死磕以太坊源码分析之p2p节点发现
在阅读节点发现源码之前必须要理解kadmilia算法,[可以参考:KAD算法详解](https://learnblockchain.cn/article/1939)。
## 节点发现概述
节点发现,使本地节点得知其他节点的信息,进而加入到p2p网络中。
以太坊的节点发现基于类似的kademlia算法,源码中有两个版本,v4和v5。v4适用于全节点,通过`discover.ListenUDP`使用,v5适用于轻节点通过`discv5.ListenUDP`使用,本文介绍的是v4版本。
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。这些结构的关系如下图:

## p2p服务开启节点发现
在P2p的server.go 的start方法中:
“`go
if err := srv.setupDiscovery(); err != nil {
return err
}
“`
进入到`setupDiscovery`中:
“`go
// Discovery V4
var unhandled chan discover.ReadPacket
var sconn *sharedUDPConn
if !srv.NoDiscovery {
…
ntab, err := discover.ListenUDP(conn, srv.localnode, cfg)
….
}
“`
`discover.ListenUDP`方法即开启了节点发现的功能.
首先解析出监听地址的UDP端口,根据端口返回与之相连的UDP连接,之后返回连接的本地网络地址,接着设置最后一个UDP-on-IPv4端口。到此为止节点发现的一些准备工作做好,接下下来开始UDP的监听:
“`go
ntab, err := discover.ListenUDP(conn, srv.localnode, cfg)
“`
然后进行UDP 的监听,下面是监听的过程:
### 监听UDP
“`go
// 监听给定的socket 上的发现的包
func ListenUDP(c UDPConn, ln *enode.LocalNode, cfg Config) (*UDPv4, error) {
return ListenV4(c, ln, cfg)
}
“`
“`go
func ListenV4(c UDPConn, ln *enode.LocalNode, cfg Config) (*UDPv4, error) {
closeCtx, cancel := context.WithCancel(context.Background())
t := &UDPv4{
conn: c,
priv: cfg.PrivateKey,
netrestrict: cfg.NetRestrict,
localNode: ln,
db: ln.Database(),
gotreply: make(chan reply),
addReplyMatcher: make(chan *replyMatcher),
closeCtx: closeCtx,
cancelCloseCtx: cancel,
log: cfg.Log,
}
if t.log == nil {
t.log = log.Root()
}
tab, err := newTable(t, ln.Database(), cfg.Bootnodes, t.log) //
if err != nil {
return nil, err
}
t.tab = tab
go tab.loop() //
t.wg.Add(2)
go t.loop() //
go t.readLoop(cfg.Unhandled) //
return t, nil
}
“`
主要做了以下几件事:
#### 1.新建路由表
“`go
tab, err := newTable(t, ln.Database(), cfg.Bootnodes, t.log)
“`
新建路由表做了以下几件事:
– 初始化table对象
– 设置bootnode(setFallbackNodes)
– 节点第一次启动的时候,节点会与硬编码在以太坊源码中的`bootnode`进行连接,所有的节点加入几乎都先连接了它。连接上`bootnode`后,获取`bootnode`部分的邻居节点,然后进行节点发现,获取更多的活跃的邻居节点
– nursery 是在 Table 为空并且数据库中没有存储节点时的初始连接节点(上文中的 6 个节点),通过 bootnode 可以发现新的邻居
– tab.seedRand:使用提供的种子值将生成器初始化为确定性状态
– loadSeedNodes:加载种子节点;从保留已知节点的数据库中随机的抽取30个节点,再加上引导节点列表中的节点,放置入k桶中,如果K桶没有空间,则假如到替换列表中。
#### 2.测试邻居节点连通性
首先知道UDP协议是没有连接的概念的,所以需要不断的ping 来测试对端节点是否正常,在新建路由表之后,就来到下面的循环,不断的去做上面的事。
“`go
go tab.loop()
“`
定时运行`doRefresh`、`doRevalidate`、`copyLiveNodes`进行刷新K桶。
以太坊的k桶设置:
“`go
const (
alpha = 3 // Kademlia并发参数, 是系统内一个优化参数,控制每次从K桶最多取出节点个数,ethereum取值3
bucketSize = 16 // K桶大小(可容纳节点数)
maxReplacements = 10 // 每桶更换列表的大小
