Solidity编译器处理YUL中tstore指令的异常行为分析
2025-05-08 05:19:55作者:鲍丁臣Ursa
问题概述
在Solidity编译器的使用过程中,当通过--standard-json模式编译包含YUL语言中tstore指令的代码时,编译器会生成警告信息但不会输出预期的字节码。这一行为与直接通过命令行编译相同代码时的表现不一致,后者虽然也会显示警告但会正常生成字节码。
技术背景
YUL是Solidity的中间表示语言,它提供了对EVM更底层的访问能力。tstore和tload是YUL中用于操作"瞬态存储"(transient storage)的特殊指令,这是EVM改进建议引入的特性。瞬态存储与常规存储不同,它在交易结束时才会被清除,而不是在每个外部调用结束时。
问题表现
通过两种不同的编译方式观察到的差异:
-
命令行直接编译:
- 输入包含tstore指令的YUL代码
- 输出包含警告信息和预期的字节码
-
标准JSON模式编译:
- 使用相同的YUL代码作为输入
- 仅输出警告信息,不生成任何字节码
问题原因分析
经过技术调查,发现这是由于编译器内部处理警告的方式不同导致的。在标准JSON模式下,编译器将瞬态存储相关的警告视为严重错误,导致编译过程中断,从而无法生成后续的字节码。而在直接命令行模式下,这些警告仅作为提示信息,不影响编译流程的继续执行。
影响范围
这一问题主要影响:
- 使用标准JSON接口的工具链
- 需要处理瞬态存储的智能合约开发者
- 自动化构建系统中依赖JSON输出的流程
解决方案
该问题已被确认并修复。修复的核心思路是调整编译器对瞬态存储警告的处理级别,确保在标准JSON模式下这些警告不会中断编译过程,与命令行模式保持行为一致。
最佳实践建议
对于需要使用瞬态存储的开发者:
- 确保清楚理解瞬态存储的语义特性
- 特别注意瞬态存储的生命周期管理
- 在合约调用结束时主动清除不再需要的瞬态数据
- 避免将瞬态存储用于需要跨调用保持状态的场景
总结
这个问题展示了编译器不同接口间行为一致性的重要性。作为开发者,当使用高级编译接口时,应当注意验证其输出是否符合预期,特别是在处理新特性或边缘情况时。Solidity团队对此类问题的快速响应也体现了项目对开发者体验的重视。
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
402
3.12 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
224
249
暂无简介
Dart
672
159
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
315
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
219