快还不够：为什么你的交易机器人总“打空枪”

Mr.RC
发布于 20小时前
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你的机器人很快，优先费也给得高，slot也盯着刷。可交易还是老失败？原因很简单：执行从来不只是“快”或“多给钱”。真正的优势在于“聪明的执行”。认清Solana的执行现实，找准你的执行瓶颈一笔交易从构造到落块，每个环节都可能翻车，路径大概是这样的：

*本文由Astralane社区支持提供*

你的机器人很快，优先费也给得高，slot 也盯着刷。

可交易还是老失败？

原因很简单：执行从来不只是“快”或“多给钱”。真正的优势在于“聪明的执行”。

认清 Solana 的执行现实，找准你的执行瓶颈

**一笔交易从构造到落块，每个环节都可能翻车，路径大概是这样的：**

![Screenshot 2025-09-18 at 1.33.28 AM.png](https://img.learnblockchain.cn/attachments/2025/09/jcW6bP2o68cb99b60d87c.png)
图片来源：solana.com

# 1. Solana 的并行运行时
Solana 的智能合约运行时 Sealevel 是完全并行的。每笔交易都会声明自己要读写哪些账户。运行时利用这些声明判断两笔交易能否并行执行，还是必须串行。

如果两笔交易都要写同一个账户，或者一读一写同一个账户，它们就会互相“锁住”，排队串行。
如果没有读写冲突，就可以同时跑。

对你而言，这意味着：只要你的交易触达的是高热度账户（比如代币金库、LP 池、基于 PDA 的订单簿等），而此时槽位里已经有其他交易先一步触达了这些账户，你的交易要么：

1. 被排队，只有在该槽位还剩足够的 CU（Compute Units，计算单元）时才有机会执行；要么
2. 为了避免锁冲突，直接被跳过（skip）。

**你承受不起，而运行时也不会提醒你。它只会跳过然后继续往前跑。**

于是就来到下一部分：CU。

# 2. 每个槽位都有硬性的 Compute 预算
Solana 每个 400ms 的槽位，都有硬性的 CU 上限。一旦该槽位的验证者打满了 CU，就不再接收新的交易——不管你多快、多给优先费、格式多完美。

你的交易大概率是到 slot 时间 +250ms 才抵达，这时 CU 早被花光了。你试着“加小费”（优先费）补救，但当执行窗口已关闭，优先费根本无济于事。

更麻烦的是，CU 估算还会随程序逻辑分支、账户大小而动态变化。

# 3. 领导者槽位（Leader Slots）

每个槽位都有一个“领导者”（leader）验证者，只有它负责构建并提议该槽位的区块。如果你通过：
- 公共 RPC，
- 跟随者（follower），
- 验证者，

