概念與接入指南

ChainStream 透過 Kafka Streams 提供多鏈實時鏈上資料流。相較於 GraphQL Subscriptions 和 WebSocket，Kafka Streams 面向對延遲敏感、可靠性要求高的服務端應用場景，提供更低延遲、更強容錯的資料消費能力。

Protobuf Schema 倉庫

ChainStream 官方 Protobuf Schema 定義，支援 Go 和 Python，包含 EVM、Solana、TRON 所有訊息型別。

支援矩陣

鏈	dex.trades	tokens	balances	dex.pools	transfers	candlesticks
Ethereum (eth)	✅	✅	✅	✅	✅	✅
BSC (bsc)	✅	✅	✅	✅	✅	✅
Solana (sol)	✅	✅	✅	✅	✅	✅
TRON (tron)	✅	✅	✅	✅	✅	✅

所有鏈還支援 token-supplies、token-prices、token-holdings、token-market-caps、trade-stats 等 Topics。詳見完整 Topic 列表。

Kafka Streams vs WebSocket 選型指南

何時選擇 Kafka Streams

延遲敏感

延遲是首要考量，應用部署在雲端或專用伺服器

訊息可靠

不可接受丟失任何訊息，需要持久可靠的資料消費

複雜處理

需要對資料做複雜計算、過濾或格式化，超出預處理能力範圍

水平擴充套件

需要多例項水平擴充套件消費能力

何時選擇 WebSocket

快速原型

正在構建原型，開發速度是首要因素

統一介面

應用同時需要歷史資料和實時資料，需要統一查詢與訂閱介面

瀏覽器端

應用直接在瀏覽器端消費資料（Kafka Streams 僅支援服務端）

動態過濾

需要根據頁面內容動態過濾資料

對比總結

特性	Kafka Streams	WebSocket
延遲	最低	低
可靠性	持久化，不丟訊息	斷連可能丟失
擴充套件性	原生水平擴充套件	需額外設計
資料過濾	消費端處理	服務端預過濾
客戶端支援	僅服務端	服務端 + 瀏覽器
接入複雜度	較高	較低

接入憑證獲取

Kafka Streams 使用獨立的認證憑證，需要聯絡 ChainStream 團隊申請開通。

聯絡申請

傳送郵件至 support@chainstream.io 申請 Kafka Streams 接入許可權

獲取憑證

稽核透過後，您將收到以下憑證資訊：

Username
Password
Broker 地址列表

配置連線

使用獲取的憑證配置 Kafka 客戶端連線

連線配置

Broker 地址

Broker 地址將在您的申請稽核透過後，隨憑證資訊一同提供。請勿使用任何未經授權的地址進行連線。

SASL_SSL 連線配置

Python
JavaScript
Go

from kafka import KafkaConsumer

consumer = KafkaConsumer(
    'eth.dex.trades',
    bootstrap_servers=['<your_broker_address>'],
    security_protocol='SASL_SSL',
    sasl_mechanism='SCRAM-SHA-512',
    sasl_plain_username='your_username',
    sasl_plain_password='your_password',
    auto_offset_reset='latest',
    enable_auto_commit=False,
    group_id='your_group_id'
)

const { Kafka } = require('kafkajs');

const kafka = new Kafka({
  clientId: 'my-app',
  brokers: ['<your_broker_address>'],
  ssl: true,
  sasl: {
    mechanism: 'scram-sha-512',
    username: 'your_username',
    password: 'your_password'
  }
});

const consumer = kafka.consumer({ groupId: 'your_group_id' });

package main

import (
    "github.com/segmentio/kafka-go"
    "github.com/segmentio/kafka-go/sasl/scram"
)

func main() {
    mechanism, _ := scram.Mechanism(scram.SHA512, "your_username", "your_password")
    
    reader := kafka.NewReader(kafka.ReaderConfig{
        Brokers: []string{"<your_broker_address>"},
        Topic:   "eth.dex.trades",
        GroupID: "your_group_id",
        Dialer: &kafka.Dialer{
            SASLMechanism: mechanism,
            TLS:           &tls.Config{},
        },
    })
}

