Руководство по практике оптимизации газа для смарт-контрактов Ethereum
Газовые сборы основной сети Ethereum всегда были проблемой, особенно заметной во время перегрузки сети. В периоды пиковых нагрузок пользователи часто вынуждены платить высокие сборы за транзакции. Поэтому оптимизация газовых сборов на этапе разработки смарт-контрактов крайне важна. Оптимизация потребления газа не только может эффективно снизить затраты на транзакции, но также улучшить эффективность транзакций, предоставляя пользователям более экономичный и эффективный опыт использования блокчейна.
В этой статье будет рассмотрен механизм Gas-расходов Эфира (EVM), основные концепции оптимизации Gas-расходов, а также лучшие практики оптимизации Gas-расходов при разработке смарт-контрактов. Надеемся, что эти материалы смогут вдохновить разработчиков и предоставить практическую помощь, а также помочь обычным пользователям лучше понять, как работает система Gas-расходов EVM, чтобы вместе справляться с вызовами в экосистеме блокчейна.
Введение в механизм Gas-оплат в EVM
В совместимых с EVM сетях «Gas» является единицей измерения вычислительной мощности, необходимой для выполнения конкретных операций.
В структуре EVM расход газа делится на три части: выполнение операций, вызовы внешних сообщений, а также чтение и запись в память и хранилище.
Поскольку для выполнения каждой транзакции требуется вычислительный ресурс, взимается определенная плата, чтобы предотвратить бесконечные циклы и атаки типа отказа в обслуживании ( DoS ). Плата, необходимая для завершения транзакции, называется "Gas fee".
С момента вступления в силу хард-форка Лондона EIP-1559( ), плата за Gas рассчитывается по следующей формуле:
Базовая плата будет сожжена, приоритетная плата будет использоваться в качестве стимула, чтобы побудить валидаторов добавлять транзакции в блокчейн. Установка более высокой приоритетной платы при отправке транзакции может увеличить вероятность включения транзакции в следующий блок. Это похоже на "чаевые", которые пользователь платит валидатору.
1. Понимание оптимизации Gas в EVM
Когда смарт-контракты компилируются с помощью Solidity, контракт преобразуется в ряд "операционных кодов", то есть opcodes.
Любая операция, например создание смарт-контракта, вызов сообщений, доступ к хранилищу аккаунтов и выполнение операций на виртуальной машине ( имеет признанные затраты на Gas, которые зафиксированы в желтой книге Ethereum.
После нескольких изменений EIP, стоимость газа для некоторых операций была скорректирована и может отличаться от той, что указана в жёлтой книге.
) 2.Базовые концепции оптимизации газа
Основная идея оптимизации Gas заключается в приоритете выбора операций с высокой стоимостью эффективности на блокчейне EVM, избегая операций с дорогими затратами Gas.
В EVM следующие операции имеют низкую стоимость:
Чтение и запись переменных в памяти
Чтение констант и неизменяемых переменных
Чтение и запись локальных переменных
Чтение переменной calldata, например массива и структуры calldata
Вызов внутренних функций
Операции с высокой стоимостью включают:
Чтение и запись состояния переменных, хранящихся в смарт-контрактах
Внешний вызов функций
Циклические операции
![Оптимизация Gas смарт-контрактов Ethereum: десять лучших практик]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-b237228ebe933741fb60f2e8bcb38405.webp(
Оптимизация затрат на газ EVM: лучшие практики
Исходя из вышеизложенных основных концепций, мы подготовили список лучших практик по оптимизации Gas-расходов для сообщества разработчиков. Следуя этим практикам, разработчики могут снизить потребление Gas смарт-контрактами, уменьшить затраты на транзакции и создать более эффективные и удобные для пользователя приложения.
) 1.Старайтесь минимизировать использование хранения
В Solidity, Storage### хранение( является ограниченным ресурсом, потребление газа которого значительно выше, чем у Memory) памяти(. Каждый раз, когда смарт-контракт читает или записывает данные из хранилища, возникают высокие затраты на газ.
Согласно определению из желтой книги Ethereum, стоимость операций хранения более чем в 100 раз выше, чем стоимость операций с памятью. Например, инструкции OPcodesmload и mstore потребляют всего 3 единицы газа, в то время как операции хранения, такие как sload и sstore, даже в самых идеальных условиях, требуют как минимум 100 единиц.
