以太坊智能合约的 Gas 优化十大最佳实践

Foresight · 2024-12-30 11:41

Constant

存储

智能合约

遵循这些实践,开发者可以降低智能合约的 Gas 费消耗,降低交易成本,并打造更高效且用户友好的应用程序。


撰文:Certik


以太坊主网的 Gas 费用一直是老大难问题,尤其是在网络拥堵时更为显著。在高峰期,用户往往需要支付极高的交易费用。因此,在智能合约开发阶段进行 Gas 费用优化尤为重要。优化 Gas 消耗不仅能有效降低交易成本,还能提升交易效率,为用户带来更加经济、高效的区块链使用体验。


本文将概述以太坊虚拟机(EVM)的 Gas 费机制、Gas 费优化的相关核心概念,以及开发智能合约时进行 Gas 费优化的最佳实践。希望通过这些内容,能为开发者提供启发和实用帮助,同时也助力普通用户更好地理解 EVM 的 Gas 费用运作方式,共同应对区块链生态中的挑战。


EVM 的 Gas 费机制简介


在兼容 EVM 的网络中,「Gas」是指用于测量执行特定操作所需计算能力的单位。


下图说明了 EVM 的结构布局。图中,Gas 消耗分为三个部分:操作执行、外部消息调用以及内存和存储的读写。


来源:以太坊官网[1]


由于每笔交易的执行都需要计算资源,因此会收取一定费用以防止无限循环和拒绝服务(DoS)攻击。完成一笔交易所需的费用被称为「Gas 费」。


自 EIP-1559(伦敦硬分叉)生效以来,Gas 费通过以下公式计算:


Gas fee = units of gas used * (base fee + priority fee)


基础费会被销毁,优先费用则作为激励,鼓励验证者将交易添加到区块链中。在发送交易时设置更高的优先费用,可以提高交易被包含在下一个区块中的可能性。这类似于用户向验证者支付的一种「小费」。


1. 理解 EVM 中的 Gas 优化


当用 Solidity 编译智能合约时,合约会被转换为一系列「操作码」,即 opcodes。

任何一段操作码(例如创建合约、进行消息调用、访问账户存储以及在虚拟机上执行操作)都有一个公认的 Gas 消耗成本,这些成本记录在以太坊黄皮书[2]中。



经过多次 EIP 的修改,其中一些操作码的 Gas 成本已被调整,可能与黄皮书中有所偏差。有关操作码最新成本的详细信息,请参考此处[3]。


2. Gas 优化的基本概念


Gas 优化的核心理念是在 EVM 区块链上优先选择成本效率高的操作,避免 Gas 成本昂贵的操作。


在 EVM 中,以下操作成本较低:

  • 读写内存变量
  • 读取常量和不可变变量
  • 读写本地变量
  • 读取 calldata 变量,例如 calldata 数组和结构体
  • 内部函数调用


成本较高的操作包括:

  • 读写存储在合约存储中的状态变量
  • 外部函数调用
  • 循环操作


EVM Gas 费用优化最佳实践


基于上述基本概念,我们为开发者社区整理了一份 Gas 费优化最佳实践清单。通过遵循这些实践,开发者可以降低智能合约的 Gas 费消耗,降低交易成本,并打造更高效且用户友好的应用程序。


1. 尽量减少存储的使用


在 Solidity 中,Storage(存储)是一种有限资源,其 Gas 消耗远高于 Memory(内存)。每次智能合约从存储中读取或写入数据时,都会产生高额的 Gas 成本。


根据以太坊黄皮书的定义,存储操作的成本比内存操作高出 100 倍以上。比如,OPcodes mload 和 mstore 指令仅消耗 3 个 Gas 单位,而存储操作如 sload 和 sstore 即使在最理想的情况下,成本也至少需要 100 个单位。


限制存储使用的方法包括:


  • 将非永久性数据存储在内存中
  • 减少存储修改次数:通过将中间结果保存在内存中,待所有计算完成后,再将结果分配给存储变量。


2. 变量打包


智能合约中使用的 Storage slot(存储槽)的数量以及开发者表示数据的方式会极大影响 Gas 费的消耗。


Solidity 编译器会在编译过程中将连续的存储变量打包,并以 32 字节的存储槽作为变量存储的基本单位。变量打包是指通过合理安排变量,使多个变量能够适配到单个存储槽中。


