NEARCore项目中交易签名验证的优化实践
2025-07-01 22:40:31作者:邬祺芯Juliet
在区块链系统中,交易签名验证是保障安全性的关键环节。NEARCore开发团队近期发现并解决了一个影响性能的设计问题——交易在被纳入内存池和打包入块时存在重复的签名验证操作。本文将深入解析该问题的技术背景、解决方案及其实现细节。
问题背景
在NEARCore的原始设计中,交易签名验证存在两处冗余操作:
- 当RPC节点接收交易时,会立即进行首次签名验证
- 当从交易池取出交易准备打包区块时,会再次执行相同的验证
这种设计虽然确保了安全性,但带来了不必要的计算开销。特别是在高吞吐量场景下,重复的密码学运算会显著增加节点负载。
技术解决方案
团队采用了类型安全的设计模式来解决这个问题,而非简单地移除某次验证。核心思路是引入ValidatedTransaction新类型,这个类型的关键特性包括:
- 构造器强制要求签名验证
- 作为交易池存储的唯一类型
- 通过Rust的类型系统保证安全性
这种设计带来了多重优势:
- 编译期即可确保签名验证的执行
- 代码可读性显著提升
- 消除了开发者意外绕过验证的风险
实现路径
整个优化过程分为多个阶段实施:
- 基础设施准备:清理旧有代码,为类型系统改造铺平道路
- 核心类型引入:实现
ValidatedTransaction及其相关trait - 交易池改造:将存储类型从普通Transaction替换为新类型
- 调用链路更新:确保全流程正确使用验证后的交易
后续优化方向
虽然主要问题已解决,团队还发现其他潜在的验证优化点:
- 交易广播路径的验证逻辑
- 跨分片交易处理流程
- 历史数据重放机制
这些都将通过逐步推广ValidatedTransaction的使用来优化。
总结
NEARCore通过类型系统解决重复验证的问题,展示了Rust在区块链开发中的独特优势。这种设计不仅提升了性能,更通过编译期保障增强了系统安全性,为后续的协议演进奠定了良好基础。这种模式也值得其他区块链项目参考借鉴。
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-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。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
192
212
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++
649
270
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
297
111
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
384
3.69 K
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
857
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
243
316
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
66
96
暂无简介
Dart
632
143