交易可扩展性一直是业内讨论的热点话题。过去几周，我们一直在探讨Monad如何帮助提升交易处理速度(TPS)。本文详细解释了Monad的运作原理。
TPS是我们一直关注的衡量标准。我们希望区块链能够支持更高的TPS，从而容纳更多用户和应用程序。下图显示了以太坊和L2的TPS数字。目前为止，没有一条链突破过100TPS的大关。需要注意的是，TPS是一个用于衡量可扩展性的通用术语。由于并非所有交易都一样复杂，因此单纯的TPS数据并不够准确。但为了方便起见，我们仍将TPS视为衡量可扩展性的指标。
提高TPS的方法有哪些？
一种方法是像Solana一样，从头开始构建一个全新的系统。Solana牺牲了与EVM的兼容性来换取速度。它使用多线程执行而不是单线程执行（可以类比多核CPU和单核CPU），并行处理交易，并使用不同的共识机制。
第二种方法是使用链下执行并使用中心化排序器来扩展以太坊。
第三种方法是将EVM分解成单独的组件并进行优化以提高可扩展性。
Monad是一个新近筹集了2.25亿美元的EVM兼容L1区块链，它选择从头开始构建EVM而不是直接使用现有版本。Monad采用了第三种方法来提高可扩展性。
下面我们将讨论Monad引入的一些重大改变。
以太坊虚拟机(EVM)串行执行交易。在上一个交易执行完成之前，下一个交易必须等待。可以举个例子：想象一个摩托车组装仓库的平台。多辆卡车运来摩托车零件（每辆卡车都装有制造50辆摩托车所需的所有零件）。装配仓库有四个不同的功能，每个功能都由专门的团队负责-卸载、分类、组装和装载。
在当前的EVM设置中，只有一个平台，同一个地点用于装卸货物。因此，当卡车停下来时，摩托车零件会在同一个卡车上卸载、分类、组装和装载。当分类团队工作时，其他团队都在等待。因此，如果把他们的工作视为不同的插槽，那么每个团队每四个插槽中只会工作一次。这导致了严重的效率低下，凸显了需要一种更加简化的方式。
现在想象有四个拥有独立装卸区域的平台。即使卸载团队一次只能处理一辆卡车，他们也不必等待接下来的三个插槽才能进行工作。他们可以直接移到下一辆卡车旁开始工作。
分类、组装和装载团队也是如此。当卡车完成卸载后，它会驶向装载区，等待装载团队装载组装好的摩托车。因此，只有一个平台和装卸区域的仓库会按顺序执行所有操作，而拥有4个平台和不同装卸区域的仓库则可以并行处理任务。
可以将Monad视为拥有多个卡车平台的仓库基础设施，但它比这个例子复杂得多。当卡车之间存在依赖关系时，复杂性就会增加。例如，如果一辆卡车上没有制造50辆摩托车所需的所有零件怎么办？交易并不总是独立的。因此，当Monad并行执行它们时，它必须处理相互依赖的交易。
如何做到这一点？它执行一种称为乐观并行执行的操作。该协议只能并行执行独立的交易。例如，考虑4笔交易，其中乔尔(Joel)的余额为1ETH：
乔尔向萨乌拉夫(Saurabh)发送0.2ETH。
西德(Sid)铸造一个NFT。
乔尔向西德发送0.1ETH。
什洛克(Shlok)购买PEPE。
所有这些交易都并行执行，具有挂起的待确认结果，这些结果将逐个提交。如果待处理的结果输出与任何交易的原始输入冲突，则会重新执行交易。交易2和4彼此独立，因此它们的待处理结果不会与其他交易的输入冲突。但1和4不是独立的。
请注意，由于所有4笔交易都从相同的初始状态（乔尔余额为1ETH）开始，因此这里关注的是乔尔的余额。发送0.2ETH后乔尔的余额变为0.8ETH。在向西德发送0.1ETH后，他的余额变为0.9ETH。结果逐个提交，确保输出不会与任何输入冲突。在1的待处理结果提交后，乔尔的新余额变为0.8ETH。
这个输出与3的输入冲突。因此，现在用0.8ETH的输入重新执行3。执行完3之后，乔尔的余额变为0.7ETH。
至此，一个明显的问题是，我们如何知道不必重新执行大部分交易？答案在于重新执行并不是瓶颈。瓶颈在于访问以太坊的内存。事实证明，以太坊在数据库中存储其状态的方式使得访问状态变得困难（耗时且昂贵）。这就是Monad另一项改进发挥作用的地方-MonadDb。Monad以一种减少读取操作相关开销的方式构建了其数据库。
当一个交易需要重新执行时，所有输入都已经缓存在缓存内存中，与访问整体状态相比，缓存内存的访问速度要快得多。
Solana在测试网上拥有5万TPS，但在主网上只有约1千TPS。Monad声称在其内部测试网上实现了1万个实际TPS。尽管这并不总是代表实际性能，但我们迫不及待地想看看Monad在实际应用中的表现。
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