Infura 简介

news2025/3/18 15:38:47

文章目录

    • Infura 简介
      • Infura 的主要功能
      • Infura 的替代方案(类似服务)
        • Alchemy
        • QuickNode
        • Ankr
        • Moralis
        • Pocket Network
      • 什么时候选择 Infura?

Infura 简介

Infura 是一个 区块链基础设施即服务(BaaS, Blockchain as a Service),提供高可用性的 以太坊(Ethereum)节点和 IPFS 存储访问,让开发者可以轻松连接区块链网络,而无需自己运行和维护全节点。

它由 ConsenSys 公司开发,广泛用于 DApp 开发、智能合约交互、交易广播 以及 去中心化存储。Infura 支持 Web3.js、ethers.js 以及 MetaMask,是 Web3 应用最常用的 RPC 提供商之一。

Infura 的主要功能

以太坊 API(Ethereum JSON-RPC)

访问以太坊主网和测试网(Goerli、Sepolia)。
兼容 HTTP、WebSocket 和 GraphQL。
发送交易、查询余额、调用智能合约等。
IPFS API(去中心化存储)

存储文件到 IPFS 网络并获取 CID(内容标识符)。
访问 IPFS 存储的文件,而无需自己运行 IPFS 节点。
L2 和其他区块链支持

兼容 Polygon、Optimism、Arbitrum 等 Layer 2 网络。
适用于降低交易费用、提高吞吐量的场景。
高可用性和自动扩展

由 ConsenSys 维护的全球分布式节点,保证 低延迟、高吞吐 访问。
适合大规模 DApp 访问,不会因区块链节点不同步而影响服务。

Infura 的替代方案(类似服务)

除了 Infura,还有一些类似的区块链 API 服务,提供 RPC 访问、数据索引等功能:

Alchemy

提供 增强型 API,比 Infura 速度更快,功能更强大(如交易跟踪、请求优化)。
支持 NFT API、数据分析,适用于 NFT 和 DeFi 开发。
免费额度更高,适合初学者和小型项目。

QuickNode

号称最快的区块链 API 提供商,主打低延迟访问。
多链支持,包括 Ethereum、BSC、Solana、Polygon 等。
适用于高性能 DApp 和游戏开发。

Ankr

提供 去中心化的 RPC 服务,相比 Infura 更去中心化。
低成本,适合小型 Web3 开发者。
支持以太坊、BSC、Avalanche、Fantom 等多个网络。

Moralis

以 Web3 后端即服务(BaaS) 为特色,提供用户身份管理、NFT 数据等功能。
适合快速开发 DApp、NFT 项目。

Pocket Network

完全去中心化 的 RPC 提供商,避免 Infura 这样的中心化服务风险。
通过 代币激励模式 让节点提供 RPC 访问。

什么时候选择 Infura?

适合:
不想运行自己节点的开发者。
需要稳定、可靠的以太坊访问。
使用 MetaMask、Web3.js、ethers.js 进行区块链交互。
主要开发 以太坊 DApp,不需要很多高级功能。

不适合:
需要多链支持(可以考虑 QuickNode、Ankr)。
需要去中心化 RPC(可以考虑 Pocket Network)。
需要高级 API(如交易追踪、Webhooks)(可以考虑 Alchemy)。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/2317295.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

【芯片验证】面试题·对深度为60的数组进行复杂约束的技巧

朋友发给我的芯片验证笔试题,觉得很有意思,和大家分享一下。 面试题目 class A中一个长度为60的随机数组rand int arr[60],如何写约束使得: 1.每个元素的值都在(0,100]之间,且互不相等; 2.最少有三个元素满足勾股数要求,比如数组中包含3,4,5三个点; 请以解约束最快…

Manus “Less structure,More intelligence ”独行云端处理器

根据市场调研机构Statista数据显示,全球的AR/AR的市场规模预计目前将达到2500亿美元,Manus作为VR手套领域的领军企业,足以颠覆你的认知。本篇文章将带你解读Manus产品,针对用户提出的种种问题,Manus又将如何解决且让使…

【再读】R1-Onevision通过跨模态形式化为复杂多模态推理任务提供了系统性解决方案

R1-Onevision:跨模态形式化驱动的多模态推理技术突破,R1-Onevision通过跨模态形式化、双阶段训练和教育级基准测试,为多模态推理树立了新标杆。其技术创新不仅提升了模型在复杂任务中的表现,更重要的是为行业提供了一种可解释、可迁移的多模态处理范式。随着形式化方法的不断…

SSM框架——Spring面试题

Spring常见面试题 Spring框架中的单例bean是线程安全的吗 不是线程安全的 Spring框架中有一个Scope注解,默认的值就是singleton,单例的。 因为一般在spring的bean的中都是注入无状态的对象,没有线程安全问题,如果在bean中定义了可…

云原生大佬重生,记忆逐步复苏(十三:selinux模块)

目录 1:什么是selinux 1.1 SELinux 的作用 1.2. SELinux 的工作原理 1.3. SELinux 的运行模式 2:解析selinux文件上下文标签策略 3:selinux的布尔值 4:调查和解决selinux问题 1:什么是selinux SELinux(Security-Enhanced L…

MySQL高频八股——事务过程中Undo log、Redo log、Binlog的写入顺序(涉及两阶段提交)

大家好,我是钢板兽! 在上一篇文章中,我分别介绍了 Undo Log、Redo Log 和 Binlog 在事务执行过程中的作用与写入机制。然而,实际应用中,这三种日志的写入是有先后顺序的。因此,本篇文章将深入探讨它们的写…

