Solidity Subscriptions Event Streaming Engine(SSE)
2024-08-10 04:48:18作者:谭伦延
1. 项目介绍
SSE 是一个基于区块链的开源项目,由 r3labs 创建,用于实现实时事件流订阅功能。它允许智能合约向多个订阅者发布特定事件,为去中心化的应用程序提供了实时数据更新的能力。该项目通过利用 Solidity 和区块链技术,提供了一种安全且可扩展的方式来处理事件订阅。
2. 项目快速启动
安装依赖
确保已安装 Truffle 和 Ganache CLI。如果没有,请运行以下命令进行安装:
npm install -g truffle ganache-cli
设置开发环境
创建一个新的 Truffle 工作区:
mkdir sse-tutorial && cd sse-tutorial
truffle init
克隆 SSE 仓库到项目中:
git clone https://github.com/r3labs/sse.git contracts/SSE
配置 truffle.js 文件以连接到 Ganache:
module.exports = {
networks: {
development: {
provider: () => new HDWalletProvider("your_mnemonic", "http://localhost:7545"),
network_id: "*", // Match any network id
},
},
};
编译和部署合约
在终端中编译合约:
truffle compile
然后部署合约:
truffle migrate --reset
记录下部署后的合约地址,稍后会用到。
运行示例
在 contracts/SSE/test 目录下找到示例测试脚本并运行它们来查看如何订阅和发布事件:
cd contracts/SSE
truffle test
这将模拟发布事件以及订阅和接收这些事件的过程。
3. 应用案例和最佳实践
- 实时交易通知:金融应用可以使用 SSE 来实时通知用户关于交易状态的变化。
- 分散式数据市场:数据提供商可以通过 SSE 合约发布数据更新,而消费者则可以订阅获取最新数据。
- 游戏成就系统:在游戏中,玩家成就可以通过 SSE 实现即时同步,无需频繁查询区块链状态。
最佳实践
- 确保只在必要的时候发布事件,避免网络拥堵。
- 使用事件过滤器优化订阅,减少不必要的数据传输。
- 对大规模订阅场景,考虑采用二层解决方案以提高性能。
4. 典型生态项目
SSE 可以与其他流行的区块链生态项目集成:
- OpenZeppelin:用于安全地构建智能合约的基础库,可与 SSE 结合实现更安全的事件管理。
- Web3.js:JavaScript 库用于与区块链协议交互,用于前端订阅和处理 SSE 发布的事件。
- Infura:提供可靠的节点服务,帮助开发者轻松接入网络,简化 SSE 实施过程。
请参照项目文档及示例代码,了解如何将 SSE 集成到您的 DApp 开发中:https://github.com/r3labs/sse/tree/master/docs
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
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-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
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
最新内容推荐
Python Django图书借阅管理系统:高效智能的图书馆管理解决方案 2023年最新HTMLCSSJS组件库:提升前端开发效率的必备资源 DeepStream-Yolo项目中的YOLOv8模型元数据提取实践 在lsquic项目中关闭HTTP模式以传输原始数据的技术实践 Vuepic/vue-datepicker 自定义触发器清除按钮事件处理技巧 Laravel Scout 实现 Algolia 索引设置更新功能 React Native OneSignal 中 Live Activity 静默更新的技术实现与问题解析 Alexa Media Player集成在Home Assistant 2024.6.3中的分区Cookie问题解析 AWS Powertools for Lambda (TypeScript) 中处理AppSync事件空响应的最佳实践 AWS Lambda Powertools TypeScript 日志缓冲与错误处理机制解析
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
222
238
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
671
156
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
661
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
261
322
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
859
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
217