Методы ограничения использования хранилища включают:
Хранить непостоянные данные в памяти
Уменьшение количества изменений в хранилище: сохраняйте промежуточные результаты в памяти и распределяйте результаты переменным хранения только после завершения всех вычислений.
![Оптимизация газа для смарт-контрактов Эфир: десять лучших практик])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-30f0bc370a7b9ca65f3d623c31262b76.webp(
) 2. Упаковка переменных
Количество хранилищ, используемых в смарт-контрактах, таких как Storage slot###, а также способ, которым разработчики представляют данные, существенно влияет на потребление газа.
Компилятор Solidity упаковывает последовательные переменные хранения в процессе компиляции и использует 32-байтовый слот хранения в качестве базовой единицы хранения переменных. Упаковка переменных означает, что несколько переменных могут быть размещены в одном слоте хранения благодаря разумной организации переменных.
С помощью этого изменения разработчики могут сэкономить 20 000 единиц газа ( для хранения неиспользуемого слота хранения, для чего требуется 20 000 газа ), но теперь требуется всего два слота хранения.
Поскольку каждое хранилище потребляет Gas, упаковка переменных оптимизирует использование Gas за счет уменьшения необходимого количества хранилищ.
( 3. Оптимизация типов данных
Переменная может быть представлена несколькими типами данных, но стоимость операций с разными типами данных также различается. Выбор подходящего типа данных помогает оптимизировать использование газа.
Например, в Solidity целые числа могут быть разделены на разные размеры: uint8, uint16, uint32 и так далее. Поскольку EVM выполняет операции на 256 бит, использование uint8 означает, что EVM сначала должна преобразовать его в uint256, и это преобразование будет дополнительно потреблять Gas.
С точки зрения затрат, использование uint256 здесь дешевле, чем uint8. Однако, если использовать предложенную ранее оптимизацию упаковки переменных, ситуация меняется. Если разработчик сможет упаковать четыре переменные uint8 в один слот хранения, то общая стоимость их итерации будет ниже, чем у четырех переменных uint256. Таким образом, смарт-контракты смогут читать и записывать один слот хранения, и за одно действие помещать четыре переменные uint8 в память/хранение.
! [10 лучших практик оптимизации газа смарт-контрактов Ethereum])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-55fcdb765912ef9cd238c46b1d248cff.webp###
( 4. Используйте переменные фиксированного размера вместо динамических переменных
Если данные можно контролировать в пределах 32 байт, рекомендуется использовать тип данных bytes32 вместо bytes или strings. Как правило, переменные фиксированного размера потребляют меньше газа, чем переменные переменного размера. Если длину байтов можно ограничить, старайтесь выбирать минимальную длину от bytes1 до bytes32.
) 5. Отображения и массивы
Списки данных в Solidity могут быть представлены двумя типами данных: массивами ### Arrays ### и отображениями ( Mappings ), но их синтаксис и структура совершенно различны.
В большинстве случаев отображения более эффективны и имеют более низкие затраты, однако массивы обладают итеративностью и поддерживают упаковку типов данных. Поэтому рекомендуется при управлении списком данных в первую очередь использовать отображения, если не требуется итерация или можно оптимизировать потребление газа за счет упаковки типов данных.
( 6. Используйте calldata вместо memory
Переменные, объявленные в параметрах функции, могут храниться в calldata или memory. Основное отличие между ними заключается в том, что memory может быть изменен функцией, в то время как calldata является неизменяемым.
Запомните этот принцип: если параметры функции являются только для чтения, следует предпочитать использование calldata вместо memory. Это поможет избежать ненужных операций копирования из calldata функции в memory.
) 7. По возможности используйте ключевые слова Constant/Immutable
Постоянные/Неизменяемые переменные не будут храниться в хранилище контракта. Эти переменные вычисляются во время компиляции и хранятся в байт-коде контракта. Таким образом, стоимость доступа к ним намного ниже, чем к хранилищу, и рекомендуется использовать ключевые слова Constant или Immutable, когда это возможно.
![Оптимизация Gas смарт-контрактов Ethereum: 10 лучших практик]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-9c566626ab499ef65d6f5089a2876ad3.webp###
( 8. Используйте Unchecked, чтобы гарантировать, что переполнение/недостаток не произойдет.
