智能合约中存储和计算效率漏洞

2024-07-29 19:49:06 浏览数 (1)

存储和计算效率

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不当的存储结构或计算密集型操作可能导致高Gas费用和性能瓶颈。
示例场景:频繁读取和写入大数组

假设你正在构建一个投票系统,其中每个提案都有一个独立的计票器。为了实现这一点,你可能最初会考虑使用一个映射(map),其中键是提案ID,值是一个数组,存储所有投给该提案的选民地址。

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// 不当的存储结构
contract VotingSystem {
    mapping(uint => address[]) public voters;

    function vote(uint proposalId, address voter) public {
        voters[proposalId].push(voter);
    }

    function getVotesCount(uint proposalId) public view returns (uint) {
        return voters[proposalId].length;
    }
}
存在的问题
  • 1、Gas费用高昂:每当有人投票时,数组需要重新分配内存空间来容纳新元素,这会消耗大量Gas。
  • 2、性能瓶颈:读取和写入大数组会变得非常缓慢,因为每次读取或写入操作都需要遍历整个数组。
解决方案:优化存储结构

优化建议 为了减少Gas费用并提高性能,我们可以重新设计数据结构,使用映射来追踪每个选民是否已经投票给某个提案,而不是维护一个选民数组。

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// 优化后的存储结构
contract OptimizedVotingSystem {
    mapping(uint => mapping(address => bool)) public hasVoted;

    function vote(uint proposalId, address voter) public {
        require(!hasVoted[proposalId][voter], "Already voted");
        hasVoted[proposalId][voter] = true;
    }

    function getVotesCount(uint proposalId) public view returns (uint) {
        uint count;
        for (address voter = address(1); voter != address(0); voter = address(uint(voter)   1)) {
            if (hasVoted[proposalId][voter]) {
                count  ;
            }
        }
        return count;
    }
}
改进说明
  • 1、减少Gas费用:使用映射追踪投票状态比维护数组更高效,因为映射的操作(如插入和查找)通常更快,消耗的Gas更少。
  • 2、提升性能:映射操作几乎恒定时间复杂度O(1),不会随数据量增加而变慢。
注意事项

尽管使用映射可以显著提高效率,但在getVotesCount函数中遍历所有地址来计算投票数仍然是低效的。实际应用中,你可以引入额外的映射或变量来追踪每个提案的投票总数,以避免全地址空间的遍历。

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// 进一步优化
contract FurtherOptimizedVotingSystem {
    mapping(uint => mapping(address => bool)) public hasVoted;
    mapping(uint => uint) public votesCount;

    function vote(uint proposalId, address voter) public {
        require(!hasVoted[proposalId][voter], "Already voted");
        hasVoted[proposalId][voter] = true;
        votesCount[proposalId]  ;
    }

    function getVotesCount(uint proposalId) public view returns (uint) {
        return votesCount[proposalId];
    }
}

这样,每次投票时只需更新投票计数器,大大降低了Gas费用和提高了查询速度。在智能合约开发中,合理的设计和优化存储结构对于降低成本和提升性能至关重要。

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