hashBits = len(common.Hash{}) * 8 //每个节点ID长度,32*8=256, 32位16进制
nBuckets = hashBits / 15 // K桶个数
)
“`
首先搞清楚这三个定时器运行的时间:
“`GO
refreshInterval = 30 * time.Minute
revalidateInterval = 10 * time.Second
copyNodesInterval = 30 * time.Second
“`
##### `doRefresh`
doRefresh对随机目标执行查找以保持K桶已满。如果表为空(初始引导程序或丢弃的有故障),则插入种子节点。
主要以下几步:
1. 从数据库加载随机节点和引导节点。这应该会产生一些以前见过的节点
“`GO
tab.loadSeedNodes()
“`
2. 将本地节点ID作为目标节点进行查找最近的邻居节点
“`go
tab.net.lookupSelf()
“`
“`go
func (t *UDPv4) lookupSelf() []*enode.Node {
return t.newLookup(t.closeCtx, encodePubkey(&t.priv.PublicKey)).run()
}
“`
“`go
func (t *UDPv4) newLookup(ctx context.Context, targetKey encPubkey) *lookup {
…
return t.findnode(n.ID(), n.addr(), targetKey)
})
return it
}
“`
向这些节点发起`findnode`操作查询离target节点最近的节点列表,将查询得到的节点进行`ping-pong`测试,将测试通过的节点落库保存
经过这个流程后,节点的K桶就能够比较均匀地将不同网络节点更新到本地K桶中。
“`go
unc (t *UDPv4) findnode(toid enode.ID, toaddr *net.UDPAddr, target encPubkey) ([]*node, error) {
t.ensureBond(toid, toaddr)
nodes := make([]*node, 0, bucketSize)
nreceived := 0
// 设置回应回调函数,等待类型为neighborsPacket的邻近节点包,如果类型对,就执行回调请求
rm := t.pending(toid, toaddr.IP, p_neighborsV4, func(r interface{}) (matched bool, requestDone bool) {
reply := r.(*neighborsV4)
for _, rn := range reply.Nodes {
nreceived++
// 得到一个简单的node结构
n, err := t.nodeFromRPC(toaddr, rn)
if err != nil {
t.log.Trace(“Invalid neighbor node received”, “ip”, rn.IP, “addr”, toaddr, “err”, err)
continue
}
nodes = append(nodes, n)
}
return true, nreceived >= bucketSize
})
//上面了一个管道事件,下面开始发送真正的findnode报文,然后进行等待了
t.send(toaddr, toid, &findnodeV4{
Target: target,
Expiration: uint64(time.Now().Add(expiration).Unix()),
})
return nodes, <-rm.errc
}
“`
3. 查找3个随机的目标节点
“`go
for i := 0; i < 3; i++ {
tab.net.lookupRandom()
}
“`
##### `doRevalidate`
doRevalidate检查随机存储桶中的最后一个节点是否仍然存在,如果不是,则替换或删除该节点。
主要以下几步:
1. 返回随机的非空K桶中的最后一个节点
“`go
last, bi := tab.nodeToRevalidate()
“`
2. 对最后的节点执行Ping操作,然后等待Pong
“`go
remoteSeq, err := tab.net.ping(unwrapNode(last))
“`
3. 如果节点ping通了的话,将节点移动到最前面
“`go
tab.bumpInBucket(b, last)
“`
4. 没有收到回复,选择一个替换节点,或者如果没有任何替换节点,则删除该节点
“`go
tab.replace(b, last)
“`
##### `copyLiveNodes`
copyLiveNodes将表中的节点添加到数据库,如果节点在表中的时间超过了5分钟。
这部分代码比较简单,就伸展阐述。
“`go
if n.livenessChecks > 0 && now.Sub(n.addedAt) >= seedMinTableTime {
tab.db.UpdateNode(unwrapNode(n))
}
“`
#### 3.检测各类信息
“`go
go t.loop()
“`
loop循环主要监听以下几类消息:
– case <-t.closeCtx.Done():检测是否停止
– p := <-t.addReplyMatcher:检测是否有添加新的待处理消息
– r := <-t.gotreply:检测是否接收到其他节点的回复消息
#### 4. 处理UDP数据包
“`go
go t.readLoop(cfg.Unhandled)
