解密以太坊交易的背后：EVM 执行 ERC20 转账全流程

视频 AI 总结： 该视频通过一个以太坊 ERC20 Token 转账的面试题，详细介绍了以太坊交易的完整生命周期，以及 EVM（以太坊虚拟机）如何执行交易。视频从交易的结构、签名、广播开始，深入到节点验证、打包进内存池，再到 EVM 启动实例、加载合约代码、执行字节码指令（如 sload、sstore）操作存储，直至交易完成并返回结果。同时，视频还解释了 Gas 的消耗和手续费的计算方式。 关键信息： * 交易结构包含交互对象地址、函数 ABI 编码（如 transfer）、Gas Limit、Nonce 等。 * 交易发起者使用私钥对交易内容进行签名，广播到区块链网络。 * 节点验证签名、Nonce、手续费等，通过后放入待打包的内存池。 * EVM 为每个智能合约交易启动一个实例，包含代码、上下文环境、栈、程序计数器（PC）、剩余 Gas、内存等。 * EVM 通过加载合约代码，根据 Calldata 的前四个字节（函数选择器）找到要执行的方法。 * EVM 执行字节码指令，操作存储（sload、sstore），更新账户余额。 * Gas Limit 决定了交易执行的最大 Gas 消耗，实际消耗的 Gas 用于计算手续费。 * 手续费由 Base Fee（销毁）和 Priority Fee（矿工/验证者获得）组成。

AA钱包：EIP-4337与EIP-7702账户抽象

视频 AI 总结： 该视频主要讲解了 AA 钱包（账户抽象）的概念，回顾了 EVM 交易的工作流程，并深入探讨了账户抽象的两个主要 EIP：EIP-4337 和 EIP-7702。视频旨在解释账户抽象如何解决传统 EOA 账户的局限性，改善用户体验，并为区块链的大规模采用铺平道路。 关键信息： 1. **EVM 交易流程回顾：** 传统的 EVM 交易只能由外部账户（EOA）发起，需要支付 GAS 费用，且一次只能发起一笔交易。 2. **EOA 的局限性：** EOA 账户存在私钥管理复杂、手续费支付不便、无法找回丢失私钥等问题，影响用户体验。 3. **账户抽象（AA）的定义：** 旨在融合 EOA 账户和智能合约账户的优点，使用户无需区分两者。 4. **EIP-4337：** 通过引入 Bundler 角色，在不修改以太坊核心协议的情况下，实现合约账户的交易发起和 GAS 代付等功能。 5. **EIP-7702：** 允许 EOA 账户具备合约的功能，通过委托调用（delegatecall）将合约代码加载到 EOA 的上下文中执行，实现批量交易和更灵活的账户控制。 6. **Passkey 方案：** 账户抽象可以结合 Passkey 等新型身份验证方式，简化账户创建和管理，提升用户体验。 7. **7702 的优势：** 兼容现有钱包，允许 EOA 原地转化为合约钱包，降低 GAS 成本，但需注意代码规范和数据存储隔离。

EVM 安全随机数：Chainlink VRF

视频 AI 总结： 该视频主要讲解了在以太坊虚拟机（EVM）上获取安全随机数的三种方法，并着重介绍了 Chainlink VRF（可验证随机函数）的原理和使用方式。EVM 本身无法直接访问外部数据，因此需要通过内部状态作为随机数源。视频对比了直接使用区块哈希、时间戳等方式的风险，以及承诺揭示方案的优缺点，最后详细阐述了 Chainlink VRF 如何通过节点私钥和用户提供的种子生成可验证且难以预测的随机数，从而保证随机数的安全性。 关键信息： * EVM 无法直接访问外部数据，需要利用内部状态生成随机数。 * 直接使用区块哈希、时间戳等作为随机数源存在被验证者操控的风险。 * 承诺揭示方案分为提交随机数承诺和揭示真实随机数两步，安全性有所提升，但提交者可能提前知道结果。 * Chainlink VRF 通过节点私钥和用户提供的种子生成随机数，结果不可预测且可验证，安全性更高。 * 使用 Chainlink VRF 需要先向合约抵押资金，用于支付生成随机数的费用。 * Chainlink VRF 的流程包括用户合约发起请求、Chainlink 节点生成随机数和证明、验证后将随机数填充回用户合约。 * Chainlink 节点唯一的作恶方式是不提交生成的随机数，但会受到惩罚。

