Benchmark du Testnet Monad : 10 000 TPS, Moteur MonadDB et Révolution de la Parallel EVM

1 — Contextualisation & Rupture Technologique dans l’EVM

L’EVM traditionnelle exécute les transactions de manière strictement séquentielle, limitant le débit théorique d’Ethereum à environ 15 à 30 TPS. Cette contrainte séquentielle provient de la gestion synchrone du stockage d’état (State Storage) et de l’incapacité des clients Ethereum traditionnels (tels que Geth ou Besu) à utiliser simultanément plusieurs cœurs CPU sans risquer des conflits de mémoire.

Monad introduit une architecture d’exécution parallèle optimiste qui planifie simultanément des dizaines de transactions sur des cœurs CPU indépendants, tout en préservant le déterminisme d’ordre requis par le consensus.

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|                     Monad Parallel Execution Pipeline                 |
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|  Tx 1 [Pending] --+                                                   |
|  Tx 2 [Pending] --+--> [Optimistic Scheduler] --> [Parallel Workers]  |
|  Tx 3 [Pending] --+                                       |           |
|                                                           v           |
|  State Resolution <-- [Static Dependency Graph] <-- [Conflict Check]  |
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2 — Architecture d’Exécution Parallèle Asynchrone & OCC

Le cœur d’ingénierie de Monad repose sur le Contrôle de Concurrence Optimiste (Optimistic Concurrency Control - OCC) :

1. Exécution Optimiste : Les transactions sont traitées simultanément en supposant qu’elles n’interfèrent pas sur les mêmes emplacements mémoire (storage slots).
2. Détection et Résolution de Conflits : Si deux transactions modifient la même variable d’état (par exemple le solde du même pool Uniswap), la transaction dépendante est automatiquement réexécutée de façon séquentielle avec l’état à jour.
3. Consensus MonadBFT Découplé : La phase d’accord entre nœuds valide l’ordre des transactions indépendamment de leur exécution, évitant aux validateurs d’attendre les lectures et écritures sur le disque.

3 — MonadDB : Élimination du Goulot d’Étranglement de Stockage

Le véritable frein à la scalabilité d’Ethereum est l’accès au disque dur. RocksDB et LevelDB, utilisés par les clients Ethereum actuels, sont des bases de données clé-valeur génériques non adaptées à la structure d’arbre de Merkle.

"MonadDB élimine les verrous d'entrées/sorties disque en exposant un accès asynchrone direct au système de fichiers, supprimant la couche d'abstraction RocksDB pour atteindre 10 000 accès d'état simultanés par seconde."

Monad Technical Whitepaper — Par Keone Hon & James Hunsaker (Monad Labs) (2026)

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MonadDB stocke la structure de données directement au niveau du système de fichiers sans passer par des bibliothèques tierces, permettant des milliers de lectures/écritures parallèles par seconde sur les disques NVMe.

4 — Benchmark de Débit & Microstructure des Carnets d’Ordres

Les télémesures collectées lors du Testnet public montrent un comportement stable sur des volumes soutenus :

5 — Scénarios d’Adoption DeFi & Migration des Protocoles

Grâce à la parfaite comptabilité bytecode de Monad, les applications développées en Solidity (Uniswap, Aave, Curve) peuvent se déployer sans modification de leur code source.

La combinaison de frais de gaz infimes et d’une finalité sous-seconde rend possible le fonctionnement de carnets d’ordres à limite centrale (CLOB) directement sur la couche 1, éliminant le besoin de recourir à des sidechains ou des séquenceurs centralisés.

6 — Synthèse Opérationnelle & Perspectives Stratégiques

Monad apporte une réponse concrète au trilemme des blockchains en associant le standard EVM aux performances des réseaux parallèles de nouvelle génération. En débloquant les goulots d’étranglement au niveau du stockage avec MonadDB et du traitement CPU avec l’OCC, le réseau prépare le terrain pour une DeFi haut débit sur Layer 1.