来发送交易，你就得靠二传手把交易转发给真正的 slot leader。

这个中转会慢——在某些情况下能慢到 100–300ms。等你的交易送到实际的区块构建者手里，这个槽位可能已经过去大半了。

若 CU 基本被吃光，或者区块规划已经开始，你就已经“晚了”。

# 4. Bundle 覆写与 nonce 冲突
Solana 没有全局 mempool，也不保证 leader 收到之前的任何队列内排序。若多笔交易用了相同的 nonce，先到队列的会被接受，后到的会被悄悄丢弃。

这在用同一密钥对频繁重发交易的机器人里非常常见。更糟的是，其他机器人可以观察你的交易，然后抢先发一笔替换交易“顶掉”你。

# 如何“卷”在别人前面？
# 1. CU 优化
你可能觉得自己的代码已经“很优化”了，但它是否为“landing 成功率”做过 CU 级别的优化？可以从以下几方面入手：

**数据类型（Datatypes）：**
类型越大，CU 开销越高。像 u64 这样的宽类型，仅在确有必要时才使用。

**序列化（Serialization）：**
零拷贝（zero-copy）序列化/反序列化让你可以直接访问账户数据，不用把它们复制到内存结构里。这样能显著降低 CPU 开销、节省内存，并使指令执行更高效。引入 zero-copy，CU 开销往往能减半甚至更多。

```js
// 6302 CU
 pub fn initialize(_ctx: Context) -> Result<()> {
 Ok(())
 }

// 5020 CU
 pub fn initialize_zero_copy(_ctx: Context) -> Result<()> {
 Ok(())
 }

// 108 CU - 含序列化总 CU 约 2600
 let counter = &mut ctx.accounts.counter;
 compute_fn! { "Borsh Serialize" =>
 counter.count = counter.count.checked_add(1).unwrap();
 }

// 151 CU - 含序列化总 CU 约 1254
 let counter = &mut ctx.accounts.counter_zero_copy.load_mut()?;
 compute_fn! { "Zero Copy Serialize" =>
 counter.count = counter.count.checked_add(1).unwrap();
 }
```

**程序派生地址（PDA）：**
这点常被忽略，但 find_program_address 的耗时会直接抬高你的 CU。bump 与 CU 近似成反比——bump 越低，CU 越高。把 bump 持久化存到账户里，初始化后复用，能让后续查找快速命中，大幅降低 CU。

用 Pinocchio 替代 solana-program：Pinocchio 通过“零拷贝访问账户数据”帮助开发者降 CU。它基于指针/引用而不是完整反序列化移动数据，例如对 AccountInfo 调用 .key() 返回的是引用而非拷贝。像 p-token（对 SPL Token 的重构）就借助 Pinocchio 把 CU 降了 88–95%。

少搬数据、少做没必要的反序列化，CU 自然下来了。
![image.png](https://img.learnblockchain.cn/attachments/2025/09/01T34GD768cb9ae0b0351.png)
图片来源：helius.com

# 2. 槽位感知（slot-aware）执行与领导者感知（leader-aware）路由

在 Solana 的 400ms 槽位里，有一个大约 80–160ms 的“纳入黄金窗”。多数机器人要么：
- 按本地定时器“傻发”（比如“每 400ms 发一次”），
- 要么等日志/确认事件再反应（等你动手，信息已陈旧）。

当你准备出手时，这个槽位往往已经提交，CU 也被吃个干净。即便你是“世界上最快的机器人”，如果发错了验证者，还是白搭。

开发者能做什么？

订阅又快又靠谱的 RPC 推送：

![Screenshot 2025-09-18 at 1.38.20 AM.png](https://img.learnblockchain.cn/attachments/2025/09/UTgvZs0X68cb9aea7d878.png)

```js
 a. slotSubscribe：当验证者处理到新槽位时推送通知
 {
 "jsonrpc": "2.0",
 "id": 1,
 "method": "slotSubscribe"
 }
 通知包含字段：

parent: 父槽位
root: 当前根槽位
slot: 新的槽位号
b. slotsUpdatesSubscribe：关于槽位状态变化的“闪电级”推送
 {
 "jsonrpc": "2.0",
 "id": 1,
 "method": "slotsUpdatesSubscribe"
 }
 通知包含字段：

err: <string|undefined> 若类型为 "dead" 则包含错误信息
parent: <u64|undefined> 若类型为 "createdBank" 则包含父槽位
slot: 被更新的槽位
stats: <object|undefined> 若类型为 "frozen" 则包含统计：
 maxTransactionsPerEntry: ,
 numFailedTransactions: ,
 numSuccessfulTransactions: ,
 numTransactionEntries:
timestamp: 毫秒级 Unix 时间戳
type: 更新类型之一：
firstShredReceived
completed
createdBank
frozen
dead
optimisticConfirmation
root
c. getSlotLeader：返回当前槽位的 leader
 curl https://api.devnet.solana.com -s -X
 POST -H "Content-Type: application/json" -d '{
 "jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"getSlotLeader",
 "params":[{"commitment":"finalized"}]
 }'

