Guia de otimização de custos de Gas para contratos inteligentes EVM
Na rede Ethereum, as taxas de Gas têm sido um problema que preocupa os usuários, especialmente durante períodos de congestionamento da rede. Durante os picos de transações, os usuários frequentemente precisam pagar taxas elevadas para concluir as transações. Portanto, é especialmente importante otimizar as taxas de Gas durante a fase de desenvolvimento de contratos inteligentes. Otimizar o consumo de Gas não só pode reduzir efetivamente os custos de transação, mas também pode aumentar a eficiência das transações, proporcionando aos usuários uma experiência de uso de blockchain mais econômica e eficiente.
Este artigo irá abordar o mecanismo de taxas de Gas da Máquina Virtual Ethereum (EVM), os conceitos centrais da otimização de taxas de Gas, bem como as melhores práticas para a otimização de taxas de Gas no desenvolvimento de contratos inteligentes. Esperamos que este conteúdo possa fornecer referências úteis para os desenvolvedores, ao mesmo tempo que ajuda os usuários comuns a entender melhor como funcionam as taxas de Gas da EVM, enfrentando juntos os desafios do ecossistema blockchain.
Introdução ao mecanismo de taxas de Gas do EVM
Em redes compatíveis com EVM, Gas é a unidade usada para medir a capacidade de cálculo necessária para executar operações específicas.
Na estrutura do EVM, o consumo de Gas é principalmente dividido em três partes: execução de operações, chamadas de mensagens externas e leitura/escrita de memória e armazenamento.
A execução de cada transação requer o consumo de recursos computacionais, portanto, uma certa taxa será cobrada para evitar loops infinitos e ataques de negação de serviço (DoS). O custo necessário para completar uma transação é denominado taxa de Gas.
Desde a implementação do EIP-1559, as taxas de Gas são calculadas pela seguinte fórmula:
Gas fee = unidades de Gas utilizadas * ( taxa base + taxa de prioridade )
A taxa base será destruída, enquanto a taxa prioritária servirá como incentivo, encorajando os validadores a adicionar transações à blockchain. Definir uma taxa prioritária mais alta pode aumentar a probabilidade de a transação ser incluída no próximo bloco.
Compreendendo a otimização de Gas no EVM
Quando um contrato inteligente é compilado usando Solidity, o contrato é convertido em uma série de códigos de operação (opcodes).
Cada código de operação (, como criar contratos, realizar chamadas de mensagens, acessar o armazenamento de contas, etc., ) tem um custo fixo de consumo de Gas. Esses custos estão registrados no livro amarelo do Ethereum, mas, com várias modificações do EIP, o custo de Gas de alguns códigos de operação foi ajustado.
Conceito básico de otimização de Gas
A ideia central da otimização de Gas é priorizar operações de alto custo-eficiência na blockchain EVM, evitando operações com custos de Gas elevados.
No EVM, as seguintes operações têm um custo mais baixo:
Ler e escrever variáveis de memória
Ler constantes e variáveis imutáveis
Ler e escrever variáveis locais
Ler a variável calldata
Chamada de função interna
As operações com custos mais elevados incluem:
Ler e escrever variáveis de estado armazenadas em contratos inteligentes
Chamada de função externa
Operação em loop
Melhores Práticas para Otimização de Taxas de Gas EVM
1. Tente reduzir ao máximo o uso de armazenamento
Em Solidity, o Storage( é um recurso limitado, cujo consumo de Gas é muito superior ao da Memory). Cada vez que um contrato inteligente lê ou escreve dados no armazenamento, gera altos custos de Gas.
De acordo com o livro amarelo do Ethereum, o custo das operações de armazenamento é mais de 100 vezes superior ao das operações de memória. Por exemplo, as instruções mload e mstore consomem apenas 3 unidades de Gas, enquanto sload e sstore, mesmo nas melhores condições, custam pelo menos 100 unidades.
Os métodos para limitar o uso de armazenamento incluem:
Armazenar dados não permanentes na memória
Reduzir o número de modificações de armazenamento: guardar os resultados intermediários na memória e, após todas as computações serem concluídas, atribuir os resultados às variáveis de armazenamento.