Chainlink Functions：调用链外数据

视频 AI 总结： 该视频主要讲解了 Chainlink Functions 的功能，即如何在智能合约中安全地获取链外数据，例如天气数据、航班信息或 AI 的预测结果。通过 Chainlink Functions，合约可以调用外部 API，并由 Chainlink 网络中的节点执行请求，验证结果，并将加密后的结果和证明返回给合约，从而实现与链外数据的交互。 关键信息： * Chainlink Functions 允许智能合约获取外部 API 的数据。 * 合约通过 Function Router 发送包含 JavaScript 代码和参数的请求。 * Chainlink 网络中的节点执行请求并验证结果。 * 节点将加密后的结果和证明提交给 Router 合约。 * Router 合约将结果回调到用户的合约。 * Chainlink 网络会对结果进行验证，确保数据的可靠性。 * 这是一个付费服务，需要扣除费用。 * 视频中提到了一个使用 AI 获取结果的实际应用案例。

交易所钱包系统：充提安全设计与实现

交易所钱包系统完全开源， Github 链接：https://github.com/lbc-team/cex-wallet 视频 AI 总结： 本视频详细介绍了交易所钱包系统的设计与开发，核心在于保障用户充值和提现的安全。视频强调了隔离私钥的重要性，通过签名机在内网进行签名，避免私钥直接暴露在联网的数据库中。同时，视频还讨论了充值模块的实现，包括扫描链上交易、处理区块重组等问题，并提出了使用资金流水表来方便回滚的方案。最后，视频讲解了提现流程，以及如何选择合适的热钱包、管理Nonce、节省GAS费用。为了进一步提升安全性，视频还提出了引入数据库网关和风控系统进行双重验证的策略。 关键信息： 1. **核心功能**：用户充值和提现。 2. **安全设计**：使用签名机隔离私钥，签名机在内网运行，不直接暴露于公网。 3. **充值模块**：扫描链上交易，使用布隆过滤器快速确认交易，处理区块重组，使用资金流水表方便回滚。 4. **提现模块**：选择合适的热钱包，管理Nonce 以避免交易冲突，使用ETH Fee History获取GAS费用，考虑使用EIP-7702批量打包交易。 5. **风控管理**：引入数据库网关和风控系统进行双重验证，防止恶意数据写入和非法提现。 6. **资金平衡**：使用多签钱包进行资金归集和平衡，设置不同等级钱包的资金上限。 系统学习 Web3 欢迎了解登链集训营：https://learnblockchain.cn/openspace/1

跨链桥：面临的问题、原理与 LayerZero/CCIP 实现

视频 AI 总结： 该视频主要讲解了跨链桥的原理、面临的问题以及解决方案，并介绍了 LayerZero 和 Chainlink CCIP 两种主流的跨链桥实现方式。视频还提及了跨链桥的应用场景，如跨链兑换和跨链抵押借贷，并简单介绍了 Cosmos 和 Polkadot 这两个曾经热门的跨链项目。 关键信息： 1. **跨链桥原理：** 将资金锁定在一侧链的合约中，触发事件，链下中继服务处理事件，指示另一条链释放相应 Token。 2. **跨链桥面临的问题：** 确保消息在目标链上被执行、仅执行一次、以及消息确实来自原链。 3. **LayerZero：** 使用去中心化验证者网络 (DVN) 验证消息，执行器在目标链上执行动作。定义了 OmiToken 标准，方便 Token 跨链。 4. **Chainlink CCIP：** 将角色分离，通过 CommittingDN 提交承诺，封控网络验证消息，执行网络执行。需要 Token Pool 用于锁定/释放 Token。 5. **跨链应用：** 跨链兑换（如 Uniswap 集成）和跨链抵押借贷。 6. **Cosmos 和 Polkadot：** 曾经热门的跨链项目，分别使用 Cosmos SDK 和 Substrate 构建应用链，并通过 IBC 和 SCM 实现跨链。

LSD、再质押及 EigenLayer 方案

视频 AI 总结： 该视频主要讲解了LSD（流动性质押衍生品）、再质押（Restaking）以及跨链桥等概念，并探讨了何时应该启动一条自己的链，以及启动一条链会面临的问题，例如安全性、质押量等。视频还介绍了EigenLayer的再质押方案，该方案允许用户在保留其他质押收益的同时，维护新的网络安全。 关键信息： 1. 启动一条链的考量因素：对业务有更多控制权、业务量大、有隐私合规需求、有独特技术优势等。 2. 启动一条链面临的问题：安全性（Layer1链需要足够多的算力或质押）、质押量（需要与其他PoS链竞争）。 3. LSD（流动性质押衍生品）：用户将ETH存入LSD服务商，获得token（如stETH），服务商将ETH质押到以太坊网络。 4. 再质押（Restaking）：用户将LSD token再次质押到协议（如EigenLayer），获得份额，并将份额委托给operator（运营者），operator可以是其他网络的验证者。 5. EigenLayer：一种再质押协议，允许用户在不损失原有收益的情况下，参与新的网络验证，并获得额外收益。但operator作恶会导致用户份额被惩罚。 6. EigenLayer 的新概念：EigenCloud，提供更广泛的主动验证服务，包括与 AI 结合的云验证。

