Validators DAO Open-Sources Code d'échantillon pour la détection de la menthe en temps réel avec Solana Geyser gRPC Streams

ELSOUL LABO B.V. (Siège: Amsterdam, Pays-Bas; PDG: Fumitake Kawasaki) et Validators DAO avoir un code d'exemple open source pour détecter les menthes token pump.fun en temps réel en utilisant Solana Geyser gRPC Des ruisseaux.

Cet exemple de code est un exemple d'implémentation pour recevoir des événements Solana en chaîne comme un flux et détecter des événements qui correspondent à des conditions spécifiques en temps réel. En utilisant pump.fun menthes comme sujet, les développeurs peuvent examiner comment les données circulent à travers un Solana Geyser gRPC flux peut être traité pour détecter lorsque des événements correspondants se produisent.

Code de l'échantillon: https://github.com/ValidatorsDAO/solana-stream/tree/main/temp-release/trade-app

Un jeton pump.fun menthe est un exemple clair d'un événement en chaîne sur Solana qui est bien adapté pour le traitement des données en temps réel. En détectant le moment où une nouvelle menthe en jeton se produit et en transmettant cette information au traitement en aval, les développeurs peuvent examiner la structure de base axée sur les événements requise par les applications Solana.

Dans les applications Solana en temps réel, il est important de comprendre rapidement ce qui s'est passé sur la chaîne. La réception d'un nouvel événement, l'identification de la cible, l'extraction de l'information nécessaire et sa transmission au processus suivant forment une base commune à travers les notifications, l'enregistrement, la surveillance, l'analyse, l'indexation, le traitement de backend, et de nombreux autres workflows d'applications Solana.

Le code d'exemple publié ici fait que concret d'écoulement à travers la détection de la menthe de la pump.fun. Les développeurs peuvent lire le code, tester le comportement et étendre les conditions de détection ou de traitement en aval selon leurs propres cas d'utilisation.

Il existe plusieurs façons de gérer les événements en chaîne de Solana, y compris HTTP RPC, WebSocket, Geyser gRPC et ShredStream. Parmi ceux-ci, Geyser gRPC flux sont bien adaptés pour recevoir en permanence des données telles que les comptes, les créneaux horaires, les blocs et les transactions, et le traitement de ces données en temps réel du côté de l'application.

HTTP RPC est un mécanisme permettant de demander et de récupérer les informations nécessaires à un moment donné. Il convient aux vérifications historiques, à la recherche de l'état et à la confirmation individuelle des transactions. Cependant, lorsque des événements se produisent en continu sur la chaîne, des sondages répétés à de grandes échelles après l'événement peuvent augmenter le trafic réseau, la charge de traitement et les frais généraux.

WebSocket est également un mécanisme utile largement utilisé dans le développement Solana. Geyser gRPC Toutefois, les flux permettent de recevoir les événements comme un flux continu de données et de les traiter immédiatement du côté de l'application. Pour les charges de travail telles que la détection de menthe token pump.fun, où des événements spécifiques sur la chaîne doivent être capturés rapidement, une architecture de streaming facilite le traitement des données au moment où elles se produisent.

gRPC est construit sur HTTP/2 et peut utiliser des connexions de longue durée, le multiplexage de connexion, la compression d'en-tête et la représentation binaire via Protocol Buffers. Pour les charges de travail qui reçoivent continuellement de grandes quantités de données et traitent les événements requis du côté de l'application, ces caractéristiques soutiennent directement l'efficacité de la communication et la conception d'une mise en œuvre plus propre.

Avec sondage ou demande répétée/response RPC Pour chaque recherche de données, il est généralement nécessaire d'émettre une demande, d'attendre une réponse, puis d'appliquer une autre série d'événements du côté de la demande. WebSocket peut utiliser des connexions persistantes, mais lorsqu'un système est construit principalement autour d'abonnements Solana basés sur JSON ou de notifications larges, l'interprétation, le filtrage et le traitement en aval passent souvent fortement à la couche d'application.

Geyser les flux gRPC facilitent la réception des données Solana structurées en permanence au-dessus de HTTP/2 et les tampons du Protocole. En temps réel la détection d'événements sur la chaîne, les applications peuvent recevoir les données requises comme un flux et traiter seulement les événements qui correspondent aux conditions cibles. Il est ainsi plus facile de réduire les requêtes inutiles et la récupération en double, tout en concevant le traitement des données en temps réel avec un volume de communication plus faible et le traitement des frais généraux.

Le code d'exemple de détection de la menthe token pump.fun est un point d'entrée pour l'examen de ce Geyser gRPC mise en œuvre basée sur les flux. Les développeurs peuvent revoir la structure du code pour recevoir les événements en chaîne, vérifier les conditions requises et connecter les événements détectés au traitement en aval.