```

# 3. 止盈/止损场景的交易批处理
止损/止盈机器人通常需要：先撤现有单，再挂新单，有时还要对冲。行情一动、机器人齐发，原本“三步走”的小流程分分钟塌掉。

为什么？因为你在：
- 连续背靠背发多笔交易，
- 用的是同一个 nonce，
- 每笔都消耗 CU，
一起往拥堵的槽位里挤。

**对策：**
- 能合批的依赖动作尽量打包到一笔交易里。
- 非关键交易跨槽位小幅错开发送。
- 预估总 CU，合理分批，不要把单槽位打爆。
- 追踪 tx-1 的确认，再发 tx-2，避免竞态。

# 4. Durable Nonces（持久随机数）
Durable nonce 是 recent blockhash 的替代方案，用于签名 Solana 交易。
Durable nonce 不会像 blockhash 一样很快过期，何时作废由你控制；
但同一个 durable nonce 只能用一次。

这就能让你：发出“最优优先费”的“最快落地交易”，而无需为多路尝试反复给小费或过度给费。
拆两种典型用法：

**a. 以最优优先费实现“最快落地”**
你可以构造多笔交易，设定不同的优先费，但共用同一个 durable nonce。由于 nonce 只能用一次，最先落地的那笔会成功，其余的都会因 nonce 无效而失败。你只需为那一笔付费。
优先费可以通过 getRecentPrioritizationFees 来估。它会返回最近区块的优先费样本：

```js
curl https://api.devnet.solana.com -s -X
 POST -H "Content-Type: application/json" -d '{
 "jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"getRecentPrioritizationFees",
 "params":[["CxELquR1gPP8wHe33gZ4QxqGB3sZ9RSwsJ2KshVewkFY"]]
 }'
```

**b. 多路发送服务并行试跑，但只为最快者付费**
你可以同时接入多家交易发送通道，让它们发同一笔“共享 durable nonce”的交易，谁先落地谁赢，其余因 nonce 无效而失败，从而只付一次费用。长期看，你还能由此评估各发送服务的真实落地表现。

若通过 Astralane 发送，还可用 sendIdeal：为同一意图并行构造两笔交易，例如“一笔偏向 Jito，一笔偏向 SwQOS”。由于共用 durable nonce，只有最优路径那笔会落地。

```js
 请求示例：
 {
 "id": 1,
 "jsonrpc": "2.0",
 "method": "sendIdeal",
 "params": [[
 "transction_with_large_tip_low_priority_fee",
 "transaction_with_large_priority_fee_low_tip"
 ]]
 }
```
关于生成 nonce 指令与提交交易的细节，可以查阅我们的文档：
https://astralane.gitbook.io/docs/low-latency/submit-transactions#sendideal

# 5. Keep-Alive 长连
不要每次请求都重新建连、断连。HTTP/TCP 等协议支持长连接（Keep-Alive）：在一条长寿命通道上反复收发数据。
长连能避免频繁建连的握手/加密开销，对低时延体系尤为关键。
为什么要用 Keep-Alive？
- 更低延迟
- 更高吞吐
- 更少资源消耗
如何用 Astralane 的 Keep-Alive 方式发送交易？
 示例（Rust）：
 
```js
async fn send_txn_with_keep_alive() -> Result<(), Box> {
 let client = reqwest::Client::builder()
 .pool_idle_timeout(Some(Duration::from_secs(85))) // 连接保活 85 秒
 .build()?;
 // ... 使用 client 发送
 Ok(())
 }
```

更多信息请看文档：https://astralane.gitbook.io/docs/low-latency/submit-transactions#sendideal

# 6. 绕开 Agave 调度瓶颈与自定义 TPU 端口

Solana 的 Agave 客户端在 TPU 内部使用中心化调度器：SigVerify 之后，对交易按 CU 单价（优先费）排序，同时遵守账户锁与 CU 预算。但一旦拥堵，这个调度器会成为瓶颈；若 bundle（例如 Jito）持有独占锁，会进一步导致冲突交易被串行化、延迟纳入。

