Anoma项目中的logics_core模块重构:从混合用途到专用测试核心
2025-05-06 09:24:37作者:魏侃纯Zoe
在区块链开发框架Anoma的代码库中,存在一个名为logics_core的核心模块,该模块当前承担着双重职责:既作为内部测试的示例核心,又被实际功能模块(如jets模块)直接引用。这种设计模式在软件工程中被称为"混合关注点",会导致代码的可维护性和清晰度下降。本文将深入分析这一问题及其解决方案。
问题本质分析
混合用途的核心模块会带来几个显著问题:
- 职责模糊:测试代码与生产代码的边界被打破,违反单一职责原则
- 维护风险:对测试示例的修改可能意外影响实际功能
- 认知负担:开发者难以判断哪些代码是真实业务逻辑,哪些仅是示例
在Anoma的上下文中,logics_core的这种双重身份尤其危险,因为它涉及到底层的Nock执行引擎和虚拟机逻辑,这些都是区块链系统的关键组件。
解决方案设计
1. 模块重命名策略
将logics_core更名为能明确表达其示例性质的名称,例如:
example_logic_coredemo_logic_enginesandbox_logic_prototype
这种命名转换需要在整个代码库中全局执行,确保所有引用点同步更新。
2. 架构解耦方案
从功能模块中移除对示例核心的依赖需要分步骤实施:
第一阶段:接口抽象
- 为实际需要的功能定义清晰的接口
- 将jets等模块的依赖改为面向接口而非具体实现
第二阶段:实现迁移
- 将当前
logics_core中实际被使用的功能提取到新的专用核心模块 - 保留纯粹用于示例和测试的代码在重命名后的模块中
第三阶段:依赖清理
- 更新构建配置确保测试和生产环境使用不同的核心
- 添加静态检查规则防止示例核心被误用
实施考量
在区块链开发环境中进行此类重构需要特别注意:
- 执行一致性:所有节点必须同步更新核心模块结构
- 测试覆盖:需要增强集成测试确保重构不影响执行语义
- 版本兼容:考虑跨版本升级时模块结构的兼容性处理
最佳实践建议
对于类似区块链基础设施项目,建议:
-
严格区分三类代码:
- 生产核心代码
- 测试专用代码
- 示例/演示代码
-
建立架构守护规则,通过自动化工具防止混合使用
-
在项目文档中明确各模块的职责范围和适用场景
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
STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 网页设计期末大作业资源包 - 一站式解决方案助力高效完成项目 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 Adobe Acrobat XI Pro PDF拼版插件:提升排版效率的专业利器 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 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 ONVIF设备模拟器:开发测试必备的智能安防仿真工具
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
暂无简介
Dart
669
155
Ascend Extension for PyTorch
Python
219
236
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
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++
660
308
🔥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
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
392
3.81 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322
🎉 (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
1.19 K
653
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
141
878