在柏拉图的早期版本中，块中的事务由验证器以串行模式执行，无论它们是打包块还是验证块。在计算MPT树的根(散列)时，从根节点开始依次递归计算根，从算法层面的分析也属于根的“串行”计算。

以上两种“串行计算”不能充分利用硬件多核的优势。实际上，在执行事务和计算根的过程中，可以并行执行没有“依赖性”的计算步骤，然后将并行计算的结果汇总成最终结果。

在柏拉图0.13.0的底层版本中，事务并行和并行计算根是通过有向无环图技术实现的。DAG图是最复杂的数据结构之一，它由一组顶点和一组连接两个顶点的边组成。测试表明，事务并行TPS优于事务串行版本，整体性能提高了30%左右。

事务并行性

块中的事务是按顺序打包的，这要求相互依赖的事务应该保持与打包顺序相同的顺序，而相互不依赖的事务实际上可以并行执行。我们可以使用有向无环图来分析事务的依赖性。

技术术语

顶点：图形中的一点

边：连接两个顶点的线段称为边

度数：从一个顶点开始，如果有几条边，它被称为顶点有多少度，或者顶点的度数是多少，度数

路径：由边连接的一组顶点，按顺序从一个顶点到另一个顶点

简单路径：没有重复顶点的路径

环：至少包含一条边的路径，其起点和终点是同一个顶点

范围：从顶点开始的边的总数

穿透：指向顶点的边的总数

根据原始事务列表的执行顺序，可以通过事务的发起地址和接收地址来识别事务之间的依赖关系，并构建事务的依赖DAG图。所有内部度为0的事务(没有相关的先行事务)都可以并行执行。

并行计算根

通过深入了解MPT的数据结构，发现叶节点可以并行计算哈希，而MPT就像DAG一样，所以MPT可以转换成DAG进行并行计算。

假设插入了以下数据：

生成MPT树，如下图所示。MPT树可以生成相应的DAG图，度为0的节点可以并行计算哈希。

性能比较

对于串行和并行版本，25个认证节点(机器配置4核8G)分别进行了5000个账户的转移压力测试，性能数据如下：

并行版本的性能明显优于串行版本，PlatON将在保证安全性和稳定性的同时不断提高其性能指标，从而为用户提供更好的服务。