Neo区块链网络中的MaxBlockSystemFee限制优化探讨
2025-06-20 04:33:26作者:管翌锬
引言
在Neo区块链网络中,GAS作为主要的资源计量单位,承担着限制网络资源使用的重要角色。所有交易都需要支付GAS费用,理论上交易执行所需的计算资源应该与其系统费用成正比。然而,实际情况并非总是如此,这为降低拒绝服务(DoS)攻击成本创造了可能性。
当前问题分析
目前Neo网络中的MaxBlockSystemFee默认设置为1500 GAS,这意味着一个区块中可以包含大量交易。例如:
- 约10,000笔简单交易
- 约27,000笔更小型的交易
虽然存在MaxTransactionsPerBlock参数限制,但在考虑资源密集型交易时,1500 GAS的总量仍可能导致区块处理时间过长,影响后续区块的正常生成。
核心矛盾
降低MaxBlockSystemFee面临一个根本性矛盾:该值不能低于NEO代币的ActivationPrice(当前为1000 GAS)。这是因为成为候选节点需要支付这笔费用,而1000 GAS对于区块处理时间来说仍然过高。
解决方案建议
我们建议修改候选节点激活机制,从当前的activateCandidate调用方式改为通过NEP-17转账实现。具体方案包括:
- NEO合约实现NEP-27处理器
- 接受附带公钥数据的GAS转账
- 立即销毁转入的GAS(NEO合约不保留这些资金)
这种改变带来以下优势:
- 允许将
MaxBlockSystemFee设置为低于激活费用的值(如100-400 GAS) - 解决激活交易费用估算问题(当前RPC节点的
MaxGasInvoke限制导致难以正确调用) - 简化激活交易创建过程
技术实现考量
- 向后兼容性:可以保留
activateCandidate方法供私有网络使用 - 合约修改:需要更新NEO原生合约
- 共识机制:需要相应调整
性能优化建议
通过基准测试发现,当前执行费用因子(ExecFeeFactor)设置下,安全范围内的MaxBlockSystemFee应控制在10-20 GAS左右。这表明我们需要:
- 重新评估
ExecFeeFactor和MaxBlockSystemFee的合理配比 - 考虑在优化后适当提高
ExecFeeFactor - 确保常规交易费用不会大幅增加
安全增强建议
新的GAS销毁机制还能解决以下安全问题:
- 防止交易失败时用户损失系统费用
- 避免特定类型的抢先激活攻击
- 建议弃用原有的
BurnGas方式,改为在执行期间直接扣除GAS
结论
优化Neo网络的MaxBlockSystemFee限制是一个系统工程,需要综合考虑网络性能、安全性和可用性。通过重构候选节点激活机制,我们能够实现更精细的资源控制,同时提升网络整体安全性。这一改进将为Neo网络的长期稳定运行奠定坚实基础。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
最新内容推荐
Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 Launch4j中文版:Java应用程序打包成EXE的终极解决方案 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 MQTT客户端软件源代码:物联网开发的强大工具与最佳实践指南 TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 IEC61850建模工具及示例资源:智能电网自动化配置的完整指南 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 XMODEM协议C语言实现:嵌入式系统串口文件传输的经典解决方案
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
25
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
415
3.19 K
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
暂无简介
Dart
680
160
🔥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
65
19
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
259
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++
689
327
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
🎉 (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
660