压缩合约:Zipped Contracts - 省时省力的智能合约部署新方式
2024-05-31 15:18:21作者:蔡怀权
在区块链领域,效率与成本一直是开发者关注的核心问题。今天,我们要向您介绍一个创新的开源项目——Zipped Contracts,它将改变我们对智能合约部署的理解,实现更高效、更经济的合同执行。
项目介绍
Zipped Contracts 是一种特殊的压缩合约形式,它们被设计成在调用时自动解压并执行。这种技术尤其适用于那些只在eth_call上下文中被调用的辅助合同,如"Lens"型助手合约、报价器、NFT元数据和查询助手等。项目还提供了一个在线应用bytecode.zip,让您能够直接在浏览器中部署压缩合约。
项目技术分析
Zipped Contracts 利用DEFLATE算法进行离线压缩,并通过一个自提取包装器部署到链上。当任何函数被调用时,包装器会触发一个简单的默认回退函数,该函数将调用传递给核心运行时合约Z。Z解压并部署压缩的合约,然后将原始调用转发到实例中。结果会在一个revert()负载内返回,避免永久修改状态。
应用场景
对于大多数合同来说,使用Zipped Contracts 可以节省大约50%的字节码大小和部署成本,尤其是文本密集型应用。例如,在实际案例中,去中心化交易平台V3 Quoter 和 shields.build SVG 元数据合约分别实现了51%和65%的成本降低。
特点
- 自我解压: 无需额外操作,调用即可触发解压过程。
- 兼容性高: 从
eth_call上下文看,交互几乎与普通智能合约无异。 - 节省成本: 显著减少部署费用和资源占用。
- 广泛适用: 适合各种辅助和元数据合同。
如何使用
安装项目只需一行命令,使用Foundry工具:
$> forge install merklejerk/zipped-contracts
需要注意的是,由于解压操作非常耗能(约23M gas),所以应该仅在不产生交易记录的eth_call环境中调用。
此外,项目提供了脚本和示例,帮助您轻松部署自己的压缩合约。
结论
Zipped Contracts 提供了一种全新的智能合约部署策略,显著降低了成本和提升了效率。无论是在开发新的协议还是优化现有应用,这都是值得尝试的创新技术。立即加入,让您的智能合约部署进入压缩时代!
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
403
3.14 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
224
250
暂无简介
Dart
672
159
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
663
319
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
325
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
655
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
219