲存讀寫、節點硬體、網路傳播與去中心化程度同樣決定實際體驗。

若希望先把並行 EVM 放入 AI、DePIN、模組化區塊鏈、跨鏈和零知識證明等前沿賽道中理解，可閱讀2025 年 Web3 前沿賽道全景圖。

什麼是並行 EVM？

並行 EVM 不是新的智慧合約語言，也不是簡單修改區塊 Gas 上限。它是在節點內部改變交易執行方式：排程器把區塊中的多筆交易分配給多個執行執行緒，記錄每筆交易讀取和寫入的狀態，再確保最終結果與規定的序列順序一致。

EVM 的關鍵要求是確定性。相同的區塊、初始狀態和協定規則，所有誠實節點都必須得到相同的最終狀態根。並行執行不能因為執行緒快慢、CPU 型號或網路延遲而產生不同結果，否則節點會分叉。

因此，並行 EVM 的核心不是「同時開始」，而是「並行計算後仍能確定提交」。系統需要處理帳戶餘額、Nonce、合約儲存、事件日誌和跨合約呼叫之間的依賴，並在發現衝突時捨棄或重新計算部分工作。

為什麼傳統 EVM 多採用順序執行？

Ethereum 的交易在區塊中有明確順序。後一筆交易可能讀取前一筆剛寫入的餘額、價格、授權額度或流動性狀態。按順序逐筆執行最容易保證結果一致，也讓開發者可以推理交易之間的因果關係。

順序執行的限制是不能充分利用現代多核心硬體。假設一個區塊同時包含 NFT 鑄造、兩個獨立帳戶轉帳和不同 DApp 的互動，它們可能沒有共同狀態，卻仍在一個執行緒中排隊。

單純增加 CPU 核心不會自動加速 EVM。用戶端必須識別依賴、安排任務、儲存暫時狀態、偵測衝突並按規範提交。狀態資料庫還要支援大量並行讀取，否則執行緒最終會在磁碟和記憶體存取上等待。

交易衝突是怎樣產生的？

3.1 讀寫集合是什麼？

一筆交易執行時會讀取和修改一組狀態鍵。例如轉帳讀取發送方餘額和 Nonce，再寫入雙方餘額；DEX 交易會讀取池子儲備、使用者授權和路由合約狀態。這些鍵構成交易的讀取集合與寫入集合。

如果兩筆交易存取完全不同的鍵，它們通常可以並行。若第一筆寫入的鍵被第二筆讀取，或兩筆同時寫入同一鍵，就存在讀寫或寫寫衝突。提交順序不同可能產生不同結果。

3.2 熱點狀態為什麼限制並行度？

許多使用者可能在同一時間交易同一熱門代幣、鑄造同一 NFT 或呼叫同一流動性池。即使使用者地址不同，共享合約中的總供應量、儲備、全域計數器或價格狀態仍會成為熱點。

熱點越集中，可安全並行的交易越少，回滾和重新執行越多。並行 EVM 對大量獨立帳戶操作提升明顯，卻無法保證所有鏈上活動都按 CPU 核心數線性加速。

並行 EVM 有哪些排程方式？

4.1 預先宣告存取狀態

一種方式要求交易或合約提前宣告將存取哪些帳戶和狀態。排程器在執行前建立依賴關係，把無重疊交易分組並行運行。優點是衝突更可預測，缺點是開發者和使用者需要準確提供存取清單，動態合約呼叫可能難以提前窮舉。

4.2 靜態分析依賴

用戶端也可以分析位元組碼和交易輸入，預測可能存取的狀態。但 EVM 合約支援動態呼叫、儲存鍵計算和執行階段分支，靜態分析往往只能保守估計。估計範圍過大會錯過並行機會，過小則需要額外衝突處理。

4.3 樂觀並行執行

樂觀方式先假設交易互不衝突，讓它們並行執行並記錄實際讀寫集合。提交階段按照區塊規定順序驗證讀取版本；若某筆交易讀到了已經被前序交易修改的舊狀態，就撤銷並重新執行。