Sur Solana, 432 000 créneaux progressent rapidement à chaque époque. La quantité de données traitées est également importante, et dans notre les opérations Solana RPC d'infrastructure, le volume de données traité par époque peut atteindre environ 500 Go selon la portée et la configuration. Lorsque les événements en chaîne sont reconstruits plus tard en remblayant de grandes gammes, la charge sur le temps de traitement, la bande passante, les ressources de calcul, le stockage et l'indexation peut devenir importante.

La détection en temps réel est une approche de conception importante pour réduire cette charge. En recevant les événements requis au moment où ils se produisent, en n'enregistrant que les enregistrements pertinents et en n'exécutant que les processus nécessaires en aval, les applications peuvent réduire les refeteries générales et le traitement inutile des données.

Une menthe jetable pump.fun est un exemple concret. Au lieu de traiter toutes les données fortement après le fait, identifier l'événement cible à partir du flux au moment où il se produit rend plus facile de construire des structures d'application qui correspondent à la génération de données à grande vitesse de Solana.

Le code d'exemple publié ici montre le débit pour la détection de menthes jetée pump.fun en temps réel en utilisant Solana Geyser gRPC Des ruisseaux.

Les principaux domaines que les développeurs peuvent examiner sont la connexion à un Geyser gRPC le flux, le traitement des données reçues du flux, la correspondance des événements pour les menthes token de pump.fun et la connexion au traitement en aval après détection. Cela permet de comprendre le traitement des données Solana en temps réel à travers un code concret plutôt qu'une explication abstraite.

Les développeurs peuvent utiliser ce code comme point de départ pour ajuster les conditions de détection, modifier les formats de sortie, ajouter la notification ou le traitement de stockage, et appliquer la structure à d'autres événements en chaîne. En commençant par le sujet concret de la détection de menthe de jeton pump.fun, il est plus facile de comprendre la structure de base du traitement des événements en temps réel en utilisant Solana Geyser gRPC Des ruisseaux.

Ce code d'exemple est publié en open source. Il fournit un exemple de mise en œuvre de la détection d'événements en temps réel Solana Geyser les flux gRPC sous une forme que tout le monde peut inspecter, utiliser et modifier.

Dans un réseau à grande vitesse et à volume élevé comme Solana, la méthode de récupération des données elle-même affecte les performances d'application et les coûts d'exploitation. Si les applications cherchent à plusieurs reprises de grandes plages de données chaque fois qu'elles ont besoin d'un événement spécifique, la charge augmente non seulement pour l'application mais aussi pour RPC, réseau, stockage et infrastructure d'indexation.

En utilisant Geyser les flux gRPC pour recevoir les événements requis au moment où ils se produisent et traiter uniquement les données pertinentes, les applications peuvent réduire les requêtes inutiles, la récupération du double et la consommation excessive de bande passante. Ce type de communication à faible coût peut améliorer non seulement les performances en temps réel dans les applications Solana, mais aussi le coût de récupération des données et l'efficacité de la communication.

Cet exemple de code est fourni afin que les développeurs puissent examiner ce type de traitement des données Solana en temps réel comme une implémentation. Grâce à la détection de menthe de jeton pump.fun, les développeurs peuvent vérifier concrètement Geyser gRPC flux, HTTP/2, tampons de protocole et traitement d'événements en temps réel en chaîne.

Code de l'échantillon: https://github.com/ValidatorsDAO/solana-stream/tree/main/temp-release/trade-app

Validators DAO poursuit la recherche et le développement autour du traitement des données Solana en temps réel. Pour le code d'exemple de détection de la menthe token de pump.fun publié ici, nous accueillons favorablement les commentaires sur les améliorations trouvées par l'utilisation réelle, les cibles de détection supplémentaires, les extensions de traitement de flux et les demandes liées aux intégrations de notification ou de stockage.

Pour réaliser cette implémentation de détection en temps réel Solana Geyser gRPC flux plus facile pour plus de développeurs à utiliser, veuillez consulter le code échantillon et partager vos commentaires.

Discord officiel de Validators DAO: https://discord.gg/C7ZQSrCkYR

Cet article et ce code d'exemple sont des documents techniques pour la recherche et le développement liés à la détection d'événements en chaîne de Solana, Geyser les flux gRPC et le traitement des données en temps réel. Ils ne constituent pas des conseils en matière d'investissement, des recommandations de stratégie de négociation ou une sollicitation pour acheter ou vendre un jeton, un actif ou un protocole particulier.

Veuillez examiner et vérifier attentivement le contenu avant d'utiliser l'échantillon de code et de l'utiliser à vos propres risques.