首页
/ SXT-Proof-of-SQL 项目中 Commitment 计算方法的优化实践

SXT-Proof-of-SQL 项目中 Commitment 计算方法的优化实践

2025-06-06 02:04:29作者:韦蓉瑛

在 SXT-Proof-of-SQL 项目中,Commitment 计算是一个核心功能,它负责生成可验证的承诺值。最近项目团队对 Commitment trait 中的 compute_commitments 方法进行了重要优化,使其更加符合 Rust 语言的惯用写法。

原有实现的问题

在优化前,compute_commitments 方法采用了一种非惯用的 Rust 设计模式:通过可变引用来修改传入的缓冲区。具体表现为方法接收一个可变的 commitments 切片作为参数,并将计算结果直接写入这个切片中。

这种设计存在几个潜在问题:

  1. 不符合 Rust 的惯用模式,Rust 更倾向于返回新创建的值而非修改传入参数
  2. 隐藏了内存分配行为,调用者需要预先分配正确大小的缓冲区
  3. 可能导致边界条件错误,如果缓冲区大小与计算结果不匹配

优化方案

团队决定将方法签名修改为直接返回 Vec 类型的结果。新的签名如下:

fn compute_commitments(
    committable_columns: &[CommittableColumn],
    offset: usize,
    setup: &Self::PublicSetup<'_>,
) -> Vec<Self>;

这一修改带来了几个明显优势:

  1. 更清晰的接口:调用者不再需要关心缓冲区管理
  2. 更安全的实现:消除了缓冲区大小不匹配的风险
  3. 更符合 Rust 生态的约定:与标准库和其他流行 crate 保持一致性

实现细节

在具体实现上,优化后的版本通常会在方法内部:

  1. 根据输入参数确定需要计算的 commitment 数量
  2. 创建适当大小的 Vec 容器
  3. 填充计算结果
  4. 返回完整的 Vec

这种模式特别适合 Rust 的所有权系统,因为它:

  • 明确表示了内存分配的发生点
  • 允许编译器进行更好的优化
  • 使调用代码更简洁

向后兼容性考虑

由于这是一个接口变更,项目团队采取了以下措施确保平稳过渡:

  1. 在单个版本中完成所有相关实现的更新
  2. 确保所有依赖该 trait 的代码同步更新
  3. 通过版本号变更(0.22.15)明确标记这一不兼容变更

总结

这次优化展示了 Rust 项目中 API 设计的最佳实践。通过遵循语言惯用法,项目不仅提高了代码质量,还增强了安全性和可维护性。对于其他 Rust 项目而言,这种从"修改参数"到"返回结果"的模式转变值得借鉴,特别是在设计涉及集合操作的 trait 时。

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
23
6
docsdocs
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
225
2.27 K
flutter_flutterflutter_flutter
暂无简介
Dart
526
116
ohos_react_nativeohos_react_native
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
211
287
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
frameworksframeworks
openvela 操作系统专为 AIoT 领域量身定制。服务框架:主要包含蓝牙、电话、图形、多媒体、应用框架、安全、系统服务框架。
CMake
795
12
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
986
583
pytorchpytorch
Ascend Extension for PyTorch
Python
67
97
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++
566
94
GLM-4.6GLM-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】
Jinja
43
0