当前位置: 首页 > news >正文

ETH Gas 之 Base Fee Priority Fee

前情回顾

ETH网络 之 Gas

EIP-1559

EIP-1559

EIP-1559是以太坊改进提案(Ethereum Improvement Proposal),旨在改进以太坊的交易费用机制。该提案引入了一种新的交易费用模型,以提高交易费用的可预测性和网络的效率。我们本文各种费用的计算基于该提案

Gas 2

BaseFee

每个区块都有一个基础费作为底价。要想有资格添加到区块中,燃料费出价必须至少等于基础费。 基础费独立于当前区块计算,是由当前区块之前的区块决定的,这使得用户更容易预测交易费。在创建区块时,它的基础费被销毁并退出流通

计算逻辑

目标区块容量:每个区块的目标大小为 1500 万单位Gas,但区块的大小将根据网络需求增减,最大不得超过 3000 万单位Gas的大小上限(目标区块大小的 2 倍)
协议通过动态调整的过程使均衡区块大小平均达到 1,500 万单位Gas。 这意味着如果区块大小超出目标区块大小,协议将增加下一个区块的基础费(目前最高可增加 12.5%)。 同样,如果区块大小小于目标区块大小,协议将减少基础费。基础费的调整金额与当前区块大小和目标区块大小的差距成比例

计算过程:

  1. 初始设定:在每个新的区块开始时,基础费用的值被设置为前一个区块中的基础费用
  2. 动态调整:每个区块的基础费用都会根据上一个区块中的交易量动态调整。具体来说,如果上一个区块中的交易量超出了一定的阈值(目前是目标区块容量的一半),则基础费用将增加;如果交易量低于该阈值,则基础费用将减少

增长示例:

区块编号已包含燃料费用增加当前基本费用
115M0%100 gwei
230M0%100 gwei
330M12.5%112.5 gwei
430M12.5%126.6 gwei
530M12.5%142.4 gwei
630M12.5%160.2 gwei
730M12.5%180.2 gwei
830M12.5%202.7 gwei
--------------------
3030M12.5%2705.6 gwei
--------------------
12.5%
5030M12.5%28531.3 gwei
12.5%
10030M12.5%10302608.6 gwei

如果超过目标区块大小,每个区块的基础费将最多增加 12.5%。这种指数级增长使得区块大小无限期保持高位在经济逻辑上不可行。就像油贵了,大家就会换其它方式出行。

PriorityFee

优先费激励验证者将交易添加到区块中。 如果没有小费,验证者会发现开采空区块在经济上可行,因为它们会获得相同的区块奖励
小额小费是对验证者将交易添加到区块的最小激励。在相同区块中,对于要优先于其他交易执行的交易,可以添加更高的小费来尝试使出价高于竞争性交易(很多MEV机器人为了快速确定交易,会把这个值设置的很高)

maxFeePerGas

在网络上执行交易,用户可以为他们愿意支付的交易执行费用指定最高限额。此可选参数称为 maxFeePerGas
为了执行交易,最高费用必须超过基础费和小费的总和
交易完成后,会将最高费用 - (基础费 + 小费)的差额退还给交易发送人。如果超出了允许的最高费用,那么交易会失败,并且支付的Gas费也会被花掉(因为节点确实执行了交易,只不过交易需要更改的GasFee)

GasLimit(燃料限额)

燃料限额是指你愿意在交易中消耗的最大Gas数量(就是你愿意花费多少单位的Gas)。涉及智能合约的更复杂交易需要进行更多的计算工作,因此相比简单的支付,它们需要更高的燃料限额
标准以太币转账要求燃料限额为 21,000 单位Gas

例如,如果你对简单的以太币转账设置 50,000 单位燃料限额,以太坊虚拟机将消耗 21,000 单位,你将收到剩余的 29,000 单位。
然而,如果你设置的燃料太少,比如说,对于简单的以太币转账,设置燃料限额为 20,000 单位,以太坊虚拟机将消耗 20,000 单位燃料并尝试执行交易,但最后不会完成。最后,以太坊虚拟机回滚所有变化,但由于验证者已经完成了价值 20,0000 单位燃料的工作,这些燃料就被消耗了

监控GasFee

  1. Etherscan Gas追踪
  2. GasFee 预估插件
  3. Layer2 Gas预估

关注我,一起进入Web3的世界

http://www.lryc.cn/news/324720.html

相关文章:

  • 【小白入门篇1】GPT到底是怎样练成?
  • Django——forms组件
  • 利用K8S Statefulset搭建Etcd集群 - PVC存储
  • 手撕算法-接雨水
  • 探索AI大模型学习:理论基础、技术突破与未来挑战
  • Linux:点命令source
  • iOS开发 - 转源码 - __weak问题解决
  • 【Linux基础】dash和bash简介
  • 精读《如何做好 CodeReview》
  • 双指针(滑动窗口)-算法刷题
  • 上位机图像处理和嵌入式模块部署(qmacvisual之ROI设定)
  • 银行监管报送系统介绍(五):金融统计数据大集中自动化报送系统——PBOC Report
  • 常用中间件redis,kafka及其测试方法
  • ROS1通过rosbridge在局域网中控制turtle进行运动(PC和手机)
  • MQ高级篇---消息可靠性
  • SpringMVC | SpringMVC中的 “文件上传和下载”
  • JVM快速入门(2)HotSpot和堆、新生区、永久区、堆内存调优、JProfiler工具分析OOM原因、GC(垃圾回收)、JVM经典面试笔试题整理
  • 我的风采——android studio
  • BMS设计中的短路保护和MOSFET选型(上)
  • 用go实现一个任务调度类 (泛型)
  • ansible 管理工具以及常用模块
  • javaSSM公司招聘管理系统IDEA开发mysql数据库web结构计算机java编程maven项目
  • 蓝桥杯day11刷题日记
  • IDEA, Pycharm, Goland控制台乱码
  • JavaScript单元测试jasmine学习(一)
  • 108、3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering
  • PHP之CURL和Socket
  • 【Web】NKCTF 2024 个人wp(部分)
  • QT常见布局器使用
  • 政安晨:【深度学习部署】—— TensorFlow Extended(TFX)介绍