Когда разработчики могут быть уверены, что арифметические операции не приведут к переполнению или недостатку, они могут использовать ключевое слово unchecked, введенное в Solidity v0.8.0, чтобы избежать лишних проверок на переполнение или недостаток, тем самым сэкономив расходы на газ.
Кроме того, компиляторы версии 0.8.0 и выше больше не требуют использования библиотеки SafeMath, так как сам компилятор уже включает функции защиты от переполнения и недополнения.
) 9. Оптимизация модификатора
Код модификатора внедряется в изменённую функцию, и каждый раз, когда используется модификатор, его код копируется. Это увеличивает размер байт-кода и повышает потребление газа.
Путем реорганизации логики в внутренние функции, позволяя повторно использовать эту внутреннюю функцию в модификаторах, можно уменьшить размер байт-кода и снизить стоимость газа.
! [10 лучших практик оптимизации газа смарт-контрактов Ethereum]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-c0701f9e09280a1667495d54e262dd2f.webp###
( 10. Оптимизация короткого замыкания
Для операторов || и && логические операции выполняют короткое замыкание, то есть если первое условие уже может определить результат логического выражения, второе условие не будет оцениваться.
Чтобы оптимизировать потребление газа, следует расположить условия с низкой стоимостью вычислений впереди, так можно избежать дорогостоящих вычислений.
![Gas-оптимизация смарт-контрактов Ethereum: десять лучших практик])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-a823fb7761aafa6529a6c45304e0314b.webp###
Дополнительные общие рекомендации
( 1. Удалить ненужный код
Если в смарт-контракте есть неиспользуемые функции или переменные, рекомендуется их удалить. Это самый прямой способ сократить затраты на развертывание контракта и сохранить его объем небольшим.
Вот несколько полезных советов:
Используйте наиболее эффективные алгоритмы для вычислений. Если в смарт-контракте напрямую используются результаты некоторых вычислений, то следует устранить эти избыточные вычислительные процессы. По сути, любые неиспользуемые вычисления должны быть удалены.
В Ethereum разработчики могут получать награды за газ, освобождая место для хранения. Если переменная больше не нужна, следует использовать ключевое слово delete для ее удаления или установить ее на значение по умолчанию.
Оптимизация циклов: избегайте высокозатратных операций с циклами, по возможности объединяйте циклы и выносите повторные вычисления из тела цикла.
) 2. Использование предкомпилированных смарт-контрактов
Предварительно скомпилированные контракты предоставляют сложные библиотечные функции, такие как операции шифрования и хеширования. Поскольку код не выполняется на EVM, а выполняется локально на клиентском узле, требуется меньше газа. Использование предварительно скомпилированных контрактов может сэкономить газ, уменьшая вычислительные затраты на выполнение смарт-контрактов.
Примеры предкомпилированных контрактов включают алгоритм цифровой подписи эллиптической кривой ###ECDSA### и хэш-алгоритм SHA2-256. Используя эти предкомпилированные контракты в смарт-контрактах, разработчики могут снизить затраты на газ и повысить эффективность работы приложений.
( 3. Использование встроенного ассемблера
Встраиваемая ассемблер)in-line assembly### позволяет разработчикам писать низкоуровневый, но эффективный код, который может быть непосредственно выполнен EVM, без необходимости использования дорогостоящих операций Solidity. Встраиваемая ассемблер также позволяет более точно контролировать использование памяти и хранилища, что дополнительно снижает стоимость Gas. Кроме того, встраиваемая ассемблер может выполнять некоторые сложные операции, которые трудно реализовать только с помощью Solidity, предоставляя больше гибкости для оптимизации расхода Gas.
Однако использование встроенного ассемблера также может быть рискованным и подверженным ошибкам. Поэтому его следует использовать с осторожностью и только опытными разработчиками.
( 4. Использование решений Layer 2
Использование решений Layer 2 может снизить объем данных, которые необходимо хранить и вычислять в Ethereum.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
18 Лайков
Награда
18
7
Поделиться
комментарий
0/400
PrivacyMaximalist
· 19ч назад
Газ так дорог, лучше пойти на L2.
Посмотреть ОригиналОтветить0
0xSherlock
· 07-30 09:26
Когда комиссия за Газ станет такой же дешёвой, как на L2?
