Polkadot-JS 应用中区块链地址生成机制解析
在 Polkadot-JS 生态系统中,开发者经常会遇到使用助记词生成区块链地址时结果不一致的情况。本文将从技术原理层面深入分析这种差异的产生原因,并详细解释 Polkadot-JS 中不同的地址生成方法。
地址生成差异现象
当开发者使用 Polkadot-JS 的 Keyring 类生成区块链地址时,可能会发现以下两种方式产生不同的地址结果:
- 直接使用
addFromMnemonic方法仅传入助记词 - 在 Polkadot-JS 应用界面中使用相同助记词生成地址
这种差异并非错误,而是由于两种方法采用了不同的派生路径导致的。
技术原理分析
基础地址生成
在区块链生态中,地址是从私钥派生而来的。而私钥可以通过助记词(BIP-39)结合特定的派生路径(BIP-44)生成。Polkadot-JS 提供了多种方法来处理这个过程。
关键方法对比
-
简单助记词方法
使用addFromMnemonic仅传入助记词时,系统会使用默认的派生路径生成地址。这种方法简单直接,但缺乏灵活性。 -
完整派生路径方法
当使用createFromUri或在助记词后附加派生路径时,系统会按照指定的 BIP-44 路径生成地址。这是 Polkadot-JS 应用界面采用的标准方法。
代码实现差异
以下示例展示了三种不同的地址生成方式及其结果:
import {Keyring} from "@polkadot/keyring";
const k = new Keyring({ type: 'blockchain' });
// 方法1:仅使用助记词
const p1 = k.addFromMnemonic(
'助记词短语...',
{ type: 'blockchain' },
'blockchain'
);
// 方法2:使用完整派生路径URI
const p2 = k.createFromUri(
"助记词短语/m/44'/60'/0'/0/0",
{},
'blockchain'
);
// 方法3:在助记词中附加派生路径
const p3 = k.addFromMnemonic(
"助记词短语/m/44'/60'/0'/0/0",
{ type: 'blockchain' },
'blockchain'
);
这三种方法中,方法2和方法3会产生相同的地址,而方法1会产生不同的地址。
派生路径详解
标准区块链派生路径遵循 BIP-44 规范:
m/44'/60'/0'/0/0
其中:
44'表示遵循 BIP-44 标准60'是区块链的币种编号- 后续路径用于账户和地址索引
Polkadot-JS 应用默认使用这个完整路径,而简单的 addFromMnemonic 则使用内部默认路径。
最佳实践建议
-
一致性原则
在项目中应统一使用一种地址生成方法,避免混用导致地址不一致。 -
显式指定路径
推荐使用完整派生路径的方法,这样更符合行业标准且结果可预期。 -
迁移注意事项
如果已有系统使用简单助记词方法,迁移时需要考虑地址变更带来的影响。
总结
Polkadot-JS 中地址生成的差异源于派生路径的使用方式不同。理解这一机制对于开发区块链应用至关重要,特别是在处理多链环境或进行钱包集成时。开发者应根据项目需求选择适当的方法,并在整个项目中保持一致性。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C033
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00