Topic 命名規範與完整列表

命名規範

Topic 命名遵循以下 pattern：

{chain}.{message_type}              # 原始事件数据
{chain}.{message_type}.processed    # 处理后的数据（含价格、标记等增强信息）
{chain}.{message_type}.created      # 创建事件（如代币创建）

其中 {chain} 包括：sol、bsc、eth、tron

訊息型別說明

型別	說明
`dex.trades`	DEX 交易事件
`dex.pools`	流動性池事件
`tokens`	Token 事件
`balances`	餘額變動事件
`transfers`	轉賬事件
`token-supplies`	代幣供應量事件
`token-prices`	代幣價格事件
`token-holdings`	代幣持倉資料
`token-market-caps`	代幣市值事件
`candlesticks`	K線資料
`trade-stats`	交易統計資料

完整 Topic 列表

跨鏈通用 Topics
Solana 專用
EVM 專用
TRON 專用

以下 Topics 適用於所有支援的鏈（將 {chain} 替換為 sol、bsc、eth）：

# DEX 交易
{chain}.dex.trades
{chain}.dex.trades.processed    # 包含 USD/原生币价格、可疑标记

# 代币事件
{chain}.tokens
{chain}.tokens.created          # 代币创建事件
{chain}.tokens.processed        # 包含描述、图片、社交链接

# 余额变动
{chain}.balances
{chain}.balances.processed      # 包含 USD/原生币价值

# 流动性池
{chain}.dex.pools
{chain}.dex.pools.processed     # 包含流动性 USD/原生币价值

# 代币数据
{chain}.token-supplies
{chain}.token-supplies.processed
{chain}.token-prices
{chain}.token-holdings
{chain}.token-market-caps.processed

# 聚合数据
{chain}.candlesticks            # OHLCV K线数据
{chain}.trade-stats             # 交易统计

# 转账事件
sol.transfers
sol.transfers.processed         # 包含 USD/原生币价值

# 转账消息（BSC / ETH）
{chain}.v1.transfers.proto
{chain}.v1.transfers.processed.proto

# 转账消息
tron.v1.transfers.proto
tron.v1.transfers.processed.proto

完整的 Protobuf Schema 和 Topic 對映請參考 streaming_protobuf 倉庫。

消費模式與 Offset 管理

訂閱 topic 時需要關注兩個核心配置：

Offset 策略選擇

消費者在連線 Kafka 後，需要決定從哪個位置開始讀取訊息。兩種常見策略：

僅消費最新訊息
持久消費不丟訊息

每次連線從當前最新位置開始，適合只關心實時資料的場景。重連後不會回溯歷史訊息。

{
  autoCommit: false,
  fromBeginning: false,
  'auto.offset.reset': 'latest'
}

自動提交 offset，下次重連從上次消費位置繼續，確保訊息不丟失。

{
  autoCommit: true,
  fromBeginning: false,
  'auto.offset.reset': 'latest'
}

如果服務重啟，會從上次記錄的 offset 繼續讀取，重啟期間的訊息可能在恢復後產生積壓。

Group ID 規則

多例項部署同一 Group ID 可實現故障轉移和負載均衡——同一 topic 的訊息只會被 Group 中的一個例項消費，Kafka 自動在例項間分配分割槽。

通常建議每個 topic 對應一個獨立 consumer，因為不同 topic 的訊息解析邏輯不同。

Quick Start：5 分鐘跑通第一個 Consumer

以下示例展示如何消費 eth.dex.trades topic 並解析 DEX 交易資料。

獲取 Protobuf Schema

從官方倉庫克隆 Schema 定義：

git clone https://github.com/chainstream-io/streaming_protobuf.git

或作為 Git submodule 新增到專案：

git submodule add https://github.com/chainstream-io/streaming_protobuf.git

安裝依賴

pip install kafka-python protobuf

配置連線並消費

from kafka import KafkaConsumer
from common import trade_event_pb2  # 从 streaming_protobuf 仓库获取

