Ethereum中Event

概述

本篇文章将描述EthereumEvent系统。在以太坊的合约代码中,经常会看到emit SomeEvent(...)的调用,对这里比较有困惑,查找了好些资料,整理出如下文档。

官网描述

solidity官方文档,对Event有如下描述:

  • Event是以太坊EVM日志功能的顶层抽象;
  • 应用程序可以通过Ethereum client的RPC接口来订阅、监听指定的Event

在Ethereum的节点中,Event通过机制如下实现:

solidity的合约通过编译为字节码,存储至Ethereum的区块链中;当一个交易中有合约调用时,先从区块链的数据库中加载当前Ethereum的合约字节码(通过合约地址标识),然后依据交易传入的ABI信息,调用合约中相应的功能;当合约中某个功能有Event调用时,字节码指令(LOG?)会将Event参数存储在交易日志中--块链中的特殊数据结构;
该日志结构与合约地址关联,被写入块链存储且永不删除(在以太坊的FrontierHomestead阶段,永远不会删除这些日志数据;但在Serenity阶段,可能这些Log会从块链数据中删除)。
在以太坊的智能合约中,无法访问这些日志数据。

以太坊的日志也可以提供SPV(simple payment verification)证明;可以通过提供块哈希,以及merkle树路径,来验证某条log存在于指定的区块中。

同时可以给Event中最多三个参数添加索引indexed属性,以太坊会将这些索引参数添加至类似于topics的结构中,而不是放到日志的数据部分;如果使用数组作为索引,会计算该数组的Keccak-256索引,然后存储在topics结构中,因为一个topic只能存放32字节的数据。

所有不带索引indexed属性的参数会被编码进Log的数据部分。

可以使用topics中的条目来搜索一些区块中的特定事件;也可以通过合约地址来过滤事件。

以太坊中的LOG指令处理

LOG0: {
            execute:    makeLog(0),
            ...
        },
LOG1: {
            execute:    makeLog(1),
            ...
        },
...         
LOG4: {
            execute:    makeLog(4),
            ...
        },
    
        
        
// following functions are used by the instruction jump  table

// make log instruction function
func makeLog(size int) executionFunc {
    return func(pc *uint64, interpreter *EVMInterpreter, contract *Contract, memory *Memory, stack *Stack) ([]byte, error) {
        topics := make([]common.Hash, size)
        mStart, mSize := stack.pop(), stack.pop()
        for i := 0; i < size; i++ {
            topics[i] = common.BigToHash(stack.pop())
        }

        d := memory.GetCopy(mStart.Int64(), mSize.Int64())
        interpreter.evm.StateDB.AddLog(&types.Log{
            Address: contract.Address(),
            Topics:  topics,
            Data:    d,
            // This is a non-consensus field, but assigned here because
            // core/state doesn't know the current block number.
            BlockNumber: interpreter.evm.BlockNumber.Uint64(),
        })

        interpreter.intPool.put(mStart, mSize)
        return nil, nil
    }
}

在事件处理中,非索引indexed属性的参数会被编码为LOG的数据部分,放在调用合约数据的第一个参数位置,剩余的索引参数紧随其后。当前以太坊支持5个LOG指令(log0, log1, log2, log3, log4),log?中的?表示最多支持几个索引;由于Log本身有一个索引,即Event的签名.

查阅的资料

Where do contract event logs get stored in the Ethereum architecture?

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 227,250评论 6 530
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 97,923评论 3 413
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 175,041评论 0 373
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 62,475评论 1 308
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 71,253评论 6 405
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 54,801评论 1 321
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 42,882评论 3 440
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 42,023评论 0 285
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 48,530评论 1 331
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 40,494评论 3 354
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 42,639评论 1 366
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 38,177评论 5 355
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 43,890评论 3 345
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 34,289评论 0 25
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 35,552评论 1 281
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 51,242评论 3 389
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 47,626评论 2 370

推荐阅读更多精彩内容