( 2. Empacotamento de variáveis
O número e a forma de representação dos dados no slot de armazenamento ) no contratos inteligentes terão um grande impacto no consumo de Gas.
O compilador Solidity irá agrupar variáveis de armazenamento contínuas durante o processo de compilação, usando slots de armazenamento de 32 bytes como a unidade básica de armazenamento das variáveis. O empacotamento de variáveis refere-se à disposição adequada das variáveis, permitindo que múltiplas variáveis se ajustem a um único slot de armazenamento.
Com esse ajuste, os desenvolvedores podem economizar uma grande quantidade de unidades de Gas. Como cada slot de armazenamento consome Gas, o empacotamento de variáveis otimiza o uso de Gas reduzindo o número de slots de armazenamento necessários.
![As 10 melhores práticas de otimização de Gas para contratos inteligentes Ethereum]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-30f0bc370a7b9ca65f3d623c31262b76.webp(
) 3. Otimizar tipos de dados
Escolher o tipo de dado adequado ajuda a otimizar o uso de Gas.
Por exemplo, em Solidity, os inteiros podem ser subdivididos em tamanhos diferentes: uint8, uint16, uint32, etc. Como a EVM executa operações em unidades de 256 bits, usar uint8 significa que a EVM deve primeiro convertê-lo para uint256, e essa conversão consome Gas adicional.
No entanto, se for possível empacotar quatro variáveis uint8 em um slot de armazenamento, o custo total de iterá-las será menor do que o de quatro variáveis uint256. Assim, os contratos inteligentes podem ler e escrever um slot de armazenamento uma vez e, em uma única operação, colocar quatro variáveis uint8 na memória/armazenamento.
4. Usar variáveis de tamanho fixo em vez de variáveis dinâmicas
Se os dados puderem ser controlados em 32 bytes, é aconselhável usar o tipo de dados bytes32 em vez de bytes ou strings. Em geral, variáveis de tamanho fixo consomem menos Gas do que variáveis de tamanho variável. Se o comprimento dos bytes puder ser limitado, tente escolher o menor comprimento possível de bytes1 a bytes32.
5. Mapeamento e Arrays
A lista de dados em Solidity pode ser representada por dois tipos de dados: Arrays( e Mappings).
Em muitos casos, os mapeamentos são mais eficientes e custam menos, mas os arrays possuem iterabilidade e suportam o empacotamento de tipos de dados. Portanto, recomenda-se priorizar o uso de mapeamentos ao gerenciar listas de dados, a menos que seja necessário iterar ou que seja possível otimizar o consumo de Gas através do empacotamento de tipos de dados.
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) 6. Usar calldata em vez de memory
As variáveis declaradas nos parâmetros da função podem ser armazenadas em calldata ou memory. A principal diferença entre os dois é que memory pode ser modificada pela função, enquanto calldata é imutável.
Se os parâmetros da função forem somente leitura, deve-se priorizar o uso de calldata em vez de memory. Isso pode evitar operações de cópia desnecessárias de calldata da função para memory.
( 7. Tente usar as palavras-chave Constant/Immutable sempre que possível
Variáveis Constant/Immutable não são armazenadas no armazenamento do contrato. Essas variáveis são calculadas em tempo de compilação e armazenadas no bytecode do contrato. Portanto, em comparação com o armazenamento, o custo de acesso a elas é muito menor, e recomenda-se usar as palavras-chave Constant ou Immutable sempre que possível.
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( 8. Usar Unchecked ao garantir que não ocorrerá overflow/underflow
Quando os desenvolvedores podem garantir que as operações aritméticas não resultarão em overflow ou underflow, podem usar a palavra-chave unchecked introduzida na Solidity v0.8.0 para evitar verificações redundantes de overflow ou underflow, economizando assim custos de Gas.
Além disso, as versões 0.8.0 e superiores do compilador não precisam mais usar a biblioteca SafeMath, pois o próprio compilador já possui funções de proteção contra estouro e subfluxo integradas.
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( 9. otimizador de modificações
O código do modificador é incorporado na função modificada; cada vez que o modificador é utilizado, seu código é copiado. Isso aumenta o tamanho do bytecode e eleva o consumo de Gas.
