TOKE:Rust 智能合約養成日記（7）

智能合約編程語言Solidity，Rust語言原生支持浮點數運算。然而，浮點數運算存在著無法避免的計算精度問題。因此，我們在編寫智能合約時，并不推薦使用浮點數運算(尤其是在處理涉及到重要經濟/金融決策的比率或利率時)。

目前主流計算機語言表示浮點數大多遵循了IEEE754標準，Rust語言也不例外。如下是Rust語言中有關雙精度浮點類型f64的說明與計算機內部二進制數據保存形式：

浮點數采用了底數為2的科學計數法來表達。例如可以用有限位數的二進制數0.1101來表示小數0.8125，具體的轉化方式如下：

然而對于另一個小數?0.7來說，其實際轉化為浮點數的過程中將存在如下問題：

即小數0.7將表示為0.101100110011001100.....(無限循環)，無法用有限位長的浮點數來準確表示，并存在“舍入(Rounding)”現象。

Trust Wallet宣布與Instagram NFT達成合作伙伴關系:金色財經報道，加密錢包服務Trust Wallet宣布已經與科技巨頭Meta合作，將在Instagram上支持以太坊和Polygon NFT。根據Trust Wallet錢包官方社交媒體披露，他們是本次Instagram NFT項目的“主合作伙伴錢包”（main partner wallet）。據此前消息，Meta已經宣布與Coinbase Wallet和Dapper Labs整合并將在100多個國家/地區推出NFT。（web3wire）[2022/8/7 12:07:37]

假設在NEAR公鏈上，需要分發0.7個NEAR代幣給十位用戶，具體每位用戶分得的NEAR代幣數量將計算保存于result_0變量中。

執行該測試用例的輸出結果如下：

Crust Maxwell預覽網將進行技術升級 2月26日10:30暫停接受存儲訂單:2月25日，Crust官方發文宣布Crust去中心存儲市場將正式開放，為保證市場啟動，Crust Maxwell預覽網將進行技術升級。Crust Maxwell預覽網將于2月26日10:30在區塊439,240處停止接受存儲訂單，而sWorker將于2月26日15:30在區塊442,240初進行A/B在線升級。升級將于2021年2月28日15:30區塊471040初完成，屆時存儲市場將全面開放。官方提醒，節點在升級期間盡量確保機器處于正常運行狀態，不要進行任何操作。[2021/2/25 17:52:37]

可見在上述浮點運算中，amount的值并非準確地表示了0.7，而是一個極為近似的值0.69999999999999995559。進一步的，對于諸如amount/divisor的單一除法運算，其運算結果也將變為不精確的0.06999999999999999，并非預期的0.07。由此可見浮點數運算的不確定性。

Crust市場負責人：Crust提供了Web3?態系統的去中?化存儲?絡:在10月17日由Polkaworld主辦的“波卡中國行”深圳站上，Crust市場負責人Steve談到，Crust提供了Web3?態系統的去中?化存儲?絡，?持包括IPFS在內的多種存儲層協議，并對應?層提供接?。Crust的技術棧還能夠?持去中?化計算層。Crust旨在構建?個重視數據隱私和所有權的分散式云?態系統。Crust將于近期開展其有獎勵測試網的招募活動，并預留了不少于30萬代幣的等值獎勵用于第一階測試網的礦工激勵。[2020/10/17]

對此，我們不得不考慮在智能合約中使用其它類型的數值表示方法，如定點數。

根據定點數小數點固定的位置不同，定點數有定點整數和定點小數兩種。

小數點固定在數的最低位之后，則稱其為定點整數

動態 | Digital Trust將為烏茲別克斯坦帶來STO:據福布斯報道，Digital Trust計劃正在為烏茲別克斯坦帶來STO，Digital Trust投資總監Bobir Akilkhanov表示他們已經在對此制定框架。[2019/1/19]

在實際的智能合約編寫中，通常會使用一個具有固定分母的分數來表示某一數值，例如分數'x/N'，其中'N'是常數，'x'可以變化。

若“N”取值為“1,000,000,000,000,000,000”，也就是:'10^18'，此時小數可被表示為整數，像這樣:

在NEARProtocol中，該N常見的取值為'10^24'，即10^24個yoctoNEAR等價于1個NEAR代幣。

基于此，我們可以將本小節的單元測試修改為如下方式進行計算：

英國區塊鏈公司FarmaTrust與蒙古國政府達成合作:英國區塊鏈公司FarmaTrust于2月11日與蒙古國Tuv省專門監察局及蒙古國電子政務中心達成為期一年的合作，將以蒙古國首都烏蘭巴托周邊的Tuv省為試點，協助政府對藥房及藥品供應鏈進行監管。FarmaTrust首席執行官Raja Sharif稱，“該項目旨在融合區塊鏈和其他新興技術來保障和優化藥品供應鏈。”[2018/2/18]

以此可獲得數值精算的運算結果:0.7NEAR/10=0.07NEAR

2.Rust整數計算精度的問題

從上文第1小節的描述中可以發現，使用整數運算可解決某些運算場景中浮點數運算精度丟失問題。

但這并非意味著使用整數計算的結果完全是準確可靠的。本小節將介紹影響整數計算精度的部分原因。

2.1運算順序

同一算數優先級的乘法與除法，其前后順序的變化可能直接影響到計算結果，導致整數計算精度的問題。

例如存在如下運算：

執行單元測試的結果如下：

我們可以發現result_0=a*c/b?及?result_1=*c盡管它們的計算公式相同，但是運算結果卻不同。

分析具體的原因為：對于整數除法而言，小于除數的精度會被舍棄。因此在計算result_1的過程中，首先計算的(a/b)會率先失去計算精度，變為0；而在計算result_0時，會首先算得a*c的結果20_0000，該結果將大于除數b，因此避免了精度丟失的問題，可得到正確的計算結果。

2.2過小的數量級

該單元測試的具體結果如下：

可見運算過程等價的result_0和result_1運算結果并不相同，且result_1=13更加地接近于實際預期的計算值：13.3333....

3.如何編寫數值精算的Rust智能合約

保證正確的精度在智能合約中十分重要。盡管Rust語言中也存在整數運算結果精度丟失的問題，但我們可以采取如下一些防護手段來提高精度，達到令人滿意的效果。

3.1調整運算的操作順序

令整數乘法優先于整數的除法。

3.2增加整數的數量級

整數使用更大的數量級，創造更大的分子。

比如對于一個NEARtoken來說，如果定義其上文所描述的N=10，則意味著：若需要表示5.123的NEAR價值，則實際運算所采用的整數數值將表示為5.123*10^10=51_230_000_000。該值繼續參與后續的整數運算，可提高運算精度。

3.3積累運算精度的損失

對于確實無法避免的整數計算精度問題，項目方可以考慮記錄累計的運算精度的損失。

假設如下使用fndistribute(amount:u128,offset:u128)->u128為USER_NUM位用戶分發代幣的場景。

在該測試用例中，系統每次將給3位用戶分發10個Token。但是，由于整數運算精度的問題，第一輪中計算per_user_share時，獲得的整數運算結果為10/3=3?，即第一輪distribute用戶將平均獲得3個token，總計9個token被分發。

此時可以發現，系統中還剩下1個token未能分發給用戶。為此可以考慮將該剩余的token臨時保存在系統全局的變量offset中。等待下次系統再次調用distribute給用戶分發token時，該值將被取出，并嘗試和本輪分發的token金額一起分發給用戶。

如下為模擬的代幣分發過程：

可見當系統開始第3輪地分發代幣時，此時系統積累的offset值已達到2，該值將再次與本輪所要分發的10個token累加在一起，發放給用戶。(本次計算?per_user_share=token_to_distribute/USER_NUM=12/3=4將不存在精度損失。)

從整體上來看，在前3輪中，系統一共發放了30個Token。每個用戶在每一輪中分別獲得了3、3、4個token，此時用戶也總計獲得30個token，達到了系統足額發放獎金目的。

3.4使用RustCrate庫?rust-decimal

該Rust庫適用于需要有效精度計算和沒有舍入誤差的小數金融計算。

3.5考慮舍入機制

在設計智能合約時，在舍入問題上，往往都采用“我要占便宜，他人不得薅我羊毛”的原則。根據這個原則，如果向下取整對我有利，則向下；如果向上取整對我有利，則向上；四舍五入不能確定是對誰有利，因此極少被采用。

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