Посмотреть ОригиналОтветить0
SnapshotBot
· 07-30 04:26
Хорошо бы поиграть в L2.
Посмотреть ОригиналОтветить0
MetaverseLandlord
· 07-30 04:18
Просто надеюсь продать газ подороже, чтобы заработать немного больше.
Посмотреть ОригиналОтветить0
BearMarketBuyer
· 07-30 04:17
Газ слишком дорогой, людей съедает!
Посмотреть ОригиналОтветить0
LiquidityHunter
· 07-30 04:08
Газ оптимизация 0.7 раз Арбитраж пространство Только что поймал три Проскальзывания сделки
Посмотреть ОригиналОтветить0
ContractFreelancer
· 07-30 04:07
Оптимизация неплохая, если все работает, это просто круто.
Руководство по оптимизации Gas смарт-контрактов Ethereum: Падение затрат и повышение эффективности
Руководство по практике оптимизации газа для смарт-контрактов Ethereum
Газовые сборы основной сети Ethereum всегда были проблемой, особенно заметной во время перегрузки сети. В периоды пиковых нагрузок пользователи часто вынуждены платить высокие сборы за транзакции. Поэтому оптимизация газовых сборов на этапе разработки смарт-контрактов крайне важна. Оптимизация потребления газа не только может эффективно снизить затраты на транзакции, но также улучшить эффективность транзакций, предоставляя пользователям более экономичный и эффективный опыт использования блокчейна.
В этой статье будет рассмотрен механизм Gas-расходов Эфира (EVM), основные концепции оптимизации Gas-расходов, а также лучшие практики оптимизации Gas-расходов при разработке смарт-контрактов. Надеемся, что эти материалы смогут вдохновить разработчиков и предоставить практическую помощь, а также помочь обычным пользователям лучше понять, как работает система Gas-расходов EVM, чтобы вместе справляться с вызовами в экосистеме блокчейна.
Введение в механизм Gas-оплат в EVM
В совместимых с EVM сетях «Gas» является единицей измерения вычислительной мощности, необходимой для выполнения конкретных операций.
В структуре EVM расход газа делится на три части: выполнение операций, вызовы внешних сообщений, а также чтение и запись в память и хранилище.
Поскольку для выполнения каждой транзакции требуется вычислительный ресурс, взимается определенная плата, чтобы предотвратить бесконечные циклы и атаки типа отказа в обслуживании ( DoS ). Плата, необходимая для завершения транзакции, называется "Gas fee".
С момента вступления в силу хард-форка Лондона EIP-1559( ), плата за Gas рассчитывается по следующей формуле:
Газовая плата = единицы газа, использованные * ( базовая плата + плата за приоритет )
Базовая плата будет сожжена, приоритетная плата будет использоваться в качестве стимула, чтобы побудить валидаторов добавлять транзакции в блокчейн. Установка более высокой приоритетной платы при отправке транзакции может увеличить вероятность включения транзакции в следующий блок. Это похоже на "чаевые", которые пользователь платит валидатору.
1. Понимание оптимизации Gas в EVM
Когда смарт-контракты компилируются с помощью Solidity, контракт преобразуется в ряд "операционных кодов", то есть opcodes.
Любая операция, например создание смарт-контракта, вызов сообщений, доступ к хранилищу аккаунтов и выполнение операций на виртуальной машине ( имеет признанные затраты на Gas, которые зафиксированы в желтой книге Ethereum.
После нескольких изменений EIP, стоимость газа для некоторых операций была скорректирована и может отличаться от той, что указана в жёлтой книге.
) 2.Базовые концепции оптимизации газа
Основная идея оптимизации Gas заключается в приоритете выбора операций с высокой стоимостью эффективности на блокчейне EVM, избегая операций с дорогими затратами Gas.
В EVM следующие операции имеют низкую стоимость:
Операции с высокой стоимостью включают:
![Оптимизация Gas смарт-контрактов Ethereum: десять лучших практик]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-b237228ebe933741fb60f2e8bcb38405.webp(
Оптимизация затрат на газ EVM: лучшие практики
Исходя из вышеизложенных основных концепций, мы подготовили список лучших практик по оптимизации Gas-расходов для сообщества разработчиков. Следуя этим практикам, разработчики могут снизить потребление Gas смарт-контрактами, уменьшить затраты на транзакции и создать более эффективные и удобные для пользователя приложения.