它不要求 Solidity 開發者手動標註全部依賴，對現有合約更友善。但高衝突負載會浪費計算，排程器、版本化狀態與回滾實作也更加複雜。

Monad 如何實現高效能 EVM？

Monad 的設計目標是在保持 EVM 位元組碼和 Ethereum RPC 相容性的同時，重新設計執行、共識和狀態儲存。它不僅加入並行執行，還嘗試讓多個系統階段形成流水線，減少 CPU、磁碟和網路彼此等待。

5.1 樂觀並行執行

Monad 節點可以並行執行多個交易，並追蹤其輸入與輸出。交易的最終提交仍遵循區塊中的規範順序。如果較早交易修改了較晚交易已經讀取的狀態，相關結果會失效並重新計算。

對開發者而言，合約仍可按 EVM 的順序語意編寫。並行化主要由用戶端完成，不需要所有應用程式改成新的程式設計模型。相容並不等於所有邊緣行為完全相同，專案部署前仍應測試預編譯、Gas、RPC、追蹤和基礎設施支援。

5.2 延遲執行與流水線

Monad 的架構把共識排序與交易執行進行流水線處理。網路可以先對交易順序達成共識，再在後續階段完成執行，避免共識每輪都等待完整執行結束。這樣提高資源利用率，但也要求協定明確處理執行結果、狀態承諾和無效交易。

延遲執行不是允許無效狀態永久通過。節點仍需獨立執行確定的交易序列，並對狀態保持一致；只是排序和計算在時間上重疊。使用者理解最終確認時，應區分交易被排序、執行完成與狀態可依賴的不同階段。

5.3 MonadBFT

MonadBFT 是面向流水線區塊生產的拜占庭容錯共識設計。共識負責讓驗證者就交易順序和區塊達成一致，並透過流水線減少連續區塊之間的閒置等待。

高效能共識仍受驗證者數量、地理分布、網路延遲、頻寬和故障復原影響。實驗環境中的低延遲結果不能直接代表全球節點在壅塞或部分離線時的表現。

5.4 MonadDB

MonadDB 是圍繞區塊鏈狀態存取設計的資料庫。並行執行會產生大量隨機讀取、暫時版本和非同步寫入，通用資料庫不一定能充分利用 SSD 與多執行緒。

專用狀態資料庫希望減少磁碟等待，讓執行執行緒能夠同時請求資料，並高效維護 Merkle 狀態承諾。資料庫速度、快取命中率、狀態增長與節點復原共同決定長期效能，不能只看單次交易計算速度。

Sei 如何實現並行 EVM？

Sei 最初面向高效能交易型應用程式建構，後續引入 EVM 執行環境與樂觀並行化。其路線同樣不只關注執行執行緒，也透過 SeiDB、共識與區塊處理最佳化降低狀態存取和等待時間。

6.1 樂觀並行化

Sei 的並行執行機制先並行運行交易，再根據實際狀態存取偵測依賴。如果交易之間沒有衝突，結果可以並行提交；若產生衝突，系統按確定性規則重新執行相關交易。

這降低了應用程式明確宣告存取鍵的負擔，並能適配一般 Solidity 合約。真實收益取決於區塊中的獨立交易比例。若大量交易都爭用同一合約狀態，並行產生的中間結果可能頻繁失效。

6.2 SeiDB

SeiDB 面向高吞吐狀態寫入和讀取最佳化。區塊鏈資料庫不僅要儲存目前狀態，還要計算狀態承諾、支援歷史查詢與節點同步。若每次更新都等待昂貴磁碟操作，更多執行執行緒也無法提高整體吞吐。

SeiDB 透過重新組織狀態儲存和承諾流程，目標是減少寫入放大、改善同步與節點運行效率。評估資料庫時應同時觀察長期狀態增長、快照復原、封存需求與一般硬體成本，而非只看短期基準。

