以太坊预编译曲线

『壹』 用Go来做以太坊开发⑤事件日志

智能合约具有在执行期间“发出”事件的能力。 事件在以太坊中也称为“日志”。 事件的输出存储在日志部分下的事务处理中。 事件已经在以太坊智能合约中被广泛使用，以便在发生相对重要的动作时记录，特别是在代币合约（即ERC-20）中，以指示代币转账已经发生。 这些部分将引导您完成从区块链中读取事件以及订阅事件的过程，以便交易事务被矿工打包入块的时候及时收到通知。

为了订阅事件日志，我们需要做的第一件事就是拨打启用websocket的以太坊客户端。 幸运的是，Infura支持websockets。

下一步是创建筛选查询。 在这个例子中，我们将阅读来自我们在之前课程中创建的示例合约中的所有事件。

我们接收事件的方式是通过Go channel。 让我们从go-ethereum core/types 包创建一个类型为 Log 的channel。

现在我们所要做的就是通过从客户端调用 SubscribeFilterLogs 来订阅，它接收查询选项和输出通道。 这将返回包含unsubscribe和error方法的订阅结构。

最后，我们要做的就是使用select语句设置一个连续循环来读入新的日志事件或订阅错误。

我们会在下个章节介绍如何解析日志。

Commands

Store.sol

event_subscribe.go

智能合约可以可选地释放“事件”，其作为交易收据的一部分存储日志。读取这些事件相当简单。首先我们需要构造一个过滤查询。我们从go-ethereum包中导入 FilterQuery 结构体并用过滤选项初始化它。我们告诉它我们想过滤的区块范围并指定从中读取此日志的合约地址。在示例中，我们将从在 智能合约章节 创建的智能合约中读取特定区块所有日志。

下一步是调用ethclient的 FilterLogs ，它接收我们的查询并将返回所有的匹配事件日志。

返回的所有日志将是ABI编码，因此它们本身不会非常易读。为了解码日志，我们需要导入我们智能合约的ABI。为此，我们导入编译好的智能合约Go包，它将包含名称格式为 <Contract>ABI 的外部属性。之后，我们使用go-ethereum中的 accounts/abi 包的 abi.JSON 函数返回一个我们可以在Go应用程序中使用的解析过的ABI接口。

现在我们可以通过日志进行迭代并将它们解码为我么可以使用的类型。若您回忆起我们的样例合约释放的日志在Solidity中是类型为 bytes32 ，那么Go中的等价物将是 [32]byte 。我们可以使用这些类型创建一个匿名结构体，并将指针作为第一个参数传递给解析后的ABI接口的 Unpack 函数，以解码原始的日志数据。第二个参数是我们尝试解码的事件名称，最后一个参数是编码的日志数据。

此外，日志结构体包含附加信息，例如，区块摘要，区块号和交易摘要。

若您的solidity事件包含 indexed 事件类型，那么它们将成为 主题 而不是日志的数据属性的一部分。在solidity中您最多只能有4个主题，但只有3个可索引的事件类型。第一个主题总是事件的签名。我们的示例合约不包含可索引的事件，但如果它确实包含，这是如何读取事件主题。

正如您所见，首个主题只是被哈希过的事件签名。

这就是阅读和解析日志的全部内容。要学习如何订阅日志，阅读上个章节。

命令

Store.sol

event_read.go

首先，创建ERC-20智能合约的事件日志的interface文件 erc20.sol :

然后在给定abi使用 abigen 创建Go包

现在在我们的Go应用程序中，让我们创建与ERC-20事件日志签名类型相匹配的结构类型：

初始化以太坊客户端

按照ERC-20智能合约地址和所需的块范围创建一个“FilterQuery”。这个例子我们会用 ZRX 代币:

用 FilterLogs 来过滤日志：

接下来我们将解析JSON abi，稍后我们将使用解压缩原始日志数据：

为了按某种日志类型进行过滤，我们需要弄清楚每个事件日志函数签名的keccak256哈希值。 事件日志函数签名哈希始终是 topic [0] ，我们很快就会看到。 以下是使用go-ethereum crypto 包计算keccak256哈希的方法：

现在我们将遍历所有日志并设置switch语句以按事件日志类型进行过滤：

现在要解析 Transfer 事件日志，我们将使用 abi.Unpack 将原始日志数据解析为我们的日志类型结构。 解包不会解析 indexed 事件类型，因为它们存储在 topics 下，所以对于那些我们必须单独解析，如下例所示：

