何為 Solana 虛擬機 (SVM)?
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何為 Solana 虛擬機 (SVM)?

何為 Solana 虛擬機 (SVM)?

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發佈時間 May 1, 2024更新時間 Jul 8, 2024
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關鍵要點

  • Solana 虛擬機 (SVM) 是底層軟體基礎架構,可使 Solana 區塊鏈擁有更高的交易流通量,並管理智能合約的執行。

  • 不同於在順序處理模型上運行並使用 Solidity 的以太坊虛擬機 (EVM),SVM 使用並行交易處理和 Rust 程式語言。

  • 本文將探討何為 Solana 虛擬機、如何運作以及與以太坊虛擬機 (EVM) 的差異。

前言

最初,區塊鏈主要用於處理交易的去中心化網路。然而,虛擬機亦允許在區塊鏈上構建智能合約,將區塊鏈轉變為各種應用案例和應用的基礎層。以太坊虛擬機 (EVM) 和Solana 虛擬機 (SVM) 就是典型的例子。本文將探討何為 SVM、如何運作以及與 EVM 的差異。

何為 Solana 虛擬機 (SVM)?

SVM 是 Solana 區塊鏈上智能合約的執行環境。它每秒可處理數千筆交易 (TPS),提高了網路的可擴展性。 

以太坊是首個創建區塊鏈虛擬機 EVM 的平台, 自創建時 EVM 便已成為標準。EVM 的架構啟發了多個區塊鏈,如 BNB 智能鏈Avalanche 和 Tron,它們均已開發分叉或相容 EVM 的系統。Solana 虛擬機已成為現有 EVM 的強大競爭對手。 

Solana 虛擬機如何運作?

Solana 虛擬機 (SVM) 就像一台功能強大的電腦,在 Solana 區塊鏈上運行,並處理用戶創建的智能合約。我們可以將 SVM 的運作機制分成幾個不同的步驟。

  1. 驗證人節點。Solana 在全球範圍內擁有大量驗證人節點。每個節點均運行自有版本的 SVM,代表可獨立完成不同的任務。

  2. 準備智能合約。若要運行智能合約,SVM 首先會轉譯為節點能夠理解的語言。如此方可確保智能合約的正確運行。

  3. 運行智能合約。智能合約正要格式正確便可運行。智能合約會更新運行 SVM 特定節點版本的區塊鏈資料。

  4. 達成共識。更新後的區塊鏈版本將與所有其他網路節點共享,以達成共識。

假設一名用戶正在使用基於 Solana 構建的去中心化應用程式 (DApp) 來買賣數位藝術品。當他們購買一件藝術品時,智能合約便會執行,以更新區塊鏈上的所有權紀錄。該智能合約透過其中一個節點的 SVM 運行,該節點檢查規則、確保付款合法,並更新區塊鏈資料。

使用 SeaLevel 並行執行

SVM 的一個顯著特點是能夠同時處理多個智能合約。即透過並行交易處理達成。本質上,SVM 可並行執行多個智能合約,從而提高交易流通量和效率。

SeaLevel 是 SVM 的元件,用於解決並行執行中多個交易同時影響同一帳戶狀態時可能出現的衝突。例如,若同時執行兩個交易 — 一個是在錢包增加資金,另一個則是提領資金 — 如果管理不當,可能會導致計算錯誤。

SeaLevel 旨在明確管理交易之間的依存關係。Solana 的智能合約規定,每筆交易會針對哪些區塊鏈狀態部分進行修改。系統因此能夠識別可獨立運行的交易 (影響區塊鏈狀態的不同部分) 和有依存關係的交易 (影響區塊鏈狀態的同一部分)。依存性交易會按順序處理,以防止任何衝突,並確保每筆交易均能準確執行,而不會損害資料和區塊鏈的整體效能。

SVM 與 EVM 的差異

交易處理模型

SVM 採用並行處理模式,允許同時執行多筆交易,從而提高流通量並减少延遲。反之, EVM 按順序處理交易,導致在高網路使用期間可能會出現壅塞。

程式語言

SVM 支援以高效著稱的 Rust 語言,該語言尤其適合需要高性能和安全性的應用。反之, EVM 使用 Solidity 語言,此為一種專門設計用於智能合約開發的語言。

智能合約部署與執行

SVM 的智能合約由每個驗證人獨立執行,從而實現更有效率的網路運作。相比之下, EVM 要求所有節點就智能合約的執行結果達成共識,可能會降低處理速度。

SVM 面臨的挑戰

SVM 面臨著各種挑戰。其中一個主要挑戰是:在並行處理環境中維護系統穩定性和安全性的複雜度。此種架構雖然高效,但在同時處理影響相同資料的交易時,需要額外的協調,以防止衝突並確保完整性。 

此外,與 Solidity 和其他區塊鏈使用的開發中程式語言相比,對新的區塊鏈開發人員而言,Rust 程式語言的學習過程更為挑戰。

總結

SVM 是 Solana 區塊鏈上的執行環境,強調交易處理和智能合約執行的效率。它使用並行交易處理和 Rust 程式語言,實現更高的交易流通量和更好的可擴展性。SVM 面臨挑戰,例如 Rust 語言的學習過程較難,以及並行執行模式存在固有缺陷。儘管如此, SVM 與新興 AI 技術的整合仍有望提升未來的使用率和採用率。

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