1.etherscan.io是太坊c太如何获取区块链详细数据的?
2.Foundry的基本使用总结
3.死磕以太坊源码分析之Kademlia算法
etherscan.io是如何获取区块链详细数据的?
etherscan.io 等区块链浏览器获取区块链数据的主要方式是通过搭建全节点，调用全节点的源码 RPC 方法获取所需信息。web3.eth 也采用相似策略。解析为了获取特定数据，太坊c太开发者可通过解析全节点源代码或数据库，源码但此类操作技术难度较高，解析牛眼观潮指标公式源码要求深入了解区块链原理与数据存储结构。太坊c太
以太坊全节点主要有两种版本：Geth 和 Parity。源码Parity 拥有更强大的解析功能，但资源占用更大。太坊c太
获取合约地址的源码交易数据时，需注意合约调用产生的解析结果通常不上链，故 Geth 全节点无法获取内部交易信息。太坊c太而 Parity 提供了 trace 接口，源码能够通过以太坊虚拟机（EVM）回放，解析获取内部交易详情。etherscan.io 则通过 trace 接口获取此类数据。
ERC 合约交易数据可通过 Parity 全节点调用 eth_getFilterLogs 方法筛选并获取，此接口详细说明可见于相关文档。acars系统源码
另外，谷歌 BigQuery 提供了全面的链上数据查询服务，包括比特币、分叉链、以太坊、以太经典等。但服务费用按每次搜索的数据量计费，每 TB 5 美元，成本不菲。BigQuery 并且开源了数据解析代码，用户可根据自身需求搭建自用数据库。
在区块链数据获取方面，etherscan.io 通过搭建全节点或调用高阶接口实现了数据的有效获取。同时，BigQuery 等工具提供了便捷的数据查询途径，尽管存在费用问题，但其提供的链上数据覆盖广泛，为研究与分析提供了宝贵资源。spark driver源码
Foundry的基本使用总结
本文列举了 foundry 中常用的命令，方便后续查阅。使用 foundry 的工具主要涉及三大组件，分别对应不同的功能，接下来将详细介绍每个组件的使用方法和应用场景。
在使用 foundry 之前，需要先安装。可以通过访问 foundry 的官方网址 getfoundry.sh 进行安装。对于 mac 系统用户，可以使用以下命令进行安装：
foundry
foundry 工具包含三大组件，分别是 cast、anvil 和 forge。
**cast 使用
**cast 是用于执行以太坊 RPC 调用的命令行工具。它支持智能合约调用、发送交易和检索链数据等操作。cast 与 web3 的交互十分便捷，即使是非代码开发者也能轻松使用进行链上数据查询。
使用示例：
cast rpc eth_blockNumber --rpc-url=$ETH_RPC_URL
cast 支持环境变量 ETH_RPC_URL，游戏源码github读取时无需在命令中体现，只需设置该变量即可。
**cast 查询功能
**- **区块高度**：使用 `cast rpc eth_blockNumber` 查询。
- **区块信息**：使用 `cast block` 查询。
- **交易信息**：使用 `cast tx` 查询。
- **交易回执查询**：使用 `cast receipt` 查询。
**使用 jq 进行数据处理
**`jq` 是一个灵活的轻量级命令行 JSON 处理器，用于处理 JSON 输入并生成 JSON 输出。可应用于处理 cast 查询结果。
**交易模拟
**`cast run` 命令可用于模拟交易，以进行测试或研究特定交易场景。
**钱包相关功能
**`cast wallet new` 可创建新钱包，通过 `cast wallet sign` 进行签名操作。此外，`cast resolve-name` 和 `cast lookup-address` 功能用于 ENS 查询。
**合约相关功能
**在使用查看源代码功能前，需设置 `ETHERSCAN_API_KEY` 环境变量。`cast etherscan-source` 可用于查看合约源代码，nutuicli源码解析通过 `-d` 参数保存结果。调用合约函数则使用 `cast call`。
查询合约存储位置的 `cast index` 命令可根据类型、键和槽位编号计算存储位置。
