一学就会,手把手教你用Go语言调用智能合约

Python017

一学就会,手把手教你用Go语言调用智能合约,第1张

智能合约调用是实现一个 DApp 的关键,一个完整的 DApp 包括前端、后端、智能合约及区块 链系统,智能合约的调用是连接区块链与前后端的关键。

我们先来了解一下智能合约调用的基础原理。智能合约运行在以太坊节点的 EVM 中。因此要 想调用合约必须要访问某个节点。

以后端程序为例,后端服务若想连接节点有两种可能,一种是双 方在同一主机,此时后端连接节点可以采用 本地 IPC(Inter-Process Communication,进 程间通信)机制,也可以采用 RPC(Remote Procedure Call,远程过程调用)机制另 一种情况是双方不在同一台主机,此时只能采用 RPC 机制进行通信。

提到 RPC, 读者应该对 Geth 启动参数有点印象,Geth 启动时可以选择开启 RPC 服务,对应的 默认服务端口是 8545。。

接着,我们来了解一下智能合约运行的过程。

智能合约的运行过程是后端服务连接某节点,将 智能合约的调用(交易)发送给节点,节点在验证了交易的合法性后进行全网广播,被矿工打包到 区块中代表此交易得到确认,至此交易才算完成。

就像数据库一样,每个区块链平台都会提供主流 开发语言的 SDK(Software Development Kit,软件开发工具包),由于 Geth 本身就是用 Go 语言 编写的,因此若想使用 Go 语言连接节点、发交易,直接在工程内导入 go-ethereum(Geth 源码) 包就可以了,剩下的问题就是流程和 API 的事情了。

总结一下,智能合约被调用的两个关键点是节点和 SDK。

由于 IPC 要求后端与节点必须在同一主机,所以很多时候开发者都会采用 RPC 模式。除了 RPC,以太坊也为开发者提供了 json- rpc 接口,本文就不展开讨论了。

接下来介绍如何使用 Go 语言,借助 go-ethereum 源码库来实现智能合约的调用。这是有固定 步骤的,我们先来说一下总体步骤,以下面的合约为例。

步骤 01:编译合约,获取合约 ABI(Application Binary Interface,应用二进制接口)。 单击【ABI】按钮拷贝合约 ABI 信息,将其粘贴到文件 calldemo.abi 中(可使用 Go 语言IDE 创建该文件,文件名可自定义,后缀最好使用 abi)。

最好能将 calldemo.abi 单独保存在一个目录下,输入“ls”命令只能看到 calldemo.abi 文件,参 考效果如下:

步骤 02:获得合约地址。注意要将合约部署到 Geth 节点。因此 Environment 选择为 Web3 Provider。

在【Environment】选项框中选择“Web3 Provider”,然后单击【Deploy】按钮。

部署后,获得合约地址为:0xa09209c28AEf59a4653b905792a9a910E78E7407。

步骤 03:利用 abigen 工具(Geth 工具包内的可执行程序)编译智能合约为 Go 代码。abigen 工具的作用是将 abi 文件转换为 Go 代码,命令如下:

其中各参数的含义如下。 (1)abi:是指定传入的 abi 文件。 (2)type:是指定输出文件中的基本结构类型。 (3)pkg:指定输出文件 package 名称。 (4)out:指定输出文件名。 执行后,将在代码目录下看到 funcdemo.go 文件,读者可以打开该文件欣赏一下,注意不要修改它。

步骤 04:创建 main.go,填入如下代码。 注意代码中 HexToAddress 函数内要传入该合约部署后的地址,此地址在步骤 01 中获得。

步骤 04:设置 go mod,以便工程自动识别。

前面有所提及,若要使用 Go 语言调用智能合约,需要下载 go-ethereum 工程,可以使用下面 的指令:

该指令会自动将 go-ethereum 下载到“$GOPATH/src/github.com/ethereum/go-ethereum”,这样还算 不错。不过,Go 语言自 1.11 版本后,增加了 module 管理工程的模式。只要设置好了 go mod,下载 依赖工程的事情就不必关心了。

接下来设置 module 生效和 GOPROXY,命令如下:

在项目工程内,执行初始化,calldemo 可以自定义名称。

步骤 05:运行代码。执行代码,将看到下面的效果,以及最终输出的 2020。

上述输出信息中,可以看到 Go 语言会自动下载依赖文件,这就是 go mod 的神奇之处。看到 2020,相信读者也知道运行结果是正确的了。

Go 由于不支持泛型而臭名昭著,但最近,泛型已接近成为现实。Go 团队实施了一个看起来比较稳定的设计草案,并且正以源到源翻译器原型的形式获得关注。本文讲述的是泛型的最新设计,以及如何自己尝试泛型。