) 1.Старайтесь минимизировать использование хранения
В Solidity, Storage### хранение( является ограниченным ресурсом, потребление газа которого значительно выше, чем у Memory) памяти(. Каждый раз, когда смарт-контракт читает или записывает данные из хранилища, возникают высокие затраты на газ.
Согласно определению из желтой книги Ethereum, стоимость операций хранения более чем в 100 раз выше, чем стоимость операций с памятью. Например, инструкции OPcodesmload и mstore потребляют всего 3 единицы газа, в то время как операции хранения, такие как sload и sstore, даже в самых идеальных условиях, требуют как минимум 100 единиц.
Методы ограничения использования хранилища включают:
![Оптимизация газа для смарт-контрактов Эфир: десять лучших практик])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-30f0bc370a7b9ca65f3d623c31262b76.webp(
) 2. Упаковка переменных
Количество хранилищ, используемых в смарт-контрактах, таких как Storage slot###, а также способ, которым разработчики представляют данные, существенно влияет на потребление газа.
Компилятор Solidity упаковывает последовательные переменные хранения в процессе компиляции и использует 32-байтовый слот хранения в качестве базовой единицы хранения переменных. Упаковка переменных означает, что несколько переменных могут быть размещены в одном слоте хранения благодаря разумной организации переменных.
С помощью этого изменения разработчики могут сэкономить 20 000 единиц газа ( для хранения неиспользуемого слота хранения, для чего требуется 20 000 газа ), но теперь требуется всего два слота хранения.
Поскольку каждое хранилище потребляет Gas, упаковка переменных оптимизирует использование Gas за счет уменьшения необходимого количества хранилищ.
( 3. Оптимизация типов данных
Переменная может быть представлена несколькими типами данных, но стоимость операций с разными типами данных также различается. Выбор подходящего типа данных помогает оптимизировать использование газа.
Например, в Solidity целые числа могут быть разделены на разные размеры: uint8, uint16, uint32 и так далее. Поскольку EVM выполняет операции на 256 бит, использование uint8 означает, что EVM сначала должна преобразовать его в uint256, и это преобразование будет дополнительно потреблять Gas.
С точки зрения затрат, использование uint256 здесь дешевле, чем uint8. Однако, если использовать предложенную ранее оптимизацию упаковки переменных, ситуация меняется. Если разработчик сможет упаковать четыре переменные uint8 в один слот хранения, то общая стоимость их итерации будет ниже, чем у четырех переменных uint256. Таким образом, смарт-контракты смогут читать и записывать один слот хранения, и за одно действие помещать четыре переменные uint8 в память/хранение.
! [10 лучших практик оптимизации газа смарт-контрактов Ethereum])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-55fcdb765912ef9cd238c46b1d248cff.webp###
( 4. Используйте переменные фиксированного размера вместо динамических переменных
Если данные можно контролировать в пределах 32 байт, рекомендуется использовать тип данных bytes32 вместо bytes или strings. Как правило, переменные фиксированного размера потребляют меньше газа, чем переменные переменного размера. Если длину байтов можно ограничить, старайтесь выбирать минимальную длину от bytes1 до bytes32.
) 5. Отображения и массивы
Списки данных в Solidity могут быть представлены двумя типами данных: массивами ### Arrays ### и отображениями ( Mappings ), но их синтаксис и структура совершенно различны.
В большинстве случаев отображения более эффективны и имеют более низкие затраты, однако массивы обладают итеративностью и поддерживают упаковку типов данных. Поэтому рекомендуется при управлении списком данных в первую очередь использовать отображения, если не требуется итерация или можно оптимизировать потребление газа за счет упаковки типов данных.
( 6. Используйте calldata вместо memory
Переменные, объявленные в параметрах функции, могут храниться в calldata или memory. Основное отличие между ними заключается в том, что memory может быть изменен функцией, в то время как calldata является неизменяемым.
Запомните этот принцип: если параметры функции являются только для чтения, следует предпочитать использование calldata вместо memory. Это поможет избежать ненужных операций копирования из calldata функции в memory.
) 7. По возможности используйте ключевые слова Constant/Immutable
Постоянные/Неизменяемые переменные не будут храниться в хранилище контракта. Эти переменные вычисляются во время компиляции и хранятся в байт-коде контракта. Таким образом, стоимость доступа к ним намного ниже, чем к хранилищу, и рекомендуется использовать ключевые слова Constant или Immutable, когда это возможно.
