“性能”是区块链领域最受关注的话题之一，如果没有高性能表现作为支撑，就无法运行快速的、执行复杂的智能合约逻辑，从而快速完成交易事务。本系列文章将以 FISCO BCOS 开源社区对区块链性能提升的研究成果为例，阐述区块链性能优化之路。
本专题系列文章追到现在，也许你会想问，FISCO BCOS 的并行到底怎么用？作为专题的完结篇，本文就来揭晓“庐山真面目”，并教你上手使用 FISCO BCOS 的并行特性！
FISCO BCOS 提供了可并行合约开发框架，开发者按照框架规范编写的合约，能够被 FISCO BCOS 节点并行地执行。
并行合约的优势有：
接下来，我将介绍如何编写 FISCO BCOS 并行合约，以及如何部署和执行并行合约。
预备知识
并行互斥
两笔交易是否能被并行执行，依赖于这两笔交易是否存在互斥。互斥，是指两笔交易各自操作合约存储变量的集合存在交集。
例如，在转账场景中，交易是用户间的转账操作。用 transfer(X, Y) 表示从 X 用户转到 Y 用户的转账接口。互斥情况如下：
此处给出更具体的定义：
互斥参数：合约接口中，与合约存储变量的“读/写”操作相关的参数。例如转账的接口 transfer(X, Y)，X 和 Y 都是互斥参数。
互斥对象：一笔交易中，根据互斥参数提取出来的、具体的互斥内容。例如转账的接口 transfer(X, Y), 一笔调用此接口的交易中，具体的参数是 transfer(A, B)，则这笔操作的互斥对象是[A, B]；另外一笔交易，调用的参数是 transfer(A, C)，则这笔操作的互斥对象是[A, C]。
判断同一时刻两笔交易是否能并行执行，就是判断两笔交易的互斥对象是否有交集。相互之间交集为空的交易可并行执行。
编写并行合约
FISCO BCOS 提供了可并行合约开发框架，开发者只需按照框架的规范开发合约，定义好每个合约接口的互斥参数，即可实现能被并行执行的合约。当合约被部署后，FISCO BCOS 会在执行交易前，自动解析互斥对象，在同一时刻尽可能让无依赖关系的交易并行执行。
目前，FISCO BCOS 提供了 solidity 与预编译合约（点击可查看预编译合约架构设计）两种可并行合约开发框架。
solidity 合约的并行框架
编写并行的 solidity 合约，开发流程与开发普通 solidity 合约流程相同。在此基础上，只需将 ParallelContract 作为需要并行的合约基类，并调用 registerParallelFunction()，注册可以并行的接口即可。
先给出完整的举例。例子中的 ParallelOk 合约实现了并行转账的功能：
pragma solidity ^0.4.25;
import "./ParallelContract.sol"; // 引入ParallelContract.sol
contract ParallelOk is ParallelContract // 将ParallelContract 作为基类{ // 合约实现 mapping (string => uint256) _balance; function transfer(string from, string to, uint256 num) public{ // 此处为简单举例，实际生产中请用SafeMath代替直接加减 _balance[from] -= num; _balance[to] += num; }
function set(string name, uint256 num) public{ _balance[name] = num; }
function balanceOf(string name) public view returns (uint256){ return _balance[name]; } // 注册可以并行的合约接口 function enableParallel() public{ // 函数定义字符串（注意","后不能有空格）,参数的前几个是互斥参数（设计函数时互斥参数必须放在前面 registerParallelFunction("transfer(string,string,uint256)", 2); // 冲突参数: string string registerParallelFunction("set(string,uint256)", 1); // 冲突参数: string }
// 注销并行合约接口 function disableParallel() public{ unregisterParallelFunction("transfer(string,string,uint256)"); unregisterParallelFunction("set(string,uint256)"); } }
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具体步骤如下：
step1 将 ParallelContract 作为合约的基类
pragma solidity ^0.4.25;
import "./ParallelContract.sol"; // 引入ParallelContract.sol
contract ParallelOk is ParallelContract // 将ParallelContract 作为基类{ // 合约实现 // 注册可以并行的合约接口 function enableParallel() public; // 注销并行合约接口 function disableParallel() public;}
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step2 编写可并行的合约接口
合约中的 public 函数，是合约的接口。编写可并行的合约接口，是根据一定的规则，实现一个合约中的 public 函数。
确定接口是否可并行
可并行的合约接口，必须满足：
确定互斥参数
在编写接口前，先确定接口的互斥参数，接口的互斥即是对全局变量的互斥，互斥参数的确定规则为：
确定参数类型和顺序
确定互斥参数后，根据规则确定参数类型和顺序，规则为：
mapping (string => uint256) _balance; // 全局mapping
// 互斥变量from、to排在最前，作为transfer()开头的两个参数function transfer(string from, string to, uint256 num) public{ _balance[from] -= num; // from 是全局mapping的key，是互斥参数 _balance[to] += num; // to 是全局mapping的key，是互斥参数 }
// 互斥变量name排在最前，作为set()开头的参数function set(string name, uint256 num) public{ _balance[name] = num;}
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step3 在框架中注册可并行的合约接口
在合约中实现 enableParallel() 函数，调用 registerParallelFunction()注册可并行的合约接口。同时也需要实现 disableParallel()函数，使合约具备取消并行执行的能力。
// 注册可以并行的合约接口function enableParallel() public{ // 函数定义字符串（注意","后不能有空格）,参数的前几个是互斥参数 registerParallelFunction("transfer(string,string,uint256)", 2); // transfer接口，前2个是互斥参数 registerParallelFunction("set(string,uint256)", 1); // transfer接口，前1个四互斥参数}
