Rust智能合约数值精算：避坑指南与最佳实践

Fork大叔

2025-07-13 02:33:45

Rust智能合约中的数值精算

在智能合约编程中,数值计算的精度问题尤为重要。本文将探讨Rust智能合约中常见的数值精算问题及解决方案。

1. 浮点数运算的精度问题

Rust语言原生支持浮点数运算,但浮点数运算存在无法避免的计算精度问题。在处理涉及重要经济/金融决策的比率或利率时,不推荐使用浮点数运算。

Rust语言中的双精度浮点类型f64遵循IEEE 754标准,采用底数为2的科学计数法表示。某些小数(如0.7)无法用有限位长的浮点数准确表示,会存在"舍入"现象。

例如,在NEAR公链上分发0.7个NEAR代币给10位用户时:

rust let amount: f64 = 0.7;
let divisor: f64 = 10.0;
let result_0 = amount / divisor;

amount的实际值为0.69999999999999995559,result_0的结果为0.06999999999999999,而非预期的0.07。

为解决这个问题,可以考虑使用定点数表示法。在NEAR Protocol中,通常使用10^24作为分母,即1 NEAR = 10^24 yoctoNEAR。修改后的计算方式如下:

rust let N: u128 = 1_000_000_000_000_000_000_000_000;
let amount: u128 = 700_000_000_000_000_000_000_000; let divisor: u128 = 10;
let result_0 = amount / divisor;

这样可以获得精确的运算结果: 0.7 NEAR / 10 = 0.07 NEAR。

2. Rust整数计算精度的问题

使用整数计算虽然可以解决某些场景下的浮点数精度问题,但仍存在一些影响计算精度的因素。

2.1 运算顺序

同一算数优先级的乘法与除法,其前后顺序的变化可能直接影响计算结果。例如:

rust let a: u128 = 1_0000; let b: u128 = 10_0000; let c: u128 = 20;

// result_0 = a * c / b let result_0 = a.checked_mul(c).expect("ERR_MUL").checked_div(b).expect("ERR_DIV");

// result_1 = a / b * c let result_1 = a.checked_div(b).expect("ERR_DIV").checked_mul(c).expect("ERR_MUL");

result_0和result_1的计算结果不同,原因是整数除法会舍弃小于除数的精度。

2.2 过小的数量级

当涉及较小数量级的计算时,也可能导致精度问题:

rust let a: u128 = 10; let b: u128 = 3; let c: u128 = 4; let decimal: u128 = 100_0000;

// result_0 = (a / b) * c let result_0 = a.checked_div(b).expect("ERR_DIV").checked_mul(c).expect("ERR_MUL");

// result_1 = (a * decimal / b) * c / decimal;
let result_1 = a.checked_mul(decimal).expect("ERR_MUL") .checked_div(b).expect("ERR_DIV") .checked_mul(c).expect("ERR_MUL") .checked_div(decimal).expect("ERR_DIV");

result_0和result_1的运算结果不同,且result_1更接近实际预期值。

3. 如何编写数值精算的Rust智能合约

为提高Rust智能合约中的数值计算精度,可采取以下措施:

3.1 调整运算的操作顺序

让整数乘法优先于整数的除法。

3.2 增加整数的数量级

使用更大的数量级创造更大的分子,提高运算精度。

3.3 积累运算精度的损失

对于无法避免的整数计算精度问题,可以考虑记录累计的运算精度损失。例如:

rust const USER_NUM: u128 = 3;

fn distribute(amount: u128, offset: u128) -> u128 { let token_to_distribute = offset + amount; let per_user_share = token_to_distribute / USER_NUM; let recorded_offset = token_to_distribute - per_user_share * USER_NUM; recorded_offset }

这种方法可以在多轮分发中逐步补偿精度损失。