ブロックチェーンネットワークにおける並列処理：ネットワークはどのようにして同時に複数のトランザクションを処理するのか？

より迅速な処理の必要性

ブロックチェーンネットワークは根本的な課題に直面しています：どのようにして、停止したりボトルネックが発生することなく、1秒間に何千ものトランザクションを処理するのか？ここで並列処理が革命的な技術的解決策として登場します。すべてのトランザクションを1つずつ直列に処理する代わりに(、並列処理はネットワークが同じ瞬間に複数のトランザクションを検証し、確認することを可能にします。

このアプローチは、ブロックチェーンの動作方法を根本的に変えます。最初のトランザクションが完了するのを待つのではなく、ネットワークは両方を同時に処理できるため、効率が倍増し、混雑が減少します。

実際のレベルでの並行性はどのように機能しますか？

複数のトランザクションがネットワークに到達すると、ブロックチェーンのノードは、同時に検証可能な方法でデータを賢く整理します。処理のタスクは複数のノードに分散され、各ノードは1つのノードがすべてを引き受けるのではなく、作業量の一部を担当します。

並列処理中、ネットワークは同時に複数のシナリオを検証します。各シナリオは特定の取引セットに対する異なる結果を表します。この同時評価により、システムは取引が最終的にネットワークのパブリックレジストリに記録される前に、その潜在的な影響を把握できます。その後、すべてのノードはこれらの並列処理の結果を反映した統一状態に合意します。

並列実行の2つの主要なモデル

) 楽観的モデル：事前検査なしの迅速な処理

このモデルでは、ネットワークは初期のフィルタリングステップをバイパスし、トランザクションを同時に直接処理します。ここでの基本的な考え方は、待機中のトランザクションのほとんどが互いに独立している、つまり互いに影響を与えないという仮定です。

システムは再考と修正の戦略を採用しています：後で、いくつかのトランザクションが互いに依存していることが判明した場合、システムはそれらを調整し、再配置します。これにより、衝突や対立が発生してもデータが正確で正確な状態を維持します。

ケース分類モデル：実行前のスマート振り分け

このモデルは、ネットワークの状態に対する影響に基づいてトランザクションを分類するという追加のステップから始まります。たとえば、システムは、特定のスマートコントラクトと相互作用するトランザクションと、特定のアカウントに影響を与えるトランザクションを特定します。

この分類に基づいて、相互に矛盾しない取引は直接並行して実行されます。一方、ネットワーク内の同じ要素に影響を与える取引は、取引手数料の優先順位に従って、通常は特定の順序で処理されます。

平行性を適用するための三つのレベル

( 個別取引のレベルでの並列処理

このレベルでは、同時に複数のトランザクションを処理できるため、ネットワークの生産性が著しく向上します。ネットワークは1秒間により多くのトランザクションを実行でき、)TPS###として定義され、重要なことに、各トランザクションの確認にかかる時間を短縮します。

しかし、このパターンは実際の技術的な課題を抱えています。同時処理されたトランザクションは複雑な依存関係を生む可能性があり、1つのトランザクションの結果が他の結果に影響を与えることがあります。これらの依存関係を管理し、一貫性を確保するには高度なプログラミング戦略が必要です。

ブロックレベルの並列性

トランザクションを一つずつ処理する代わりに、この方式では複数のブロックを同時に生成および検証することができます。その結果、より包括的でボトルネックを防ぐ能力を持つネットワークが実現されます。

しかし、このアプローチはより複雑な計算とより多くのコンピュータリソースを必要とします。ネットワーク内のすべてのノードはより高い処理能力を必要とし、安全かつ効率的にノードを運営できる人の数が制限される可能性があります。

( スマートコントラクトの実行における並行性

分散型ブロックチェーンアプリケーション )DApps### は、同時に複数のスマートコントラクトを実行することで直接的な利益を得ます。これにより、パフォーマンスと速度が顕著に向上します。

いくつかの技術的ソリューションがこのスタイルを容易にしています。たとえば、楽観的モデルを使用するアグリゲーションは、メインネットワークの外でトランザクションを処理し、最終結果のみを記録するため、大きな負荷を軽減します。また、高度な暗号技術とオフチェーン処理を統合したソリューションもあり、プライバシーを維持しながら、より大きな拡張性を提供します。

パラレルの具体的な利点

これまでに見たことのない処理速度

複数のノードにタスクを分配することで、実行時間が大幅に短縮されます。並列処理を適用しているネットワークは、従来の直列モデルに比べて通常、より速く、効率的です。

( 真の拡張性であり、理論ではない

並行処理は、トランザクションの検証プロセスを異なるノードに分散させることでスケーラビリティの問題を解決します。これによりプロセスが加速され、ネットワークは需要の変動に応じてノードを追加または削除できる水平スケーリングをサポートします。

) 取引手数料の実際の削減

サブノードでのトランザクション処理は、各トランザクションごとにすべてのノードを検査する必要がある連続処理よりもコストが低くなります。さらに、トランザクションの速度が向上することで、ユーザー間の手数料競争が減少し、コストがさらに低下します。

現在の課題と未来に向けた調査

大きな利点があるにもかかわらず、並行処理は複雑な技術的課題を提起します。結果の矛盾を防ぎ、同時処理中のネットワークの安全性を維持し、計算資源を管理することは、すべて高度で慎重な解決策を必要とします。

未来は期待できる可能性を秘めています。並行性を他のスケーリングソリューション、例えばシャーディングと組み合わせることで、ブロックチェーンネットワークにとって全く新しい展望が開かれ、膨大な数のトランザクションを高い効率で処理できるようになるでしょう。