// 注销并行合约接口function disableParallel() public{ unregisterParallelFunction("transfer(string,string,uint256)"); unregisterParallelFunction("set(string,uint256)"); }
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step4 部署/执行并行合约
用控制台或 Web3SDK 编译和部署合约，此处以控制台为例：
部署合约
[group:1]> deploy ParallelOk.sol
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调用 enableParallel()接口，让 ParallelOk 能并行执行
[group:1]> call ParallelOk.sol 0x8c17cf316c1063ab6c89df875e96c9f0f5b2f744 enableParallel
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发送并行交易 set()
[group:1]> call ParallelOk.sol 0x8c17cf316c1063ab6c89df875e96c9f0f5b2f744 set "jimmyshi" 100000
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发送并行交易 transfer()
[group:1]> call ParallelOk.sol 0x8c17cf316c1063ab6c89df875e96c9f0f5b2f744 transfer "jimmyshi" "jinny" 80000]
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查看交易执行结果 balanceOf()
[group:1]> call ParallelOk.sol 0x8c17cf316c1063ab6c89df875e96c9f0f5b2f744 balanceOf "jinny"80000
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用 SDK 发送大量交易的例子，将在下文的例子中给出。
预编译合约的并行框架
编写并行的预编译合约，开发流程与开发普通预编译合约流程相同。普通的预编译合约以 Precompile 为基类，在这之上实现合约逻辑。基于此，Precompile 的基类还为并行提供了两个虚函数，继续实现这两个函数，即可实现并行的预编译合约。
step1 将合约定义成支持并行
bool isParallelPrecompiled() override { return true; }
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step2 定义并行接口和互斥参数
注意，一旦定义成支持并行，所有的接口都需要进行定义。若返回空，表示此接口无任何互斥对象。互斥参数与预编译合约的实现相关，此处涉及对 FISCO BCOS 存储的理解，具体的实现可直接阅读代码或询问相关有经验的程序员。
// 根据并行接口，从参数中取出互斥对象，返回互斥对象std::vector<std::string> getParallelTag(bytesConstRef param) override{ // 获取被调用的函数名（func）和参数（data） uint32_t func = getParamFunc(param); bytesConstRef data = getParamData(param);
std::vector<std::string> results; if (func == name2Selector[DAG_TRANSFER_METHOD_TRS_STR2_UINT]) // 函数是并行接口 { // 接口为：userTransfer(string,string,uint256) // 从data中取出互斥对象 std::string fromUser, toUser; dev::u256 amount; abi.abiOut(data, fromUser, toUser, amount); if (!invalidUserName(fromUser) && !invalidUserName(toUser)) { // 将互斥对象写到results中 results.push_back(fromUser); results.push_back(toUser); } } else if ... // 所有的接口都需要给出互斥对象，返回空表示无任何互斥对象 return results; //返回互斥}
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step3 编译，重启节点
手动编译节点的方法，参考FISCO BCOS技术文档：
编译之后，关闭节点，替换掉原来的节点二进制文件，再重启节点即可。
举例：并行转账
此处分别给出 solidity 合约和预编译合约的并行举例。
配置环境
该举例需要以下执行环境：
Web3SDK 客户端
一条 FISCO BCOS 链
若需要压测最大的性能，至少需要：
并行 Solidity 合约：ParallelOk
基于账户模型的转账，是一种典型的业务操作。ParallelOk 合约，是账户模型的一个举例，能实现并行的转账功能。ParallelOk 合约已在上文中给出。
FISCO BCOS 在 Web3SDK 中内置了 ParallelOk 合约，此处给出用 Web3SDK 来发送大量并行交易的操作方法。
step1 用 SDK 部署合约、新建用户、开启合约的并行能力
# 参数：<groupID> add <创建的用户数量> <此创建操作请求的TPS> <生成的用户信息文件名>java -cp conf/:lib/*:apps/* org.fisco.bcos.channel.test.parallel.parallelok.PerformanceDT 1 add 10000 2500 user# 在group1上创建了 10000个用户，创建操作以2500TPS发送的，生成的用户信息保存在user中
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执行成功后，ParallelOk 被部署到区块链上，创建的用户信息保存在 user 文件中，同时开启了 ParallelOk 的并行能力。
step2 批量发送并行转账交易
注意：在批量发送前，请将 SDK 的日志等级调整为 ERROR，才能有足够的发送能力。
# 参数：<groupID> transfer <总交易数量> <此转账操作请求的TPS上限> <需要的用户信息文件> <交易互斥百分比：0~10>java -cp conf/:lib/*:apps/* org.fisco.bcos.channel.test.parallel.parallelok.PerformanceDT 1 transfer 100000 4000 user 2
# 向group1发送了 100000比交易，发送的TPS上限是4000，用的之前创建的user文件里的用户，发送的交易间有20%的互斥。
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step3 验证并行正确性