Approval 日志也是类似的方法：

最后，把所有的步骤放一起：

我们可以把解析的日志与etherscan的数据对比: https://etherscan.io/tx/#eventlog

Commands

erc20.sol

event_read_erc20.go

solc version used for these examples

要读取 0x Protocol 事件日志，我们必须首先将solidity智能合约编译为一个Go包。

安装solc版本 0.4.11

为例如 Exchange.sol 的事件日志创建0x Protocol交易所智能合约接口:

Create the 0x protocol exchange smart contract interface for event logs as Exchange.sol :

接着给定abi，使用 abigen 来创建Go exchange 包：

Then use abigen to create the Go exchange package given the abi:

现在在我们的Go应用程序中，让我们创建与0xProtocol事件日志签名类型匹配的结构体类型：

初始化以太坊客户端：

创建一个 FilterQuery ，并为其传递0x Protocol智能合约地址和所需的区块范围：

用 FilterLogs 查询日志：

接下来我们将解析JSON abi，我们后续将使用解压缩原始日志数据：

为了按某种日志类型过滤，我们需要知晓每个事件日志函数签名的keccak256摘要。正如我们很快所见到的那样，事件日志函数签名摘要总是 topic[0] ：

现在我们迭代所有的日志并设置一个switch语句来按事件日志类型过滤：

现在要解析 LogFill ，我们将使用 abi.Unpack 将原始数据类型解析为我们自定义的日志类型结构体。Unpack不会解析 indexed 事件类型，因为这些它们存储在 topics 下，所以对于那些我们必须单独解析，如下例所示：

对于 LogCancel 类似：

最后是 LogError ：

将它们放在一起并运行我们将看到以下输出：

将解析后的日志输出与etherscan上的内容进行比较： https://etherscan.io/tx/

命令

Exchange.sol

event_read_0xprotocol.go

这些示例使用的solc版本

『贰』 以太坊源码分析--p2p节点发现

节点发现功能主要涉及 Server Table udp 这几个数据结构，它们有独自的事件响应循环，节点发现功能便是它们互相协作完成的。其中，每个以太坊客户端启动后都会在本地运行一个 Server ，并将网络拓扑中相邻的节点视为 Node ，而 Table 是 Node 的容器， udp 则是负责维持底层的连接。下面重点描述它们中重要的字段和事件循环处理的关键部分。

PrivateKey - 本节点的私钥，用于与其他节点建立时的握手协商
Protocols - 支持的所有上层协议
StaticNodes - 预设的静态 Peer ，节点启动时会首先去向它们发起连接，建立邻居关系
newTransport - 下层传输层实现，定义握手过程中的数据加密解密方式，默认的传输层实现是用 newRLPX() 创建的 rlpx ，这不是本文的重点
ntab - 典型实现是 Table ，所有 peer 以 Node 的形式存放在 Table
ourHandshake - 与其他节点建立连接时的握手信息，包含本地节点的版本号以及支持的上层协议
addpeer － 连接握手完成后，连接过程通过这个通道通知 Server

Server 的监听循环，启动底层监听socket，当收到连接请求时，Accept后调用 setupConn() 开始连接建立过程

Server的主要事件处理和功能实现循环

Node 唯一表示网络上的一个节点

IP - IP地址
UDP/TCP - 连接使用的UDP/TCP端口号
ID - 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)，与 Server 的 PrivateKey 对应。一个节点的IP地址不一定是固定的，但ID是唯一的。
sha - 用于节点间的距离计算

Table 主要用来管理与本节点与其他节点的连接的建立更新删除

bucket - 所有 peer 按与本节点的距离远近放在不同的桶(bucket)中，详见之后的 节点维护
refreshReq - 更新 Table 请求通道

Table 的主要事件循环，主要负责控制 refresh 和 revalidate 过程。
refresh.C - 定时(30s)启动Peer刷新过程的定时器
refreshReq - 接收其他线程投递到 Table 的 刷新Peer连接 的通知，当收到该通知时启动更新，详见之后的 更新邻居关系
revalidate.C - 定时重新检查以连接节点的有效性的定时器，详见之后的 探活检测

