Scaffold-ETH 2 中 useScaffoldEventHistory 钩子的正确使用方式
在基于 Scaffold-ETH 2 框架开发 DApp 时,开发者可能会遇到一个常见问题:当在同一个页面多次使用 useScaffoldEventHistory 钩子查询不同过滤条件的事件时,数据会出现相互覆盖的情况。本文将深入分析这个问题产生的原因,并提供解决方案。
问题现象
当开发者在同一页面组件中多次调用 useScaffoldEventHistory 钩子,并传入不同的过滤条件时,预期应该返回各自独立的查询结果。然而实际表现却是后调用的钩子会覆盖前一个钩子的数据,导致两个查询返回相同的结果。
问题根源
经过分析,这个问题源于 React Query 的缓存机制。useScaffoldEventHistory 内部使用了 React Query 来管理数据请求和缓存,而默认情况下,React Query 会根据查询键(queryKey)来识别和缓存查询结果。
在 Scaffold-ETH 2 的实现中,查询键的生成可能没有充分考虑所有变量参数,特别是当传入不同的过滤条件时,生成的查询键可能相同,导致 React Query 认为这是同一个查询,从而返回缓存的结果而非重新获取数据。
解决方案
解决这个问题的关键在于确保每次调用 useScaffoldEventHistory 时,传入不同过滤条件都能生成唯一的查询键。可以通过以下两种方式实现:
-
为每个查询实例提供唯一标识:在调用钩子时,添加一个唯一的标识符作为查询键的一部分。
-
修改钩子实现:确保钩子内部能够正确处理过滤条件的变化,将其纳入查询键的生成逻辑中。
在 Scaffold-ETH 2 的最新更新中,已经修复了这个问题。开发者只需确保使用最新版本的框架,或者在自定义实现中正确处理过滤条件的变化即可。
最佳实践
为了避免类似问题,在使用 useScaffoldEventHistory 时,建议遵循以下最佳实践:
- 确保每次调用时传入的过滤条件对象是不同的引用
- 考虑为每个查询实例添加唯一标识符
- 在组件中使用不同的变量名存储查询结果
- 检查 React Query 的缓存行为是否符合预期
总结
理解 React Query 的缓存机制对于正确使用 Scaffold-ETH 2 的钩子非常重要。通过确保查询键的唯一性,开发者可以避免数据覆盖的问题,实现复杂的事件查询场景。随着 Scaffold-ETH 2 框架的持续更新,这类问题会得到更好的内置处理,但掌握其背后的原理仍然对开发者大有裨益。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-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
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00