C++进阶——AVL树的实现

1、AVL的概念 1.1 AVL 树的发明 AVL 树由 G.M. Adelson-Velsky 和 E.M. Landis 在 1962 年的论文《An algorithm for the organization of information》中提出。他们的设计目标是解决二叉搜索树在动态操作(插入、删除)中可能退化为链表的问题。 1.2 …

打包当前Ubuntu镜像 制作Ubuntu togo系统

我的系统的基本情况说明: 我原来的系统的具体型号如下: uname -rLinux Engine 5.15.0-134-generic #145~20.04.1-Ubuntu SMP Mon Feb 17 13:27:16 UTC 2025 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux我原来的硬盘以及分区策略如下: 可以看到我的分区…

系统架构设计师—案例分析—架构设计

文章目录 经典架构风格对比面向对象架构风格/显示调用风格优点缺点举例 事件驱动的系统/隐式调用风格优点缺点举例 基于规则的系统架构风格优点缺点举例 管道过滤器风格优点缺点举例 仓库风格优点缺点举例 解释器风格优点缺点举例 分层架构风格优点缺点举例 经典架构风格对比 …

基于javaweb的SpringBoot智能相册管理系统图片相册系统设计与实现(源码+文档+部署讲解)

技术范围:SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、安卓app、大数据、物联网、机器学习等设计与开发。 主要内容:免费功能设计、开题报告、任务书、中期检查PPT、系统功能实现、代码编写、论文编写和辅导、论…

Android 14 Telephony 网络选择功能介绍

一、总体介绍 (一)功能 手动搜网的流程:用户通过UI触发,调用TelephonyManager的API,比如startNetworkScan,然后这个请求会传递到RIL层,通过AT命令与基带通信,进行网络扫描。结果返回后,经过TelephonyRegistry通知应用层。中间可能涉及IPC,比如Binder通信,因为应用和…

深入解析音频编解码器(Audio CODEC):硬件、接口与驱动开发

音频编解码器(Audio CODEC)是音频处理系统中的核心组件,负责 模拟信号与数字信号的相互转换,广泛应用于 智能音箱、嵌入式系统、消费电子产品 等设备。本篇文章将从 硬件结构、接口解析、驱动开发 和 软件配置 等方面,…

深度学习【迭代梯度下降法求解线性回归】

梯度下降法 梯度下降法是一种常用迭代方法,其目的是让输入向量找到一个合适的迭代方向,使得输出值能达到局部最小值。在拟合线性回归方程时,我们把损失函数视为以参数向量为输入的函数,找到其梯度下降的方向并进行迭代&#xff0…

[Lc14_priority_queue] 最后一块石头重量 | 数据流中的第 K 大元素 | 前K个高频单词 | 数据流的中位数

目录 1.最后一块石头的重量 题解 2.数据流中的第 K 大元素 题解 3.前K个高频单词 题解 代码 ⭕4.数据流的中位数 题解 在C中,使用标准库中的priority_queue,默认情况下它是一个最大堆(即大堆排序),这意味着最…

熔断和降级的区别,具体使用场景有哪些?

熔断与降级的核心区别在于触发条件和应用目标,具体差异及使用场景如下: 一、核心区别 对比维度熔断降级触发原因下游依赖服务故障(如超时、异常率过高)触发系统整体负载过高或流量洪峰管理目标层级框架级保护(无业务优…

利用hexo+github部署属于自己的个人博客网站(2025年3月所写)

利用hexogithub部署属于自己的个人博客网站 前情提要:如果你出现了莫名其妙的报错,可能与权限有关,可以以管理员的身份运行git bash或者cmd 本篇博客仅限于利用hexo搭建博客,并且部署到github上面,让自己可以有一个访…

pandas学习笔记(一)——基础知识和应用案例

pandas学习笔记 基础语法参考菜鸟教程:https://www.runoob.com/pandas/pandas-tutorial.html # jupyter import pandas as pd import matplotlib from matplotlib import pyplot as plt import numpy as npmatplotlib.use(TkAgg)data {timestamp: [1, 2, 3, 4, 5…

【AI 大模型】RAG 检索增强生成 ⑤ ( 向量数据库 | 向量数据库 索引结构和搜索算法 | 常见 向量数据库 对比 | 安装并使用 向量数据库 chromadb 案例 )

文章目录 一、向量数据库1、向量数据库引入2、向量数据库简介3、向量数据库 索引结构和搜索算法4、向量数据库 应用场景5、传统数据库 与 向量数据库 对比 二、常见 向量数据库 对比三、向量数据库 案例1、安装 向量数据库 chromadb2、核心要点 解析① 创建数据库实例② 创建数…

解决single cell portal点击下载但跳转的是网页

Single cell RNA-seq of Tmem100-lineage cells in a mouse model of osseointegration - Single Cell Portal 想下载个小鼠数据集: 点击下载跳转为网页: 复制bulk download给的链接无法下载 bulk download给的原链接: curl.exe "http…

基于 Prometheus + Grafana 监控微服务和数据库

以下是基于 Prometheus Grafana 监控微服务和数据库的详细指南&#xff0c;包含架构设计、安装配置及验证步骤&#xff1a; 一、整体架构设计 二、监控微服务 1. 微服务指标暴露 Spring Boot 应用&#xff1a; xml <!-- 添加 Micrometer 依赖 --> <dependency>…