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 - 底层监听端口的连接
addpending － udp 用来接收 pending 的channel。使用场景为：当我们向其他节点发送数据包后(packet)后可能会期待收到它的回复，pending用来记录一次这种还没有到来的回复。举个例子，当我们发送ping包时，总是期待对方回复pong包。这时就可以将构造一个pending结构，其中包含期待接收的pong包的信息以及对应的callback函数，将这个pengding投递到udp的这个channel。 udp 在收到匹配的pong后，执行预设的callback。
gotreply - udp 用来接收其他节点回复的通道，配合上面的addpending，收到回复后，遍历已有的pending链表，看是否有匹配的pending。
Table - 和 Server 中的ntab是同一个 Table

udp 的处理循环，负责控制消息的向上递交和收发控制

udp 的底层接受数据包循环，负责接收其他节点的 packet

以太坊使用 Kademlia 分布式路由存储协议来进行网络拓扑维护，了解该协议建议先阅读 易懂分布式 。更权威的资料可以查看 wiki 。总的来说该协议：

源码中由 Table 结构保存所有 bucket ， bucket 结构如下

节点可以在 entries 和 replacements 互相转化，一个 entries 节点如果 Validate 失败，那么它会被原本将一个原本在 replacements 数组的节点替换。

有效性检测就是利用 ping 消息进行探活操作。 Table.loop() 启动了一个定时器（0~10s），定期随机选择一个bucket，向其 entries 中末尾的节点发送 ping 消息，如果对方回应了 pong ，则探活成功。

Table.loop() 会定期（定时器超时）或不定期（收到refreshReq）地进行更新邻居关系（发现新邻居），两者都调用 doRefresh() 方法，该方法对在网络上查找离自身和三个随机节点最近的若干个节点。

Table 的 lookup() 方法用来实现节点查找目标节点，它的实现就是 Kademlia 协议，通过节点间的接力，一步一步接近目标。

当一个节点启动后，它会首先向配置的静态节点发起连接，发起连接的过程称为 Dial ，源码中通过创建 dialTask 跟踪这个过程

dialTask表示一次向其他节点主动发起连接的任务

在 Server 启动时，会调用 newDialState() 根据预配置的 StaticNodes 初始化一批 dialTask ， 并在 Server.run() 方法中，启动这些这些任务。

Dial 过程需要知道目标节点( dest )的IP地址，如果不知道的话，就要先使用 recolve() 解析出目标的IP地址，怎么解析？就是先要用借助 Kademlia 协议在网络中查找目标节点。

当得到目标节点的IP后，下一步便是建立连接，这是通过 dialTask.dial() 建立连接

连接建立的握手过程分为两个阶段，在在 SetupConn() 中实现
第一阶段为 ECDH密钥建立 ：

第二阶段为协议握手,互相交换支持的上层协议

如果两次握手都通过，dialTask将向 Server 的 addpeer 通道发送 peer 的信息

『叁』 以太坊怎么根据地址获取私钥

安装metamask metamask是可以安装在浏览器上的扩展程序,可以在进行安装。建议在安装在虚拟机中
以太坊的私钥生成是通过secp256k1椭圆曲线算法生成的,secp256k1是一个椭圆曲线算法,同比特币。公钥推导地址和比特币相比,在私钥生成公钥这一步其实是一样的,区别在公钥推导地
以太坊钱包地址就是你的银行卡号,倘若你把地址忘了,可以用私钥、助记词、keystore+密码,导入钱包找回。首先注册登录bitz,找到资产下面的以太坊,点击充值,这时候就能获取充值地址了。然后把钱包里的以太坊直接充到这个地址就行了。

『肆』 以太坊交易(tx) 分析

更多请参考: Github: https://github.com/xianfeng92/ethereum-code-analysis

其中 object 和 opcodes 是相对应的，比如 60 对应就是 operation PUSH1,合约编译后的字节码即为一组的 operation 。

合约部署其实就是实例化一个 contract 对象，并将 data 的值设给 Code属性 。

创建合约的tx中，input字段对应的是合约的字节码，即指令数组。

其中 input 字段对应所要调用的函数签名的前四个字节（771602f7）以及对应的参数（1,2）

其中 input 字段为所要调用的合约函数签名的前四个字节（72a099b7）

关于函数调用，Call会把对应的Code读出来，依次解析，Code中会把所有的public签名的函数标志（4字节）push到栈里。然后依据 input 中需要调用函数的签名标志（前4字节）来匹配 Code， 匹配之后跳转到对应的 opcode 。

『伍』 【深度知识】区块链之加密原理图示(加密,签名)

先放一张以太坊的架构图：

在学习的过程中主要是采用单个模块了学习了解的，包括P2P,密码学，网络，协议等。直接开始总结：

秘钥分配问题也就是秘钥的传输问题，如果对称秘钥，那么只能在线下进行秘钥的交换。如果在线上传输秘钥，那就有可能被拦截。所以采用非对称加密，两把钥匙，一把私钥自留，一把公钥公开。公钥可以在网上传输。不用线下交易。保证数据的安全性。