# 创建 consumer
consumer = KafkaConsumer(
    'eth.dex.trades',
    bootstrap_servers=['<your_broker_address>'],
    security_protocol='SASL_SSL',
    sasl_mechanism='SCRAM-SHA-512',
    sasl_plain_username='your_username',
    sasl_plain_password='your_password',
    auto_offset_reset='latest',
    enable_auto_commit=False,
    group_id='my-dex-consumer'
)

# 消费消息
for message in consumer:
    # 解析 protobuf 消息
    trade_events = trade_event_pb2.TradeEvents()
    trade_events.ParseFromString(message.value)
    
    # 打印 DEX 交易信息
    for event in trade_events.events:
        print(f"Pool: {event.trade.pool_address}")
        print(f"Token A: {event.trade.token_a_address}")
        print(f"Token B: {event.trade.token_b_address}")
        print(f"Amount A: {event.trade.user_a_amount}")
        print(f"Amount B: {event.trade.user_b_amount}")
        print(f"Block: {event.block.height}")
        print("---")

核心資料結構

所有訊息型別共享以下基礎結構（定義於 common/common.proto）：

基礎結構

Block
Transaction
Instruction
DApp

區塊資訊：

欄位	型別	說明
`timestamp`	int64	區塊時間戳
`hash`	string	區塊雜湊
`height`	uint64	區塊高度
`slot`	uint64	Slot 號（Solana）

交易資訊：

欄位	型別	說明
`fee`	uint64	交易費用
`fee_payer`	string	費用支付方
`index`	uint32	區塊內索引
`signature`	string	交易簽名
`signer`	string	簽名者地址
`status`	Status	執行狀態（SUCCESS/FAILED）
`bundles`	[]BundleTransaction	Bundle 資訊（MEV 檢測）

指令資訊：

欄位	型別	說明
`index`	uint32	指令索引
`is_inner_instruction`	bool	是否內部指令
`inner_instruction_index`	uint32	內部指令索引
`type`	string	指令型別

DApp 資訊：

欄位	型別	說明
`program_address`	string	程式地址
`inner_program_address`	string	內部程式地址
`chain`	Chain	鏈標識

主要訊息型別

TradeEvent - DEX 交易事件

Topic: {chain}.dex.trades

message TradeEvent {
  Instruction instruction = 1;
  Block block = 2;
  Transaction transaction = 3;
  DApp d_app = 4;
  Trade trade = 100;
  BondingCurve bonding_curve = 110;
  TradeProcessed trade_processed = 200;  // processed topic 包含
}

Trade 核心欄位：

欄位	說明
`token_a_address` / `token_b_address`	交易對代幣地址
`user_a_amount` / `user_b_amount`	使用者交易數量
`pool_address`	池子地址
`vault_a` / `vault_b`	池子 Vault 地址
`vault_a_amount` / `vault_b_amount`	Vault 數量

TradeProcessed 增強欄位（processed topic）：

欄位	說明
`token_a_price_in_usd` / `token_b_price_in_usd`	USD 價格
`token_a_price_in_native` / `token_b_price_in_native`	原生幣價格
`is_token_a_price_in_usd_suspect`	價格是否可疑
`is_token_a_price_in_usd_suspect_reason`	可疑原因

TokenEvent - 代幣事件

Topic: {chain}.tokens, {chain}.tokens.created

message TokenEvent {
  Instruction instruction = 1;
  Block block = 2;
  Transaction transaction = 3;
  DApp d_app = 4;
  EventType type = 100;        // CREATED, UPDATED
  Token token = 101;
  TokenProcessed token_processed = 200;
}

Token 核心欄位：

欄位	說明
`address`	代幣地址
`name` / `symbol`	名稱和符號
`decimals`	精度
`uri`	後設資料 URI
`metadata_address`	後設資料地址
`creators`	建立者列表
`solana_extra`	Solana 特有欄位
`evm_extra`	EVM 特有欄位（token_standard）

BalanceEvent - 餘額變動事件

Topic: {chain}.balances

message BalanceEvent {
  Instruction instruction = 1;
  Block block = 2;
  Transaction transaction = 3;
  DApp d_app = 4;
  Balance balance = 100;
  BalanceProcessed balance_processed = 200;
}

