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低延遲架構和“拉”模型 ⚡

亞秒速度：Pyth 如何實現超低延遲價格饋送

Pyth 通過其專業的應用鏈 Pythnet 及“拉”更新模型，採用獨特的架構實現高速度和低延遲。

速度：數據提供者將連續更新推送至 Pythnet，在亞秒時間尺度上進行聚合（通常約 400 毫秒）。

拉模型：dApps 僅在需要進行交易（例如清算或交易執行）時拉取或請求最新的價格饋送，而不是不斷將數據推送至消費者區塊鏈（這成本高昂）。這使得系統非常高效，並確保 dApp 始終使用最新的市場清算價格。

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#Pythnet 巴伊森特承擔所有困難的任務
索拉納在擴展以太坊網絡的預言機基礎設施中發揮着核心作用。每秒更新數百個價格彙總需要高生產力和低延遲，這對於大多數區塊鏈來說都是一項艱鉅的任務。巴伊森特通過構建巴伊森特解決了這個問題，它是一條專門的數據鏈，得益於索拉納的歷史證明能力和並行處理能力，允許每秒進行數千次更新，並在不到一秒的時間內完成最終性。這確保了幾乎即時發佈聚合價格，而近乎零的交易費用使得持續更新對企業應用和零售商來說都是可行的。

從超過90個可靠的機構發佈者收集、驗證和聚合數據。一旦完成，價格彙總將被加密簽名，並通過Wormhole廣播到50多個區塊鏈，這樣將聚合速度與去中心化訪問分開。這個方法使得以太坊、Arbitrum等網絡上的應用程序僅在需要時訪問新的價格，同時支付低廉的本地燃氣費用，依賴於索拉納在複雜計算中的高性能引擎。

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