6.3 Twin-Turbo Consensus

Sei 的 Twin-Turbo Consensus 結合智慧區塊傳播與樂觀區塊處理。驗證者可提前獲得交易資訊，提議者發送更精簡的區塊引用；節點也可在收到提議後儘早開始處理，從而減少傳播與執行等待。

這種最佳化依賴多數節點已看過相關交易，並需要安全處理缺失交易和錯誤提議。網路品質下降時，協定必須退回完整資料取得和常規驗證，效能不能建立在略過驗證之上。

Monad 與 Sei 有哪些共同點？

第一，兩者都強調 EVM 相容。開發者可繼續使用 Solidity、常見錢包、RPC 和開發工具，降低從 Ethereum 遷移應用程式的成本。

第二，兩者都採用樂觀並行思路。系統不要求每筆交易預先準確宣告所有存取狀態，而是在執行後檢查實際衝突，並在必要時重新計算。

第三，兩者都把效能看成系統工程。執行並行只是其中一環，狀態資料庫、共識、傳播、用戶端與節點硬體必須協同最佳化。

第四，兩者都受到工作負載限制。獨立交易越多，並行空間越大；熱點狀態越集中，衝突和重新執行越多。任何固定 TPS 數字都不能代表所有應用情境。

第五，兩者都需要面對相容與去中心化權衡。追求更短區塊時間和更高吞吐可能提高驗證者頻寬、SSD、記憶體與維運要求，節點門檻需要持續觀察。

Monad 與 Sei 的技術路線有何不同？

Monad 從 EVM 執行、MonadDB 和 MonadBFT 等元件出發，強調為高並行 EVM 重新設計完整節點堆疊。其延遲執行將共識排序與實際計算流水線化，突顯垂直整合最佳化。

Sei 則建立在自身鏈架構演進之上，把 EVM、樂觀並行化、SeiDB 與 Twin-Turbo Consensus 組合起來，同時保留其生態既有元件。它更像從高效能應用鏈向 EVM 開發者擴展。

兩者的元件名稱不能直接一一對應。比較時應在相同層次觀察：並行排程如何處理衝突，狀態資料庫如何讀取和提交，共識何時確認順序，使用者何時獲得可依賴最終性，以及節點需要什麼硬體。

具體網路參數、用戶端版本、治理權限與生態支援會持續變化，部署前應以最新官方文件和實際主網測量為準。

並行 EVM 與模組化區塊鏈是什麼關係？

並行 EVM 主要最佳化執行層，讓一組節點更充分利用多核心硬體。模組化區塊鏈則把執行、結算、共識和資料可用性分給不同系統。兩者解決的問題不同，也可以組合。

一條並行 EVM 鏈可以同時是單體 L1，由同一驗證者集合完成執行、共識和資料可用性；也可以作為 Rollup 執行環境，把資料發布和結算交給其他網路。

關於這種職責拆分，可閱讀模組化區塊鏈：Celestia 與執行層-結算層的分離。模組化減少單一元件承擔的職責，並行化則提高執行元件內部效率，兩者不是替代關係。

並行 EVM 與 Layer 2 有什麼區別？

並行 L1 通常讓自己的驗證者直接對高吞吐交易排序、執行和達成共識。Rollup 則把執行移到 L2，把交易資料、狀態承諾或證明提交至 L1，並依賴 L1 結算或資料可用性。

並行 L1 的使用者體驗可能更直接，但安全由自身驗證者與協定承擔。Rollup 可繼承結算層的部分安全，卻要面對 Sequencer、證明、橋、資料發布和提款延遲等問題。

兩種路線都可能提高吞吐，也可能結合並行執行。比較擴容方案時不能只看手續費，還要評估最終性、資料位置、驗證成本、橋接和故障退出。更多背景可閱讀Layer 2 是什麼？以太坊擴容方案完全指南。

哪些應用最適合並行 EVM？

第一類是大量獨立使用者操作，例如社交、遊戲任務、NFT 操作和不同帳戶間的簡單轉帳。狀態重疊較少時，排程器更容易利用多核心並行。

第二類是鏈上訂單簿與交易應用程式。它們需要低延遲和高更新頻率，但若所有訂單都修改同一全域狀態，仍可能形成熱點。應用程式需要透過分市場、分帳戶或批次處理改善狀態配置。

