Tópicos populares
#
Bonk Eco continues to show strength amid $USELESS rally
#
Pump.fun to raise $1B token sale, traders speculating on airdrop
#
Boop.Fun leading the way with a new launchpad on Solana.
Eventos de Execução de Baixa Latência
Hoje, estamos documentando o sistema de Eventos de Execução no Monad, que permite aos desenvolvedores construir aplicações de alto desempenho que recebem dados de eventos de menor latência de um nó Monad através de uma fila de memória compartilhada.
Para consumir esses dados em tempo real, você escreve software em C, C++ ou Rust usando um SDK fornecido e o executa em um host que está rodando um nó completo Monad.
Aqui está uma breve comparação com outros sistemas semelhantes:
- Geth Live Tracing - API baseada em "hook": seu código é carregado no nó Geth como um plugin e é executado de forma síncrona (via callbacks) durante a execução
- Reth ExEx - API baseada em função assíncrona: seu código é carregado em um nó Reth; a execução vê eventos após o fato, em vez de de forma síncrona
- Solana Geyser - API baseada em "hook", um plugin que roda dentro de um validador Solana e invoca callbacks durante a execução
Todos esses três são diferentes da abordagem de Eventos de Execução. Nos Eventos de Execução:
- Você vê eventos "à medida que acontecem", como no Geth Live Tracer e no Solana Geyser. Ao contrário dessas abordagens, seu código não está sendo executado como um plugin dentro do motor de execução, mas em paralelo (cerca de um microssegundo depois) em um processo separado
- Assim como no Geth Live Tracer (mas ao contrário do ExEx do Reth), você vê cada "parte" da transação - cada log, cada mudança de saldo, etc. - como um evento separado
- Ao contrário do Geth Live Tracer ou do Geyser, você não instala "hooks" e não recebe callbacks; em vez disso, você faz polling continuamente por novos registros de eventos, iterando através de quaisquer novos eventos que são retornados para você (e ignorando eventos que não lhe interessam)
- Como o sistema é baseado em buffers de anel de memória compartilhada, você pode perder dados se seu consumidor for muito lento -- você deve acompanhar!
Top
Classificação
Favoritos