左侧是一个效率较低的实现方式,将消耗 3 个存储槽;右侧是一个更高效的实现方式。



通过这一细节的调整,开发者可以节省 20,000 个 Gas 单位(存储一个未使用过的存储槽需要消耗 20,000Gas),但现在仅需要两个存储槽。


由于每个存储槽都会消耗 Gas,变量打包通过减少所需存储槽的数量来优化 Gas 的使用。


3. 优化数据类型


一个变量可以用多种数据类型表示,但不同的数据类型对应的操作成本也不同。选择合适的数据类型有助于优化 Gas 的使用。


例如,在 Solidity 中,整数可以细分为不同的大小:uint8、uint16、uint32 等。由于 EVM 是以 256 位为单位执行操作,使用 uint8 意味着 EVM 必须先将其转换为 uint256,而这种转换会额外消耗 Gas。



我们可以通过图中的代码比较 uint8 和 uint256 的 Gas 成本。UseUint() 函数消耗 120,382 Gas 单位,而 UseUInt8() 函数消耗 166,111 Gas 单位。


单独来看,这里使用 uint256 比 uint8 更便宜。然而,若使用我们之前建议的变量打包优化就不同了。如果开发者能够将四个 uint8 变量打包到一个存储槽中,那么迭代它们的总成本将比四个 uint256 变量更低。这样,智能合约就可以读写一次存储槽,并在一次操作中将四个 uint8 变量放入内存 / 存储中。


4. 使用固定大小变量替代动态变量


如果数据可以控制在 32 字节内,建议使用 bytes32 数据类型替代 bytes 或 strings。一般来说,固定大小的变量比可变大小的变量消耗的 Gas 更少。如果字节长度可以限制,尽量选择从 bytes1 到 bytes32 的最小长度。




5. 映射与数组


Solidity 的数据列表可以用两种数据类型表示:数组(Arrays)和映射(Mappings),但它们的语法和结构截然不同。

映射在大多数情况下效率更高而成本更低,但数组具有可迭代性且支持数据类型打包。因此,建议在管理数据列表时优先使用映射,除非需要迭代或可以通过数据类型打包优化 Gas 消耗。


6. 使用 calldata 代替 memory


函数参数中声明的变量可以存储在 calldata 或 memory 中。两者的主要区别在于,memory 可以被函数修改,而 calldata 是不可变的。


记住这个原则:如果函数参数是只读的,应优先使用 calldata 而非 memory。这样可以避免从函数 calldata 到 memory 的不必要复制操作。


示例 1:使用 memory



使用 memory 关键字时,数组的值会在 ABI 解码过程中从编码的 calldata 复制到 memory。这段代码块的执行成本为 3,694 个 Gas 单位。


示例 2:使用 calldata



当直接从 calldata 读取值时,跳过中间的 memory 操作。这种优化方式使执行成本降至仅 2,413 个 Gas 单位,Gas 效率提升了 35%。


7. 尽可能使用 Constant/Immutable 关键字


Constant/Immutable 变量不会存储在合约的存储中。这些变量会在编译时计算,并存储在合约的字节码中。因此,与存储相比,它们的访问成本要低得多,建议尽可能使用 Constant 或 Immutable 关键字。


8. 在确保不会发生溢出 / 下溢时使用 Unchecked


当开发者能够确定算术操作不会导致溢出或下溢时,可以使用 Solidity v0.8.0 引入的 unchecked 关键字,避免多余的溢出或下溢检查,从而节省 Gas 成本。


在下图中,受条件约束 i<length 的限制,变量 i 永远不可能溢出。在这里,length 被定义为 uint256,这意味着 i 的最大值为 max(uint)-1。因此,在未检查代码块中递增 i 进行被认为是安全的,并更节省 Gas。


此外,0.8.0 及以上版本的编译器已不再需要使用 SafeMath 库,因为编译器本身已内置了溢出和下溢保护功能。


9. 优化修改器


修改器的代码被嵌入到被修改过的函数中,每次使用修改器时,其代码都会被复制。这会增加字节码的大小并提高 Gas 消耗。以下是一种优化修改器 Gas 成本的方法:



优化前:


优化后:


在本例中,通过将逻辑重构为内部函数_checkOwner(),允许在修改器中重复使用该内部函数,可减少字节码大小并降低 Gas 成本。


10. 短路优化


对于||和&&运算符,逻辑运算会发生短路评估,即如果第一个条件已经能够确定逻辑表达式的结果,则不会评估第二个条件。


为了优化 Gas 消耗,应将计算成本低廉的条件放在前面,这样可以有可能跳过成本高昂的计算。


附加一般性建议


1. 删除无用代码


如果合约中存在未使用的函数或变量,建议将其删除。这是减少合约部署成本并保持合约体积小最直接的方法。

以下是一些实用建议:


使用最高效的算法进行计算。如果合约中直接使用某些计算的结果,那么就应该去除这些冗余计算过程。本质上,任何未使用的计算都应该被删除。


在以太坊中,开发者通过释放存储空间可以获得 Gas 奖励。如果不再需要某个变量时,应使用 delete 关键字删除它,或将其设置为默认值。


循环优化:避免高成本的循环操作,尽可能合并循环,并将重复计算移出循环体。


2. 使用预编译合约


预编译合约提供复杂的库函数,例如加密和散列操作。由于代码不是在 EVM 上运行,而是在客户端节点本地运行,因此需要的 Gas 更少。使用预编译合约可以通过减少执行智能合约所需的计算工作量来节省 Gas。


预编译合约的示例包括椭圆曲线数字签名算法(ECDSA)和 SHA2-256 哈希算法。通过在智能合约中使用这些预编译合约,开发者可以降低 Gas 成本,并提高应用程序的运行效率。


关于以太坊网络支持的预编译合约的完整列表,请参阅此处[4]。


3. 使用内联汇编代码


内联汇编(in-line assembly)允许开发者编写可由 EVM 直接执行的低级却高效的代码,而无须使用昂贵的 Solidity 操作码。内联汇编还允许更精确地控制内存和存储的使用,从而进一步减少 Gas 费。此外,内联汇编可以执行一些仅使用 Solidity 难以实现的复杂操作,为优化 Gas 消耗提供更多灵活性。


以下是使用内联汇编节省 Gas 的代码示例:



从上图可以看到,与标准用例相比,使用了内联汇编技术的第二种用例拥有着更高的 Gas 效率。


然而,使用内联汇编也可能带来风险并容易出错。因此,应谨慎使用,仅限经验丰富的开发者操作。


4. 使用 Layer 2 解决方案


使用 Layer 2 解决方案可以减少需要在以太坊主网上存储和计算的数据量。


像 rollups、侧链和状态通道等 Layer 2 解决方案能够将交易处理从主以太坊链上卸载,从而实现更快和更便宜的交易。

通过将大量交易捆绑在一起,这些解决方案减少了链上交易的数量,从而降低了 Gas 费用。使用 Layer 2 解决方案还可以提高以太坊的可扩展性,使更多用户和应用能够参与网络,而不会导致网络超载引起拥堵。


5. 使用优化工具和库


有多个优化工具可供使用,例如 solc 优化器、Truffle 的构建优化器和 Remix 的 Solidity 编译器。



这些工具可以帮助最小化字节码的大小、删除无用代码,并减少执行智能合约所需的操作次数。结合其他 Gas 优化库,如 「solmate」,开发者可以有效地降低 Gas 成本并提高智能合约的效率。


结论


优化 Gas 消耗是开发者的重要步骤,既可以最小化交易成本又能提高 EVM 兼容网络上智能合约的效率。通过优先执行节省成本的操作、减少存储使用、利用内联汇编以及遵循本文讨论的其他最佳实践,开发者可以有效地降低合约的 Gas 消耗。


不过,必须注意的是,在优化过程中,开发者必须谨慎操作,以防引入安全漏洞。优化代码和减少 Gas 消耗的过程中,永远不应牺牲智能合约固有的安全性。


[1] : https://ethereum.org/en/developers/docs/gas/

[2] : https://ethereum.github.io/yellowpaper/paper.pdf

[3] : https://www.evm.codes/

[4] : https://www.evm.codes/precompiled

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