并行交易执行完成后，Web3SDK 会打印出执行结果。TPS 是此 SDK 发送的交易在节点上执行的 TPS。validation 是转账交易执行结果的检查。
Total transactions: 100000Total time: 34412msTPS: 2905.9630361501804Avg time cost: 4027msError rate: 0%Return Error rate: 0%Time area:0 < time < 50ms : 0 : 0.0%50 < time < 100ms : 44 : 0.044000000000000004%100 < time < 200ms : 2617 : 2.617%200 < time < 400ms : 6214 : 6.214%400 < time < 1000ms : 14190 : 14.19%1000 < time < 2000ms : 9224 : 9.224%2000 < time : 67711 : 67.711%validation: user count is 10000 verify_success count is 10000 verify_failed count is 0
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可以看出，本次交易执行的 TPS 是 2905。执行结果校验后，无任何错误(verify_failed count is 0)。
step4 计算总 TPS
单个 Web3SDK 无法发送足够多的交易以达到节点并行执行能力的上限。需要多个 Web3SDK 同时发送交易。在多个 Web3SDK 同时发送交易后，单纯将结果中的 TPS 加和得到的 TPS 不够准确，需要直接从节点处获取 TPS。
用脚本从日志文件中计算 TPS
cd toolssh get_tps.sh log/log_2019031821.00.log 21:26:24 21:26:59 # 参数：<日志文件> <计算开始时间> <计算结束时间>
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得到 TPS（3 SDK、4 节点，8 核，16G 内存）
statistic_end = 21:26:58.631195statistic_start = 21:26:24.051715total transactions = 193332, execute_time = 34580ms, tps = 5590 (tx/s)
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并行预编译合约：DagTransferPrecompiled
与 ParallelOk 合约的功能一样，FISCO BCOS 内置了一个并行预编译合约的例子（DagTransferPrecompiled），实现了简单的基于账户模型的转账功能。该合约能够管理多个用户的存款，并提供一个支持并行的 transfer 接口，实现对用户间转账操作的并行处理。
注意：DagTransferPrecompiled 仅做示例使用，请勿直接运用于生产环境。
step1 生成用户
用 Web3SDK 发送创建用户的操作，创建的用户信息保存在 user 文件中。命令参数与 parallelOk 相同，不同的仅仅是命令所调用的对象是 precompile。
java -cp conf/:lib/*:apps/* org.fisco.bcos.channel.test.parallel.precompile.PerformanceDT 1 add 10000 2500 user
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step2 批量发送并行转账交易
用 Web3SDK 发送并行转账交易。
注意：在批量发送前，请将 SDK 的日志等级请调整为 ERROR，才能有足够的发送能力。
java -cp conf/:lib/*:apps/* org.fisco.bcos.channel.test.parallel.precompile.PerformanceDT 1 transfer 100000 4000 user 2
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step3 验证并行正确性
并行交易执行完成后，Web3SDK 会打印出执行结果。TPS 是此 SDK 发送的交易在节点上执行的 TPS。validation 是转账交易执行结果的检查。
Total transactions: 80000Total time: 25451msTPS: 3143.2949589407094Avg time cost: 5203msError rate: 0%Return Error rate: 0%Time area:0 < time < 50ms : 0 : 0.0%50 < time < 100ms : 0 : 0.0%100 < time < 200ms : 0 : 0.0%200 < time < 400ms : 0 : 0.0%400 < time < 1000ms : 403 : 0.50375%1000 < time < 2000ms : 5274 : 6.592499999999999%2000 < time : 74323 : 92.90375%validation: user count is 10000 verify_success count is 10000 verify_failed count is 0
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可以看出，本次交易执行的 TPS 是 3143。执行结果校验后，无任何错误(verify_failed count is 0)。
step4 计算总 TPS
单个 Web3SDK 无法发送足够多的交易以达到节点并行执行能力的上限。需要多个 Web3SDK 同时发送交易。在多个 Web3SDK 同时发送交易后，单纯将结果中的 TPS 加和得到的 TPS 不够准确，需要直接从节点处获取 TPS。
用脚本从日志文件中计算 TPS
cd toolssh get_tps.sh log/log_2019031311.17.log 11:25 11:30 # 参数：<日志文件> <计算开始时间> <计算结束时间>
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得到 TPS（3 SDK、4 节点，8 核，16G 内存）
statistic_end = 11:29:59.587145statistic_start = 11:25:00.642866total transactions = 3340000, execute_time = 298945ms, tps = 11172 (tx/s)
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结果说明
本文举例中的性能结果，是在 3SDK、4 节点、8 核、16G 内存、1G 网络下测得。每个 SDK 和节点都部署在不同的 VPS 中，硬盘为云硬盘。实际 TPS 会根据你的硬件配置、操作系统和网络带宽有所变化。
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