序列化

本文深入解析了 Solana 交易的核心机制：指令（Instructions）与消息（Messages）。文章详细介绍了指令的组成部分（程序 ID、账户元数据、指令数据），并对比了 Legacy 与 V0 消息格式。重点探讨了 V0 版本如何通过地址查找表（ALT）突破 1232 字节的 MTU 限制，实现更复杂的 DeFi 交互。此外，还分析了消息头部的签名逻辑及最近区块哈希在防重放攻击中的作用，揭示了 Solana 并行执行架构下的底层通信协议。

本文介绍了一个名为 libssz 的全新 Rust 库，旨在为以太坊共识层和执行层提供快速且支持 no_std 环境的 SSZ（Simple Serialize）序列化和 Merkle 化功能。它通过优化编码、解码及 Merkle 化过程，显著提升了性能，并解决了现有库在 no_std 兼容性方面的不足，支持 EIP-8025 等新的以太坊提案。

递归长度前缀（RLP）是一种核心序列化协议，用于在以太坊中编码和解析数据。本文详细探讨了RLP的工作原理，包括编码和解码规则，以及其在以太坊功能中的重要性。通过示例和流程图，解释了RLP如何将不同类型的数据序列化，确保跨客户端的一致性和高效性。

本文深入探讨了简单序列化（SSZ）在以太坊信标链中的应用，以及其与RLP序列化的比较。SSZ旨在提高以太坊共识层的效率、安全性和可扩展性，详细介绍了SSZ的基本类型、向量、列表、位向量、容器等序列化和反序列化过程，并提供了相关示例代码和图示，以帮助读者更好地理解SSZ的操作及其在以太坊中的重要性。

这篇文章深入解释了Solana BPF加载器如何序列化程序指令输入，以及程序入口点如何接收并反序列化这些输入，以获取程序ID、账户和指令数据。文章详细描述了内存布局、序列化格式和相应的Rust反序列化代码实现。

本文对 Rust 中 Anchor 智能合约的账户大小计算进行了比较，分析了使用 _std::mem::size_of_ 与 Anchor 官方空间参考之间的异同。尽管 _std::mem::size_of_ 在大多数情况下准确，但在处理某些数据类型，如 Vec 和 Enum 时可能导致不一致的结果，因此建议开发人员根据 Anchor 文档手动计算账户大小。

这篇文章详细介绍了简单序列化（SSZ）的实现和功能，包括类型定义、序列化与反序列化过程、Merkle化、以及SSZ与JSON的映射关系。文章结构清晰，逻辑严谨，包含示例代码和表格，适合对区块链数据结构有深入理解的读者。

本文详细介绍了Solana生态系统中Borsh序列化机制的工作原理。文章解释了序列化与反序列化的概念，Borsh作为Solana标准序列化格式的特点（确定性、紧凑性），以及如何处理固定长度和可变长度数据类型。同时，通过代码示例展示了如何在Solana Native程序中序列化和反序列化数据，并提及了手动读取数据和访问账户元数据的方法。

本文深入讲解了Solana区块链开发中Borsh序列化机制，解释了数据如何在TypeScript客户端和Rust程序之间进行编码和解码。通过一个计数器程序的例子，详细展示了Borsh将结构体和枚举转换为字节以及字节反序列化为Rust类型，强调了其确定性、小端序以及对区块链应用的重要性。

该BIP (Bitcoin Improvement Proposal) 定义了用于传播交易和区块的新消息和序列化格式，这些交易和区块提交给隔离见证结构。它详细说明了交易和区块的序列化格式更新，节点如何通过服务位来声明对见证的支持，以及如何计算包含见证数据的新哈希。此外，还定义了新的inv类型，用于在getdata请求中获取见证交易和区块。

本文介绍了以太坊中使用的 RLP (Recursive-Length Prefix) 编码，它是一种用于序列化数据结构的紧凑、标准化的方法。文章详细解释了 RLP 的编码逻辑、规范形式，并提供了在 Go 语言中实现 RLP 编码器和解码器的示例代码，包括单元测试。

本文分析了在使用Anchor框架开发Solana程序时，当交易的to token和quote token相同时，由于Anchor的序列化机制可能导致的问题。文章通过WooFi Sherlock contest中的一个例子，说明了重复账户在序列化时可能导致数据覆盖，并提供了一种解决方案，即在处理重复账户时，只更新其中一个变量。

本文详细介绍了 Aptos 区块链中交易的构成，特别是如何构造和解析 Aptos 原生币转账交易的二进制格式，内容包括交易的结构、签名计算，以及如何从 JSON 交易计算交易哈希，并提供了使用 Python 构造和提交交易的示例代码。

该文档详细介绍了在数字结果的 DLC (Discreet Log Contract) 中，如何对赔付曲线进行序列化和反序列化。针对一般的赔付曲线，文档提出了"General Payout Curves"的概念，并详细说明了其序列化方法和函数评估过程。此外，对于特定的双曲线形状的赔付曲线，文档也提供了相应的序列化和评估方法，最后强调了这些设计是为了提高效率和紧凑性，从而更方便地应用到实际场景中。

本文档详细介绍了在离散日志合约（DLC）中，针对数值结果的赔付曲线序列化方法。主要包括通用赔付曲线（由分段多项式或双曲线组成）以及双曲线赔付曲线的具体序列化和反序列化（评估）过程。通过这些方法，可以更有效地表示和处理各种复杂的赔付曲线，尤其是在合约差价（CFD）等场景下，可以简明扼要地表示赔付规则。