TOKEN:Rust 智能合约养成日记（7）-ODAILY_TOK

1.浮点数运算的精度问题

不同于常见的智能合约编程语言Solidity，Rust语言原生支持浮点数运算。然而，浮点数运算存在着无法避免的计算精度问题。因此，我们在编写智能合约时，并不推荐使用浮点数运算(尤其是在处理涉及到重要经济/金融决策的比率或利率时)。

目前主流计算机语言表示浮点数大多遵循了IEEE754标准，Rust语言也不例外。如下是Rust语言中有关双精度浮点类型f64的说明与计算机内部二进制数据保存形式：

浮点数采用了底数为2的科学计数法来表达。例如可以用有限位数的二进制数0.1101来表示小数0.8125，具体的转化方式如下：

然而对于另一个小数0.7来说，其实际转化为浮点数的过程中将存在如下问题：

金融科技公司Prime Trust将启动API集成的Prime Trust Crypto IRA测试计划:金色财经消息，金融科技公司Prime Trust宣布将启动API集成的IRA（个人退休账户）解决方案Prime Trust Crypto IRA测试计划，允许用户为账户注资，并将退休基金投资于加密货币，还享有税收优惠。

PrimeTrust表示，该计划将得到机构级金融API技术的支持，包括合规、托管、支付、加密交易和结算。Prime Trust Crypto IRA的启动将分为三个阶段，第1阶段中，PrimeTrust正在与现有客户合作，并接受金融科技公司和集成商的申请；第2阶段将从2022年6月1日开始，对注册参与的人开放Beta访问；第3阶段会面向所有客户开放。PrimeTrust受内华达州监管，是一家为金融科技和数字资产创新者提供金融基础设施的提供商。（prnewswire）[2022/3/29 14:25:20]

即小数0.7将表示为0.101100110011001100.....(无限循环)，无法用有限位长的浮点数来准确表示，并存在“舍入(Rounding)”现象。

假设在NEAR公链上，需要分发0.7个NEAR代币给十位用户，具体每位用户分得的NEAR代币数量将计算保存于result_0变量中。

SIA和Hex Trust合作推出数字资产平台:意大利SIA与数字资产托管平台Hex Trust联手，为金融机构提供基于区块链的服务，代表客户管理和保管加密投资。该平台处理一系列数字资产，证券和实用型代币、央行数字货币和稳定币，并跨多个不同的区块链协议进行操作。在符合反和反恐融资监管要求的托管框架内，它还充当数字资产中介机构（包括交易所和经纪人）的渠道。（Finextra）[2020/10/22]

执行该测试用例的输出结果如下：

可见在上述浮点运算中，amount的值并非准确地表示了0.7，而是一个极为近似的值0.69999999999999995559。进一步的，对于诸如amount/divisor的单一除法运算，其运算结果也将变为不精确的0.06999999999999999，并非预期的0.07。由此可见浮点数运算的不确定性。

XBIT算力存证即将上线TRUST系统:据官方消息，XBIT算力存证即将于本月上线TRUST算力存证信托系统，主要功能包括第三方矿机算力接入、XBIT算力存证发行、XBIT算力存证资产托管等。同时，XBIT于今天上线了猜币价赢比特币活动，助力比特币减半行情，XBIT为本次活动设立了10个比特币超级奖池。本次活动截止4月30日，为期一个月。

XBIT算力存证通过多机型融合算法，结合市场需求，创新了参与挖矿的方式，降低挖矿行业准入门槛，提高矿业资产存证化流通效率，以期能实现人人都能参与挖矿的长远目标。详情见原文链接。[2020/4/1]

对此，我们不得不考虑在智能合约中使用其它类型的数值表示方法，如定点数。

根据定点数小数点固定的位置不同，定点数有定点整数和定点小数两种。

小数点固定在数的最低位之后，则称其为定点整数

在实际的智能合约编写中，通常会使用一个具有固定分母的分数来表示某一数值，例如分数'x/N'，其中'N'是常数，'x'可以变化。

若“N”取值为“1,000,000,000,000,000,000”，也就是:'10^18'，此时小数可被表示为整数，像这样:

动态 | EOS竞猜游戏TRUSTBET遭黑客攻击 损失11,501个EOS:据 PeckShield 态势感知平台12月19日数据显示：昨天夜间，23:35—23:40之间，黑客(panming12345)向EOS竞猜类游戏TRUSTBET游戏合约(trustbetgame)发起攻击，共计获利11,501个EOS，随后分两次将攻击所得的EOS转账至火币交易所账号(huobideposit)。根据当前EOS市场价格18元估算，黑客此次攻击共计获利超20万元。目前，该游戏已暂停运营。

