Foundry项目中的编译器配置与不变性测试冲突问题分析
2025-05-26 15:58:20作者:曹令琨Iris
问题背景
在Foundry项目开发过程中,当启用编译器配置(compiler profiles)功能时,不变性测试(invariant testing)环境会出现初始化失败的问题。具体表现为测试框架无法正确识别合约接口,导致测试无法执行。
问题现象
开发者在Optimism项目的合约测试中发现,当在foundry.toml中配置了额外的编译器优化选项时,运行特定不变性测试会报错。错误信息显示测试环境无法正确设置,提示"Proxy does not have the selector 0xb40a817c"。而当移除这些编译器配置后,测试又能正常通过。
技术分析
根本原因
这个问题源于Foundry内部对合约名称的处理方式。当启用编译器配置时,生成的合约名称会包含额外信息(如"SystemConfig.default"),而测试框架在查找合约接口时使用的是原始名称("SystemConfig"),导致匹配失败。
深层机制
- 编译器配置影响:额外的编译器配置会修改合约的构建输出,包括生成的artifact名称
- 接口查找逻辑:不变性测试需要加载合约接口来设置测试环境
- 名称匹配机制:当前的匹配逻辑无法处理带有额外信息的artifact名称
解决方案
临时解决方案
目前可以通过以下方式临时解决:
- 移除foundry.toml中的编译器配置
- 执行清理和重新构建操作
长期修复方案
Foundry团队已经识别出问题并提出了两种修复方向:
-
智能名称匹配:修改名称匹配逻辑,使其能够处理带有额外信息的artifact名称
- 通过分割名称字符串获取基础合约名
- 与现有逻辑兼容,但可能遇到多匹配问题
-
专用ABI查找方法:为不变性测试创建专用的ABI查找方法
- 由于不变性测试仅需要ABI信息,可以放宽匹配要求
- 保持原有严格匹配仅用于脚本执行
技术影响
这个问题揭示了Foundry在以下方面需要改进:
- 编译器集成:需要更健壮地处理不同编译配置下的artifact
- 测试框架:需要区分不同场景下的合约查找需求
- 名称处理:需要统一的名称处理规范
最佳实践建议
对于开发者遇到类似问题,建议:
- 检查测试失败是否与编译器配置相关
- 确认artifact名称是否符合预期
- 考虑是否需要严格的名称匹配
- 关注Foundry的后续更新,特别是编译器相关改进
这个问题展示了现代智能合约开发工具链中配置管理与测试框架交互的复杂性,也提醒我们在使用高级编译功能时需要全面考虑其对整个开发流程的影响。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
最新内容推荐
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 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 2022美赛A题优秀论文深度解析:自行车功率分配建模的成功方法 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
246
暂无简介
Dart
672
157
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++
663
313
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
324
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
1.2 K
655
🔥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
64
19
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218
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
330
137