第三類是高頻消費者應用程式，例如積分、票務、預測市場和即時互動。EVM 相容可重複使用成熟工具，並行執行可承受更多同時請求。

第四類是多應用共享公鏈。當使用者分別操作不同合約時，天然存在較多獨立狀態，並行排程能減少無關應用程式之間的執行排隊。

並行 EVM 不會自動最佳化單筆極複雜交易。一筆交易內部的大量計算、跨合約呼叫和儲存存取通常仍受單執行緒邏輯、Gas 限制與資料庫延遲影響。

並行 EVM 有哪些風險與限制？

12.1 高衝突負載會退化

同一熱門合約或狀態鍵可能讓多數交易無法並行。系統仍需回滾和重新執行，額外排程開銷甚至可能抵銷並行收益。

12.2 並行漏洞更難排查

用戶端需要正確維護狀態版本、讀取集合、回滾和提交順序。實作錯誤可能導致不同節點產生不同狀態，是共識層級風險。多用戶端測試、模糊測試和長期主網運行十分重要。

12.3 EVM 相容不是完全等同

位元組碼可運行不代表所有 RPC、除錯器、索引器、預編譯、Gas 估算和交易追蹤行為完全一致。複雜應用程式遷移前應進行端到端測試。

12.4 節點硬體門檻可能上升

高吞吐意味著更多網路資料、狀態讀寫和歷史儲存。即使並行化降低單筆執行時間，驗證者仍可能需要更強 CPU、記憶體、SSD 和頻寬，影響節點參與分布。

12.5 高 TPS 不等於低延遲

吞吐量衡量單位時間處理多少交易，延遲衡量單筆交易多久確認。大批次可以提高 TPS，卻可能增加排隊；快速預確認也不一定等於不可逆最終性。

12.6 基準條件可能不可比

簡單轉帳、複雜 DeFi、獨立狀態與熱點狀態的結果差異很大。節點數量、硬體、區塊 Gas、失敗交易和資料傳播也會影響數字。評估時應尋找公開測試方法和持續主網資料。

