Neo区块链网络费用计算方法优化探讨
2025-06-20 12:13:10作者:范垣楠Rhoda
背景介绍
在Neo区块链项目中,网络费用(Network Fee)的计算是交易处理过程中的重要环节。当前实现中,CalculateNetworkFee
方法的设计存在一些使用上的不便,特别是对于开发者而言,调用该方法需要提供过多参数,增加了不必要的复杂度。
当前实现分析
现有的CalculateNetworkFee
方法是一个扩展方法,其签名如下:
public static long CalculateNetworkFee(
this Transaction tx,
DataCache snapshot,
ProtocolSettings settings,
Func<UInt160, byte[]> accountScript,
long maxExecutionCost = ApplicationEngine.TestModeGas);
这种设计存在几个问题:
- 参数过多:需要提供DataCache、ProtocolSettings等多个对象
- 依赖复杂:需要传入accountScript委托,增加了调用复杂度
- 使用场景受限:对于简单场景显得过于重量级
优化方案
针对上述问题,我们提出以下优化建议:
简化方法重载
建议增加两个简化版本的方法重载:
// 基础版本,仅需执行费用因子
public static long CalculateNetworkFee(this Transaction tx, long exec_fee_factor);
// 完整版本,保留现有功能
public static long CalculateNetworkFee(this Transaction tx, DataCache snapshot, ProtocolSettings settings);
方法设计考量
-
基础版本:
- 适用于大多数简单场景
- 只需提供执行费用因子(exec_fee_factor)即可计算网络费用
- 当交易包含合约签名者时会抛出异常
-
完整版本:
- 保留现有全部功能
- 适用于需要完整上下文的高级场景
- 内部可调用基础版本实现核心计算逻辑
技术实现细节
在具体实现上,我们可以:
- 将核心计算逻辑提取到私有方法中
- 基础版本和完整版本都调用这个私有方法
- 完整版本负责处理额外的验证和上下文相关计算
- 基础版本提供快速计算路径
开发者体验提升
这种优化将为开发者带来以下好处:
- 降低入门门槛:简单场景下只需提供最少参数
- 代码更简洁:减少不必要的参数传递
- 性能优化:避免在简单场景下加载不必要的上下文
- 错误处理更明确:基础版本对不支持场景直接抛出异常
总结
通过对Neo区块链网络费用计算方法的优化,我们能够在保持现有功能完整性的同时,为开发者提供更友好、更高效的API接口。这种分层设计既满足了简单场景的易用性需求,又保留了复杂场景的灵活性,是API设计中的良好实践。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
GLM-4.6
GLM-4.6在GLM-4.5基础上全面升级:200K超长上下文窗口支持复杂任务,代码性能大幅提升,前端页面生成更优。推理能力增强且支持工具调用,智能体表现更出色,写作风格更贴合人类偏好。八项公开基准测试显示其全面超越GLM-4.5,比肩DeepSeek-V3.1-Terminus等国内外领先模型。【此简介由AI生成】Jinja00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
openPangu-Ultra-MoE-718B-V1.1
昇腾原生的开源盘古 Ultra-MoE-718B-V1.1 语言模型Python00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++0113AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-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。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile011
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
热门内容推荐
1 freeCodeCamp全栈开发课程中React组件导出方式的衔接问题分析2 freeCodeCamp英语课程视频测验选项与提示不匹配问题分析3 freeCodeCamp课程视频测验中的Tab键导航问题解析4 freeCodeCamp课程中屏幕放大器知识点优化分析5 freeCodeCamp英语课程填空题提示缺失问题分析6 freeCodeCamp课程页面空白问题的技术分析与解决方案7 freeCodeCamp Cafe Menu项目中link元素的void特性解析8 freeCodeCamp 课程中关于角色与职责描述的语法优化建议 9 freeCodeCamp全栈开发课程中测验游戏项目的参数顺序问题解析10 freeCodeCamp全栈开发课程中React实验项目的分类修正
最新内容推荐
ReportMachine.v7.0D5-XE10:Delphi报表生成利器深度解析与实战指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 WebVideoDownloader:高效网页视频抓取工具全面使用指南 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 32位ECC纠错Verilog代码:提升FPGA系统可靠性的关键技术方案 电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南 ZLIB 1.3 静态库 Windows x64 版本:高效数据压缩解决方案完全指南 IEC61850建模工具及示例资源:智能电网自动化配置的完整指南 高效汇编代码注入器:跨平台x86/x64架构的终极解决方案
项目优选
收起

deepin linux kernel
C
22
6

OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
217
2.23 K

暂无简介
Dart
523
116

React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
210
285

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
982
580

Ascend Extension for PyTorch
Python
67
97

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++
564
87

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

GLM-4.6在GLM-4.5基础上全面升级:200K超长上下文窗口支持复杂任务,代码性能大幅提升,前端页面生成更优。推理能力增强且支持工具调用,智能体表现更出色,写作风格更贴合人类偏好。八项公开基准测试显示其全面超越GLM-4.5,比肩DeepSeek-V3.1-Terminus等国内外领先模型。【此简介由AI生成】
Jinja
33
0