Nethereum 中处理大整数解码异常的技术解析
背景介绍
在使用 Nethereum 进行智能合约交互时,开发者经常会遇到需要解码复杂数据结构的情况。特别是在处理包含嵌套结构体和大整数的返回值时,可能会遇到"Value was either too large or too small for an Int32"这样的异常。
问题本质
这个问题的核心在于 Nethereum 在处理包含大整数(BigInteger)的嵌套结构体时的解码机制。当直接尝试解码一个包含多个嵌套结构体的复杂返回值时,解码器可能会错误地尝试将某些大数值转换为 Int32 类型,从而导致溢出异常。
解决方案
正确的处理方式是将返回值视为一个整体结构体,然后在这个结构体中再包含其他嵌套结构体。具体来说:
- 创建一个主函数输出类,标记为
[FunctionOutput] - 在这个类中定义一个属性,类型为包含所有返回数据的结构体
- 确保所有嵌套结构体都正确标注了
[Parameter]属性
代码实现示例
[FunctionOutput]
public class Function : IFunctionOutputDTO
{
[Parameter("tuple", "orderInput")]
public OrderInput OrderInput { get; set; }
}
public class OrderInput
{
[Parameter("tuple[]", "orders", 1)]
public List<Order> Orders { get; set; }
[Parameter("tuple[]", "details", 2)]
public List<SettleDetail> Details { get; set; }
[Parameter("tuple", "shared", 3)]
public SettleShared Shared { get; set; }
// 其他字段...
}
// 其他嵌套结构体定义...
关键点解析
-
结构体封装:必须将整个返回值封装在一个顶层结构体中,即使智能合约返回的是多个独立参数
-
参数标注:所有结构体属性都必须正确标注
[Parameter]属性,包括类型和顺序 -
大整数处理:对于 uint256 类型的参数,必须使用 BigInteger 类型来接收,而不是 int 或 long
-
解码顺序:Nethereum 会根据参数定义的顺序进行解码,因此参数顺序必须与智能合约中的定义完全一致
最佳实践
-
保持结构一致性:确保 C# 中的结构体定义与 Solidity 中的结构体定义完全匹配
-
使用合适的数据类型:
- address 类型对应 string
- uint256 类型对应 BigInteger
- bytes32 类型对应 byte[]
-
异常处理:在解码时添加适当的异常处理,捕获可能的格式错误或类型不匹配
-
测试验证:对于复杂结构体,建议编写单元测试验证解码结果的正确性
总结
在 Nethereum 中处理包含大整数和嵌套结构体的返回值时,正确的结构体封装和参数标注是关键。通过将整个返回值视为一个顶层结构体,并在其中定义嵌套的子结构体,可以避免大整数解码异常,确保数据正确解析。这种方法不仅解决了当前问题,也为处理更复杂的智能合约返回值提供了可扩展的方案框架。
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