如上图，A节点发送数据到B节点，此时采用公钥加密。A节点从自己的公钥中获取到B节点的公钥对明文数据加密，得到密文发送给B节点。而B节点采用自己的私钥解密。

2、无法解决消息篡改。

如上图，A节点采用B的公钥进行加密，然后将密文传输给B节点。B节点拿A节点的公钥将密文解密。

1、由于A的公钥是公开的，一旦网上黑客拦截消息，密文形同虚设。说白了，这种加密方式，只要拦截消息，就都能解开。

2、同样存在无法确定消息来源的问题，和消息篡改的问题。

如上图，A节点在发送数据前，先用B的公钥加密，得到密文1，再用A的私钥对密文1加密得到密文2。而B节点得到密文后，先用A的公钥解密，得到密文1，之后用B的私钥解密得到明文。

1、当网络上拦截到数据密文2时， 由于A的公钥是公开的，故可以用A的公钥对密文2解密，就得到了密文1。所以这样看起来是双重加密，其实最后一层的私钥签名是无效的。一般来讲，我们都希望签名是签在最原始的数据上。如果签名放在后面，由于公钥是公开的，签名就缺乏安全性。

2、存在性能问题，非对称加密本身效率就很低下，还进行了两次加密过程。

如上图，A节点先用A的私钥加密，之后用B的公钥加密。B节点收到消息后，先采用B的私钥解密，然后再利用A的公钥解密。

1、当密文数据2被黑客拦截后，由于密文2只能采用B的私钥解密，而B的私钥只有B节点有，其他人无法机密。故安全性最高。
2、当B节点解密得到密文1后， 只能采用A的公钥来解密。而只有经过A的私钥加密的数据才能用A的公钥解密成功，A的私钥只有A节点有，所以可以确定数据是由A节点传输过来的。

经两次非对称加密，性能问题比较严重。

基于以上篡改数据的问题，我们引入了消息认证。经过消息认证后的加密流程如下：

当A节点发送消息前，先对明文数据做一次散列计算。得到一个摘要, 之后将照耀与原始数据同时发送给B节点。当B节点接收到消息后，对消息解密。解析出其中的散列摘要和原始数据，然后再对原始数据进行一次同样的散列计算得到摘要1, 比较摘要与摘要1。如果相同则未被篡改，如果不同则表示已经被篡改。

在传输过程中，密文2只要被篡改，最后导致的hash与hash1就会产生不同。

无法解决签名问题，也就是双方相互攻击。A对于自己发送的消息始终不承认。比如A对B发送了一条错误消息，导致B有损失。但A抵赖不是自己发送的。

在(三)的过程中，没有办法解决交互双方相互攻击。什么意思呢？ 有可能是因为A发送的消息，对A节点不利，后来A就抵赖这消息不是它发送的。

为了解决这个问题，故引入了签名。这里我们将(二)-4中的加密方式，与消息签名合并设计在一起。

在上图中，我们利用A节点的私钥对其发送的摘要信息进行签名，然后将签名+原文，再利用B的公钥进行加密。而B得到密文后，先用B的私钥解密，然后 对摘要再用A的公钥解密，只有比较两次摘要的内容是否相同。这既避免了防篡改问题，有规避了双方攻击问题。因为A对信息进行了签名，故是无法抵赖的。

为了解决非对称加密数据时的性能问题，故往往采用混合加密。这里就需要引入对称加密，如下图:

在对数据加密时，我们采用了双方共享的对称秘钥来加密。而对称秘钥尽量不要在网络上传输，以免丢失。这里的共享对称秘钥是根据自己的私钥和对方的公钥计算出的，然后适用对称秘钥对数据加密。而对方接收到数据时，也计算出对称秘钥然后对密文解密。

以上这种对称秘钥是不安全的，因为A的私钥和B的公钥一般短期内固定，所以共享对称秘钥也是固定不变的。为了增强安全性，最好的方式是每次交互都生成一个临时的共享对称秘钥。那么如何才能在每次交互过程中生成一个随机的对称秘钥，且不需要传输呢？

那么如何生成随机的共享秘钥进行加密呢？

对于发送方A节点，在每次发送时，都生成一个临时非对称秘钥对，然后根据B节点的公钥 和 临时的非对称私钥 可以计算出一个对称秘钥(KA算法-Key Agreement)。然后利用该对称秘钥对数据进行加密，针对共享秘钥这里的流程如下：