**anvil 使用
**`anvil` 提供了模拟从主网 fork 的功能，通过 `casat —fork-url=$ETH_RPC_URL` 实现。常用命令参数包括 `—accounts`、`—balance` 和 `—fork-block-number`。
**forge-智能合约开发框架
**`forge init` 命令初始化项目，`forge build` 编译代码，`forge test` 进行自动化测试。日志打印可通过 `emit log` 或 `console2.log` 实现，确保在使用 `forge test` 时使用 `—vvv` 参数以显示打印内容。
`cheatcode` 功能允许在测试合约中通过 `vm` 修改虚拟机状态，如 `vm.warp` 修改时间戳、`vm.startPrank` 和 `vm.stopPrank` 修改发件人、`vm.deal` 修改余额等。
`forge snapshot` 功能允许在每个测试用例的 gas 使用上创建快照，有助于优化 gas 费用。
**代码示例
**### 修改 ERC 代币余额
在进行 ERC 代币余额修改时，可以使用 `vm.deal` 函数。如果在测试环境中未部署 ERC 合约，可通过 fork-url 直接使用主网的 ERC 合约。
### fork-url 在代码中的实现
在代码中实现 fork-url 可以通过 `vm.envAddress` 函数读取 vm 中的环境变量地址，进而实现针对不同测试网络的灵活测试用例编写。
本文详细介绍了 foundry 的基本使用方法，旨在为开发者提供便捷的工具链，提高智能合约开发和测试的效率。通过上述指南，开发者能够更加熟练地掌握 foundry 的核心功能，为区块链项目开发提供有力支持。
死磕以太坊源码分析之Kademlia算法
Kademlia算法是一种点对点分布式哈希表(DHT)，它在复杂环境中保持一致性和高效性。该算法基于异或指标构建拓扑结构，简化了路由过程并确保了信息的有效传递。通过并发的异步查询，系统能适应节点故障，而不会导致用户等待过长。
在Kad网络中，每个节点被视作一棵二叉树的叶子，其位置由ID值的最短前缀唯一确定。节点能够通过将整棵树分割为连续、不包含自身的子树来找到其他节点。例如，节点可以将树分解为以0、、、为前缀的子树。节点通过连续查询和学习，逐步接近目标节点，最终实现定位。每个节点都需知道其各子树至少一个节点，这有助于通过ID值找到任意节点。
判断节点间距离基于异或操作。例如，节点与节点的距离为，高位差异对结果影响更大。异或操作的单向性确保了查询路径的稳定性，不同起始节点进行查询后会逐步收敛至同一路径，减轻热门节点的存储压力，加快查询速度。
Kad路由表通过K桶构建，每个节点保存距离特定范围内的节点信息。K桶根据ID值的前缀划分距离范围，每个桶内信息按最近至最远的顺序排列。K桶大小有限，确保网络负载平衡。当节点收到PRC消息时，会更新相应的K桶，保持网络稳定性和减少维护成本。K桶老化机制通过随机选择节点执行RPC_PING操作，避免网络流量瓶颈。
Kademlia协议包括PING、STORE、FIND_NODE、FIND_VALUE四种远程操作。这些操作通过K桶获得节点信息，并根据信息数量返回K个节点。系统存储数据以键值对形式，BitTorrent中key值为info_hash，value值与文件紧密相关。RPC操作中，接收者响应随机ID值以防止地址伪造，并在回复中包含PING操作校验发送者状态。
Kad提供快速节点查找机制，通过参数调节查找速度。节点x查找ID值为t的节点，递归查询最近的节点，直至t或查询失败。递归过程保证了收敛速度为O(logN)，N为网络节点总数。查找键值对时，选择最近节点执行FIND_VALUE操作，缓存数据以提高下次查询速度。
数据存储过程涉及节点间数据复制和更新，确保一致性。加入Kad网络的节点通过与现有节点联系，并执行FIND_NODE操作更新路由表。节点离开时，系统自动更新数据，无需发布信息。Kad协议设计用于适应节点失效，周期性更新数据到最近邻居，确保数据及时刷新。
