La construirea unui sistem MEV Solana, dezvoltatorii se confruntă adesea cu un compromis clasic: viteza Rust-ului vs flexibilitatea Python-ului.

Pentru a putea fi atât rapid ca un leopard în pădurea întunecată (performanță de execuție), cât și flexibil ca un vulpe în schimbarea strategiilor (flexibilitate de planificare), am adoptat o arhitectură în două niveluri: un console construit în Python (Control Plane) care gestionează orchestrarea strategiilor și managementul configurațiilor, și un plan de execuție construit în Rust (Data Plane) care se ocupă de prelucrarea datelor în concurență înaltă.

Această lucrare va dezvălui logica din spatele acestei arhitecturi, precum și modul în care se poate realiza un motor de planificare a strategiilor de nivel industrial folosind Python.

1. De ce avem nevoie de "Control Plane"?

Dacă comparăm robotul MEV cu o mașină de curse, motorul Rust este motorul V12 care poate suporta turații mari, iar planul de control Python este panoul de bord și schimbătorul din cabină.

1.1 Dezlegare între configurare și logică

Strategiile MEV (cum ar fi arbitrajul, sniperul, lichidarea) implică numeroase parametri: adrese de nod RPC, limită Jito Tip, monede în listă albă, controlul maxim al slippage-ului etc.

  • Problema: Dacă aceste configurări sunt codificate direct în Rust, fiecare ajustare a parametrilor necesită recompilare. Într-o piață în continuă schimbare, o întârziere de câteva zeci de secunde poate face să scape oportunitatea.

  • Soluție: Python citește fișierele YAML/JSON de configurare, preprocesează logica și le injectează în procesul Rust prin argumente de linie de comandă sau variabile de mediu.

1.2 Intrare unică și gestionare multi-strategie

Un sistem matur rulează adesea mai multe strategii simultan.

  • Arb (arbitraj): Rulează pe termen lung, monitorizând piațele principale.

  • Sniper (sniper): Pornește temporar, pentru monede noi lansate.

  • Control Plane, ca un executor unic (Commander), poate porni într-un singur clic instanțe diferite de strategii, realizând o abordare "strategie ca modul".

2. Prezentare arhitecturală: frontieră interlimbă și interfețe

Interacțiunea principală în sistem urmează principiul **"deducere unidirecțională, izolare proces"**.

sequenceDiagram
participant Dev as Dezvoltator
participant CP as Plan de control Python (Commander)
participant RS as Plan de execuție Rust (Scavenger)
participant Node as Nod Solana/Jito

Dev->>CP: Execută comanda de rulare (ex: --strategy arb)
CP->>CP: 1. Localizare automată a fișierului de configurare corespunzător (arb.yaml)
CP->>CP: 2. Verificare a produsului de compilare Rust (binar release)
CP->>RS: 3. Pornire proces Rust (parametri: --config )
RS->>Node: 4. Stabilire conexiune WebSocket și conexiune gRPC
Note over RS,Node: Procesare fluxuri de date în concurență

  • Responsabilități ale planului de control: verificare mediu, deducere automată a căilor, gestionarea ciclului de viață al procesului, oprire grațioasă (Graceful Shutdown).

  • Responsabilități ale planului de execuție: analiza stării conturilor, calculul prețurilor locale, construirea tranzacțiilor, trimiterea Bundle-urilor.

3. Detalii de implementare tehnică

3.1 Cale adaptivă și revenire la compilare

În mediu de producție, rulăm direct binarul precompilat release pentru cea mai rapidă pornire. În faza de dezvoltare, dorim ca acesta să detecteze automat.

Pseudocod pentru logică de planificare:

  1. Verifică dacă există binarul în directorul target/release/

  2. Dacă există, rulează direct cu subprocess.spawn

  3. Dacă nu există, revine la cargo run --release

3.2 Izolare a mediului și restricții de director de lucru

Robotul MEV trebuie adesea să citească portofelul local (Keypair) și fișierele de cache. Pentru a asigura securitatea și consistența, planul de control trebuie să limiteze strict directorul de lucru (CWD) al procesului Rust. Aceasta previne derularea necontrolată a căilor între medii diferite (Docker vs mașină fizică).