“`
主要有以下两件事:
1. 循环接收其他节点发来的udp消息
“`go
nbytes, from, err := t.conn.ReadFromUDP(buf)
“`
2. 处理接收到的UDP消息
“`go
t.handlePacket(from, buf[:nbytes])
“`
接下来对这两个函数进行进一步的解析。
##### 接收UDP消息
接收UDP消息比较的简单,就是不断的从连接中读取Packet数据,它有以下几种消息:
– `ping`:用于判断远程节点是否在线。
– `pong`:用于回复`ping`消息的响应。
– `findnode`:查找与给定的目标节点相近的节点。
– `neighbors`:用于回复`findnode`的响应,与给定的目标节点相近的节点列表
—–
##### 处理UDP消息
主要做了以下几件事:
1. 数据包解码
“`go
packet, fromKey, hash, err := decodeV4(buf)
“`
2. 检查数据包是否有效,是否可以处理
“`go
packet.preverify(t, from, fromID, fromKey)
“`
在校验这一块,涉及不同的消息类型不同的校验,我们来分别对各种消息进行分析。
①:`ping`
– 校验消息是否过期
– 校验公钥是否有效
②:`pong`
– 校验消息是否过期
– 校验回复是否正确
③:`findNodes`
– 校验消息是否过期
– 校验节点是否是最近的节点
④:`neighbors`
– 校验消息是否过期
– 用于回复`findnode`的响应,校验回复是否正确
3. 处理packet数据
“`go
packet.handle(t, from, fromID, hash)
“`
相同的,也会有4种消息,但是我们这边重点讲处理findNodes的消息:
“`go
func (req *findnodeV4) handle(t *UDPv4, from *net.UDPAddr, fromID enode.ID, mac []byte) {
…
}
“`
我们这里就稍微介绍下如何处理`findnode`的消息:
“`go
func (req *findnodeV4) handle(t *UDPv4, from *net.UDPAddr, fromID enode.ID, mac []byte) {
// 确定最近的节点
target := enode.ID(crypto.Keccak256Hash(req.Target[:]))
t.tab.mutex.Lock()
//最接近的返回表中最接近给定id的n个节点
closest := t.tab.closest(target, bucketSize, true).entries
t.tab.mutex.Unlock()
// 以每个数据包最多maxNeighbors的块的形式发送邻居,以保持在数据包大小限制以下。
p := neighborsV4{Expiration: uint64(time.Now().Add(expiration).Unix())}
var sent bool
for _, n := range closest { //扫描这些最近的节点列表,然后一个包一个包的发送给对方
if netutil.CheckRelayIP(from.IP, n.IP()) == nil {
p.Nodes = append(p.Nodes, nodeToRPC(n))
}
if len(p.Nodes) == maxNeighbors {
t.send(from, fromID, &p)//给对方发送 neighborsPacket 包,里面包含节点列表
p.Nodes = p.Nodes[:0]
sent = true
}
}
if len(p.Nodes) > 0 || !sent {
t.send(from, fromID, &p)
}
}
“`
首先先确定最近的节点,再一个包一个包的发给对方,并校验节点的IP,最后把有效的节点发送给请求方。
—-
## 涉及的结构体:
### UDP
– conn :接口,包括了从UDP中读取和写入,关闭UDP连接以及获取本地地址。
– netrestrict:IP网络列表
– localNode:本地节点
– tab:路由表
——-
### Table
– buckets:所有节点都加到这个里面,按照距离
– nursery:启动节点
– rand:随机来源
– ips:跟踪IP,确保IP中最多N个属于同一网络范围
– net: UDP 传输的接口
– 返回本地节点
– 将enrRequest发送到给定的节点并等待响应
– findnode向给定节点发送一个findnode请求,并等待该节点最多发送了k个邻居
– 返回查找最近的节点
– 将ping消息发送到给定的节点,然后等待答复
以下是table的结构图:

——-
## 思维导图
> [思维导图获取地址](https://github.com/blockchainGuide/blockchainguide/tree/main/%E4%B8%BB%E6%B5%81%E5%8C%BA%E5%9D%97%E9%93%BE/ethereum/%E4%BB%A5%E5%A4%AA%E5%9D%8A%E6%BA%90%E7%A0%81%E5%88%86%E6%9E%90/p2p)

## 参考文档
> http://mindcarver.cn/ ⭐️⭐️⭐️⭐️
>
> https://github.com/blockchainGuide/ ⭐️⭐️⭐️⭐️
>
> https://www.cnblogs.com/xiaolincoding/p/12571184.html