PeckShield 安全人员初步分析发现，黑客发起攻击利用的是重放攻击漏洞。需要说明的是，这是一种最早出现于EOS DApp生态初期的攻击形态，由于开发者设计的开奖随机算法存在严重缺陷，使得攻击者可利用合约漏洞重复开奖，是一种较低级的错误。PeckShield 在此提醒广大游戏开发者须加强合约开发规范，避免造成不必要的数字资产损失。[2018/12/19]

在NEARProtocol中，该N常见的取值为'10^24'，即10^24个yoctoNEAR等价于1个NEAR代币。

动态 | 西班牙海产品公司加入区块链平台IBM Food Trust:据Intrafish消息，西班牙增值海产品公司Angulas Aguinaga将加入区块链可追溯平台IBM Food Trust，将基于区块链的可追溯系统纳入其价值链。该公司表示，该平台将在整个供应链中提供可靠的信息。[2018/11/26]

基于此，我们可以将本小节的单元测试修改为如下方式进行计算：

以此可获得数值精算的运算结果:0.7NEAR/10=0.07NEAR

2.Rust整数计算精度的问题

从上文第1小节的描述中可以发现，使用整数运算可解决某些运算场景中浮点数运算精度丢失问题。

但这并非意味着使用整数计算的结果完全是准确可靠的。本小节将介绍影响整数计算精度的部分原因。

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到计算结果，导致整数计算精度的问题。

例如存在如下运算：

执行单元测试的结果如下：

我们可以发现result_0=a*c/b及result_1=*c尽管它们的计算公式相同，但是运算结果却不同。

分析具体的原因为：对于整数除法而言，小于除数的精度会被舍弃。因此在计算result_1的过程中，首先计算的(a/b)会率先失去计算精度，变为0；而在计算result_0时，会首先算得a*c的结果20_0000，该结果将大于除数b，因此避免了精度丢失的问题，可得到正确的计算结果。

2.2过小的数量级

该单元测试的具体结果如下：

可见运算过程等价的result_0和result_1运算结果并不相同，且result_1=13更加地接近于实际预期的计算值：13.3333....

3.如何编写数值精算的Rust智能合约

保证正确的精度在智能合约中十分重要。尽管Rust语言中也存在整数运算结果精度丢失的问题，但我们可以采取如下一些防护手段来提高精度，达到令人满意的效果。

3.1调整运算的操作顺序

令整数乘法优先于整数的除法。

3.2增加整数的数量级

整数使用更大的数量级，创造更大的分子。

比如对于一个NEARtoken来说，如果定义其上文所描述的N=10，则意味着：若需要表示5.123的NEAR价值，则实际运算所采用的整数数值将表示为5.123*10^10=51_230_000_000。该值继续参与后续的整数运算，可提高运算精度。

3.3积累运算精度的损失

对于确实无法避免的整数计算精度问题，项目方可以考虑记录累计的运算精度的损失。

假设如下使用fndistribute(amount:u128,offset:u128)->u128为USER_NUM位用户分发代币的场景。

在该测试用例中，系统每次将给3位用户分发10个Token。但是，由于整数运算精度的问题，第一轮中计算per_user_share时，获得的整数运算结果为10/3=3，即第一轮distribute用户将平均获得3个token，总计9个token被分发。

此时可以发现，系统中还剩下1个token未能分发给用户。为此可以考虑将该剩余的token临时保存在系统全局的变量offset中。等待下次系统再次调用distribute给用户分发token时，该值将被取出，并尝试和本轮分发的token金额一起分发给用户。

如下为模拟的代币分发过程：

可见当系统开始第3轮地分发代币时，此时系统积累的offset值已达到2，该值将再次与本轮所要分发的10个token累加在一起，发放给用户。(本次计算per_user_share=token_to_distribute/USER_NUM=12/3=4将不存在精度损失。)

从整体上来看，在前3轮中，系统一共发放了30个Token。每个用户在每一轮中分别获得了3、3、4个token，此时用户也总计获得30个token，达到了系统足额发放奖金目的。

3.4使用RustCrate库rust-decimal

该Rust库适用于需要有效精度计算和没有舍入误差的小数金融计算。

3.5考虑舍入机制

在设计智能合约时，在舍入问题上，往往都采用“我要占便宜，他人不得薅我羊毛”的原则。根据这个原则，如果向下取整对我有利，则向下；如果向上取整对我有利，则向上；四舍五入不能确定是对谁有利，因此极少被采用。

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