• Solana überschritt im Stresstest kurzfristig die Marke von 100.000 Transaktionen pro Sekunde.
  • Die Messung bezieht sich auf nutzerbezogene Transaktionen und trennt Validator-Votes, was die Vergleichbarkeit zu früheren Werten verbessert.

Der CEO von Helius Labs twitterte, dass die Beta-Version des Solana-Mainnets während eines koordinierten Stresstests einen kurzfristigen Durchsatz von über 100.000 Transaktionen pro Sekunde verzeichnete. Der Anstieg ging auf eine gezielte Erhöhung des On-Chain-Verkehrs zurück, die realistische Spitzenlasten simulieren sollte.

Hintergrund und Methodik des Stresstests

Die Betreiber und teilnehmenden Akteure setzten ein Szenario mit stark erhöhter Order- und Transferfrequenz auf, um Netzwerkkapazität, Latenz und Stabilität unter Spitzenlast zu beobachten. Die ausgewiesene Kennzahl bezieht sich auf nutzerseitige Transaktionen und grenzt Validator-Votes technisch ab.

Diese Unterscheidung ist für Solana maßgeblich, da Votes einen hohen Anteil am Rohdurchsatz haben, jedoch nicht den direkten Nutzverkehr widerspiegeln. Gemessen wurde anhand öffentlicher Explorer-Daten und Telemetriesignale, die den tatsächlich verarbeiteten Transaktionen pro Sekunde entsprechen. Die Messfenster umfassten Sekunden- und Minutenintervalle, um kurzfristige Spitzen von nachhaltigen Durchsatzwerten zu trennen.

Die Netzwerkarchitektur von Solana mit dem parallelisierten Runtime-Modell Sealevel, lokalen Fee-Märkten und QUIC-basiertem Netzwerk-Stack begünstigt horizontale Skalierung bei hoher Last. Im Test wurden außerdem Parameter wie Paketlimits, Mempool-Druck und Blockverarbeitung beobachtet, um Engpässe zwischen Ausführung, Scheduling und State-Zugriffen zu identifizieren. Die Ergebnisse liefern Hinweise darauf, wie sich der Durchsatz in Verkehrsspitzen ohne überproportionale Fehlerraten stabil halten lässt.

Auswirkungen auf Gebühren, Latenz und Marktstruktur

Während der Lastspitze blieben die mittleren Gebühren auf niedrigem Niveau, zeigten jedoch in stark frequentierten Slot-Fenstern kurzfristige Ausschläge. Für DeFi-Protokolle und botgetriebene Orderflüsse sind diese Unterschiede relevant, da Mikrogebühren und Ausführungszeiten die Effektivität von Market-Making-Strategien beeinflussen. Die beobachtete End-to-End-Latenz variierte je nach Transaktionstyp und Account-Contention, blieb im Median jedoch im niedrigen Subsekunden- bis Sekundenbereich. Abweichungen traten vor allem in Phasen hoher Contention bei identischen Accounts und Programmen auf.

Für Integratoren ergeben sich daraus operative Implikationen. Rate-Limits, Retry-Strategien und Jitter-Mechanismen sollten auf Slot-Dynamik und lokale Fee-Märkte abgestimmt werden. Infrastrukturbetreiber prüfen weiterhin, wie sich Traffic-Shaping und Priorisierung auf Fairness und Abbruchraten auswirken. Die Trennung von Votes und nutzerseitigen Transaktionen erlaubt eine präzisere Bewertung der Kapazität für Anwendungen, die auf garantierte Ausführungsfenster angewiesen sind. Die Testdaten unterstützen zudem die Kalibrierung von Quoten bei RPC-Endpunkten sowie die Optimierung von Indexierungsdiensten, die in Hochfrequenzphasen zu Backlogs neigen.

Die Einordnung der 100.000-TPS-Marke bleibt eine Momentaufnahme unter Testbedingungen. Entscheidend ist die Reproduzierbarkeit ähnlicher Werte in organischem Verkehr und die Fehlercharakteristik unter realen Spitzen, etwa bei Token-Launches, NFT-Mints oder volatilen Marktphasen. Die vorliegenden Messungen liefern hierfür belastbare Referenzpunkte für weitere Kapazitäts- und Robustheitstests im Mainnet-Betrieb.