像 Paladin 这样的自定义 TPU 实现，会开辟专门端口接收 “drop-on-revert” 类型交易——这类交易如执行失败则不收费用，并直接接入调度器做公平排序。实战建议：

- “广撒网争纳入”：用相对高的优先费（例如 getRecentPrioritizationFees 的 75 百分位）+ 适度 Jito 小费（~0.001–0.01 SOL），同时参与两条队列竞争。
- “MEV 敏感场景”：优先费低一些，但给高小费（0.1+ SOL）走 bundle，利用其原子性。
- 用 durable nonce 覆盖相邻多个 leader 槽位重试（可轮询 getLeaderSchedule 获取未来 4–8 个槽位），避免 blockhash 过期问题。

注意：Paladin 目前只覆盖部分验证者；严肃部署应跟踪活跃的 Paladin leaders。当前 paladin tpu 端口接入有门槛：需要质押较多 PAL（如10万+为高吞吐），主要面向早期合作方。

# 7. 监控你发往服务端的交易质量
大流量发送方要用 getSignatureStatuses 等 RPC 或观测面板跟踪纳入率与时延。如果失败率高（如因 spam 或低质量交易），服务商侧可能触发降权——例如基于最近 X 分钟成功率的动态计分，差评会被降低队列优先级、限制突发，避免冲击网络。优化手段：链下先模拟、限制重试上限、识别并规避账户锁冲突等模式，维持高质量流，避免被“降权”。

# 8. MEV 保护
Solana 没有私有 mempool。你通过公共 RPC 或未受保护路径发送的交易，会立刻被验证者和其他机器人看到。你若抢在第一时间去清算、打价差或抓 AMM 失衡，这种“可见性”就会变成“被针对”的漏洞。

**如何规避？**
- 对敏感交易（如清算或套利腿），避免走公共 RPC。
- 尽量使用直连 TPU 或私有转发通道。
- 发单时间加入随机抖动，避免暴露固定节奏。
- 若自建节点，监控验证者日志，警惕“影子跟单”“覆盖提交”等。

在 Astralane，我们在构建 MEV Protect：从槽位层面抵御抄单、覆盖冲突和前置交易。

# 结语
在 Solana 高强度执行的战场里，把这些优化拿捏到位，才能把“快”真正变成“无可匹敌”。不管你是在和前置博弈的交易机器人开发者，还是在拥堵中扩张的做市商，耐久 nonce、零拷贝范式、以及“领导者感知 + 槽位感知”的策略，都会显著降低被跳过的概率、压低成本、稳住你的优势。Astralane 也在持续推进工具链，比如 Iris：我们的“0 slot”广播服务。

欢迎加入我们的 Discord，一起交流实战、分享经验、与 Solana 同步进化。在这个生态里，胜者从来不只是“更快”，而是“更会跑”，更会“赢在执行”。

**加入我们的社区：**
https://discord.gg/N4MvNqSARc

**参考资料：**
https://solana.com/ru/developers/guides/advanced/how-to-optimize-compute
https://solana.com/ru/docs/rpc/websocket
https://www.quicknode.com/guides/solana-development/transactions/how-to-optimize-solana-transactions
https://www.helius.dev/blog/optimizing-solana-programs
https://www.temporal.xyz/writings/durable-nonces
https://x.com/chrischang43/status/1945953443006279699

