
Um bottleneck é o fator que limita o desempenho global—tal como a trave mais curta de um barril determina a quantidade de água que este pode conter. No contexto Web3, os bottlenecks podem resultar do throughput da blockchain ou da capacidade de ferramentas e serviços de suporte, como wallets, nodes ou exchanges.
Quando um componente atinge a capacidade máxima, independentemente da eficiência dos restantes, todo o processo abranda. Isto traduz-se normalmente em atrasos no processamento, aumento das taxas, falhas nas transações ou necessidade de múltiplas tentativas—sinais evidentes de overflow do bottleneck.
No universo Web3, os bottlenecks manifestam-se em dois níveis principais:
O primeiro diz respeito à blockchain subjacente, incluindo capacidade de transações por bloco, velocidade de produção de blocos e eficiência de propagação dos nodes. Estes parâmetros determinam quantos pedidos podem ser processados por segundo e a rapidez das confirmações.
O segundo nível envolve aplicações e serviços, como difusão de transações em wallets, nodes RPC (gateways de retransmissão de transações) e fluxos de depósito/levantamento em exchanges. Mesmo com a blockchain inativa, a limitação de taxa em nodes ou serviços pode originar bottlenecks. Em períodos de pico, os utilizadores podem deparar-se com tempos de espera mais longos para confirmações on-chain após submeterem levantamentos em exchanges—um bottleneck visível externamente.
Na prática, estes dois níveis de bottlenecks podem somar-se: congestionamento on-chain e limitação do lado do serviço degradam ainda mais a experiência do utilizador.
Os bottlenecks resultam geralmente de três causas principais:
Compromissos de design. Sistemas descentralizados privilegiam segurança e abertura, exigindo mais nodes para alcançar consenso. O tamanho dos blocos e a frequência de produção não podem aumentar indefinidamente sem afetar a segurança ou os custos.
Picos de procura. Em períodos de maior atividade, os pedidos de transação sobrecarregam a rede além da capacidade habitual—tal como acontece na hora de ponta nas estações de metro, onde filas e aglomeração são inevitáveis.
Fatores de implementação e ambientais. Lógica complexa de smart contracts, diferenças de hardware entre nodes, latência de rede, transações de spam e práticas de frontrunning podem amplificar o efeito dos bottlenecks, causando lentidão e custos acrescidos para os utilizadores.
Os bottlenecks identificam-se monitorizando vários indicadores-chave:
Monitorização de TPS. As transações por segundo (TPS) indicam a proximidade do sistema ao seu limite de throughput. Quando o TPS se aproxima dos valores máximos e as filas aumentam, a capacidade está a ser atingida.
Acompanhamento das gas fees. As gas fees refletem o custo de inclusão da transação num bloco. Quando a procura ultrapassa a capacidade, são necessárias taxas superiores para inclusão—o aumento do preço do gas é sinal frequente de congestionamento.
Verificação da taxa de ocupação dos blocos e das filas de transações pendentes. Blocos totalmente preenchidos e filas crescentes na mempool sinalizam acumulação de transações.
As soluções de escalabilidade procuram eliminar ou contornar bottlenecks. As abordagens mais comuns incluem:
Soluções Layer 2. Estas agregam múltiplas transações off-chain ou em sidechains, processam-nas e submetem os resultados à mainnet, reduzindo a carga na rede principal e transferindo o bottleneck para camadas mais escaláveis. A tecnologia varia conforme a Layer 2, mas os utilizadores beneficiam de taxas mais baixas e confirmações mais rápidas.
Sharding. A rede é dividida em vários shards, criando faixas paralelas para processar transações separadamente—aliviando o congestionamento em qualquer caminho individual.
Otimização da disponibilidade de dados. Data availability consiste em recuperar os dados brutos necessários à verificação on-chain. Ao armazenar dados em camadas mais económicas e com maior largura de banda, com mecanismos de recuperação verificáveis, a capacidade aumenta mantendo a auditabilidade.
Execução paralela e compressão. Agrupar tarefas para processamento paralelo ou recorrer a métodos de codificação mais eficientes para comprimir dados de transação também contribui para aliviar bottlenecks.
Durante lançamentos populares de NFT, muitos utilizadores submetem transações em simultâneo para lugares limitados—provocando picos nas taxas, maior taxa de falhas e longas filas de confirmação. É o exemplo clássico de procura muito superior à capacidade do sistema.
Em eventos de liquidação DeFi, oscilações súbitas de preço ativam múltiplas posições ao mesmo tempo. Bots competem por espaço em bloco para executar liquidações, podendo excluir swaps ou transferências de utilizadores regulares e aumentar o slippage.
Interações em massa durante airdrops de destaque ou eventos de gaming blockchain também agravam os bottlenecks—os utilizadores podem ver as suas transações sem resposta, aguardando em filas ou sendo ultrapassados por concorrentes que pagam taxas superiores.
