Plutus合约中的错误日志丢失问题解析
2025-07-10 20:18:47作者:凤尚柏Louis
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,合约执行失败时的错误日志信息会丢失。这是一个值得注意的问题,因为错误日志对于调试和问题定位至关重要。
现象对比
我们通过两个代码示例来展示这个问题:
自定义check'函数的情况
check' :: Bool -> BuiltinUnit
check' b = if b then BI.unitval else traceError "MINT5"
mintValidator :: TxOutRef -> CurrencySymbol -> Value -> BuiltinUnit
mintValidator nftOutRef ownCS mint =
check' ...
当合约执行失败时,错误信息为:
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'. : []
使用内置check函数的情况
mintValidator' :: TxOutRef -> CurrencySymbol -> Value -> BuiltinUnit
mintValidator' nftOutRef ownCS mint =
check ...
当合约执行失败时,错误信息为:
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
从上述对比可以看出,使用自定义的check'函数时,错误信息中的具体错误标识"MINT5"丢失了,而使用内置check函数时,"PT5"错误标识则能够正常显示。
这种现象的原因是Plutus编译器在优化过程中可能会移除某些日志信息。编译器为了提高执行效率,会对合约代码进行各种优化,其中可能包括移除被认为不必要的日志输出。
解决方案
对于这个问题,开发者需要注意以下几点:
-
优先使用内置函数:如
check等内置函数已经经过充分测试,能够正确处理错误日志。 -
谨慎自定义类似功能:当需要自定义类似
check的功能时,需要特别注意错误日志的处理。 -
编译器优化选项:了解Plutus编译器的优化选项,必要时可以调整优化级别以保留调试信息。
-
测试验证:在合约开发过程中,应该充分测试各种错误场景,确保错误信息能够正确传递。
总结
在Plutus智能合约开发中,错误日志的正确处理对于调试和问题定位至关重要。开发者应当了解编译器的优化行为对日志输出的影响,并采取适当的措施确保关键错误信息不会丢失。当遇到类似问题时,优先考虑使用经过验证的内置函数,或者深入研究编译器优化机制以找到合适的解决方案。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C030
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
424
3.26 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
231
264
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
334
暂无简介
Dart
686
161
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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
266
326
🔥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
🎉 (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
1.22 K
667
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
136
869