本文由Astralane社区支持提供

你的机器人很快，优先费也给得高，slot 也盯着刷。

可交易还是老失败？

原因很简单：执行从来不只是“快”或“多给钱”。真正的优势在于“聪明的执行”。

认清 Solana 的执行现实，找准你的执行瓶颈

一笔交易从构造到落块，每个环节都可能翻车，路径大概是这样的：

图片来源：solana.com

1. Solana 的并行运行时

Solana 的智能合约运行时 Sealevel 是完全并行的。每笔交易都会声明自己要读写哪些账户。运行时利用这些声明判断两笔交易能否并行执行，还是必须串行。

如果两笔交易都要写同一个账户，或者一读一写同一个账户，它们就会互相“锁住”，排队串行。如果没有读写冲突，就可以同时跑。

被排队，只有在该槽位还剩足够的 CU（Compute Units，计算单元）时才有机会执行；要么
为了避免锁冲突，直接被跳过（skip）。

你承受不起，而运行时也不会提醒你。它只会跳过然后继续往前跑。

于是就来到下一部分：CU。

2. 每个槽位都有硬性的 Compute 预算

Solana 每个 400ms 的槽位，都有硬性的 CU 上限。一旦该槽位的验证者打满了 CU，就不再接收新的交易——不管你多快、多给优先费、格式多完美。

你的交易大概率是到 slot 时间 +250ms 才抵达，这时 CU 早被花光了。你试着“加小费”（优先费）补救，但当执行窗口已关闭，优先费根本无济于事。

更麻烦的是，CU 估算还会随程序逻辑分支、账户大小而动态变化。

3. 领导者槽位（Leader Slots）

每个槽位都有一个“领导者”（leader）验证者，只有它负责构建并提议该槽位的区块。如果你通过：

公共 RPC，
跟随者（follower），
验证者，

来发送交易，你就得靠二传手把交易转发给真正的 slot leader。

这个中转会慢——在某些情况下能慢到 100–300ms。等你的交易送到实际的区块构建者手里，这个槽位可能已经过去大半了。

若 CU 基本被吃光，或者区块规划已经开始，你就已经“晚了”。

4. Bundle 覆写与 nonce 冲突

Solana 没有全局 mempool，也不保证 leader 收到之前的任何队列内排序。若多笔交易用了相同的 nonce，先到队列的会被接受，后到的会被悄悄丢弃。

这在用同一密钥对频繁重发交易的机器人里非常常见。更糟的是，其他机器人可以观察你的交易，然后抢先发一笔替换交易“顶掉”你。

如何“卷”在别人前面？

1. CU 优化

你可能觉得自己的代码已经“很优化”了，但它是否为“landing 成功率”做过 CU 级别的优化？可以从以下几方面入手：

数据类型（Datatypes）： 类型越大，CU 开销越高。像 u64 这样的宽类型，仅在确有必要时才使用。

序列化（Serialization）： 零拷贝（zero-copy）序列化/反序列化让你可以直接访问账户数据，不用把它们复制到内存结构里。这样能显著降低 CPU 开销、节省内存，并使指令执行更高效。引入 zero-copy，CU 开销往往能减半甚至更多。

// 6302 CU
 pub fn initialize(_ctx: Context) -> Result&lt;()> {
 Ok(())
 }

 // 5020 CU
 pub fn initialize_zero_copy(_ctx: Context) -> Result&lt;()> {
 Ok(())
 }

 // 108 CU - 含序列化总 CU 约 2600
 let counter = &mut ctx.accounts.counter;
 compute_fn! { "Borsh Serialize" =>
 counter.count = counter.count.checked_add(1).unwrap();
 }

 // 151 CU - 含序列化总 CU 约 1254
 let counter = &mut ctx.accounts.counter_zero_copy.load_mut()?;
 compute_fn! { "Zero Copy Serialize" =>
 counter.count = counter.count.checked_add(1).unwrap();
 }

程序派生地址（PDA）： 这点常被忽略，但 find_program_address 的耗时会直接抬高你的 CU。bump 与 CU 近似成反比——bump 越低，CU 越高。把 bump 持久化存到账户里，初始化后复用，能让后续查找快速命中，大幅降低 CU。