>
> http://qjpcpu.github.io/blog/2018/01/29/shen-ru-ethereumyuan-ma-p2pmo-kuai-ji-chu-jie-gou/
>
> https://www.jianshu.com/p/b232c870dcd2
>
> https://bbs.huaweicloud.com/blogs/113684
>
> https://www.jianshu.com/p/94d02a41a146
死磕以太坊源码分析之p2p节点发现
在阅读节点发现源码之前必须要理解kadmilia算法,可以参考:KAD算法详解。
节点发现概述
节点发现,使本地节点得知其他节点的信息,进而加入到p2p网络中。
以太坊的节点发现基于类似的kademlia算法,源码中有两个版本,v4和v5。v4适用于全节点,通过discover.ListenUDP
使用,v5适用于轻节点通过discv5.ListenUDP
使用,本文介绍的是v4版本。
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。这些结构的关系如下图:
p2p服务开启节点发现
在P2p的server.go 的start方法中:
if err := srv.setupDiscovery(); err != nil {
return err
}
进入到setupDiscovery
中:
// Discovery V4
var unhandled chan discover.ReadPacket
var sconn *sharedUDPConn
if !srv.NoDiscovery {
...
ntab, err := discover.ListenUDP(conn, srv.localnode, cfg)
....
}
discover.ListenUDP
方法即开启了节点发现的功能.
首先解析出监听地址的UDP端口,根据端口返回与之相连的UDP连接,之后返回连接的本地网络地址,接着设置最后一个UDP-on-IPv4端口。到此为止节点发现的一些准备工作做好,接下下来开始UDP的监听:
ntab, err := discover.ListenUDP(conn, srv.localnode, cfg)
然后进行UDP 的监听,下面是监听的过程:
监听UDP
// 监听给定的socket 上的发现的包
func ListenUDP(c UDPConn, ln *enode.LocalNode, cfg Config) (*UDPv4, error) {
return ListenV4(c, ln, cfg)
}
func ListenV4(c UDPConn, ln *enode.LocalNode, cfg Config) (*UDPv4, error) {
closeCtx, cancel := context.WithCancel(context.Background())
t := &UDPv4{
conn: c,
priv: cfg.PrivateKey,
netrestrict: cfg.NetRestrict,
localNode: ln,
db: ln.Database(),
gotreply: make(chan reply),
addReplyMatcher: make(chan *replyMatcher),
closeCtx: closeCtx,
cancelCloseCtx: cancel,
log: cfg.Log,
}
if t.log == nil {
t.log = log.Root()
}
tab, err := newTable(t, ln.Database(), cfg.Bootnodes, t.log) //
if err != nil {
return nil, err
}
t.tab = tab
go tab.loop() //
t.wg.Add(2)
go t.loop() //
go t.readLoop(cfg.Unhandled) //
return t, nil
}
主要做了以下几件事:
1.新建路由表
tab, err := newTable(t, ln.Database(), cfg.Bootnodes, t.log)
新建路由表做了以下几件事:
- 初始化table对象
- 设置bootnode(setFallbackNodes)
- 节点第一次启动的时候,节点会与硬编码在以太坊源码中的
bootnode
进行连接,所有的节点加入几乎都先连接了它。连接上bootnode
后,获取bootnode
部分的邻居节点,然后进行节点发现,获取更多的活跃的邻居节点 - nursery 是在 Table 为空并且数据库中没有存储节点时的初始连接节点(上文中的 6 个节点),通过 bootnode 可以发现新的邻居
- 节点第一次启动的时候,节点会与硬编码在以太坊源码中的
- tab.seedRand:使用提供的种子值将生成器初始化为确定性状态
- loadSeedNodes:加载种子节点;从保留已知节点的数据库中随机的抽取30个节点,再加上引导节点列表中的节点,放置入k桶中,如果K桶没有空间,则假如到替换列表中。
2.测试邻居节点连通性
首先知道UDP协议是没有连接的概念的,所以需要不断的ping 来测试对端节点是否正常,在新建路由表之后,就来到下面的循环,不断的去做上面的事。
go tab.loop()
定时运行doRefresh
、doRevalidate
、copyLiveNodes
进行刷新K桶。
以太坊的k桶设置:
const (