Ao reestruturar a lógica como uma função interna, permitindo a reutilização dessa função interna em modificadores, é possível reduzir o tamanho do bytecode e diminuir os custos de Gas.
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( 10. Optimização de curto-circuito
Para os operadores || e &&, a operação lógica ocorre uma avaliação de curto-circuito, ou seja, se a primeira condição já puder determinar o resultado da expressão lógica, a segunda condição não será avaliada.
Para otimizar o consumo de Gas, as condições com baixo custo de cálculo devem ser colocadas primeiro, assim é possível evitar cálculos dispendiosos.
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Sugestões gerais adicionais
( 1. Remover código desnecessário
Se houver funções ou variáveis não utilizadas no contrato, recomenda-se que sejam removidas. Esta é a forma mais direta de reduzir os custos de implementação do contrato e manter o tamanho do contrato pequeno.
Algumas dicas úteis:
Utilizar os algoritmos mais eficientes para calcular.
Remover processos de cálculo não utilizados.
Utilize a palavra-chave delete para remover variáveis que já não são necessárias, ou defina-as como valores padrão.
Otimização de ciclos: evitar operações de ciclo de alto custo, combinar ciclos sempre que possível e mover cálculos duplicados para fora do corpo do ciclo.
) 2. Usar contratos inteligentes pré-compilados
Os contratos pré-compilados oferecem funções de biblioteca complexas, como operações de criptografia e hashing. Como o código não é executado na EVM, mas sim localmente nos nós clientes, requer menos Gas. O uso de contratos pré-compilados pode economizar Gas ao reduzir a carga de trabalho computacional necessária para executar contratos inteligentes.
Exemplos de contratos pré-compilados incluem o algoritmo de assinatura digital de curva elíptica ###ECDSA( e o algoritmo de hash SHA2-256.
) 3. Usar código de montagem em linha
A montagem inline permite que os desenvolvedores escrevam código de baixo nível, mas eficiente, que pode ser executado diretamente pela EVM, sem a necessidade de usar os códigos de operação caros do Solidity. A montagem inline também permite um controle mais preciso sobre o uso da memória e do armazenamento, reduzindo ainda mais as taxas de Gas. Além disso, a montagem inline pode executar algumas operações complexas que seriam difíceis de realizar apenas com o Solidity, oferecendo mais flexibilidade na otimização do consumo de Gas.
No entanto, o uso de assemblagem inline também pode trazer riscos e ser propenso a erros. Portanto, deve ser usado com cautela, limitado a desenvolvedores experientes.
4. Usar soluções Layer 2
O uso de soluções Layer 2 pode reduzir a quantidade de dados que precisam ser armazenados e processados na rede principal do Ethereum.
Soluções de Layer 2, como rollups, sidechains e canais de estado, conseguem descarregar o processamento de transações da cadeia principal do Ethereum, permitindo transações mais rápidas e mais baratas.
Ao agrupar um grande número de transações, estas soluções reduzem o número de transações na cadeia, diminuindo assim as taxas de Gas. O uso de soluções de Layer 2 também pode aumentar a escalabilidade do Ethereum, permitindo que mais usuários e aplicações participem da rede sem causar sobrecarga que resulte em congestionamento.
5. Usar ferramentas e bibliotecas de otimização
Existem várias ferramentas de otimização disponíveis, como o otimizador solc, o otimizador de construção do Truffle e o compilador Solidity do Remix.
Essas ferramentas podem ajudar a minimizar o tamanho do bytecode, remover código inútil e reduzir o número de operações necessárias para executar contratos inteligentes. Combinando com outras bibliotecas de otimização de Gas, como "solmate", os desenvolvedores podem efetivamente reduzir os custos de Gas e aumentar a eficiência dos contratos inteligentes.
Conclusão
A otimização do consumo de Gas é um passo importante para os desenvolvedores.
Esta página pode conter conteúdos de terceiros, que são fornecidos apenas para fins informativos (sem representações/garantias) e não devem ser considerados como uma aprovação dos seus pontos de vista pela Gate, nem como aconselhamento financeiro ou profissional. Consulte a Declaração de exoneração de responsabilidade para obter mais informações.