少搬数据、少做没必要的反序列化，CU 自然下来了。图片来源：helius.com

2. 槽位感知（slot-aware）执行与领导者感知（leader-aware）路由

在 Solana 的 400ms 槽位里，有一个大约 80–160ms 的“纳入黄金窗”。多数机器人要么：

按本地定时器“傻发”（比如“每 400ms 发一次”），
要么等日志/确认事件再反应（等你动手，信息已陈旧）。

当你准备出手时，这个槽位往往已经提交，CU 也被吃个干净。即便你是“世界上最快的机器人”，如果发错了验证者，还是白搭。

开发者能做什么？

订阅又快又靠谱的 RPC 推送：

 a. slotSubscribe：当验证者处理到新槽位时推送通知
 {
 "jsonrpc": "2.0",
 "id": 1,
 "method": "slotSubscribe"
 }
 通知包含字段：

parent: 父槽位
root: 当前根槽位
slot: 新的槽位号
b. slotsUpdatesSubscribe：关于槽位状态变化的“闪电级”推送
 {
 "jsonrpc": "2.0",
 "id": 1,
 "method": "slotsUpdatesSubscribe"
 }
 通知包含字段：

err: &lt;string|undefined> 若类型为 "dead" 则包含错误信息
parent: &lt;u64|undefined> 若类型为 "createdBank" 则包含父槽位
slot: 被更新的槽位
stats: &lt;object|undefined> 若类型为 "frozen" 则包含统计：
 maxTransactionsPerEntry: ,
 numFailedTransactions: ,
 numSuccessfulTransactions: ,
 numTransactionEntries:
timestamp: 毫秒级 Unix 时间戳
type: 更新类型之一：
firstShredReceived
completed
createdBank
frozen
dead
optimisticConfirmation
root
c. getSlotLeader：返回当前槽位的 leader
 curl https://api.devnet.solana.com -s -X
 POST -H "Content-Type: application/json" -d '{
 "jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"getSlotLeader",
 "params":[{"commitment":"finalized"}]
 }'

3. 止盈/止损场景的交易批处理

止损/止盈机器人通常需要：先撤现有单，再挂新单，有时还要对冲。行情一动、机器人齐发，原本“三步走”的小流程分分钟塌掉。

为什么？因为你在：

连续背靠背发多笔交易，
用的是同一个 nonce，
每笔都消耗 CU，一起往拥堵的槽位里挤。

对策：

能合批的依赖动作尽量打包到一笔交易里。
非关键交易跨槽位小幅错开发送。
预估总 CU，合理分批，不要把单槽位打爆。
追踪 tx-1 的确认，再发 tx-2，避免竞态。

4. Durable Nonces（持久随机数）

Durable nonce 是 recent blockhash 的替代方案，用于签名 Solana 交易。 Durable nonce 不会像 blockhash 一样很快过期，何时作废由你控制；但同一个 durable nonce 只能用一次。

这就能让你：发出“最优优先费”的“最快落地交易”，而无需为多路尝试反复给小费或过度给费。拆两种典型用法：

a. 以最优优先费实现“最快落地” 你可以构造多笔交易，设定不同的优先费，但共用同一个 durable nonce。由于 nonce 只能用一次，最先落地的那笔会成功，其余的都会因 nonce 无效而失败。你只需为那一笔付费。优先费可以通过 getRecentPrioritizationFees 来估。它会返回最近区块的优先费样本：

curl https://api.devnet.solana.com -s -X
 POST -H "Content-Type: application/json" -d '{
 "jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"getRecentPrioritizationFees",
 "params":[["CxELquR1gPP8wHe33gZ4QxqGB3sZ9RSwsJ2KshVewkFY"]]
 }'

b. 多路发送服务并行试跑，但只为最快者付费 你可以同时接入多家交易发送通道，让它们发同一笔“共享 durable nonce”的交易，谁先落地谁赢，其余因 nonce 无效而失败，从而只付一次费用。长期看，你还能由此评估各发送服务的真实落地表现。

