Namada项目中离线签名参数的设计优化
背景介绍
Namada是一个注重隐私保护的区块链项目,其交易处理机制中包含了复杂的签名系统。在当前的实现中,签名参数(signatures和gas-signature)被直接包含在交易(Tx)结构中,但这种设计存在一些不合理之处,需要进行架构上的优化调整。
当前设计的问题
在现有架构中,签名参数被直接内嵌在Tx结构中,这带来了几个技术挑战:
- 
签名时效性问题:由于交易中包含随机化元素(如salt值),实际上无法在交易构建阶段就预先生成有效的签名。签名必须在交易完全序列化后才能正确生成。 
- 
逻辑分离不清晰:Tx结构应该只包含交易的核心内容,而签名验证属于交易处理流程中的另一个环节,将两者混在一起破坏了架构的清晰性。 
- 
序列化限制:当需要从序列化数据重建交易时,签名参数的处理会变得复杂,因为签名本身依赖于完整的序列化数据。 
解决方案
经过技术团队的讨论,决定将签名参数从Tx结构中移出,转移到TxCustom结构中。这种调整带来以下优势:
- 
职责分离:Tx结构专注于描述交易内容本身,而签名相关的元数据放在TxCustom中,符合单一职责原则。 
- 
流程合理化:签名过程可以自然地发生在交易序列化之后,解决了预先签名不可行的问题。 
- 
更好的扩展性:未来如果需要支持多种签名方案或复杂的签名逻辑,可以在TxCustom中灵活扩展,而不会影响核心交易结构。 
技术实现细节
在具体实现上,这种调整涉及以下变更:
- 
数据结构重构: - 从Tx结构中移除signatures和gas-signature字段
- 在TxCustom中添加对应的签名字段
 
- 
序列化处理: - 序列化过程分为两个阶段:先序列化交易内容,然后处理签名
- 反序列化时需要特别处理签名数据的验证
 
- 
签名验证流程: - 验证时先重建交易内容的哈希
- 然后使用TxCustom中的签名数据进行验证
 
影响范围
这一变更是破坏性变更(breaking change),会影响:
- SDK接口:所有使用交易签名功能的客户端代码需要相应调整
- CLI工具:涉及交易签名的命令行参数和流程需要更新
- 序列化格式:交易数据的存储和传输格式发生变化
最佳实践建议
对于开发者而言,在适配这一变更时应注意:
- 交易构建流程:现在应该先构建完整交易,序列化后再进行签名
- 错误处理:需要特别注意处理签名验证失败的情况
- 测试覆盖:增加对序列化-签名-验证全流程的测试用例
总结
Namada项目对签名参数位置的调整虽然是一个架构上的小改动,但体现了对系统设计合理性的持续追求。这种改进使得交易处理流程更加符合实际业务逻辑,为未来的功能扩展打下了更好的基础。对于开发者而言,理解这一变更背后的设计思想,有助于更好地使用Namada的SDK和构建更健壮的应用程序。
 PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00 PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
- DDeepSeek-OCRDeepSeek-OCR是一款以大语言模型为核心的开源工具,从LLM视角出发,探索视觉文本压缩的极限。Python00
 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 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
 HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出Python00 HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出Python00
 AI内容魔方AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。03 AI内容魔方AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。03
 Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00 Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。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 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
- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
 Spark-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00 Spark-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
最新内容推荐
项目优选
 docs
docs kernel
kernel pytorch
pytorch ops-math
ops-math flutter_flutter
flutter_flutter ohos_react_native
ohos_react_native cangjie_compiler
cangjie_compiler RuoYi-Vue3
RuoYi-Vue3 cangjie_test
cangjie_test Cangjie-Examples
Cangjie-Examples