首页
/ FuelLabs/fuels-ts项目中`bn`库解析零精度单位时的处理缺陷

FuelLabs/fuels-ts项目中`bn`库解析零精度单位时的处理缺陷

2025-05-02 07:45:13作者:柏廷章Berta

在FuelLabs/fuels-ts项目的开发过程中,我们发现bn库在处理零精度单位(precision zero)的数值解析时存在一个关键缺陷。这个问题最初在issue #3227中被部分修复,但仅解决了格式化(formatUnits)方面的问题,而解析(parseUnits)方面的缺陷仍然存在。

问题背景

bn库是FuelLabs/fuels-ts项目中用于处理大数运算的核心组件。当开发者尝试使用parseUnits方法解析带有零精度单位的数值时,会出现预期外的行为。具体表现为:

  1. 当传入的数值包含小数点时,解析结果不正确
  2. 对于包含千位分隔符的数值处理不当
  3. 零精度单位的特殊场景未被充分考虑

技术细节分析

在零精度单位场景下,数值理论上不应该包含小数部分。然而当前的实现没有正确处理这种情况,导致:

  1. 小数点后的数字被错误地保留
  2. 千位分隔符干扰了数值解析
  3. 没有对输入进行严格的零精度校验

解决方案

经过技术团队讨论,提出了以下改进方案:

if (isZeroUnits) {
    const textWithoutDecimals = textAmountFixed.replace(',', '').split('.')[0];
    const amount = bn(textWithoutDecimals);
}

这个方案通过以下步骤确保正确解析:

  1. 首先移除所有千位分隔符(逗号)
  2. 截取小数点前的整数部分
  3. 使用bn构造函数处理纯整数字符串

影响范围

该修复将影响以下使用场景:

  1. 所有使用零精度单位的合约交互
  2. 涉及大数运算的交易金额处理
  3. 需要严格整数输入的业务逻辑

最佳实践建议

开发者在处理零精度单位时应注意:

  1. 明确区分格式化(formatUnits)和解析(parseUnits)的使用场景
  2. 对于确定需要整数输入的场景,提前做好输入验证
  3. 在升级后重新测试所有涉及零精度单位的业务逻辑

后续计划

技术团队将持续监控该修复在实际应用中的表现,并考虑在未来的版本中:

  1. 增加更严格的输入验证机制
  2. 提供更明确的错误提示
  3. 优化零精度场景下的性能表现

这个修复将确保FuelLabs/fuels-ts项目在处理各种数值场景时更加健壮可靠,为开发者提供更好的开发体验。

登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐

项目优选

收起
kernelkernel
deepin linux kernel
C
22
6
docsdocs
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
197
2.17 K
ohos_react_nativeohos_react_native
React Native鸿蒙化仓库
C++
208
285
pytorchpytorch
Ascend Extension for PyTorch
Python
59
94
RuoYi-Vue3RuoYi-Vue3
🎉 (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
974
574
nop-entropynop-entropy
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
ops-mathops-math
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++
549
81
openHiTLSopenHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.02 K
399
communitycommunity
本项目是CANN开源社区的核心管理仓库,包含社区的治理章程、治理组织、通用操作指引及流程规范等基础信息
393
27
MateChatMateChat
前端智能化场景解决方案UI库,轻松构建你的AI应用,我们将持续完善更新,欢迎你的使用与建议。 官网地址:https://matechat.gitcode.com
1.2 K
133