Balance 核心欄位：

欄位	說明
`token_account_address`	Token 賬戶地址
`account_owner_address`	賬戶所有者地址
`token_address`	代幣地址
`pre_amount` / `post_amount`	變動前後餘額
`decimals`	精度
`lifecycle`	賬戶生命週期（NEW/EXISTING/CLOSED）

DexPoolEvent - 流動性池事件

Topic: {chain}.dex.pools

message DexPoolEvent {
  Instruction instruction = 1;
  Block block = 2;
  Transaction transaction = 3;
  DApp d_app = 4;
  DexPoolEventType type = 100;  // INITIALIZE, INCREASE_LIQUIDITY, DECREASE_LIQUIDITY, SWAP
  DexPool pool = 101;
  DexPoolProcessed pool_processed = 200;
}

DexPool 核心欄位：

欄位	說明
`address`	池子地址
`token_a_address` / `token_b_address`	代幣地址
`token_a_vault_address` / `token_b_vault_address`	Vault 地址
`token_a_amount` / `token_b_amount`	代幣數量
`lp_wallet`	LP 錢包地址

CandlestickEvent - K線資料

Topic: {chain}.candlesticks

欄位	說明
`token_address`	代幣地址
`resolution`	時間週期（1m, 5m, 15m, 1h 等）
`timestamp`	時間戳
`open` / `high` / `low` / `close`	OHLC 價格（USD）
`open_in_native` / `high_in_native` / `low_in_native` / `close_in_native`	OHLC 價格（原生幣）
`volume` / `volume_in_usd` / `volume_in_native`	成交量
`trades`	交易筆數
`dimension`	維度型別（TOKEN_ADDRESS/POOL_ADDRESS/PAIR）

TradeStatEvent - 交易統計

Topic: {chain}.trade-stats

欄位	說明
`token_address`	代幣地址
`resolution`	時間週期
`buys` / `sells`	買入/賣出筆數
`buyers` / `sellers`	買家/賣家數
`buy_volume` / `sell_volume`	買入/賣出量
`buy_volume_in_usd` / `sell_volume_in_usd`	USD 成交量
`high_in_usd` / `low_in_usd`	最高/最低價

TokenHoldingEvent - 持倉統計

Topic: {chain}.token-holdings

欄位組	說明
`top10_holders` / `top10_amount` / `top10_ratio`	Top 10 持有者統計
`top50_holders` / `top50_amount` / `top50_ratio`	Top 50 持有者統計
`top100_holders` / `top100_amount` / `top100_ratio`	Top 100 持有者統計
`holders`	總持有者數
`creators_count` / `creators_amount` / `creators_ratio`	建立者持倉統計
`fresh_count` / `fresh_amount` / `fresh_ratio`	新地址持倉統計
`smart_count` / `smart_amount` / `smart_ratio`	Smart Money 持倉統計
`sniper_count` / `sniper_amount` / `sniper_ratio`	Sniper 持倉統計
`insider_count` / `insider_amount` / `insider_ratio`	內部人持倉統計

TokenPriceEvent - 價格事件

Topic: {chain}.token-prices

欄位	說明
`token_address`	代幣地址
`price_in_usd`	USD 價格
`price_in_native`	原生幣價格

TokenSupplyEvent - 供應量事件

Topic: {chain}.token-supplies

欄位	說明
`type`	事件型別（INITIALIZE_MINT/MINT/BURN）
`token_address`	代幣地址
`amount`	數量
`decimals`	精度
`amount_with_decimals`	帶精度的數量

完整的 Protobuf 定義請參考 streaming_protobuf 倉庫。

訊息特性與注意事項

開發者在消費 Kafka Streams 時需要注意以下訊息特性：

無過濾的完整資料流

Stream 不做預過濾，包含 topic 內的所有訊息和完整資料。這意味著消費端需要有足夠的網路吞吐、伺服器效能和高效的解析程式碼。

同一實體訊息有序

同一個代幣或同一個賬號的訊息嚴格按 block 順序到達。這意味著針對特定代幣或錢包地址的事件流是有序的，方便追蹤狀態變化。但不同代幣/賬號之間的訊息到達順序不做保證。

