以太坊查询所有节点（以太坊公共节点）

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雨后彩虹2023-01-13 03:57100

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本文将为大家介绍以太坊查询所有节点，以及以太坊公共节点对应的知识点。 希望对您有所帮助。 不要忘记为本网站添加书签。

本文内容列表：

以太坊源码分析--p2p节点发现

节点发现功能主要涉及到Server\Table\udp这几个数据结构，它们都有自己的事件响应循环，节点发现功能是通过它们的配合完成的。 其中，每个以太坊客户端启动后，都会在本地运行一个Server，将网络拓扑中相邻的节点视为Nodes，而Table是Nodes的容器，udp负责维护底层连接。 下面介绍事件循环处理的重要字段和关键部分。

PrivateKey - 本节点的私钥，用于与其他节点建立时的握手协商

Protocols - 所有支持的上层协议

StaticNodes - 默认的静态Peer，当节点启动时，会先向它们发起连接并建立邻居关系

newTransport——下层传输层的实现，定义了握手过程中的数据加解密方式。 默认的传输层实现是用newRLPX()创建的rlpx，这不是本文的重点

ntab——典型的实现是Table，所有的peer都以Node的形式存储在Table中

ourHandshake - 与其他节点建立连接时的握手信息，包括本节点的版本号和支持的上层协议

addpeer - 连接握手完成后，连接进程通过该通道通知Server

服务器的监控循环启动底层监控套接字。 当收到连接请求时，它会在 Accept 之后调用 setupConn() 以启动连接建立过程。

服务器的主要事件处理和功能实现循环

Node唯一代表网络上的一个节点

IP——IP地址

UDP/TCP - 连接使用的UDP/TCP端口号

ID——在以太坊网络中唯一标识一个节点，本质上是一个椭圆曲线公钥（PublicKey），对应Server的PrivateKey。 一个节点的IP地址不一定是固定的，但ID是唯一的。

sha - 用于节点之间的距离计算

Table主要用于管理本节点与其他节点之间连接的建立\更新\删除

bucket - 所有的peer根据距离节点的远近被放在不同的bucket中，详见后面的节点维护

refreshReq - 更新表请求通道

表的主事件循环主要负责控制刷新和重新验证过程。

refresh.C - 计时器（30 秒）以启动对等刷新过程

refreshReq - 接收其他线程发布到Table的Peer连接刷新通知，收到通知后开始更新。 具体见后面的更新邻居关系

revalidate.C - 重新检查已连接节点有效性的计时器，稍后查看活性检测

UDP负责节点间通信的底层消息控制，是Table运行的Kademlia协议的底层组件

conn - 连接的底层监听端口

addpending - udp 用于接收挂起的通道。 使用场景是：当我们向其他节点发送数据包（packet）时，我们可能期望收到它的回复，pending用于记录这样一个尚未到达的回复。 比如我们发送一个ping包的时候，总是期望对方回复一个pong包。 这时候可以构造一个pending结构体比特币大额交易记录哪里查，里面包含了期望的pong包的信息和对应的回调函数，将这个pending投递到udp的channel中。 udp收到匹配的pong后，执行预设的回调。

gotreply - 用于接收其他节点回复的UDP通道，配合上面的addpending，收到回复后，遍历现有的pending链表，看是否有匹配的pending。

表 - 与服务器中的 ntab 相同的表

udp的处理循环负责控制消息的向上提交和收发控制

udp底层接受包周期，负责接收其他节点的包

以太坊使用 Kademlia 分布式路由存储协议进行网络拓扑维护。 理解这个协议，推荐阅读《易懂分布式》。 更多权威信息可以查看wiki。 总的来说，协议：

源码中，所有的bucket都是通过Table结构保存的，bucket结构如下

节点可以在条目和替换之间转换。 如果条目节点的验证失败，它将被替换为最初位于替换数组中的节点。

有效性检测是利用ping报文进行检测操作。 Table.loop() 启动一个定时器（0~10s），定时随机选择一个bucket，并向其条目结束的节点发送ping消息。 如果对方回应pong，则检测成功。

table.loop()会周期性地（定时器超时）或不定期地（接收refreshReq）更新邻居关系（发现新的邻居），两者都会调用doRefresh()方法，这对于寻找距离自身和最近的节点很有用到三个随机节点。

Table的lookup()方法用于实现节点查找目标节点。 它的实现是Kademlia协议，通过节点间的中继逐步接近目标。

当一个节点启动时，它会首先发起一个到配置的静态节点的连接。 发起连接的过程称为拨号。 这个过程通过在源码中创建一个dialTask​​来跟踪

dialTask​​ 表示主动发起与其他节点的连接的任务

Server启动时，会调用newDialState()根据预先配置的StaticNodes初始化一批dialTask​​s，并在Server.run()方法中启动这些任务。

