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Mejorando el rendimiento de RPC con solicitudes en lote y capas de almacenamiento en caché

Mejorando la eficiencia de RPC con solicitudes en lote y almacenamiento en caché estratificado.

Publicado el 08/08/2025

En entornos con alto trafico las dApps de Ethereum pueden reducir drasticamente la latencia y aliviar la sobrecarga de nodos mediante el procesamiento por lotes de llamadas JSON-RPC con Web3.js y el almacenamiento en cache de datos frecuentes usando estrategias en memoria o Redis Estos metodos combinados aceleran la experiencia de usuario y mejoran el rendimiento general de la aplicacion

En Q2BSTUDIO empresa de desarrollo de software a medida y aplicaciones a medida somos especialistas en inteligencia artificial ciberseguridad servicios cloud aws y azure y servicios inteligencia de negocio Nuestra experiencia en ia para empresas y agentes ia nos permite crear soluciones de software a medida optimizadas para entornos distribuidos

El procesamiento por lotes de peticiones Batch Requests agrupacion de llamadas JSON-RPC reduce el numero de viajes de ida y vuelta al nodo y minimiza la latenciaCada lote puede incluir multiples consultas de eth_call o eth_getLogs lo que maximiza el rendimiento y reduce los costes de infraestructura

La implementacion de capas de cache en memoria o basadas en Redis conserva respuestas comunes como eventos de contratos y estados de bloquesFrecuencias de actualizacion inteligentes evitan saturar la base de datos y aceleran el acceso a informacion criticas para el usuario aplicando politicas de expiracion y invalidacion seguras

Combinar batch requests y caching layers es una estrategia clave para aplicaciones blockchain de alto rendimiento Q2BSTUDIO integra soluciones de power bi para analisis de datos en tiempo real y ofrece servicios cloud aws y azure para desplegar infraestructuras escalables Nuestra oferta de inteligencia artificial y agentes ia potencia las dApps con automatizacion inteligente mejorando la experiencia de usuario y garantizando la ciberseguridad de extremo a extremo

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