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JavaScript源码模板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。mirx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。sobook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，FTRL源码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，vbdos源码通过 `-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。