Cardano节点中的代币燃烧交易反序列化问题解析
问题背景
在Cardano区块链的本地测试网络环境中,开发团队发现了一个与代币燃烧操作相关的反序列化问题。具体表现为:当尝试燃烧-1
个代币时,交易无法通过cardano-submit-api
的反序列化检查,而燃烧-10
个代币的交易却能正常通过。
技术细节分析
这个问题出现在Cardano节点v8.8.0版本中,主要涉及Mary时代的原生代币功能。从技术角度来看,这是一个典型的序列化/反序列化不一致问题。
交易的核心部分包含以下关键元素:
- 输入:指定了UTXO的引用
- 输出:包含接收地址和金额
- 铸造字段:包含代币燃烧操作(负值表示燃烧)
- 见证:包含签名验证信息
问题交易的特殊之处在于其铸造字段尝试燃烧-1
个特定代币(资产名为"handle1")。从YAML格式的交易视图来看,交易结构本身是合法的,且可以通过cardano-cli
工具进行完整的往返序列化测试。
错误表现
当通过cardano-submit-api
提交交易时,系统会抛出反序列化失败的错误:
DecoderFailure (LocalTxSubmission... (DeserialiseFailure 56 "expected word")
这表明在反序列化过程中,系统在某个位置期望读取到一个"word"类型的数据,但实际得到的内容不符合预期。
根本原因
经过Cardano开发团队的深入调查,发现问题出在解码环节而非交易本身。具体来说,是处理反序列化失败时的PredicateFailure
机制存在问题。当系统尝试解析包含特定负值(如-1
)的代币数量时,解码逻辑未能正确处理这种情况。
解决方案
该问题已在cardano-ledger仓库的PR#4288中得到修复。修复的核心是改进了反序列化逻辑,使其能够正确处理各种边界情况下的代币数量值,包括负值情况。
技术启示
这个问题为我们提供了几个重要的技术启示:
-
边界值测试的重要性:即使是看似简单的数值操作(如代币数量的增减),也需要对各种边界值进行充分测试。
-
序列化一致性:在区块链系统中,序列化和反序列化的一致性至关重要,任何微小的不匹配都可能导致交易被拒绝。
-
错误处理机制:完善的错误处理机制(如
PredicateFailure
)需要能够覆盖所有可能的异常情况。 -
工具链验证:不同工具(如
cardano-cli
和cardano-submit-api
)之间的行为一致性需要得到保证。
总结
这个案例展示了区块链系统中一个典型的数据序列化/反序列化问题。虽然表面上看是简单的数值处理问题,但实际上涉及到底层协议实现的多个层面。Cardano开发团队通过及时修复这个问题,进一步增强了系统的稳定性和可靠性,为处理各种复杂的代币操作提供了更坚实的基础。
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~042CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava04GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。06GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00openHiTLS
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!C0296- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