4. Exemplu de cod pentru un planificator industrial

Mai jos este un exemplu simplificat de implementare Python a planului de control. Arată cum se gestionează procesele subordonate și se injectează dinamic configurarea.

import argparse
import os
import subprocess
import sys
from pathlib import Path

class BotCommander:
def __init__(self, strategy: str, config_name: str):
self.strategy = strategy
self.config_path = Path(f"configs/{config_name}.yaml").absolute()
self.root_dir = Path(__file__).parent.parent # directorul rădăcină al proiectului
self.engine_dir = self.root_dir / "engine_rust" # directorul codului sursă Rust

def find_binary(self) -> list:
"""Alege comanda de execuție: folosește preferențial binarul release, altfel revine la cargo run"""
release_bin = self.engine_dir / "target" / "release" / "mev_engine"

if release_bin.exists():
print(f"[*] Utilizare binar precompilat: {release_bin}")
return [str(release_bin)]

print("[!] Nu s-a găsit binarul release, încercăm pornirea prin cargo run...")
return ["cargo", "run", "--release", "--bin", "mev_engine", "--"]

def run(self):
# Asamblează comanda completă de execuție
base_cmd = self._find_binary()
args = [
"--strategy", self.strategy,
"--config", str(self.config_path)
]
full_cmd = base_cmd + args

print(f"[*] Pornire strategie [{self.strategy}]...")
try:
# Pornire proces subordonat folosind subprocess, cu directorul de lucru blocat
subprocess.run(full_cmd, cwd=self.engine_dir, check=True)
except KeyboardInterrupt:
print("\n[!] Semnal de oprire primit, se închide robotul...")
except subprocess.CalledProcessError as e:
print(f"[X] Execuția motorului a eșuat, cod de ieșire: {e.returncode}")

if __name__ == "__main__":
parser = argparse.ArgumentParser(description="Plan de control Solana MEV")
parser.add_argument("--strategy", default="arbitrage", help="Selectează strategia de rulare")
parser.add_argument("--config", default="mainnet_alpha", help="Numele fișierului de configurare")

cmd_args = parser.parse_args()
commander = BotCommander(cmd_args.strategy, cmd_args.config)
commander.run()

5. Optimizare performanță și gândire operațională

În producție, designul planului de control trebuie să ia în considerare și următoarele aspecte:

  1. Încălzire (Warm-up): Înainte de a porni monitorizarea arbitrajului, planul de control poate rula un script Python simplu pentru a verifica întârzierea nodului RPC și soldul portofelului, asigurându-se că totul este în regulă înainte de a da miza în mâna Rust.

  2. Redirecționare loguri: Partea Rust emite loguri structurate în format JSON, iar partea Python se ocupă cu colectarea și trimiterea lor către monitorizare externă (de exemplu, Loki sau Telegram Bot).

  3. Actualizare în timp real a strategiei: Pentru opțiuni precum "lista neagră" de monede, care nu necesită modificarea logicii codului, se poate folosi mecanismul de monitorizare a fișierelor (Watcher). Când Python modifică fișierul de configurare, partea Rust îl reîncarcă în mod real-time prin biblioteca notify, fără a fi nevoie de repornire.

6. Anunț pentru următorul pas

Cu planul de control ca garanție, putem intra în lumea Rust fără teamă. În articolul următor, vom analiza "Monitorizare împinsă de stoc (Inventory-Driven Monitoring)" – cum se construiește o indexare eficientă a tuturor monedelor și a piațelor de lichiditate în întreaga rețea, pentru a detecta instantaneu oportunități de câștig în fluxul masiv de tranzacții.

Acest articol a fost scris de Levi.eth. În lumea Solana MEV, o mică optimizare arhitecturală poate reprezenta o mare săritură în profit.