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web3j教程:过滤器(Filters)和事件(Events)

web3j过滤器提供以太坊网络发生的某些事件的通知,对java和安卓程序员来说很有用。在Ethereum以太坊中支持三类过滤器:

  • 块滤波器(Block filters)
  • 未决交易过滤器(Pending transaction filters)
  • 主题过滤器(Topic filters)
    块过滤器和未决交易过滤器提供了在网络上创建新交易或块的通知。
    主题过滤器更灵活。允许根据提供的特定标准创建过滤器。
    不幸的是,除非你使用WebSocket连接到Geth,否则通过JSON-RPC API来处理过滤器是一个繁琐的过程,这里需要轮询以太坊客户端,以便了解HTTP和IPC所请求的实时同步特征,是否有任何新的更新到你的过滤器。此外,块和交易过滤器只提供交易或区块链hash值,因此需要进一步的请求来获得hash对应的实际交易或块。

web3j的过滤器解决了这些问题,因此你有一个完全异步的基于事件的API来处理过滤器。它使用RXJava的可观测性Observables,它提供了与事件协同工作的一致API,这有助于通过功能组合将JSON-RPC调用链接在一起。
注:Infura不支持过滤器。

块和交易过滤器

接收所有新块把它们添加到区块链(false参数指定我们只需要块就ok,而不需要嵌入交易):

Subscription subscription = web3j.blockObservable(false).subscribe(block -> {
    ...
});

接收所有新交易,把它们添加到块链:

Subscription subscription = web3j.transactionObservable().subscribe(tx -> {
    ...
});

接收所有待提交交易并提交到网络(即在它们被分组在一起之前):

Subscription subscription = web3j.pendingTransactionObservable().subscribe(tx -> {
    ...
});

不再需要的时候取消订阅unsubscribe

subscription.unsubscribe();

另外还提供了其他回调,它们简单地提供了块或交易hash,这些细节涉及Web3JRX接口。

再现过滤器

webjs还提供用于再现块和交易历史的过滤器。
从区块链再现一系列块:

Subscription subscription = web3j.replayBlocksObservable(
        <startBlockNumber>, <endBlockNumber>, <fullTxObjects>)
        .subscribe(block -> {
            ...
});

再现包含在一个块范围内的单个交易:

Subscription subscription = web3j.replayTransactionsObservable(
        <startBlockNumber>, <endBlockNumber>)
        .subscribe(tx -> {
            ...
});

也可以获得Web3J再现最新的块,并在你看过后提供通知(通过提交Observable):

Subscription subscription = web3j.catchUpToLatestBlockObservable(
        <startBlockNumber>, <fullTxObjects>, <onCompleteObservable>)
        .subscribe(block -> {
            ...
});

或者,也可以在你再现最新的块后,通知新创建的后续块:

Subscription subscription = web3j.catchUpToLatestAndSubscribeToNewBlocksObservable(
        <startBlockNumber>, <fullTxObjects>)
        .subscribe(block -> {
            ...
});

如上所述,并包含在块内的交易:

Subscription subscription = web3j.catchUpToLatestAndSubscribeToNewTransactionsObservable(
        <startBlockNumber>)
        .subscribe(tx -> {
            ...
});

所有上述过滤器都是通过Web3JRX接口导出的。

主题过滤器和EVM事件

主题过滤器捕获在网络中发生的以太坊虚拟机(EVM)事件的细节。这些事件是由智能合约创建的,并存储在与智能合约相关联的交易日志中。
solidity文档提供了EVM事件的良好概述。
使用EthFilter类型指定希望应用于过滤器的主题。这可以包括希望应用过滤器的智能合约的地址。你还可以提供特定的主题进行筛选。其中单个主题表示智能合约上的索引参数:

EthFilter filter = new EthFilter(DefaultBlockParameterName.EARLIEST,
        DefaultBlockParameterName.LATEST, <contract-address>)
             [.addSingleTopic(...) | .addOptionalTopics(..., ...) | ...];

然后可以使用类似于上面的块和交易过滤器的语法创建该过滤器:

web3j.ethLogObservable(filter).subscribe(log -> {
    ...
});

过滤器主题只能引用索引的Solidity事件参数。不可能对非索引事件参数进行筛选。此外,对于可变长度数组类型(如字符串和字节)的任何索引事件参数,它们的值的Keccak-256 hash 存储在EVM日志上。不可能使用它们的全部值来存储或筛选。
如果创建一个没有与之相关联的主题的过滤器实例,则在网络中发生的所有EVM事件都将由过滤器捕获。

操作组合注记

除了send()sendAsync之外,所有JSON-RPC方法在web3j中都实现了支持observable()方法来创建可观察的异步执行请求。这使得将JSON-RPC调用组合成新的函数是非常容易和直接的。
例如, blockObservable本身由许多单独的JSON-RPC调用组成:

public Observable<EthBlock> blockObservable(
        boolean fullTransactionObjects, long pollingInterval) {
    return this.ethBlockHashObservable(pollingInterval)
            .flatMap(blockHash ->
                    web3j.ethGetBlockByHash(blockHash, fullTransactionObjects).observable());
}

在这里,我们首先创建一个可观察的,它提供每个新创建的块的块哈希的通知。然后,我们使用flatMap调用ethGetBlockByHash,以获得完整的块细节,这是传递给可观察者的订阅服务器的细节。

