Saat membangun sistem MEV Solana, pengembang sering menghadapi pertukaran klasik: kecepatan Rust vs fleksibilitas Python.

Untuk bisa bergerak seperti cheetah (kinerja eksekusi) di hutan gelap, sekaligus berpindah strategi dengan fleksibilitas seperti rubah (fleksibilitas penjadwalan), kami menerapkan desain arsitektur lapisan ganda: konsol (Control Plane) yang dibangun dengan Python bertanggung jawab atas pengaturan strategi dan manajemen konfigurasi, sementara bidang eksekusi (Data Plane) yang dibangun dengan Rust menangani pemrosesan data berskala tinggi.

Artikel ini akan membongkar logika di balik arsitektur ini, serta bagaimana membuat mesin penjadwal strategi tingkat industri menggunakan Python.

1. Mengapa perlu “Control Plane”?

Jika kita membandingkan robot MEV dengan mobil balap, mesin eksekusi Rust adalah mesin V12 yang dapat menahan kecepatan tinggi, sedangkan control plane Python adalah dasbor dan tuas transmisi di dalam kokpit.

1.1 Memisahkan Konfigurasi dan Logika

Strategi MEV (seperti arbitrase, sniper, likuidasi) melibatkan banyak parameter: alamat node RPC, kuota Jito Tip, token daftar putih, kontrol slippage maksimum, dll.

  • Titik sakit: Jika kita mengkodekan konfigurasi ini dalam Rust, setiap kali penyesuaian parameter dilakukan, kita perlu melakukan kompilasi ulang. Dalam pasar yang berubah cepat, waktu kompilasi puluhan detik cukup untuk kehilangan kesempatan.

  • Solusi: Python bertanggung jawab untuk membaca konfigurasi YAML/JSON, memproses logika, dan menyuntikkannya ke proses Rust dalam bentuk parameter baris perintah atau variabel lingkungan.

1.2 Titik Masuk Tunggal dan Manajemen Banyak Strategi

Sistem yang matang sering kali menjalankan beberapa strategi sekaligus.

  • Arb (arbitrase): Berjalan terus menerus, memantau kolam utama.

  • Sniper (penembak jitu): Memulai sementara, menargetkan token yang baru diterbitkan.

  • Control Plane sebagai pengatur jadwal terpadu (Commander), dapat memulai berbagai instance strategi dengan satu klik berdasarkan kondisi pasar, mewujudkan "strategi sebagai plugin".

2. Gambaran Arsitektur: Batas Lintas Bahasa dan Antarmuka

Interaksi inti sistem mengikuti prinsip **"penguraian satu arah, isolasi proses"**:

sequenceDiagram
participant Dev as Pengembang
participant CP as Control Plane Python (Commander)
participant RS as Eksekusi Rust (Scavenger)
participant Node as Node Solana/Jito

Dev->>CP: Eksekusi perintah (mis. --strategy arb)
CP->>CP: 1. Secara otomatis menemukan file konfigurasi yang sesuai (arb.yaml)
CP->>CP: 2. Memeriksa produk kompilasi Rust (Biner Rilis)
CP->>RS: 3. Memulai proses Rust (parameter: --config )
RS->>Node: 4. Membangun WebSocket dan koneksi gRPC
Note over RS,Node: Pemrosesan aliran data dengan tingkat konversi tinggi

  • Tanggung jawab control plane: Pemeriksaan lingkungan, penelusuran jalur otomatis, manajemen siklus hidup proses, keluar dengan anggun (Graceful Shutdown).

  • Tanggung jawab eksekusi: Analisis status akun, perhitungan harga lokal, konstruksi transaksi, pengiriman Bundle.

3. Detail Implementasi Teknologi

3.1 Penyesuaian Jalur dan Cadangan Kompilasi

Dalam lingkungan produksi, kita langsung menjalankan biner Rust Release yang telah dikompilasi sebelumnya untuk mendapatkan kecepatan awal tercepat. Namun, dalam tahap pengembangan dan debugging, kita mengharapkan sistem dapat mendeteksi secara otomatis.