![Оптимизация Gas смарт-контрактов Ethereum: 10 лучших практик]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-9c566626ab499ef65d6f5089a2876ad3.webp###
( 8. Используйте Unchecked, чтобы гарантировать, что переполнение/недостаток не произойдет.
Когда разработчики могут быть уверены, что арифметические операции не приведут к переполнению или недостатку, они могут использовать ключевое слово unchecked, введенное в Solidity v0.8.0, чтобы избежать лишних проверок на переполнение или недостаток, тем самым сэкономив расходы на газ.
Кроме того, компиляторы версии 0.8.0 и выше больше не требуют использования библиотеки SafeMath, так как сам компилятор уже включает функции защиты от переполнения и недополнения.
) 9. Оптимизация модификатора
Код модификатора внедряется в изменённую функцию, и каждый раз, когда используется модификатор, его код копируется. Это увеличивает размер байт-кода и повышает потребление газа.
Путем реорганизации логики в внутренние функции, позволяя повторно использовать эту внутреннюю функцию в модификаторах, можно уменьшить размер байт-кода и снизить стоимость газа.
! [10 лучших практик оптимизации газа смарт-контрактов Ethereum]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-c0701f9e09280a1667495d54e262dd2f.webp###
( 10. Оптимизация короткого замыкания
Для операторов || и && логические операции выполняют короткое замыкание, то есть если первое условие уже может определить результат логического выражения, второе условие не будет оцениваться.
Чтобы оптимизировать потребление газа, следует расположить условия с низкой стоимостью вычислений впереди, так можно избежать дорогостоящих вычислений.
![Gas-оптимизация смарт-контрактов Ethereum: десять лучших практик])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-a823fb7761aafa6529a6c45304e0314b.webp###
Дополнительные общие рекомендации
( 1. Удалить ненужный код
Если в смарт-контракте есть неиспользуемые функции или переменные, рекомендуется их удалить. Это самый прямой способ сократить затраты на развертывание контракта и сохранить его объем небольшим.
Вот несколько полезных советов:
Используйте наиболее эффективные алгоритмы для вычислений. Если в смарт-контракте напрямую используются результаты некоторых вычислений, то следует устранить эти избыточные вычислительные процессы. По сути, любые неиспользуемые вычисления должны быть удалены.
В Ethereum разработчики могут получать награды за газ, освобождая место для хранения. Если переменная больше не нужна, следует использовать ключевое слово delete для ее удаления или установить ее на значение по умолчанию.
Оптимизация циклов: избегайте высокозатратных операций с циклами, по возможности объединяйте циклы и выносите повторные вычисления из тела цикла.
) 2. Использование предкомпилированных смарт-контрактов
Предварительно скомпилированные контракты предоставляют сложные библиотечные функции, такие как операции шифрования и хеширования. Поскольку код не выполняется на EVM, а выполняется локально на клиентском узле, требуется меньше газа. Использование предварительно скомпилированных контрактов может сэкономить газ, уменьшая вычислительные затраты на выполнение смарт-контрактов.
Примеры предкомпилированных контрактов включают алгоритм цифровой подписи эллиптической кривой ###ECDSA### и хэш-алгоритм SHA2-256. Используя эти предкомпилированные контракты в смарт-контрактах, разработчики могут снизить затраты на газ и повысить эффективность работы приложений.
( 3. Использование встроенного ассемблера
Встраиваемая ассемблер)in-line assembly### позволяет разработчикам писать низкоуровневый, но эффективный код, который может быть непосредственно выполнен EVM, без необходимости использования дорогостоящих операций Solidity. Встраиваемая ассемблер также позволяет более точно контролировать использование памяти и хранилища, что дополнительно снижает стоимость Gas. Кроме того, встраиваемая ассемблер может выполнять некоторые сложные операции, которые трудно реализовать только с помощью Solidity, предоставляя больше гибкости для оптимизации расхода Gas.
Однако использование встроенного ассемблера также может быть рискованным и подверженным ошибкам. Поэтому его следует использовать с осторожностью и только опытными разработчиками.
( 4. Использование решений Layer 2
Использование решений Layer 2 может снизить объем данных, которые необходимо хранить и вычислять в Ethereum.