Plutus合约中错误日志丢失问题解析
2025-07-10 01:30:57作者:明树来
问题背景
在Plutus智能合约开发过程中,开发者发现当使用自定义的check'函数替代内置的check函数时,合约执行出错时的错误日志信息会丢失。这是一个值得注意的优化行为,因为错误日志对于调试合约至关重要。
现象对比
我们通过两个代码案例来展示这一现象:
案例一:使用自定义check'函数
check' :: Bool -> BuiltinUnit
check' b = if b then BI.unitval else traceError "MINT5"
mintValidator :: TxOutRef -> CurrencySymbol -> Value -> BuiltinUnit
mintValidator nftOutRef ownCS mint =
check' ...
执行错误时仅显示:
CekError : An error has occurred:\nThe machine terminated because of an error,
either from a built-in function or from an explicit use of 'error'. : []
案例二:使用内置check函数
mintValidator' :: TxOutRef -> CurrencySymbol -> Value -> BuiltinUnit
mintValidator' nftOutRef ownCS mint =
check ...
执行错误时显示:
CekError : An error has occurred:\nThe machine terminated because of an error,
either from a built-in function or from an explicit use of 'error'. : ["PT5"]
问题分析
Plutus编译器在优化过程中会对合约代码进行简化处理,其中一个优化行为就是移除部分错误追踪信息。这种优化虽然能提高合约执行效率,但会降低调试信息的可用性。
关键点在于:
- 内置的
check函数保留了错误信息 - 自定义的
check'函数在编译优化过程中丢失了错误信息 - 这种差异可能导致调试困难
解决方案
对于需要保留错误信息的场景,开发者应该:
- 优先使用Plutus提供的内置函数(如
check) - 如果必须自定义类似功能,确保使用正确的错误处理方式
- 在合约开发阶段,可以适当关闭某些优化选项以保留调试信息
最佳实践建议
- 调试阶段:保持错误信息的完整性,可以使用内置函数或专门配置编译器选项
- 生产环境:在确保合约逻辑正确后,可以考虑启用优化以获得更好的性能
- 错误处理:为关键业务逻辑添加详细的错误信息,便于问题定位
- 代码审查:特别注意自定义错误处理函数的实现,确保其行为符合预期
理解Plutus编译器的这种优化行为有助于开发者编写更健壮的智能合约,并在性能与可调试性之间取得平衡。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能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
GOT-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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
177
195
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++
647
263
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
270
93
暂无简介
Dart
623
140
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
378
3.33 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (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
1.1 K
621
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
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