Pseudocode logika penjadwalan:

  1. Periksa apakah ada biner di target/release/.

  2. Jika ada, langsung jalankan subprocess.spawn.

  3. Jika tidak ada, fallback ke cargo run --release.

3.2 Isolasi Lingkungan dan Pembatasan Direktori Kerja

Robot MEV biasanya perlu membaca dompet lokal (Keypair) dan file cache. Untuk menjamin keamanan dan konsistensi, control plane harus secara ketat membatasi direktori kerja saat ini (CWD) dari proses Rust. Ini dapat mencegah pergeseran jalur yang efektif di berbagai lingkungan (Docker vs mesin fisik).

4. Contoh Kode Pengatur Jadwal Kelas Industri

Berikut adalah contoh implementasi control plane Python yang disederhanakan. Ini menunjukkan bagaimana mengelola subprocess dan secara dinamis menyuntikkan konfigurasi.

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 # Direktori akar proyek
self.engine_dir = self.root_dir / "engine_rust" # Direktori sumber Rust

def findbinary(self) -> list:
"""Pilih perintah untuk dieksekusi: lebih baik menggunakan biner rilis, jika tidak, fallback ke cargo run"""
release_bin = self.engine_dir / "target" / "release" / "mev_engine"

if release_bin.exists():
print(f"[*] Menggunakan biner pra-kompilasi: {release_bin}")
return [str(release_bin)]

print("[!] Biner rilis tidak ditemukan, mencoba memulai dengan cargo run...")
return ["cargo", "run", "--release", "--bin", "mev_engine", "--"]

def run(self):
# Merakit perintah eksekusi lengkap
base_cmd = self._find_binary()
args = [
"--strategy", self.strategy,
"--config", str(self.config_path)
]
full_cmd = base_cmd + args

print(f"[*] Memulai strategi [{self.strategy}]...")
try:
# Menggunakan subprocess untuk memulai eksekusi dan mengunci direktori kerja
subprocess.run(full_cmd, cwd=self.engine_dir, check=True)
except KeyboardInterrupt:
print("\n[!] Menerima sinyal berhenti, sedang mematikan robot...")
except subprocess.CalledProcessError as e:
print(f"[X] Mesin eksekusi crash, kode keluar: {e.returncode}")

if name == "__main__":
parser = argparse.ArgumentParser(description="Solana MEV Control Plane")
parser.add_argument("--strategy", default="arbitrage", help="Pilih strategi untuk dijalankan")
parser.add_argument("--config", default="mainnet_alpha", help="Nama file konfigurasi")

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

5. Optimasi Kinerja dan Pemikiran Operasional

Dalam produksi nyata, desain control plane juga perlu mempertimbangkan hal-hal berikut:

  1. Pemanasan (Warm-up): Sebelum secara resmi memulai pemantauan arbitrase, control plane dapat menjalankan skrip Python sederhana untuk memeriksa latensi node RPC dan saldo dompet, memastikan "tanpa kesalahan" sebelum menyerahkan tongkat estafet ke Rust.

  2. Pengalihan Log: Rust menghasilkan log JSON terstruktur, bagian Python bertanggung jawab untuk mengumpulkan dan mengirimkan ke pemantauan jarak jauh (seperti Loki atau Telegram Bot).

  3. Strategi Pembaruan Panas: Untuk token "daftar hitam" yang tidak perlu mengubah logika kode, dapat memanfaatkan mekanisme pemantauan file (Watcher). Ketika Python mengubah file konfigurasi, bagian Rust akan memuat ulang secara waktu nyata melalui pustaka notify, tanpa perlu memulai ulang proses.

6. Pengumuman Langkah Selanjutnya

Dengan control plane sebagai jaminan, kita dapat dengan percaya diri memasuki dunia Rust. Di artikel berikutnya, kita akan menganalisis "Inventory-Driven Monitoring" — bagaimana membangun indeks efisien untuk token dan kolam likuiditas di seluruh jaringan dengan Rust, mengunci peluang kemenangan dalam aliran transaksi yang besar.

Artikel ini ditulis oleh Levi.eth. Di dunia Solana MEV, langkah kecil dalam arsitektur sering kali merupakan lompatan besar dalam pengembalian.