alpha = 3 // Kademlia并发参数, 是系统内一个优化参数,控制每次从K桶最多取出节点个数,ethereum取值3
bucketSize = 16 // K桶大小(可容纳节点数)
maxReplacements = 10 // 每桶更换列表的大小
hashBits = len(common.Hash{}) * 8 //每个节点ID长度,32*8=256, 32位16进制
nBuckets = hashBits / 15 // K桶个数
)
首先搞清楚这三个定时器运行的时间:
refreshInterval = 30 * time.Minute
revalidateInterval = 10 * time.Second
copyNodesInterval = 30 * time.Second
doRefresh
doRefresh对随机目标执行查找以保持K桶已满。如果表为空(初始引导程序或丢弃的有故障),则插入种子节点。
主要以下几步:
-
从数据库加载随机节点和引导节点。这应该会产生一些以前见过的节点
tab.loadSeedNodes()
-
将本地节点ID作为目标节点进行查找最近的邻居节点
tab.net.lookupSelf()
func (t *UDPv4) lookupSelf() []*enode.Node { return t.newLookup(t.closeCtx, encodePubkey(&t.priv.PublicKey)).run() }
func (t *UDPv4) newLookup(ctx context.Context, targetKey encPubkey) *lookup { ... return t.findnode(n.ID(), n.addr(), targetKey) }) return it }
向这些节点发起
findnode
操作查询离target节点最近的节点列表,将查询得到的节点进行ping-pong
测试,将测试通过的节点落库保存经过这个流程后,节点的K桶就能够比较均匀地将不同网络节点更新到本地K桶中。
unc (t *UDPv4) findnode(toid enode.ID, toaddr *net.UDPAddr, target encPubkey) ([]*node, error) { t.ensureBond(toid, toaddr) nodes := make([]*node, 0, bucketSize) nreceived := 0 // 设置回应回调函数,等待类型为neighborsPacket的邻近节点包,如果类型对,就执行回调请求 rm := t.pending(toid, toaddr.IP, p_neighborsV4, func(r interface{}) (matched bool, requestDone bool) { reply := r.(*neighborsV4) for _, rn := range reply.Nodes { nreceived++ // 得到一个简单的node结构 n, err := t.nodeFromRPC(toaddr, rn) if err != nil { t.log.Trace("Invalid neighbor node received", "ip", rn.IP, "addr", toaddr, "err", err) continue } nodes = append(nodes, n) } return true, nreceived >= bucketSize }) //上面了一个管道事件,下面开始发送真正的findnode报文,然后进行等待了 t.send(toaddr, toid, &findnodeV4{ Target: target, Expiration: uint64(time.Now().Add(expiration).Unix()), }) return nodes, <-rm.errc }
-
查找3个随机的目标节点
for i := 0; i < 3; i++ { tab.net.lookupRandom() }
doRevalidate
doRevalidate检查随机存储桶中的最后一个节点是否仍然存在,如果不是,则替换或删除该节点。
主要以下几步:
-
返回随机的非空K桶中的最后一个节点
last, bi := tab.nodeToRevalidate()
-
对最后的节点执行Ping操作,然后等待Pong
remoteSeq, err := tab.net.ping(unwrapNode(last))
-
如果节点ping通了的话,将节点移动到最前面
tab.bumpInBucket(b, last)
-
没有收到回复,选择一个替换节点,或者如果没有任何替换节点,则删除该节点
tab.replace(b, last)
copyLiveNodes
copyLiveNodes将表中的节点添加到数据库,如果节点在表中的时间超过了5分钟。
这部分代码比较简单,就伸展阐述。
if n.livenessChecks > 0 && now.Sub(n.addedAt) >= seedMinTableTime {
tab.db.UpdateNode(unwrapNode(n))
}
3.检测各类信息
go t.loop()
loop循环主要监听以下几类消息:
- case <-t.closeCtx.Done():检测是否停止
- p := <-t.addReplyMatcher:检测是否有添加新的待处理消息
- r := <-t.gotreply:检测是否接收到其他节点的回复消息
4. 处理UDP数据包
go t.readLoop(cfg.Unhandled)
