Ordinals协议中的批量分发功能优化方案
2025-06-17 19:53:47作者:明树来
背景介绍
Ordinals协议作为区块链上的重要创新,允许用户在聪(Satoshi)上刻录各种数据,包括文本、图片以及最近引入的符文(Runes)代币标准。随着符文生态的发展,项目方经常需要进行大规模代币分发操作,这引发了关于如何优化批量分发功能的技术讨论。
现有机制分析
当前Ordinals协议中的Edict结构体包含三个关键字段:
- rune:指定要转移的符文类型
- amount:转移数量
- output:指定接收输出的索引(u32类型)
在标准用法中,每个Edict只能指定一个输出目标。这意味着进行大规模分发时,需要创建大量Edict记录,导致交易体积膨胀、手续费成本增加。
技术优化建议
多输出Edict方案
建议利用u32类型的最大值(4,294,967,295)作为特殊标识,当output字段设置为该值时,系统应解释为:
- 将指定amount数量的符文发送到交易中的所有输出(除找零输出外)
- 当amount为零时,自动平分输入中的所有符文
这种设计具有以下优势:
- 完全兼容现有数据结构,无需修改Edict结构
- 不增加Runestone数据体积,依然适合OP_RETURN存储
- 显著减少大规模分发所需的交易数量
实际应用考量
根据区块大小限制(约4MB),一个交易大约可容纳100,000个输出。虽然u32理论上支持更大数值,但实际应用中远低于此限制。
协议实现现状
最新代码显示,该功能已部分实现:
- 当output等于交易输出总数时,表示分配到所有输出
- amount为零时实现自动平分
但仍存在以下待优化点:
- 无法明确排除找零输出
- 缺乏相关文档说明
- 钱包工具缺少专用命令
技术实现细节
在RuneUpdater处理逻辑中,系统会:
- 按顺序处理每个Edict
- 遇到特殊output值时遍历所有适用输出
- 根据amount值决定固定分配或按比例分配
最佳实践建议
对于需要排除找零输出的场景,可采用两步法:
- 先用普通Edict将剩余符文分配到找零地址
- 再用特殊output值的Edict进行批量分配
这种方法确保找零地址不会重复接收分配,同时保持交易效率。
未来发展方向
可以考虑引入更多特殊output值实现不同分配策略:
- output = 输出总数+1:排除pointer指定输出
- output = 输出总数+2:实现其他高级分配逻辑
这种扩展方式保持了向后兼容性,同时提供了更灵活的分配方案。
总结
Ordinals协议通过创新的Edict机制,为符文代币的分配提供了高效解决方案。随着批量分配功能的完善,项目方将能够以更低成本完成大规模分发,进一步促进符文生态的发展。建议开发者关注相关文档更新,及时采用这些优化功能。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
522
3.71 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
327
384
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++
875
576
openEuler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。
C
334
161
暂无简介
Dart
762
184
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.32 K
744
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
12
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
302
349
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
112
134