对于B节点，当接收到传输过来的数据时，解析出其中A节点的随机公钥，之后利用A节点的随机公钥 与 B节点自身的私钥 计算出对称秘钥(KA算法)。之后利用对称秘钥机密数据。

对于以上加密方式，其实仍然存在很多问题，比如如何避免重放攻击(在消息中加入 Nonce )，再比如彩虹表(参考 KDF机制解决 )之类的问题。由于时间及能力有限，故暂时忽略。

那么究竟应该采用何种加密呢？

主要还是基于要传输的数据的安全等级来考量。不重要的数据其实做好认证和签名就可以，但是很重要的数据就需要采用安全等级比较高的加密方案了。

密码套件 是一个网络协议的概念。其中主要包括身份认证、加密、消息认证(MAC)、秘钥交换的算法组成。

在整个网络的传输过程中，根据密码套件主要分如下几大类算法：

秘钥交换算法：比如ECDHE、RSA。主要用于客户端和服务端握手时如何进行身份验证。

消息认证算法：比如SHA1、SHA2、SHA3。主要用于消息摘要。

批量加密算法：比如AES, 主要用于加密信息流。

伪随机数算法：例如TLS 1.2的伪随机函数使用MAC算法的散列函数来创建一个 主密钥 ——连接双方共享的一个48字节的私钥。主密钥在创建会话密钥（例如创建MAC）时作为一个熵来源。

在网络中，一次消息的传输一般需要在如下4个阶段分别进行加密，才能保证消息安全、可靠的传输。

握手/网络协商阶段：

在双方进行握手阶段，需要进行链接的协商。主要的加密算法包括RSA、DH、ECDH等

身份认证阶段：

身份认证阶段，需要确定发送的消息的来源来源。主要采用的加密方式包括RSA、DSA、ECDSA(ECC加密，DSA签名)等。

消息加密阶段：

消息加密指对发送的信息流进行加密。主要采用的加密方式包括DES、RC4、AES等。

消息身份认证阶段/防篡改阶段：

主要是保证消息在传输过程中确保没有被篡改过。主要的加密方式包括MD5、SHA1、SHA2、SHA3等。

ECC ：Elliptic Curves Cryptography，椭圆曲线密码编码学。是一种根据椭圆上点倍积生成 公钥、私钥的算法。用于生成公私秘钥。

ECDSA ：用于数字签名,是一种数字签名算法。一种有效的数字签名使接收者有理由相信消息是由已知的发送者创建的，从而发送者不能否认已经发送了消息(身份验证和不可否认)，并且消息在运输过程中没有改变。ECDSA签名算法是ECC与DSA的结合，整个签名过程与DSA类似，所不一样的是签名中采取的算法为ECC，最后签名出来的值也是分为r,s。 主要用于身份认证阶段 。

ECDH ：也是基于ECC算法的霍夫曼树秘钥，通过ECDH，双方可以在不共享任何秘密的前提下协商出一个共享秘密，并且是这种共享秘钥是为当前的通信暂时性的随机生成的，通信一旦中断秘钥就消失。 主要用于握手磋商阶段。

ECIES： 是一种集成加密方案,也可称为一种混合加密方案，它提供了对所选择的明文和选择的密码文本攻击的语义安全性。ECIES可以使用不同类型的函数：秘钥协商函数(KA)，秘钥推导函数(KDF)，对称加密方案(ENC)，哈希函数(HASH), H-MAC函数(MAC)。

ECC 是椭圆加密算法，主要讲述了按照公私钥怎么在椭圆上产生，并且不可逆。 ECDSA 则主要是采用ECC算法怎么来做签名， ECDH 则是采用ECC算法怎么生成对称秘钥。以上三者都是对ECC加密算法的应用。而现实场景中，我们往往会采用混合加密(对称加密，非对称加密结合使用，签名技术等一起使用)。 ECIES 就是底层利用ECC算法提供的一套集成(混合)加密方案。其中包括了非对称加密，对称加密和签名的功能。

<meta charset="utf-8">

这个先订条件是为了保证曲线不包含奇点。

所以，随着曲线参数a和b的不断变化，曲线也呈现出了不同的形状。比如:

所有的非对称加密的基本原理基本都是基于一个公式 K = k G。其中K代表公钥，k代表私钥，G代表某一个选取的基点。非对称加密的算法 就是要保证 该公式 不可进行逆运算( 也就是说G/K是无法计算的 )。 *

