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12. 事件 |
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我最近在重新学 Solidity,巩固一下细节,也写一个“WTF Solidity极简入门”,供小白们使用(编程大佬可以另找教程),每周更新 1-3 讲。
所有代码和教程开源在 github: github.com/AmazingAng/WTF-Solidity
这一讲,我们用转账ERC20代币为例来介绍Solidity
中的事件(event
)。
Solidity
中的事件(event
)是EVM
上日志的抽象,它具有两个特点:
- 响应:应用程序(
ethers.js
)可以通过RPC
接口订阅和监听这些事件,并在前端做响应。 - 经济:事件是
EVM
上比较经济的存储数据的方式,每个大概消耗2,000gas
;相比之下,链上存储一个新变量至少需要20,000gas
。
事件的声明由event
关键字开头,接着是事件名称,括号里面写好事件需要记录的变量类型和变量名。以ERC20
代币合约的Transfer
事件为例:
event Transfer(address indexed from, address indexed to, uint256 value);
我们可以看到,Transfer
事件共记录了3个变量from
,to
和value
,分别对应代币的转账地址,接收地址和转账数量,其中from
和to
前面带有indexed
关键字,他们会保存在以太坊虚拟机日志的topics
中,方便之后检索。
我们可以在函数里释放事件。在下面的例子中,每次用_transfer()
函数进行转账操作的时候,都会释放Transfer
事件,并记录相应的变量。
// 定义_transfer函数,执行转账逻辑
function _transfer(
address from,
address to,
uint256 amount
) external {
_balances[from] = 10000000; // 给转账地址一些初始代币
_balances[from] -= amount; // from地址减去转账数量
_balances[to] += amount; // to地址加上转账数量
// 释放事件
emit Transfer(from, to, amount);
}
以太坊虚拟机(EVM)用日志Log
来存储Solidity
事件,每条日志记录都包含主题topics
和数据data
两部分。
日志的第一部分是主题数组,用于描述事件,长度不能超过4
。它的第一个元素是事件的签名(哈希)。对于上面的Transfer
事件,它的事件哈希就是:
keccak256("Transfer(address,address,uint256)")
//0xddf252ad1be2c89b69c2b068fc378daa952ba7f163c4a11628f55a4df523b3ef
除了事件哈希,主题还可以包含至多3
个indexed
参数,也就是Transfer
事件中的from
和to
。
indexed
标记的参数可以理解为检索事件的索引“键”,方便之后搜索。每个 indexed
参数的大小为固定的256比特,如果参数太大了(比如字符串),就会自动计算哈希存储在主题中。
这里其实会引入一个新的问题,根据Solidity的官方文档, 对于非值类型的参数(如arrays, bytes, strings), Solidity不会直接存储,而是会将Keccak-256
哈希存储在主题中,从而导致数据信息的丢失。这对于某些依赖于链上事件的DAPP(跨链,用户注册等等)来说,可能会导致事件检索困难,需要解析哈希值。
事件中不带 indexed
的参数会被存储在 data
部分中,可以理解为事件的“值”。data
部分的变量不能被直接检索,但可以存储任意大小的数据。因此一般 data
部分可以用来存储复杂的数据结构,例如数组和字符串等等,因为这些数据超过了256比特,即使存储在事件的 topics
部分中,也是以哈希的方式存储。另外,data
部分的变量在存储上消耗的gas相比于 topics
更少。
以 Event.sol
合约为例,编译部署。
然后调用 _transfer
函数。
点击右侧的交易查看详情,可以看到日志的具体内容。
我们尝试用_transfer()
函数在Sepolia
测试网络上转账100代币,可以在Etherscan
上查询到相应的tx
:网址。
点击Logs
按钮,就能看到事件明细:
Topics
里面有三个元素,[0]
是这个事件的哈希,[1]
和[2]
是我们定义的两个indexed
变量的信息,即转账的转出地址和接收地址。Data
里面是剩下的不带indexed
的变量,也就是转账数量。
这一讲,我们介绍了如何使用和查询Solidity
中的事件。很多链上分析工具包括Nansen
和Dune Analysis
都是基于事件工作的。