主要有以下两件事:
-
循环接收其他节点发来的udp消息
nbytes, from, err := t.conn.ReadFromUDP(buf)
-
处理接收到的UDP消息
t.handlePacket(from, buf[:nbytes])
接下来对这两个函数进行进一步的解析。
接收UDP消息
接收UDP消息比较的简单,就是不断的从连接中读取Packet数据,它有以下几种消息:
-
ping
:用于判断远程节点是否在线。 -
pong
:用于回复ping
消息的响应。 -
findnode
:查找与给定的目标节点相近的节点。 -
neighbors
:用于回复findnode
的响应,与给定的目标节点相近的节点列表
处理UDP消息
主要做了以下几件事:
-
数据包解码
packet, fromKey, hash, err := decodeV4(buf)
-
检查数据包是否有效,是否可以处理
packet.preverify(t, from, fromID, fromKey)
在校验这一块,涉及不同的消息类型不同的校验,我们来分别对各种消息进行分析。
①:
ping
- 校验消息是否过期
- 校验公钥是否有效
②:
pong
- 校验消息是否过期
- 校验回复是否正确
③:
findNodes
- 校验消息是否过期
- 校验节点是否是最近的节点
④:
neighbors
- 校验消息是否过期
- 用于回复
findnode
的响应,校验回复是否正确
-
处理packet数据
packet.handle(t, from, fromID, hash)
相同的,也会有4种消息,但是我们这边重点讲处理findNodes的消息:
func (req *findnodeV4) handle(t *UDPv4, from *net.UDPAddr, fromID enode.ID, mac []byte) { ... }
我们这里就稍微介绍下如何处理
findnode
的消息:func (req *findnodeV4) handle(t *UDPv4, from *net.UDPAddr, fromID enode.ID, mac []byte) { // 确定最近的节点 target := enode.ID(crypto.Keccak256Hash(req.Target[:])) t.tab.mutex.Lock() //最接近的返回表中最接近给定id的n个节点 closest := t.tab.closest(target, bucketSize, true).entries t.tab.mutex.Unlock() // 以每个数据包最多maxNeighbors的块的形式发送邻居,以保持在数据包大小限制以下。 p := neighborsV4{Expiration: uint64(time.Now().Add(expiration).Unix())} var sent bool for _, n := range closest { //扫描这些最近的节点列表,然后一个包一个包的发送给对方 if netutil.CheckRelayIP(from.IP, n.IP()) == nil { p.Nodes = append(p.Nodes, nodeToRPC(n)) } if len(p.Nodes) == maxNeighbors { t.send(from, fromID, &p)//给对方发送 neighborsPacket 包,里面包含节点列表 p.Nodes = p.Nodes[:0] sent = true } } if len(p.Nodes) > 0 || !sent { t.send(from, fromID, &p) } }
首先先确定最近的节点,再一个包一个包的发给对方,并校验节点的IP,最后把有效的节点发送给请求方。
涉及的结构体:
UDP
- conn :接口,包括了从UDP中读取和写入,关闭UDP连接以及获取本地地址。
- netrestrict:IP网络列表
- localNode:本地节点
- tab:路由表
Table
-
buckets:所有节点都加到这个里面,按照距离
-
nursery:启动节点
-
rand:随机来源
-
ips:跟踪IP,确保IP中最多N个属于同一网络范围
-
net: UDP 传输的接口
- 返回本地节点
- 将enrRequest发送到给定的节点并等待响应
- findnode向给定节点发送一个findnode请求,并等待该节点最多发送了k个邻居
- 返回查找最近的节点
- 将ping消息发送到给定的节点,然后等待答复
以下是table的结构图:
思维导图
思维导图获取地址
参考文档
http://mindcarver.cn/ ⭐️⭐️⭐️⭐️
https://github.com/blockchainGuide/ ⭐️⭐️⭐️⭐️
https://www.cnblogs.com/xiaolincoding/p/12571184.html
http://qjpcpu.github.io/blog/2018/01/29/shen-ru-ethereumyuan-ma-p2pmo-kuai-ji-chu-jie-gou/
https://www.jianshu.com/p/b232c870dcd2
https://bbs.huaweicloud.com/blogs/113684
https://www.jianshu.com/p/94d02a41a146
本文参与区块链开发网写作激励计划 ,好文好收益,欢迎正在阅读的你也加入。
- 发表于 2020-12-29 09:33
- 阅读 ( 1940 )
- 学分 ( 15 )
- 分类:以太坊