ECC是如何计算出公私钥呢？这里我按照我自己的理解来描述。

我理解，ECC的核心思想就是：选择曲线上的一个基点G，之后随机在ECC曲线上取一个点k(作为私钥)，然后根据k G计算出我们的公钥K。并且保证公钥K也要在曲线上。*

那么k G怎么计算呢？如何计算k G才能保证最后的结果不可逆呢？这就是ECC算法要解决的。

首先，我们先随便选择一条ECC曲线，a = -3, b = 7 得到如下曲线：

在这个曲线上，我随机选取两个点，这两个点的乘法怎么算呢？我们可以简化下问题，乘法是都可以用加法表示的，比如2 2 = 2+2，3 5 = 5+5+5。 那么我们只要能在曲线上计算出加法，理论上就能算乘法。所以，只要能在这个曲线上进行加法计算，理论上就可以来计算乘法，理论上也就可以计算k*G这种表达式的值。

曲线上两点的加法又怎么算呢？这里ECC为了保证不可逆性，在曲线上自定义了加法体系。

现实中，1+1=2，2+2=4，但在ECC算法里，我们理解的这种加法体系是不可能。故需要自定义一套适用于该曲线的加法体系。

ECC定义，在图形中随机找一条直线，与ECC曲线相交于三个点(也有可能是两个点)，这三点分别是P、Q、R。

那么P+Q+R = 0。其中0 不是坐标轴上的0点，而是ECC中的无穷远点。也就是说定义了无穷远点为0点。

同样，我们就能得出 P+Q = -R。 由于R 与-R是关于X轴对称的，所以我们就能在曲线上找到其坐标。

P+R+Q = 0, 故P+R = -Q , 如上图。

以上就描述了ECC曲线的世界里是如何进行加法运算的。

从上图可看出，直线与曲线只有两个交点，也就是说 直线是曲线的切线。此时P,R 重合了。

也就是P = R, 根据上述ECC的加法体系，P+R+Q = 0, 就可以得出 P+R+Q = 2P+Q = 2R+Q=0

于是乎得到 2 P = -Q (是不是与我们非对称算法的公式 K = k G 越来越近了)。

于是我们得出一个结论，可以算乘法，不过只有在切点的时候才能算乘法，而且只能算2的乘法。

假若 2 可以变成任意个数进行想乘，那么就能代表在ECC曲线里可以进行乘法运算，那么ECC算法就能满足非对称加密算法的要求了。

那么我们是不是可以随机任何一个数的乘法都可以算呢？ 答案是肯定的。 也就是点倍积 计算方式。

选一个随机数 k, 那么k * P等于多少呢？

我们知道在计算机的世界里，所有的都是二进制的，ECC既然能算2的乘法，那么我们可以将随机数k描 述成二进制然后计算。假若k = 151 = 10010111

由于2 P = -Q 所以 这样就计算出了k P。 这就是点倍积算法 。所以在ECC的曲线体系下是可以来计算乘法，那么以为这非对称加密的方式是可行的。

至于为什么这样计算 是不可逆的。这需要大量的推演，我也不了解。但是我觉得可以这样理解：

我们的手表上，一般都有时间刻度。现在如果把1990年01月01日0点0分0秒作为起始点，如果告诉你至起始点为止时间流逝了 整1年，那么我们是可以计算出现在的时间的，也就是能在手表上将时分秒指针应该指向00：00：00。但是反过来，我说现在手表上的时分秒指针指向了00：00：00,你能告诉我至起始点算过了有几年了么？

ECDSA签名算法和其他DSA、RSA基本相似，都是采用私钥签名，公钥验证。只不过算法体系采用的是ECC的算法。交互的双方要采用同一套参数体系。签名原理如下：

在曲线上选取一个无穷远点为基点 G = (x,y)。随机在曲线上取一点k 作为私钥， K = k*G 计算出公钥。

签名过程：

生成随机数R, 计算出RG.

根据随机数R,消息M的HASH值H,以及私钥k, 计算出签名S = (H+kx)/R.