Dial 进程需要知道目标节点 ( dest ) 的 IP 地址。 如果不是，则必须先使用 resolve() 来解析目标 IP 地址。 如何解决？ 就是先使用Kademlia协议在网络中寻找目标节点。

得到目标节点的IP后，接下来就是建立连接，也就是通过dialTask​​.dial()建立连接

连接建立的握手过程分为两个阶段，在SetupConn()中实现

第一阶段是ECDH密钥建立：

第二阶段是协议握手，交换支持的上层协议

如果两次握手都通过，dialTask​​会发送peer信息到Server的addpeer通道

2022年以太坊节点数量

2022年，以太坊节点数量将超过2000个。 根据相关公开信息查询，截至2022年11月30日，2022年以太坊节点数量达到2000多个，数量非常稳定且数量庞大，可以体现以太坊目前的实力和收益，非常适合投资。 以太坊是一个具有智能合约功能的开源公共区块链平台，通过其专用的加密货币以太币提供去中心化的以太坊虚拟机来处理点对点合约。

以太坊链上数据查询工具：

etherscan.io目前在国内无法使用，现在向大家推荐这款以太坊数据查询工具。 数据来自自己的以太坊节点，数据同步速度快。

四大优势：

数据支持以太坊上的区块信息、地址余额、转账交易、以太坊所有Token、基于以太坊发行的稳定币。

链上存储的数据（inputdata）可以解码成普通语言，我们可以在以太坊上查看消息。

数十种链上数据图表，以及高级数据分析师的指标模块。

由中国团队Tokenview开发，在中国可以高速访问。

以太坊技术系列-以太坊数据结构

本文介绍了以太坊的数据结构。 在上一篇文章中比特币大额交易记录哪里查，我们提到以太坊采用基于账户的模型来实现智能合约的功能。 让我们看一下以太坊中的数据结构。

由于是基于账户的模型，我们需要通过账户地址来了解账户的状态。 就像你可以通过银行卡号查询银行里的各种信息一样。 最简单的思路当然是一个简单的哈希表，key是账户地址，value是账户状态。 但是这里有一个问题无法解决。