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NotGonnaMakeIt
· 07-13 18:50
A Comunidade Blockchain de água fervida entende tudo. O núcleo é apenas vender gás.
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DeFiGrayling
· 07-13 18:26
gás tão caro quase quebrei.
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BearMarketSurvivor
· 07-13 13:49
A taxa do gás voltou a colocar os pobres em confronto
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WalletManager
· 07-12 02:38
gás está muito caro, é melhor ir negociar no L2
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RugDocDetective
· 07-12 02:36
Não fique com firulas, o gás é o verdadeiro problema.
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BearMarketGardener
· 07-12 02:21
pro又整活儿 该买啥 perda de corte操作的来了
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DataChief
· 07-12 02:18
Meu Deus, de novo a taxa de gás na água. Pode falar algo novo?
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RektCoaster
· 07-12 02:16
Quem pode me dizer como salvar a minha Carteira? O gás realmente está a consumir.
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MaticHoleFiller
· 07-12 02:10
o custo do gás é realmente atraente, e ainda faz o Vitalik Buterin ganhar muito dinheiro.
Guia de Otimização de Gas para Contratos Inteligentes EVM: 10 Dicas Práticas
Guia de otimização de custos de Gas para contratos inteligentes EVM
Na rede Ethereum, as taxas de Gas têm sido um problema que preocupa os usuários, especialmente durante períodos de congestionamento da rede. Durante os picos de transações, os usuários frequentemente precisam pagar taxas elevadas para concluir as transações. Portanto, é especialmente importante otimizar as taxas de Gas durante a fase de desenvolvimento de contratos inteligentes. Otimizar o consumo de Gas não só pode reduzir efetivamente os custos de transação, mas também pode aumentar a eficiência das transações, proporcionando aos usuários uma experiência de uso de blockchain mais econômica e eficiente.
Este artigo irá abordar o mecanismo de taxas de Gas da Máquina Virtual Ethereum (EVM), os conceitos centrais da otimização de taxas de Gas, bem como as melhores práticas para a otimização de taxas de Gas no desenvolvimento de contratos inteligentes. Esperamos que este conteúdo possa fornecer referências úteis para os desenvolvedores, ao mesmo tempo que ajuda os usuários comuns a entender melhor como funcionam as taxas de Gas da EVM, enfrentando juntos os desafios do ecossistema blockchain.
Introdução ao mecanismo de taxas de Gas do EVM
Em redes compatíveis com EVM, Gas é a unidade usada para medir a capacidade de cálculo necessária para executar operações específicas.
Na estrutura do EVM, o consumo de Gas é principalmente dividido em três partes: execução de operações, chamadas de mensagens externas e leitura/escrita de memória e armazenamento.
A execução de cada transação requer o consumo de recursos computacionais, portanto, uma certa taxa será cobrada para evitar loops infinitos e ataques de negação de serviço (DoS). O custo necessário para completar uma transação é denominado taxa de Gas.
Desde a implementação do EIP-1559, as taxas de Gas são calculadas pela seguinte fórmula:
Gas fee = unidades de Gas utilizadas * ( taxa base + taxa de prioridade )
A taxa base será destruída, enquanto a taxa prioritária servirá como incentivo, encorajando os validadores a adicionar transações à blockchain. Definir uma taxa prioritária mais alta pode aumentar a probabilidade de a transação ser incluída no próximo bloco.
Compreendendo a otimização de Gas no EVM
Quando um contrato inteligente é compilado usando Solidity, o contrato é convertido em uma série de códigos de operação (opcodes).
Cada código de operação (, como criar contratos, realizar chamadas de mensagens, acessar o armazenamento de contas, etc., ) tem um custo fixo de consumo de Gas. Esses custos estão registrados no livro amarelo do Ethereum, mas, com várias modificações do EIP, o custo de Gas de alguns códigos de operação foi ajustado.
Conceito básico de otimização de Gas
A ideia central da otimização de Gas é priorizar operações de alto custo-eficiência na blockchain EVM, evitando operações com custos de Gas elevados.