将消息M,RG,S发送给接收方。

签名验证过程：

接收到消息M, RG,S

根据消息计算出HASH值H

根据发送方的公钥K,计算 HG/S + xK/S, 将计算的结果与 RG比较。如果相等则验证成功。

公式推论：

HG/S + xK/S = HG/S + x(kG)/S = (H+xk)/GS = RG

在介绍原理前，说明一下ECC是满足结合律和交换律的，也就是说A+B+C = A+C+B = (A+C)+B。

这里举一个WIKI上的例子说明如何生成共享秘钥，也可以参考 Alice And Bob 的例子。

Alice 与Bob 要进行通信，双方前提都是基于 同一参数体系的ECC生成的 公钥和私钥。所以有ECC有共同的基点G。

生成秘钥阶段：

Alice 采用公钥算法 KA = ka * G ，生成了公钥KA和私钥ka, 并公开公钥KA。

Bob 采用公钥算法 KB = kb * G ，生成了公钥KB和私钥 kb, 并公开公钥KB。

计算ECDH阶段：

Alice 利用计算公式 Q = ka * KB 计算出一个秘钥Q。

Bob 利用计算公式 Q' = kb * KA 计算出一个秘钥Q'。

共享秘钥验证：

Q = ka KB = ka * kb * G = ka * G * kb = KA * kb = kb * KA = Q'

故 双方分别计算出的共享秘钥不需要进行公开就可采用Q进行加密。我们将Q称为共享秘钥。

在以太坊中，采用的ECIEC的加密套件中的其他内容：

1、其中HASH算法采用的是最安全的SHA3算法 Keccak 。

2、签名算法采用的是 ECDSA

3、认证方式采用的是 H-MAC

4、ECC的参数体系采用了secp256k1, 其他参数体系 参考这里

H-MAC 全程叫做 Hash-based Message Authentication Code. 其模型如下：

在 以太坊 的 UDP通信时(RPC通信加密方式不同)，则采用了以上的实现方式，并扩展化了。

首先，以太坊的UDP通信的结构如下：

其中，sig是 经过 私钥加密的签名信息。mac是可以理解为整个消息的摘要， ptype是消息的事件类型，data则是经过RLP编码后的传输数据。

其UDP的整个的加密，认证，签名模型如下：

『陆』 DApp开发入门

本文仅介绍以太坊系列的DApp开发，其他链原理差不太多。

MetaMask安装完成并运行后，可以在Chrome控制台打印 MetaMask注入的window.ethereum对象

关于ethereum对象，我们只需要关心 ethereum.request 就足够了，MetaMask 使用 ethereum.request(args) 方法 来包装 RPC API。这些 API 基于所有以太坊客户端公开的接口。 简单来说钱包交互的大部分操作都是由 request() 方法实现，通过传入不同的方法名来区分。

⚠️ 即使ethereum对象中提供了chainId，isMetaMask，selectAddress属性，我们也不能完全相信这些属性，他们是不稳定或不标准，不建议使用。我们可以通过上面说的request方法，拿到可靠的数据 。

钱包通过method方法名，进行对应的实现 以获取钱包地址为例

调用 ethereum.request({ method: "eth_requestAccounts" }) ，钱包实现了该方法，那么就可以拿到钱包的地址了。

MetaMask注入的 window.ethereum 就是一个Provider，一个RPC节点也是一个Provider，通过Provider，我们有了访问区块链的能力。 在连接到钱包的情况下，通常使用钱包的Provider就可以了， ethers.providers.Web3Provider(ethereum)

如果只需要查询一些区块链数据，可以使用EtherscanProvider 和 InfuraProvider 连接公开的 第三方节点服务提供商 。JsonRpcProvider 和 IpcProvider 允许连接到我们控制或可以访问的以太坊节点。

获取当前账户余额

获取最新区块号

其他RPC操作，可以通过 JSON-RPC 查看。

通过 ethers.js 可以连接ERC20的合约，合约编译后会生成ABI，合约部署后，会生成合约地址，开发者通过 ABI和合约地址 ，对合约发送消息。

合约中的方法大致分为两种： 视图方法(免费)，非视图方法(消耗Gas) ，可以通过ABI查看方法类型。

⚠️ ERC20需要多加关注的是 Approve() 方法以及 transfer() 和 transferFrom() 的区别 ，授权过的代币，被授权的那一方，可以通过调用 transferFrom() 方法,转走你授权数量内的代币，所以授权是一个很危险的操作，假设你授权了一个不良的合约，那你会面临授权的token被转走的风险，即使你没有泄露私钥助记词。

