Ethers.js v6.13.4 修复 JsonRpcProvider 网络检测问题
在区块链开发中,Ethers.js 是最受欢迎的 JavaScript 库之一,它提供了与区块链交互的简洁接口。近期,开发者在使用 Ethers.js 6.13.2 版本时遇到了一个关于 JsonRpcProvider 无法正确检测网络的问题,特别是在连接 Polygon Amoy 测试网时。
问题背景
当开发者尝试通过 Infura 的 Polygon Amoy 测试网节点创建 JsonRpcProvider 实例时,会遇到如下错误信息:
JsonRpcProvider failed to detect the network and cannot start up; retry in 1s (perhaps the URL is wrong or the node is not started)
有趣的是,这个问题仅在服务器环境中出现,而在本地开发环境中却能正常工作。开发者使用的网络是 Polygon Amoy 测试网,通过标准的 Infura URL 格式连接。
问题分析
这个问题实际上是一个已知的 bug,已经在 Ethers.js 6.13.4 版本中得到修复。根据项目维护者的确认,这个修复包含在 PR #4837 中。
JsonRpcProvider 的网络检测机制在某些特定情况下会出现问题,特别是在处理某些测试网络时。当 Provider 无法正确识别底层网络时,它会不断重试连接,导致应用无法正常启动。
解决方案
对于遇到此问题的开发者,最简单的解决方案是将 Ethers.js 升级到 6.13.4 或更高版本。升级后,JsonRpcProvider 应该能够正确检测网络并建立连接。
升级命令如下:
npm install ethers@6.13.4
最佳实践
为了避免类似问题,开发者可以采取以下措施:
- 始终使用最新的稳定版本
- 在服务器和开发环境使用相同版本的依赖
- 对于关键业务应用,考虑实现网络检测失败的回退机制
- 在连接 Provider 时添加适当的错误处理和日志记录
总结
网络连接问题是区块链开发中的常见挑战。Ethers.js 团队持续改进库的稳定性和兼容性,这次在 6.13.4 版本中修复的 JsonRpcProvider 网络检测问题就是一个很好的例子。开发者应该保持依赖项的更新,并关注官方发布的变更日志,以确保应用的稳定运行。
对于使用 Polygon Amoy 或其他测试网络的开发者来说,这次修复特别重要,因为它直接影响了与测试网的连接能力。通过及时升级,可以避免潜在的服务中断问题。
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
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover-X1-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
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-X1-7BSpark-Formalizer-X1-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile015
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00