No EVM, as seguintes operações têm um custo mais baixo:
As operações com custos mais elevados incluem:
Melhores Práticas para Otimização de Taxas de Gas EVM
1. Tente reduzir ao máximo o uso de armazenamento
Em Solidity, o Storage( é um recurso limitado, cujo consumo de Gas é muito superior ao da Memory). Cada vez que um contrato inteligente lê ou escreve dados no armazenamento, gera altos custos de Gas.
De acordo com o livro amarelo do Ethereum, o custo das operações de armazenamento é mais de 100 vezes superior ao das operações de memória. Por exemplo, as instruções mload e mstore consomem apenas 3 unidades de Gas, enquanto sload e sstore, mesmo nas melhores condições, custam pelo menos 100 unidades.
Os métodos para limitar o uso de armazenamento incluem:
( 2. Empacotamento de variáveis
O número e a forma de representação dos dados no slot de armazenamento ) no contratos inteligentes terão um grande impacto no consumo de Gas.
O compilador Solidity irá agrupar variáveis de armazenamento contínuas durante o processo de compilação, usando slots de armazenamento de 32 bytes como a unidade básica de armazenamento das variáveis. O empacotamento de variáveis refere-se à disposição adequada das variáveis, permitindo que múltiplas variáveis se ajustem a um único slot de armazenamento.
Com esse ajuste, os desenvolvedores podem economizar uma grande quantidade de unidades de Gas. Como cada slot de armazenamento consome Gas, o empacotamento de variáveis otimiza o uso de Gas reduzindo o número de slots de armazenamento necessários.
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) 3. Otimizar tipos de dados
Escolher o tipo de dado adequado ajuda a otimizar o uso de Gas.
Por exemplo, em Solidity, os inteiros podem ser subdivididos em tamanhos diferentes: uint8, uint16, uint32, etc. Como a EVM executa operações em unidades de 256 bits, usar uint8 significa que a EVM deve primeiro convertê-lo para uint256, e essa conversão consome Gas adicional.
No entanto, se for possível empacotar quatro variáveis uint8 em um slot de armazenamento, o custo total de iterá-las será menor do que o de quatro variáveis uint256. Assim, os contratos inteligentes podem ler e escrever um slot de armazenamento uma vez e, em uma única operação, colocar quatro variáveis uint8 na memória/armazenamento.
4. Usar variáveis de tamanho fixo em vez de variáveis dinâmicas
Se os dados puderem ser controlados em 32 bytes, é aconselhável usar o tipo de dados bytes32 em vez de bytes ou strings. Em geral, variáveis de tamanho fixo consomem menos Gas do que variáveis de tamanho variável. Se o comprimento dos bytes puder ser limitado, tente escolher o menor comprimento possível de bytes1 a bytes32.
5. Mapeamento e Arrays
A lista de dados em Solidity pode ser representada por dois tipos de dados: Arrays( e Mappings).
Em muitos casos, os mapeamentos são mais eficientes e custam menos, mas os arrays possuem iterabilidade e suportam o empacotamento de tipos de dados. Portanto, recomenda-se priorizar o uso de mapeamentos ao gerenciar listas de dados, a menos que seja necessário iterar ou que seja possível otimizar o consumo de Gas através do empacotamento de tipos de dados.
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) 6. Usar calldata em vez de memory
As variáveis declaradas nos parâmetros da função podem ser armazenadas em calldata ou memory. A principal diferença entre os dois é que memory pode ser modificada pela função, enquanto calldata é imutável.
Se os parâmetros da função forem somente leitura, deve-se priorizar o uso de calldata em vez de memory. Isso pode evitar operações de cópia desnecessárias de calldata da função para memory.
( 7. Tente usar as palavras-chave Constant/Immutable sempre que possível
Variáveis Constant/Immutable não são armazenadas no armazenamento do contrato. Essas variáveis são calculadas em tempo de compilação e armazenadas no bytecode do contrato. Portanto, em comparação com o armazenamento, o custo de acesso a elas é muito menor, e recomenda-se usar as palavras-chave Constant ou Immutable sempre que possível.
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( 8. Usar Unchecked ao garantir que não ocorrerá overflow/underflow
Quando os desenvolvedores podem garantir que as operações aritméticas não resultarão em overflow ou underflow, podem usar a palavra-chave unchecked introduzida na Solidity v0.8.0 para evitar verificações redundantes de overflow ou underflow, economizando assim custos de Gas.