进一步的例子

请参阅ObservableIT,进一步举例说明。
对于使用手动筛选器API的演示,可以查看EventFilterIT

转载自汇智网。这里是原文

cleos create account创建账号失败源码分析

我们知道在部署eosio.system合约之前,cleos new account都是可以好好使用的,一旦eosio.system部署完成,再执行该命令就会报如下错误。

$cleos create account eosio itleaks EOS8Znrtgwt8TfpmbVpTKvA2oB8Nqey625CLN8bCN3TEbgx86Dsvt
Error 3080001: account using more than allotted RAM usage

这时必须使用如下命令创建对象

$cleos system newaccount eosio itleaks EOS8Znrtgwt8TfpmbVpTKvA2oB8Nqey625CLN8bCN3TEbgx86Dsvt —stake-net-bandwidth xxx

其实system newaccount也是调用createaccount命令来创建账号,只不过又多执行一个buyram action

也就是通过新增一个buyram action来解决RAM不够问题,那这里就存在一个问题了?为啥eosio.system部署前不报这个ram不够的错呢?
这个是因为newaccount这个action有两个执行者,一个是native handler函数create_native_account,一个是eosio.system的newaccount函数(原理具体可看我的博文【EOS特殊智能合约eosio】)。create_native_account函数负责创建账号,初始化账号数据。经过create_native_account函数处理后,账号的cpu_resource_limit中的cpu,ram, net都是-1,意味着账号拥有无限的ram, cpu, net, 所以不会报错。而eosio.system部署后,“newaccount”这个action还会执行eosio.system的newaccount函数,这个函数做了一个很重要的事,就是将账号的cpu_resource_limit中的ram,cpu, net都赋值为0,这样该账号就没有任何资源了,因而在后面的检测阶段因为ram不够而报错。

源码分析

"newaccount"的两个处理函数逻辑如下:

native handler的处理函数


eosio.system的处理函数newaccount


转载自:http://blog.csdn.net/itleaks

EOS零手续费免费?你不知道的EOS收费细节

EOS是收取手续费的,主要体现在ram上。cpu和net也是收费的,但是是一种临时抵押冻结方式,一段时间后会自动解冻, 所以从一定程度上说cpu, net资源是免费的。这个其实也是合理的,因为ram是物理资产,不随时间的增长而增长。而cpu, net资产是一种虚拟资产,它的量是跟时间相关的。时间越长,它的量越大。1个月的cpu计算量肯定是1天cpu计算量的30倍。

账号的资源拥有状态保存在账号的resource_limits_object对象里,而使用情况保存在账号的resource_usage_object对象里。购买资源就是通过set_resource_limits更新resource_limits_object对象,记录资源消耗就是通过add_ram_usage更新ram使用状态和add_transaction_usage更新cpu, net使用状态。余额检测的逻辑就是比较resource_limits_object中的资源量和resource_usage_object里对应的资源使用量。接下来就来分析EOS收费具体细节。

ram收费逻辑

只要action中执行了持久化存储相关的逻辑就需要收取ram使用费,比如系统合约的newaccount ,updateauth, setcode, setabi, schedule_deferred_transaction, eosio.token的transfer

ram购买

ram购买通过eosio.system合约的buyram action来操作的,具体命令如下:

$./cleos.sh system buyram itleakstoken tokenitleaks "1 EOS" -p itleakstoken

ram购买的量是一个绝对值,是根据购买时市场内EOS和ram的汇率计算出来的。一般来说在ram总量不增加的情况下,ram会越来越贵。所以如果早期你购买了ram,然后过段时间后通过sellram卖掉ram可能还能挣钱。

汇率计算公式如下

ram消耗记录过程

我们以newaccount为例来说明:

智能合约里对table的修改其实会回调到eos的db相关函数,比如新增一个对象,就对应db_store_i64函数

ram余额检验

交易执行结束的时候,会检测ram 余额是否足够,即检测账号对应的ram量和消耗量的大小

cpu, net收费逻辑

cpu, net的消耗量是绝对值,以kb计量,而cpu, net的拥有量不是以kb计量的,而是以抵押的EOS计量保存在resource_limits_object对象里,在余额检测时才实时转为具体的绝对kb值进行比较,实时绝对量计算由get_account_net_limit, get_account_cpu_limit实现。

可见全网的网络抵押的EOS越多,账号能用的网络带宽就越少,即和抵押的CPU EOS总量相关,而不是和全部发行的EOS量相关。

cpu, net购买

购买cpu, net资源是通过抵押EOS实现的,具体命令如下:

$./cleos.sh system delegatebw itleakstoken tokenitleaks "2.0000 EOS" "2.000 EOS" -p itleakstoken

cpu, net消耗量记录过程


cpu, net的消耗量记录在resource_usage_object里,通过usage_accumulator记录

struct resource_usage_object : 
    usage_accumulator net_usage;
    usage_accumulator cpu_usage;

    uint64_t ram_usage = 0;
};
using usage_accumulator = impl::exponential_moving_average_accumulator<>;

最开始有提到过,cpu, net的消耗量是临时的,过一段时间可以清空,可以继续使用。这个具体实现逻辑由exponential_moving_average_accumulator的add函数实现

比如下图我使用itleakstoken账号执行一次转账后,cpu used反而变小了就是这个原因

cpu, net余额检测

余额检测也是在transaction_context.finalize函数

转载自:http://blog.csdn.net/itleaks

scatter integrate demo

EOS DApp integrate with Scatter

This is a very simple Demo project to show that how to sign a EOS transaction with Scatter.

github地址