 请求示例：
 {
 "id": 1,
 "jsonrpc": "2.0",
 "method": "sendIdeal",
 "params": [[
 "transction_with_large_tip_low_priority_fee",
 "transaction_with_large_priority_fee_low_tip"
 ]]
 }

关于生成 nonce 指令与提交交易的细节，可以查阅我们的文档： https://astralane.gitbook.io/docs/low-latency/submit-transactions#sendideal

5. Keep-Alive 长连

不要每次请求都重新建连、断连。HTTP/TCP 等协议支持长连接（Keep-Alive）：在一条长寿命通道上反复收发数据。长连能避免频繁建连的握手/加密开销，对低时延体系尤为关键。为什么要用 Keep-Alive？

更低延迟
更高吞吐
更少资源消耗如何用 Astralane 的 Keep-Alive 方式发送交易？示例（Rust）：

async fn send_txn_with_keep_alive() -> Result&lt;(), Box> {
 let client = reqwest::Client::builder()
 .pool_idle_timeout(Some(Duration::from_secs(85))) // 连接保活 85 秒
 .build()?;
 // ... 使用 client 发送
 Ok(())
 }

6. 绕开 Agave 调度瓶颈与自定义 TPU 端口

“广撒网争纳入”：用相对高的优先费（例如 getRecentPrioritizationFees 的 75 百分位）+ 适度 Jito 小费（~0.001–0.01 SOL），同时参与两条队列竞争。
“MEV 敏感场景”：优先费低一些，但给高小费（0.1+ SOL）走 bundle，利用其原子性。
用 durable nonce 覆盖相邻多个 leader 槽位重试（可轮询 getLeaderSchedule 获取未来 4–8 个槽位），避免 blockhash 过期问题。

7. 监控你发往服务端的交易质量

大流量发送方要用 getSignatureStatuses 等 RPC 或观测面板跟踪纳入率与时延。如果失败率高（如因 spam 或低质量交易），服务商侧可能触发降权——例如基于最近 X 分钟成功率的动态计分，差评会被降低队列优先级、限制突发，避免冲击网络。优化手段：链下先模拟、限制重试上限、识别并规避账户锁冲突等模式，维持高质量流，避免被“降权”。

8. MEV 保护

Solana 没有私有 mempool。你通过公共 RPC 或未受保护路径发送的交易，会立刻被验证者和其他机器人看到。你若抢在第一时间去清算、打价差或抓 AMM 失衡，这种“可见性”就会变成“被针对”的漏洞。

如何规避？

对敏感交易（如清算或套利腿），避免走公共 RPC。
尽量使用直连 TPU 或私有转发通道。
发单时间加入随机抖动，避免暴露固定节奏。
若自建节点，监控验证者日志，警惕“影子跟单”“覆盖提交”等。

在 Astralane，我们在构建 MEV Protect：从槽位层面抵御抄单、覆盖冲突和前置交易。

结语

在 Solana 高强度执行的战场里，把这些优化拿捏到位，才能把“快”真正变成“无可匹敌”。不管你是在和前置博弈的交易机器人开发者，还是在拥堵中扩张的做市商，耐久 nonce、零拷贝范式、以及“领导者感知 + 槽位感知”的策略，都会显著降低被跳过的概率、压低成本、稳住你的优势。Astralane 也在持续推进工具链，比如 Iris：我们的“0 slot”广播服务。

加入我们的社区： https://discord.gg/N4MvNqSARc

参考资料： https://solana.com/ru/developers/guides/advanced/how-to-optimize-compute https://solana.com/ru/docs/rpc/websocket https://www.quicknode.com/guides/solana-development/transactions/how-to-optimize-solana-transactions https://www.helius.dev/blog/optimizing-solana-programs https://www.temporal.xyz/writings/durable-nonces https://x.com/chrischang43/status/1945953443006279699