便利三方库： web3-react use-wallet

文档： doc.metamask.io ethers

『柒』 加密货币的J曲线，带你深度了解加密行业

什么是 J 曲线？

“ J曲线”是涉及经济、私募股权到政治科学等各个领域的图表，它甚至可被用来分析一个国家的稳定程度和开放程度。

J曲线也可以应用到加密资产的投资过程，以作为一种辨别手段去了解具有交付巨大收益能力的潜在低估加密货币。

J 曲线的三个阶段

让我使用下面的图表向您介绍，该图表分为三个阶段：

第一阶段：ICO（Initial Coin Offering）首次代币发行

加密货币进入市场的目的是快速筹集资金，并且通常会伴随着大量的宣传。在此过程会有很多炒作，也许有些名人参与其中。一般来说，短期投机者会在代币发行时大量地购买。

但是第一阶段的令牌通常没有任何效用。通常情况下，这些令牌在以太坊区块链上启动。但是该公司正在筹集资金的潜在价值主张或产品尚未建立。

因此，我们经常会看到投机活动出现短期飙升，然后进行修正。

第二阶段：低迷期

地理学上讲，“低迷期”描述了受赤道周围低压影响的大西洋和太平洋的部分地区。尽管这些地区可能会出现狂风和雷暴，但通常会有漫长而平静的时期，连续数周没有风。

这通常是在第二阶段中发生的。

最初的ICO和后ICO的炒作和媒体报道基本已经平息。投机者往往进进出出，与此同时，开发人员正在努力地工作、调试和开发，一般每个项目需要几个月甚至一年的时间才能投入使用。

可以看出的是：价格反映出投机者缺乏兴趣，市场中“噪声”还不多。第二阶段中，一切还是安静的。

贝瑞研究认为：从J曲线的分析来看，对投资者来说，第二阶段是入场持有的理想时机。

第三阶段：能量发动

随着时间的流逝，加密项目将更接近达到关键的里程碑和推出加密货币（无论是货币，协议还是企业）。当我们开始接近该领域时，我们会看到市场对该项目会再次产生兴趣，而价格也反映了这一点。

购买一个项目的令牌需要一个星期，而不是六个月，这之间存在很大的差异。

我希望读者很清楚我们要在哪个阶段持有加密货币：第二阶段，一个项目开始受到关注的时候。因为在第二阶段它不受大部分投机者的喜爱，也没有铺天盖地地出现在新闻和博客上，更没有太多要报告的内容。

这是我们离盈利项目很近的时候，我们正在寻找定期的开发更新，且确保团队正在达到其里程碑。确定他们是领先还是落后与既定的计划？他们是在组建团队还是开发人员打算离开？

这些J曲线交易为我们提供了寻找巨额回报的最佳可能性。

J曲线意味着潜在的机会交易

我们会不时地发现难得的机会，快速涉足加密资产，并且不必等待每月的出版，甚至每周的更新。

这些交易通常是由事件驱动的：例如，当某种情况发生在市场上时，引起了巨大的调整并创造了巨大的购买机会。

其他机会交易将是由于特定加密资产的潜在上行催化剂：例如主要合作伙伴公告或列出代币的主要交易所（通常会在上市后将更多的交易量注入特定代币）。

加密货币复杂度等级

有些加密货币比其他加密货币更容易购买和存储。

例如，可以在交易所（可让您用美元交易加密货币的交易所）在加密货币处购买比特币。可以购买其他加密货币并将其存储在集成交换钱包（也称为“多资产钱包”）中。这些是易于使用的钱包，可让您在同一位置存储和交换几十个不同的加密货币（有关更多信息，请参阅有关加密货币交换和加密货币钱包的指南）。

然而，有些加密货币只能在特定的加密货币交易所购买，这需要使用自己的钱包才能安全存储。

在事物发展如此之快的加密空间中，不可能进行完美的分类，但是我们的“复杂性等级”旨在让您了解购买和存储加密的难度。

除了J曲线之外，还有其他相关技术指标可以预见加密货币的发展趋势，例如S曲线等。贝瑞研究曾发布 《比特币的S曲线，远比你想象得性感》 ，根据分析S曲线，深度剖析比特币的长期发展趋势。

想知道我们是如何划分加密货币的复杂程度吗？想了解我们如何解决和管理复杂的加密货币难题吗？贝瑞后续会发布更多加密货币投资机会的内容，让您实时把握行业风向，深度了解加密圈！

贝瑞研究分析师： Eric Wade

编译： Lois Li

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诚如以太坊黄皮书所言，这八个所谓的'预编译'合约，意味着可能在以后成为原生扩展的初步体系结构。它是使用通用EVM执行框架的八个例外，用于评估消息调用。

『玖』 CentOS 6.5上搭建以太坊私有链，编译时报错： make: *** [geth] Error 1，请各位大神指教

build/env.sh go run build/ci.go install ./cmd/geth
make: *** [geth] Error 1
没有这个目录，或者这个目录权限不够