轻节点如何验证账户的合法性？

我们在上一篇文章中说过，区块链中有两类节点，全节点和轻节点。 轻节点只存储区块头，那么轻节点如何验证账户是否合法呢？

这个思路和我们平时使用的md5校验是一致的。 我们会对区块中的信息进行哈希处理，得到区块中信息的唯一值。 该值在区块链的所有节点中都是相同的。

在这个过程中，我们使用了一种数据结构Merkle Tree（哈希树）。 我们先来看Merkle Tree（哈希树）的示意图。

上一篇文章提到，区块链中的链表（哈希链）与我们通常的链表不同的地方在于，指针由地址变成了哈希指针。 这里也是一样。 哈希树和二叉树之间有两个区别。

1.将地址改为哈希值

2.只有叶子节点存储数据

回到上一个问题，轻节点如何验证账户或交易是否在链上？

整个过程如上图所示

1. 轻节点需要判断账户是否合法

2. 由于轻节点只存储区块头，所以在拿到账户后会向全节点发送请求

3、全节点存储所有账户状态，并将账户路径中计算所需的哈希值返回给轻节点

4. 轻节点在本地计算根哈希值。 如果计算结果与自己存储的一致，则账户合法，不一致则无效。

这是以太坊账户信息的数据结构吗？

直接使用这样的数据结构存储账户信息有两个问题

很难找到

生成的哈希值不确定

第一个问题应该更容易找到。 在这棵树中查找帐户所需的复杂度为 O(n)，因为没有顺序。

第二个问题其实是无序造成的。 无序组合中同一批账户各节点生成的哈希值不一致，导致无法达成共识。

既然这两个问题都与顺序有关，那我们是不是可以像二叉排序树一样，用哈希排序树来解决问题呢？

使用排序树后会带来另一个问题

插入困难

因为要维护树的顺序，很可能会带来树结构的巨大变化。

以太坊中使用了另一种数据结构字典树。 与哈希树不同，字典树应该用在很多地方。 我们简单看一下字典树的结构。

字典树可以较好地解决哈希树的两个缺点：1、查找难；

但是在字典树中，我们可以看到可能树的深度可能因为某些元素的原因，很深。

这时候我们可以进一步优化压缩同一个路径。 这是压缩的特里。

结合哈希树和压缩字典树，可以得到以太坊存储账户的最终数据结构——MPT。

将压缩字典树中的指针由地址变为指针，将数据存入叶子节点。

介绍完状态树的数据结构，我们接下来讨论一个问题，账户状态存储在区块中的范围是什么。 有2个选项。

只保存当时区块中产生的交易的账户状态。

全局保存所有帐户。

我们可以看看这两种方法，无非就是空间和时间的平衡。 只保存当前区块产生的交易意味着进行延迟加载（只在需要时寻找账户）。 在区块链中，这个成本是非常高的。 大，因为你要找的账户之前没有交易过，这个遍历了整个区块链。 另一种保存全局账户的方法看似很耗空间，但是很快找到，我们可以通过其他方式优化空间问题。 所以最终，以太坊选择了第二种方式，在每个区块中对所有全局账户报错。

我们来看看状态树在以太坊中是如何保存的。

可以看出，虽然在以太坊的每个区块中都保存了所有的账户，但是没有改变的账户状态会指向上一个节点，只存储改变的状态，可以在很大程度上优化空间占用。

介绍完以太坊中比较复杂的状态树，我们继续来看以太坊中的另外两棵树，交易树和收据树。

首先介绍一下为什么需要交易树收据树。

1.交易树

以太坊虽然是基于账户的模式，但它就像一家银行，不仅存储了银行卡的余额，还存储了卡里的每一笔钱是怎么来的，又是怎么花的。 当前区块包含的所有交易都存储在交易树中。

2.收据树

由于智能合约的引入增加了很多复杂性，以太坊使用收据树来存储一些关于交易操作的额外信息。 例如，将交易过程中的执行日志包含在回执树中，方便查询。 收据树和交易树是一一对应的。 发生的每一笔交易都有一张收据。

与状态树不同的是，交易树和收据树只维护当前区块中发生的交易，因为此时区块中有交易发生时不需要再去寻找另一个交易，而搜索操作之前可能需要遍历整个区块链。 .

由于以太坊出块速度快，我们在查询一些符合条件的交易时，会面临大量数据遍历困难的问题。 收据树中引入的Bloom filter可以帮助我们有效的缓解这个难点。

布隆过滤器对大集合中的每个元素执行散列操作，并将其映射到较小的集合。 这时候，当需要判断另一个元素是否在大集合中时，并不需要遍历整个大集合，而是通过哈希操作来查找是否存在于小集合中。 如果不存在，则一定不在大集合中。 如果它存在，它不能解释任何问题。

如上图所示，布隆过滤器只能证明一个元素不在集合中，不能证明一个元素在组合中。

在以太坊中，如果我们想在更多的区块中找到某个交易，可以使用布隆过滤器过滤掉肯定没有目标交易的区块，然后进入回执树继续使用布隆过滤器过滤，剩下的就是可能的目标交易的交易，可以一一对比。

我们介绍了以太坊的核心数据结构，状态树交易树收据树，它们都使用了相同的数据结构——哈希压缩字典树。 但是状态树是维护一个全局的账户树，交易树和收据树是维护这个区块中的交易或者收据。

介绍完数据结构之后，我们会用几篇文章来介绍以太坊中的一些核心算法，比如共识机制和挖矿算法。

哪里可以查询以太坊交易记录

它有自己的浏览器，以太坊和以太坊都用，基于以太坊开发的代币也可以在以太坊区块链浏览器上查询，usdt可以在比特币区块链浏览器上查询。

非小号账户可以查看以太坊行情，但不能交易。 如果你想投资，你可以去数字货币交易所。 目前市场上主流的数字货币交易所包括币安、火币、Bitnet。 这里我们以以太坊区块链的钱包为例，小狐狸是一个加密钱包，是区块链APP的入口和出口。 进入后获取钱包地址，然后使用以太坊区块链的搜索引擎进入Etherscan官网首页，可以获取如下区块链交易id信息：

拥有者A用自己的私钥对上一笔交易（比特币的来源）和下一位拥有者B进行数字签名，并将这个签名附加到币的末尾，创建交易单。 此时，B 使用公钥作为收件人地址。 A向全网广播交易指令，将比特币发送给B，各节点收到交易信息后打包到一个区块中。 对于B，比特币会立即显示在比特币钱包中，但要等到区块确认成功后才能使用。 目前一个比特币从支付到最终确认，需要经过6个区块确认后才能确认到账。 每个节点通过解决一个数学问题获得创建新区块的权利，并争取比特币奖励（在这个过程中会产生新的比特币）。

以太坊查询所有节点的介绍就到此为止。 感谢您花时间阅读本网站的内容。 更多关于以太坊公共节点和以太坊查询所有节点的信息，别忘了在本站搜索。

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