訊息可能重複

同一條訊息可能被投遞多次。如果重複處理會造成問題，消費端需要維護快取或儲存來實現冪等處理。

訊息完整性保證

ChainStream 保證每條訊息的完整性，訊息不會被拆分。無論區塊包含多少交易，您收到的訊息都是完整的資料單元。

Protobuf 二進位制格式

訊息使用 Protobuf 編碼，比 JSON 更緊湊。消費端需要使用對應語言的 Protobuf 庫進行解析。

延遲模型

Kafka Streams 的延遲取決於資料在管道中經過的處理環節。同一條鏈的不同 topic 延遲不同：

Broadcasted vs Committed

型別	說明	延遲	資料確定性
Broadcasted	交易在廣播階段即可消費，無需等待區塊確認	最低	較低
Committed	交易經過區塊確認後才進入 stream	較高	最高

處理管道延遲

資料從區塊鏈節點到 Kafka topic 的每一層轉換（解析、結構化、enrichment）都會引入約 100-1000ms 的延遲：

raw topic：延遲最低，接近原始節點資料
transactions topic：經過解析和結構化
dextrades topic：延遲相對更高，但資料更豐富

如果延遲是首要考量，優先選擇離原始資料最近、你能有效解析的 topic。

最佳實踐

分割槽並行消費

Kafka topic 被劃分為多個分割槽（partition），每個分割槽需要並行讀取以最大化吞吐量。訊息的分割槽鍵設定為 代幣地址 或 錢包地址（所有鏈統一），這確保：

同一代幣的所有事件路由到同一分割槽，保證順序性
同一錢包的所有餘額變動路由到同一分割槽，方便狀態追蹤

建議為每個分割槽分配一個獨立執行緒，確保負載均衡。

持續消費，不阻塞主迴圈

Consumer 的讀取迴圈應保持持續執行，避免因訊息處理阻塞而導致積壓。如果需要對訊息做處理，應採用非同步處理模式：主迴圈負責讀取，處理邏輯委託給 worker 執行緒。

訊息處理效率

批次處理可以降低開銷，但需要在批次大小和延遲之間權衡。在 Go 中可以使用 channel + worker group 實現併發處理。

鏈特定文件

EVM Streams

Ethereum、BSC、Base、Polygon、Optimism

Solana Streams

Solana 高吞吐資料流

TRON Streams

TRON 網路資料流

實時資料流

WebSocket 實時資料接入指南

認證指南

獲取 Access Token

快速入門

資料概念

AI 基礎設施

CLI

安全與合規

整合

資源

法律與政策

Protobuf Schema 倉庫

​支援矩陣

​Kafka Streams vs WebSocket 選型指南

​何時選擇 Kafka Streams

延遲敏感

訊息可靠

複雜處理

水平擴充套件

​何時選擇 WebSocket

快速原型

統一介面

瀏覽器端

動態過濾

​對比總結

​接入憑證獲取

​連線配置

​Broker 地址

​SASL_SSL 連線配置

​Topic 命名規範與完整列表

​命名規範

​訊息型別說明

​完整 Topic 列表

​消費模式與 Offset 管理

​Offset 策略選擇

​Group ID 規則

​Quick Start：5 分鐘跑通第一個 Consumer

​核心資料結構

​基礎結構

​主要訊息型別

​訊息特性與注意事項

​延遲模型

​Broadcasted vs Committed

​處理管道延遲

​最佳實踐

​分割槽並行消費

​持續消費，不阻塞主迴圈

​訊息處理效率

​鏈特定文件

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Offset 策略選擇

Group ID 規則

Quick Start：5 分鐘跑通第一個 Consumer

核心資料結構

基礎結構

主要訊息型別

訊息特性與注意事項

延遲模型

Broadcasted vs Committed

處理管道延遲

最佳實踐

分割槽並行消費

持續消費，不阻塞主迴圈

訊息處理效率

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