De acordo com métricas públicas de vários block explorers, picos nas taxas e atrasos nas confirmações registaram tendências ascendentes periódicas durante eventos relevantes em 2024-2025 (fonte: dashboards públicos de block explorer; período: 2024-2025).
A incerteza nas taxas é o principal risco: em situações de congestionamento, os utilizadores têm de pagar mais para garantir inclusão em bloco; subestimar este valor pode deixar transações bloqueadas em filas.
Outros riscos incluem falha de transação e slippage. Alterações rápidas de preço podem tornar inválidas ordens não confirmadas (“expiração de preço”), ou definições amplas de slippage podem resultar em resultados inferiores ao esperado na execução.
Há ainda riscos de liquidação e maturidade: em cenários de empréstimo colateralizado, atrasos na confirmação durante congestionamento podem provocar liquidações involuntárias se chamadas de margem ou reembolsos não forem processados a tempo.
Por fim, destacam-se os riscos relacionados com MEV. MEV refere-se a “miner extractable value”, onde miners ou searchers lucram com a ordenação de transações—o congestionamento aumenta a probabilidade de frontrunning ou sandwich attacks que afetam a ordem de execução e os custos.
Todas as movimentações de fundos envolvem riscos inerentes. Confirme sempre o estado atual da rede antes de tomar decisões de valor elevado ou com alavancagem significativa.
Passo 1: Escolha bem o momento. Evite períodos com grandes eventos ou picos conhecidos; monitorize taxas e métricas de filas em block explorers e realize transações em janelas de menor carga.
Passo 2: Configure os parâmetros com cuidado. Defina limites e preços de gas razoáveis em vez de licitar cegamente; para trades sensíveis ao preço, utilize definições conservadoras de slippage e expiração para evitar estados pendentes prolongados.
Passo 3: Use redes ideais. Prefira Layer 2 maduras ou blockchains menos congestionadas para operações semelhantes; transfira para a mainnet através de bridges oficiais quando necessário.
Passo 4: Divida e teste transações. Separe operações de grande volume em lotes mais pequenos; inicie com uma transação de teste mínima para confirmar inclusão rápida antes de executar o trade principal.
Passo 5: Otimize os canais. Mude para serviços RPC estáveis ou gateways oficiais de nodes; ao levantar via Gate, selecione redes mais fluidas e conceda tempo suficiente para confirmações, evitando sobreposição com eventos de tráfego intenso.
Passo 6: Prepare-se para extremos. Defina alertas de preço ou stop-losses automáticos em posições críticas; mantenha rotas alternativas de financiamento para resposta rápida durante congestionamentos.
Os bottlenecks não comprometem diretamente a segurança dos ativos, mas introduzem riscos indiretos como atrasos nas transações e aumento súbito das gas fees. Durante congestionamento, os utilizadores podem perder janelas de negociação ideais ou ser obrigados a suportar custos excessivos devido à espera prolongada. Recomenda-se agendar ações críticas em períodos de menor atividade e definir tetos razoáveis para o preço do gas, evitando perdas inesperadas.
As características dos bottlenecks variam significativamente entre blockchains, consoante os seus mecanismos de design. Por exemplo, o tamanho do bloco do Bitcoin limita o throughput a cerca de 7 transações por segundo; o Ethereum atinge em média 15 TPS; blockchains mais recentes como Solana podem chegar a milhares por segundo. Por esse motivo, muitos iniciantes optam por redes Layer 2 ou alternativas para contornar bottlenecks de taxas elevadas.
Para minimizar o impacto dos bottlenecks: em primeiro lugar, realize transações em períodos de menor atividade on-chain; em segundo, considere utilizar stablecoins ou ativos com taxas mais baixas; em terceiro, privilegie redes Layer 2 suportadas pela Gate (como Arbitrum ou Polygon) para operações on-chain. Note que o trading spot/futuros na Gate não é afetado por bottlenecks on-chain.
Os bottlenecks raramente provocam falhas totais nas transações, mas originam atrasos na confirmação e taxas mais elevadas. Em casos extremos, se o valor de gas definido for demasiado baixo, as transações podem permanecer pendentes por tempo prolongado e acabar por ser descartadas pela rede. É aconselhável ajustar os parâmetros de transação de acordo com as cotações de gas em tempo real ou utilizar wallets com ajuste automático de gas.
De forma simples, um bottleneck é o “limite de velocidade” do processamento de transações numa blockchain. Imagine uma portagem com poucas vias e demasiados carros—gera-se um engarrafamento; esse é o efeito bottleneck. Em blockchain, quando o volume de transações excede a capacidade de processamento da rede por segundo, ocorre congestionamento, levando a confirmações mais lentas e taxas mais elevadas—um desafio comum à maioria das public blockchains atualmente.


