本文深入探讨了Solidity中unchecked块的使用,旨在在保证安全性的前提下进行Gas优化。
unchecked
Mobius项目由于智能合约中的一个漏洞,攻击者通过该漏洞增发了价值215万美元的MBU代币。该漏洞位于deposit函数中,计算代币数量时的一个乘法运算缺少了除以10^18的步骤,导致攻击者能够铸造天文数字般的代币。攻击者利用此漏洞,从零地址铸造了大量的MBU,并通过一系列操作将资金转移。
文章介绍了ePBS(Execution Payload-Block Separation)的概念,这是一种通过将执行层与共识层验证分离来扩展以太坊L1的技术。ePBS通过改变执行区块和广播blob所需的时间,从而提高网络吞吐量和效率,同时降低了硬件要求。此外,ePBS还具有移除对区块生产的信任假设、简化验证器职责分离等优势。
本文适合有一定的数学基础的人进行阅读,有很多基础概念不会在本文中详细介绍,如多项式的次数、系数、项、一元多项式、多元多项式等特别基础的概念。本文主要讨论一元多项式。多项式有不少核心性质,如运算封闭性、因式分解、插值与近似、求导与积分等。本文主要关注其在密码学中的性质以及应用。接下来直接上干货。
本文介绍了如何搭建一个Node.js项目,Node.js被广泛应用于以太坊生态系统。文章详细介绍了如何安装Node.js、创建项目、以及如何使用npm管理包。同时,还提到了使用npx运行本地安装的可执行文件,并建议使用Git进行版本控制。
不同链的 Gas 机制各异,EVM 链多采用类似的 opcode 计价模型,而非 EVM 链如 Solana、Sui 则引入更抽象的资源计量逻辑。本文系统对比主流链的 gas 模型及费用构成,帮助开发者理解其背后的执行差异,并给出跨链开发的实际建议。
如何判断合约最耗 gas 的部分?如何提前模拟交易失败?本篇系统介绍链上 gas 分析工具,包括 Tenderly、Foundry、Etherscan Gas Profiler 等,助你从执行前、执行中、执行后全面掌控 gas 使用。
视图函数真的不耗 gas 吗?estimateGas() 是否等于真实消耗?本篇逐一澄清开发者常见的 gas 误解,并结合链上原理与真实场景,提供正确实践建议,助你构建更安全高效的智能合约。
链上交易失败时,仅凭 Etherscan 错误信息难以定位问题。本篇教你用 Hardhat、Tenderly 等工具调试失败交易,追踪调用堆栈与回滚原因,并提出 gas 使用优化建议,助你构建稳定高效的智能合约。
EIP-1559 改写了以太坊的手续费结构,但并未完全消灭 PGA 与 MEV。本篇剖析了交易优先级排序规则、当前打包流程与 PBS(提议者-构建者分离)机制,探讨 MEV 提取与套利在新机制下的演化。
EIP-1559 改变了以太坊的交易费用结构,引入 Base Fee 与 Priority Fee 动态机制。本篇深入剖析 Base Fee 的计算逻辑、区块拥堵下的自适应调整、以及用户该如何设置合理费用,实现既不高烧钱、也不中途卡壳的交易策略。
EVM 的每一条指令背后都有 Gas 成本,它决定了你的智能合约“贵”还是“省”。本篇系统解析 EVM 指令的 Gas 分类、Solidity 中常见高耗模式、以及如何用工具进行成本调试与优化,是编写高性能智能合约的必修课。
一笔交易如何从钱包发出到最终上链?Gas 如何被分配与消耗?本篇带你剖析以太坊交易生命周期,解密失败交易背后的真正原因,并提供实用诊断与优化建议。
什么是 Gas?为什么区块链交易需要它?本篇从以太坊出发,深入浅出讲解 Gas 的定义、计算方式、用户如何设置,以及它在交易优先级与费用控制中的关键作用,是理解区块链经济机制的入门必读。
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本文介绍了以太坊社区关于Glamsterdam升级的范围界定时间表。内容包括:确定升级重点、进行社区讨论和收集反馈、非重点 EIP 提案的流程、以及最终确定纳入升级的 EIP 决策。此外,还提供了一个 Headliner 提案模板,用于清晰地阐述提案的目标、影响、风险和准备情况。
UniswapV3流动性机制与限价订单解析:资金效率提升之道UniswapV3引入了集中流动性和价格区间的创新机制,相较于V2显著提升了资金使用效率。本文通过数学推导、案例分析和限价订单实现,深入剖析UniswapV3的流动性计算原理及其实际应用,适合对去中心化金融(DeFi)和
本文深入探讨了在DeFi协议中集成ERC-4626代币时存在的风险,特别是通过捐赠方式操纵汇率导致的通货膨胀攻击。文章分析了包括Venus协议事件在内的真实案例,阐述了这些风险。并通过介绍相关资产价格预言机(CAPO)和快速响应终止开关等防御措施,为协议提供安全集成策略,以降低操纵风险并提高DeFi生态系统的安全性和稳定性。
本文介绍了平方乘算法,它是一种在O(log n)时间内计算整数幂的算法,相比于朴素算法的O(n)时间复杂度更高效。文章解释了该算法的原理,包括平方指数序列和如何利用指数的二进制表示来选择正确的平方指数序列元素。此外,还探讨了如何将该算法应用于具有分数指数和固定点数的场景,并提供了Python和Solidity的实现示例,最后提到了Uniswap V3中使用平方乘算法的例子。
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