QA讨论: AI 时代下学习与编程方法

视频 AI 总结： 该视频主要讨论了学习区块链技术和编程的策略。讲者强调了基础知识的重要性，并指出当前学习编程的重点应放在架构设计和逻辑理解上，而不是代码细节。AI 工具可以辅助代码生成，因此理解项目思路和逻辑更为关键。此外，视频还提到了交易所钱包的开发，并鼓励学员通过实践作业来巩固基础，为未来的项目开发打下基础。 关键信息： * 学习区块链技术需要重视基础知识的掌握。 * 当前编程学习应侧重于架构设计和逻辑理解，而非记忆代码细节。 * AI 工具可以辅助代码生成，但理解项目思路和逻辑更为重要。 * 实践作业是巩固基础、积累项目经验的有效途径。 * 视频后续会讲解交易所钱包的开发，并开源代码供学员参考。

OP Stack 原理及跨链机制

视频 AI 总结： 该视频详细讲解了 Layer 2 框架 OP Stack 的底层运行原理，包括以太坊的粗块机制如何保证 Layer 2 的安全性，OP Stack 各个模块如何协同工作，以及 Layer 1 和 Layer 2 之间资金跨链的具体流程。视频深入剖析了以太坊的共识机制，以及 OP Stack 中 Sequencer、OP Batcher、OP Proposal 等关键组件的角色和功能，并详细阐述了 L1 到 L2 的充值和 L2 到 L1 的提现过程。 关键信息： * 以太坊通过质押 ETH 成为验证者，随机挑选提议者出块，其他验证者进行鉴证投票，累积足够投票后达到最终确定性。 * OP Stack 包含 Sequencer（负责出块）、OP Batcher（打包交易数据提交到 L1）、OP Proposal（提交状态根到合约）等模块。 * L1 到 L2 的充值流程：用户在 L1 锁定 Token，触发跨链事件，OP Node 监听事件，L2 发起系统交易，调用 Cross Message 将 Token 转给用户。 * L2 到 L1 的提现流程：用户在 L2 发起提现交易，交易数据提交到 L1，用户在 L1 提交证明，等待挑战期后完成提现。 * OP Stack 通过 OP Node 监听以太坊状态，OP Batcher 和 OP Proposal 提交 L2 状态到以太坊，原生支持跨链机制。

以太坊Layer2扩容方案

AI 总结： 视频主要讨论了以太坊面临的扩展性问题以及现有的Layer 2解决方案，包括 Optimistic Rollup 和ZK Rollup等技术。讲师还介绍了模块化区块链的概念以及不同Layer 2方案的特点和优缺点。 1、课程介绍与以太坊扩展性问题 课程主要内容包括以太坊的扩展性问题、扩容方案以及模块化区块链概念。 以太坊更关注去中心化和安全性，但存在交易处理速度慢（12秒出块）和容量小的问题，导致交易费用高。 以太坊每秒仅能处理约50笔交易，远低于支付宝、Visa等传统支付系统的数万笔TPS。 2、以太坊扩容方案 扩容方案分为两类：在以太坊主链上扩容（如提高gas limit）和通过二层（Layer 2）扩容。 提高gas limit是简单直接的扩容方法，但会增加节点运营成本。以太坊社区近期已加快gas limit的提升速度。 分片技术方案复杂，目前已被搁置，社区转向以Rollup为中心的扩容路线。 3、Layer 2扩容方案 Layer 2扩容方案包括侧链、状态通道、Plasma和Rollup，目前以Optimistic Rollup（OP）和ZK Rollup（ZK）为主。 侧链是独立于以太坊的链，安全性无法由以太坊保证，资金跨链存在风险。 状态通道适用于小额高频交易，但需参与者保持活跃，目前发展不佳。 Plasma方案因无法验证状态根的正确性而被搁置。 Rollup方案将交易数据和状态根提交到主链，通过重放验证交易正确性，分为OP和ZK两种。 4、Optimistic Rollup与ZK Rollup对比 OP假设交易正确，仅在挑战时验证，兼容性好但需等待挑战期（通常3-7天）。 ZK通过零知识证明验证交易正确性，安全性高且提现快，但证明效率低且成本高。 OP框架以OP Stack为主，ZK框架包括Polygon CDK、ZK Stack等。 5、模块化区块链与数据可用性 模块化区块链分为执行层、数据可用层、共识层和结算层，各层可独立替换。 以太坊的blob交易类型（EIP-4844）为Layer 2提供专用数据存储空间，降低费用。 数据可用性（DA）服务如Celestia允许将数据存储到其他链，降低成本但存在风险。 6、Layer 2的挑战与未来发展 Layer 2存在流动性分散和互通性差的问题，以太坊未能充分捕获Layer 2价值。 未来可能通过共享排序（如Best L1 Proposal）或原生验证（如Native Verification）改善互通性。