读区块链也要消耗gas?

最近写智能合约代码发现一个问题,我写了一个读区块链的函数,结果发现这个读区块链的函数执行后居然上链了!这有点颠覆我的认知,我一直以为只有写区块链才需要上链,因为写区块链会导致区块链状态发生改变。而读区块链应该不会才对!经过我不断的怀疑,测试,验证终于发现一个秘密。下面就是我读区块链功能类似的代码,我用更直接的方式写出来:

pragma solidity >=0.4.0 <0.7.0;

contract Hello {
    
	string hello = "hello, world";

	function sayHello() public returns (string memory) {
		return hello;
	}
}

代码看上去绝对人畜无害。但是用remix部署以后就成了下面这个样子

可以看到执行sayHello后确实通知了metamask钱包进行签名交易。最后上链了,如下图所示:

后来我发现,是因为sayHello这个函数没有用view修饰。如果用view修饰以后就执行sayHello不会上链了。

这真是一个让人大跌眼镜的问题,而且实在是没有道理。上不上链完全是由关键字view决定的。那如果一个写区块链操作用view修饰会发生什么情况呢?

结果是没有语法错误,但是不会上链。

pragma solidity >=0.4.0 <0.7.0;

contract Hello {
    
	string hello = "hello, world";

	function sayHello() public returns (string memory) {
		return hello;
	}
	
	function setHello(string _hello) public view {
	    hello = _hello;
	}
}

有兴趣的小伙伴们可以自己去尝试一下。

### 使用强化学习优化区块链 Gas 费用 #### 方法概述 为了有效降低区块链上的交易成本并提高效率,可以采用强化学习来动态调整Gas费用。这种方法能够根据网络状态自适应地设置最优的Gas价格,在保证交易快速确认的同时减少不必要的开销。 在具体实现方面,可以通过构建一个基于马尔可夫决策过程(Markov Decision Process, MDP) 的模型来进行训练[^1]。该MDP定义如下: - **状态空间(State Space)**: 包含当前区块高度、待处理交易池大小以及最近几个区块内平均Gas消耗量等因素。 - **动作空间(Action Space)**: 设定一系列离散化的Gas费价位作为候选操作选项。 - **奖励函数(Reward Function)**: 奖励设计需综合考虑两方面的因素——一是尽快被矿工打包入块所获得的时间效益;二是因较低Gas花费带来的经济利益。因此,当一笔交易能在较短时间内完成且支付较少Gas时,则给予较高正反馈;反之则施加惩罚。 ```python import gym from stable_baselines3 import PPO env = gym.make('BlockchainTransaction-v0') model = PPO("MlpPolicy", env, verbose=1) # 训练模型 model.learn(total_timesteps=int(2e5)) def optimize_gas_fee(transaction_data): obs = transaction_data_to_observation_space(transaction_data) action, _states = model.predict(obs) return gas_price_from_action(action) ``` 此代码片段展示了如何利用Proximal Policy Optimization (PPO)[^4] 来创建和训练用于预测最佳Gas费率的动作策略。`transaction_data_to_observation_space()` 和 `gas_price_from_action()` 是两个辅助函数,分别负责将原始数据转换成适合输入给RL环境的形式,以及把由算法产生的action映射回实际可用的价格数值。
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