Populære emner
#
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.
Dette er noen interessante resultater. Det er alltid hyggelig å se at MegaETH kommer på topp :)
For å sette dataene i en viss kontekst, består ende-til-ende-ventetiden til en RPC-forespørsel av tre komponenter: (1) latens for lysets hastighet fra/til observatøren til/fra serveren, (2) tiden det tar for serveren å hente og etterbehandle de forespurte dataene, (3) tiden det tar for observatøren å laste ned svaret. Som du nevnte, er RPC-metodene som testes på den lettere siden, både når det gjelder beregningskostnader og når det gjelder datastørrelse. Dette betyr eksperimentene som hovedsakelig ble testet (1), det vil si forplantningsforsinkelsen mellom observatører og RPC-serverne. Misforstå meg rett – MegaETHs RPC-er er også ganske sterke på (2) og (3), og det ville vært interessant å se eksperimenter som stresser dem!
Så, hvordan finjusterer vi forplantningsforsinkelsen? Egentlig er det ikke for mange knotter. For det første kan vi distribuere RPC-servere i flere geografiske regioner, og automatisk rute forespørsel til nærmeste server. Dette er som hurtigmatkjeder som åpner butikker overalt – det er alltid en filial i nærheten! Mer presist, å ha geodistribuerte servere reduserer den fysiske avstanden mellom brukere og servere.
For det andre kan vi optimalisere nettverkstopologien. Selv om det er mellom samme par av avsender og mottaker, varierer forplantningsforsinkelsen basert på den faktiske nettverksbanen som krysses. For eksempel, mellom USAs østkyst og Asia, kan ventetiden variere med 2x avhengig av om datapakkene går gjennom Stillehavet eller gjennom Europa. Noen ganger er det til og med flere nettverksbaner som følger samme geografiske rute; noen er mer overbelastet enn andre, noe som induserer høyere latens. Dette er som å ha flere motorveier å velge fra punkt A til punkt B. Latensfordelene du observerte kom mest sannsynlig fra at vi optimaliserte ruten.
15. aug. 2025
MegaETH Official RPC vs Thirdweb RPC – Testnet Latency
I wanted to pull direct data from the MegaEth without having to run any infra and was looking for the fastest way to do this.
I used "" to run a simple benchmark to see how MegaETH’s official RPC compares to a third-party RPC (Thirdweb). The goal was to check which one would pull fresh data from the explorer faster from different parts of the world.
The test used the `eth_blockNumber` and the `eth_getBalance` RPC call on MegaETH testnet. It hits 27 AWS regions across 6 continents, sending requests one after the other with a one second gap. It tracked average latency, failures, 429 errors, successful requests, and total request duration.
Here are the results
All results showed that the official MegaETH RPC was faster in all six continents and all 27 regions. Latency for MegaETH ranged from about 126 ms to 238 ms according to this test. For Thirdweb latency ranged from about 170 ms to 381 ms. Both had low failure rates but MegaETH had slightly fewer, and the total request duration was consistently lower for MegaETH.
For context, typically networks have at least a few regions where a third-party RPC is faster. Avalanche, Optimism, and Ethereum all have examples of this in public benchmarks. See the
- Avalanche C-Chain results
- Optimism results
- Ethereum results
MegaETH beating Thirdweb everywhere is not typical.
My thesis on why MegaETH Official rpc comes out top is that the network is well tuned architecturally , and uses a single sequencer at a time.
I invite @NamikMuduroglu @yangl1996 @0xSami_M to share their thoughts
This is testnet so the numbers could shift on mainnet when traffic is heavier. However for now, if you need the fastest and most reliable way to pull data from the MegaETH explorer, the official RPC is the clear choice.
NB: I am not an expert, tis is just theoretical and may not be 100% accurate as the data tested were lightweight calls, also these results were snapshotted, results may vary if larger data is involved at different times, lastly i used a public thirdweb rpc, there could be other faster ones.
12,9K
Topp
Rangering
Favoritter