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以太坊智能合约Gas优化十大技巧

2025-01-14 00:13:00 | 来源： | 作者：欧易
以太坊主网的 Gas 费用问题在网络拥堵时尤为突出，尤其是在高峰期，用户需支付高昂的交易费用。因此，在智能合约开发阶段进行 Gas 费优化至关重要。优化不仅能降低交易成本，还能提升效率，为用户提供更经济、高效的区块链体验。 本文概述了以太坊

以太坊主网的 Gas 费用问题在网络拥堵时尤为突出，尤其是在高峰期，用户需支付高昂的交易费用。因此，在智能合约开发阶段进行 Gas 费优化至关重要。优化不仅能降低交易成本，还能提升效率，为用户提供更经济、高效的区块链体验。

本文概述了以太坊虚拟机（EVM）的 Gas 费机制、Gas 费优化的核心概念及最佳实践，旨在为开发者提供实用帮助，并帮助普通用户理解 EVM 的 Gas 费运作方式。

EVM 的 Gas 费机制简介

在兼容 EVM 的网络中，「Gas」是测量执行特定操作所需计算能力的单位。

以太坊智能合约Gas优化十大技巧-第1张图片-欧意下载

来源：以太坊官网[1]

每笔交易都需要计算资源，因此会收取费用以防止无限循环和拒绝服务（DoS）攻击。自 EIP-1559 生效以来，Gas 费通过以下公式计算：

Gas fee = units of gas used * (base fee + priority fee)

基础费被销毁，优先费用作为激励，鼓励验证者将交易添加到区块链中。

1. 理解 EVM 中的 Gas 优化

当用 Solidity 编译智能合约时，合约会被转换为一系列操作码（opcodes）。每个操作码都有一个公认的 Gas 消耗成本，记录在以太坊黄皮书中。

2. Gas 优化的基本概念

Gas 优化的核心是在 EVM 区块链上选择成本效率高的操作，避免昂贵的操作。

低成本操作包括：

读写内存变量 读取常量和不可变变量 读写本地变量 读取 calldata 变量 内部函数调用

高成本操作包括：

读写存储中的状态变量 外部函数调用 循环操作

EVM Gas 费优化最佳实践

以下是 Gas 费优化的最佳实践清单，帮助开发者降低智能合约的 Gas 消耗，减少交易成本并提高应用效率。

1. 减少存储使用

存储操作的 Gas 成本远高于内存操作。每次从存储中读取或写入数据都会产生高额费用。限制存储使用的方法包括：

将非永久性数据存储在内存中 减少存储修改次数

2. 变量打包

合理安排变量，使多个变量适配到单个存储槽中，可以节省 Gas。例如，将四个 uint8 变量打包到一个存储槽中，可节省大量 Gas。

3. 优化数据类型

选择合适的数据类型有助于优化 Gas 使用。例如，使用 bytes32 替代 bytes 或 strings 可减少 Gas 消耗。

4. 使用固定大小变量替代动态变量

建议使用固定大小的变量如 bytes32 替代动态变量，以减少 Gas 消耗。

5. 映射与数组

优先使用映射管理数据列表，除非需要迭代或可以通过数据类型打包优化 Gas 消耗。

6. 使用 calldata 代替 memory

如果函数参数是只读的，应优先使用 calldata 而非 memory。

7. 尽可能使用 Constant/Immutable 关键字

Constant/Immutable 变量不会存储在合约的存储中，访问成本低。

8. 在确保不会发生溢出 / 下溢时使用 Unchecked

使用 unchecked 关键字可以避免多余的溢出或下溢检查，从而节省 Gas 成本。

9. 优化修改器

重构修改器逻辑为内部函数，可减少字节码大小并降低 Gas 成本。

10. 短路优化

将计算成本低廉的条件放在前面，可以跳过成本高昂的计算。

附加一般性建议

1. 删除无用代码

删除未使用的函数或变量，减少合约部署成本。

2. 使用预编译合约

使用预编译合约如 ECDSA 和 SHA2-256 哈希算法，可以降低 Gas 成本。

3. 使用内联汇编代码

内联汇编允许编写高效代码，减少 Gas 消耗。

4. 使用 Layer 2 解决方案

Layer 2 解决方案如 rollups 和侧链可以减少链上交易数量，降低 Gas 费用。

5. 使用优化工具和库

使用 solc 优化器等工具可以最小化字节码大小，减少 Gas 消耗。

结论

优化 Gas 消耗是开发者的重要步骤，既能降低交易成本，又能提高智能合约效率。遵循上述最佳实践，开发者可以有效减少合约的 Gas 消耗，但必须谨慎操作，以防引入安全漏洞。

[1] :https://ethereum.org/en/developers/docs/gas/
[2] :https://ethereum.github.io/yellowpaper/paper.pdf
[3] :https://www.evm.codes/
[4] :https://www.evm.codes/precompiled

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