Além disso, as versões 0.8.0 e superiores do compilador não precisam mais usar a biblioteca SafeMath, pois o próprio compilador já possui funções de proteção contra estouro e subfluxo integradas.
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( 9. otimizador de modificações
O código do modificador é incorporado na função modificada; cada vez que o modificador é utilizado, seu código é copiado. Isso aumenta o tamanho do bytecode e eleva o consumo de Gas.
Ao reestruturar a lógica como uma função interna, permitindo a reutilização dessa função interna em modificadores, é possível reduzir o tamanho do bytecode e diminuir os custos de Gas.
![As 10 melhores práticas de otimização de Gas para contratos inteligentes Ethereum])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-839b91e2f02389949aa698d460a497d8.webp###
( 10. Optimização de curto-circuito
Para os operadores || e &&, a operação lógica ocorre uma avaliação de curto-circuito, ou seja, se a primeira condição já puder determinar o resultado da expressão lógica, a segunda condição não será avaliada.
Para otimizar o consumo de Gas, as condições com baixo custo de cálculo devem ser colocadas primeiro, assim é possível evitar cálculos dispendiosos.
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Sugestões gerais adicionais
( 1. Remover código desnecessário
Se houver funções ou variáveis não utilizadas no contrato, recomenda-se que sejam removidas. Esta é a forma mais direta de reduzir os custos de implementação do contrato e manter o tamanho do contrato pequeno.
Algumas dicas úteis:
) 2. Usar contratos inteligentes pré-compilados
Os contratos pré-compilados oferecem funções de biblioteca complexas, como operações de criptografia e hashing. Como o código não é executado na EVM, mas sim localmente nos nós clientes, requer menos Gas. O uso de contratos pré-compilados pode economizar Gas ao reduzir a carga de trabalho computacional necessária para executar contratos inteligentes.
Exemplos de contratos pré-compilados incluem o algoritmo de assinatura digital de curva elíptica ###ECDSA( e o algoritmo de hash SHA2-256.
) 3. Usar código de montagem em linha
A montagem inline permite que os desenvolvedores escrevam código de baixo nível, mas eficiente, que pode ser executado diretamente pela EVM, sem a necessidade de usar os códigos de operação caros do Solidity. A montagem inline também permite um controle mais preciso sobre o uso da memória e do armazenamento, reduzindo ainda mais as taxas de Gas. Além disso, a montagem inline pode executar algumas operações complexas que seriam difíceis de realizar apenas com o Solidity, oferecendo mais flexibilidade na otimização do consumo de Gas.
No entanto, o uso de assemblagem inline também pode trazer riscos e ser propenso a erros. Portanto, deve ser usado com cautela, limitado a desenvolvedores experientes.
4. Usar soluções Layer 2
O uso de soluções Layer 2 pode reduzir a quantidade de dados que precisam ser armazenados e processados na rede principal do Ethereum.
Soluções de Layer 2, como rollups, sidechains e canais de estado, conseguem descarregar o processamento de transações da cadeia principal do Ethereum, permitindo transações mais rápidas e mais baratas.
Ao agrupar um grande número de transações, estas soluções reduzem o número de transações na cadeia, diminuindo assim as taxas de Gas. O uso de soluções de Layer 2 também pode aumentar a escalabilidade do Ethereum, permitindo que mais usuários e aplicações participem da rede sem causar sobrecarga que resulte em congestionamento.
5. Usar ferramentas e bibliotecas de otimização
Existem várias ferramentas de otimização disponíveis, como o otimizador solc, o otimizador de construção do Truffle e o compilador Solidity do Remix.
Essas ferramentas podem ajudar a minimizar o tamanho do bytecode, remover código inútil e reduzir o número de operações necessárias para executar contratos inteligentes. Combinando com outras bibliotecas de otimização de Gas, como "solmate", os desenvolvedores podem efetivamente reduzir os custos de Gas e aumentar a eficiência dos contratos inteligentes.
Conclusão
A otimização do consumo de Gas é um passo importante para os desenvolvedores.