12.7 共識與執行仍可能中心化

並行 EVM 解決節點內部計算效率，不會自動增加驗證者、開放排序權或移除管理員。驗證者分布、質押集中、用戶端多樣性、多簽和升級時間鎖需要單獨檢查。

12.8 狀態增長可能成為長期瓶頸

更高吞吐會更快產生帳戶、合約儲存、日誌和歷史資料。若狀態修剪、快照、封存和同步跟不上，節點啟動時間與營運成本會持續上升。

如何評估並行 EVM 專案？

第一，確認並行模型。了解交易如何分配、衝突如何偵測、回滾粒度多大，以及高衝突時是否有穩定退化路徑。

第二，檢查確定性。所有節點應按相同順序提交狀態，專案應公開並行測試、用戶端實作、稽核與故障處理機制。

第三，檢查狀態資料庫。觀察隨機讀寫、快取、狀態承諾、快照、同步、修剪和封存，而不是只看 CPU 執行速度。

第四，區分排序與最終性。明確交易何時進入區塊、何時執行完成、何時形成狀態根，以及多久達到經濟或協定最終確認。

第五，驗證相容範圍。測試錢包、RPC、合約部署、預編譯、事件、索引器、除錯器和基礎設施，避免把「EVM 相容」當作零遷移成本。

第六，觀察真實負載。比較獨立轉帳、熱點合約、複雜 DeFi 和網路壅塞情境，並記錄失敗率、重新執行率、延遲與節點資源。

Hotcoin PAR-EVM 六維判斷法

為了快速評估並行 EVM 專案，可使用 PAR-EVM 六維清單。它用於拆解技術與營運風險，不是投資評級或效能認證。

14.1 P：Parallelism，並行機制是什麼

確認系統採用預先宣告、靜態分析還是樂觀執行，交易怎樣排程，多少工作可以真正分配到多核心，以及衝突後怎樣復原。

14.2 A：Access，狀態衝突有多高

觀察讀寫集合、熱點合約、回滾與重新執行率。平均 TPS 不能說明熱門應用程式同時壅塞時的可用容量。

14.3 R：Runtime，EVM 相容到什麼程度

檢查位元組碼、RPC、預編譯、Gas、追蹤、錢包、索引器和開發工具。相容範圍應由實際測試而非口號證明。

14.4 E：Engine，執行和資料庫是否協同

評估狀態資料庫、非同步 I/O、快取、狀態根、快照與同步。CPU 並行若被磁碟阻塞，整體效能仍無法提升。

14.5 V：Validation，誰驗證和確認

核查共識、驗證者數量、硬體要求、用戶端多樣性與最終性。更快出塊不能替代獨立驗證和抗故障能力。

14.6 M：Measurement，資料怎樣測得

要求公開交易類型、硬體、節點規模、衝突比例、區塊參數和測試時長，並優先觀察長期真實網路負載。

常見問題

15.1 並行 EVM 會改變 Solidity 合約結果嗎？

正確實作不會。並行用戶端必須讓最終狀態等同於按區塊規範順序執行的結果；衝突交易會被偵測並重新執行。

15.2 所有 EVM 交易都能並行嗎？

不能。存取不同狀態的交易更適合並行；讀寫同一合約狀態的交易存在依賴，通常需要排序、回滾或重新計算。

15.3 Monad 和 Sei 哪個 TPS 更高？

脫離交易類型、硬體、節點規模和最終性口徑的數字無法公平比較。應查看相同負載下的吞吐、延遲、失敗率和資源消耗。

15.4 並行 EVM 是 Layer 2 嗎？

不是。它是一種執行最佳化，可用於 L1，也可用於 Rollup。網路屬於哪一層取決於其結算、共識和資料可用性設計。

15.5 熱門 DEX 會拖慢並行執行嗎？

可能。若大量交易爭用同一流動性池或全域狀態，就會產生衝突。合約狀態設計、分池和批次處理會影響並行空間。

15.6 EVM 相容是否能直接使用 MetaMask？

通常可連接相容 RPC，但仍需確認鏈 ID、Gas 代幣、網路參數和錢包支援。合約與基礎設施也應單獨測試。

15.7 一般使用者需要關心並行機制嗎？

無需理解排程演算法，但應關注真實費用、確認時間、網路穩定性、橋接、管理員權限和錢包安全，而非只看宣傳 TPS。

結論：並行化是系統工程，不是單一開關

並行 EVM 讓互不衝突的交易同時計算，再透過衝突偵測和確定性提交保持 EVM 語意。它能釋放多核心 CPU 的能力，但無法讓共享同一狀態的交易無限並行。

Monad 以樂觀並行執行、MonadDB、MonadBFT 和流水線架構重構 EVM 節點；Sei 則把樂觀並行化、SeiDB 與 Twin-Turbo Consensus 結合。兩者都說明高效能來自執行、儲存、傳播和共識的共同最佳化。

從Web3 技術堆疊：從底層公鏈到應用層看，並行 EVM 主要改善執行層，卻仍受共識、資料、節點和應用程式狀態設計影響。判斷專案價值時，應觀察高衝突負載、長期狀態增長和實際去中心化。

回到2025 年 Web3 前沿賽道全景圖，可以繼續比較並行 EVM 與模組化區塊鏈、ZK、跨鏈、預言機及其他擴容路線。

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風險提示： 本文僅用於教育與資訊分享，不構成投資、交易、區塊鏈開發、法律或稅務建議。並行 EVM 專案可能面臨並行執行錯誤、狀態衝突、用戶端漏洞、節點與驗證者中心化、資料庫故障、橋接、合約升級、效能退化、代幣波動及監管風險；參與前請核驗最新官方文件、稽核、主網參數、驗證者與管理員權限、真實負載資料和退出機制，並只投入可承受損失的資產。