例子

FIFO Stack

假设你要创建一个先进先出堆栈。没有泛型,你可能会这样实现:

type Stack []interface{}func (s Stack) Peek() interface{} {

 

return s[len(s)-1]

}

func (s *Stack) Pop() {

 *s = (*s)[:

len(*s)-1]

}

func (s *Stack) Push(value interface{}) {

 *s = 

append(*s, value)

}

但是,这里存在一个问题:每当你 Peek 项时,都必须使用类型断言将其从 interface{} 转换为你需要的类型。如果你的堆栈是 *MyObject 的堆栈,则意味着很多 s.Peek().(*MyObject)这样的代码。这不仅让人眼花缭乱,而且还可能引发错误。比如忘记 * 怎么办?或者如果您输入错误的类型怎么办?s.Push(MyObject{})` 可以顺利编译,而且你可能不会发现到自己的错误,直到它影响到你的整个服务为止。

通常,使用 interface{} 是相对危险的。使用更多受限制的类型总是更安全,因为可以在编译时而不是运行时发现问题。

泛型通过允许类型具有类型参数来解决此问题:

type Stack(type T) []Tfunc (s Stack(T)) Peek() T {

 

return s[len(s)-1]

}

func (s *Stack(T)) Pop() {

 *s = (*s)[:

len(*s)-1]

}

func (s *Stack(T)) Push(value T) {

 *s = 

append(*s, value)

}

这会向 Stack 添加一个类型参数,从而完全不需要 interface{}。现在,当你使用 Peek() 时,返回的值已经是原始类型,并且没有机会返回错误的值类型。这种方式更安全,更容易使用。(译注:就是看起来更丑陋,^-^)

此外,泛型代码通常更易于编译器优化,从而获得更好的性能(以二进制大小为代价)。如果我们对上面的非泛型代码和泛型代码进行基准测试,我们可以看到区别:

type MyObject struct {

    X 

int

}

var sink MyObjectfunc BenchmarkGo1(b *testing.B) {

 

for i := 0 i < b.N i++ {

  

var s Stack

  s.Push(MyObject{})

  s.Push(MyObject{})

  s.Pop()

  sink = s.Peek().(MyObject)

 }

}

func BenchmarkGo2(b *testing.B) {

 

for i := 0 i < b.N i++ {

  

var s Stack(MyObject)

  s.Push(MyObject{})

  s.Push(MyObject{})

  s.Pop()

  sink = s.Peek()

 }

}

结果:

BenchmarkGo1BenchmarkGo1-16     12837528         87.0 ns/op       48 B/op        2 allocs/opBenchmarkGo2BenchmarkGo2-16     28406479         41.9 ns/op       24 B/op        2 allocs/op

在这种情况下,我们分配更少的内存,同时泛型的速度是非泛型的两倍。

合约(Contracts)

上面的堆栈示例适用于任何类型。但是,在许多情况下,你需要编写仅适用于具有某些特征的类型的代码。例如,你可能希望堆栈要求类型实现 String() 函数

切换到新语言始终是一大步,尤其是当您的团队成员只有一个时有该语言的先前经验。现在,Stream 的主要编程语言从 Python 切换到了 Go。这篇文章将解释stream决定放弃 Python 并转向 Go 的一些原因。

Go 非常快。性能类似于 Java 或 C++。对于用例,Go 通常比 Python 快 40 倍。

对于许多应用程序来说,编程语言只是应用程序和数据库之间的粘合剂。语言本身的性能通常并不重要。然而,Stream 是一个API 提供商,为 700 家公司和超过 5 亿最终用户提供提要和聊天平台。多年来,我们一直在优化 Cassandra、PostgreSQL、Redis 等,但最终,您会达到所使用语言的极限。Python 是一门很棒的语言,但对于序列化/反序列化、排名和聚合等用例,它的性能相当缓慢。我们经常遇到性能问题,Cassandra 需要 1 毫秒来检索数据,而 Python 会花费接下来的 10 毫秒将其转换为对象。

看看我如何开始 Go 教程中的一小段 Go 代码。(这是一个很棒的教程,也是学习 Go 的一个很好的起点。)

如果您是 Go 新手,那么在阅读那个小代码片段时不会有太多让您感到惊讶的事情。它展示了多个赋值、数据结构、指针、格式和一个内置的 HTTP 库。当我第一次开始编程时,我一直喜欢使用 Python 更高级的功能。Python 允许您在编写代码时获得相当的创意。例如,您可以:

这些功能玩起来很有趣,但是,正如大多数程序员会同意的那样,在阅读别人的作品时,它们通常会使代码更难理解。Go 迫使你坚持基础。这使得阅读任何人的代码并立即了解发生了什么变得非常容易。 注意:当然,它实际上有多“容易”取决于您的用例。如果你想创建一个基本的 CRUD API,我仍然推荐 Django + DRF或 Rails。

作为一门语言,Go 试图让事情变得简单。它没有引入许多新概念。重点是创建一种非常快速且易于使用的简单语言。它唯一具有创新性的领域是 goroutine 和通道。(100% 正确CSP的概念始于 1977 年,所以这项创新更多是对旧思想的一种新方法。)Goroutines 是 Go 的轻量级线程方法,通道是 goroutines 之间通信的首选方式。Goroutines 的创建非常便宜,并且只需要几 KB 的额外内存。因为 Goroutine 非常轻量,所以有可能同时运行数百甚至数千个。您可以使用通道在 goroutine 之间进行通信。Go 运行时处理所有复杂性。goroutines 和基于通道的并发方法使得使用所有可用的 CPU 内核和处理并发 IO 变得非常容易——所有这些都不会使开发复杂化。与 Python/Java 相比,在 goroutine 上运行函数需要最少的样板代码。您只需在函数调用前加上关键字“go”:

Go 的并发方法很容易使用。与 Node 相比,这是一种有趣的方法,开发人员必须密切关注异步代码的处理方式。Go 中并发的另一个重要方面是竞争检测器。这样可以很容易地确定异步代码中是否存在任何竞争条件。

我们目前用 Go 编写的最大的微服务编译需要 4 秒。与以编译速度慢而闻名的 Java 和 C++ 等语言相比,Go 的快速编译时间是一项重大的生产力胜利。我喜欢在程序编译的时候摸鱼,但在我还记得代码应该做什么的同时完成事情会更好。

首先,让我们从显而易见的开始:与 C++ 和 Java 等旧语言相比,Go 开发人员的数量并不多。根据StackOverflow的数据, 38% 的开发人员知道 Java, 19.3% 的人知道 C++,只有 4.6% 的人知道 Go。GitHub 数据显示了类似的趋势:Go 比 Erlang、Scala 和 Elixir 等语言使用更广泛,但不如 Java 和 C++ 流行。幸运的是,Go 是一种非常简单易学的语言。它提供了您需要的基本功能,仅此而已。它引入的新概念是“延迟”声明和内置的并发管理与“goroutines”和通道。(对于纯粹主义者来说:Go 并不是第一种实现这些概念的语言,只是第一种使它们流行起来的语言。)任何加入团队的 Python、Elixir、C++、Scala 或 Java 开发人员都可以在一个月内在 Go 上发挥作用,因为它的简单性。与许多其他语言相比,我们发现组建 Go 开发人员团队更容易。如果您在博尔德和阿姆斯特丹等竞争激烈的生态系统中招聘人员,这是一项重要的优势。

对于我们这样规模的团队(约 20 人)来说,生态系统很重要。如果您必须重新发明每一个小功能,您根本无法为您的客户创造价值。Go 对我们使用的工具有很好的支持。实体库已经可用于 Redis、RabbitMQ、PostgreSQL、模板解析、任务调度、表达式解析和 RocksDB。与 Rust 或 Elixir 等其他较新的语言相比,Go 的生态系统是一个重大胜利。它当然不如 Java、Python 或 Node 之类的语言好,但它很可靠,而且对于许多基本需求,你会发现已经有高质量的包可用。

Gofmt 是一个很棒的命令行实用程序,内置在 Go 编译器中,用于格式化代码。就功能而言,它与 Python 的 autopep8 非常相似。我们大多数人并不真正喜欢争论制表符与空格。格式的一致性很重要,但实际的格式标准并不那么重要。Gofmt 通过使用一种正式的方式来格式化您的代码来避免所有这些讨论。

Go 对协议缓冲区和 gRPC 具有一流的支持。这两个工具非常适合构建需要通过 RPC 通信的微服务。您只需要编写一个清单,在其中定义可以进行的 RPC 调用以及它们采用的参数。然后从这个清单中自动生成服务器和客户端代码。生成的代码既快速又具有非常小的网络占用空间并且易于使用。从同一个清单中,您甚至可以为许多不同的语言生成客户端代码,例如 C++、Java、Python 和 Ruby。因此,内部流量不再有模棱两可的 REST 端点,您每次都必须编写几乎相同的客户端和服务器代码。.

Go 没有像 Rails 用于 Ruby、Django 用于 Python 或 Laravel 用于 PHP 那样的单一主导框架。这是 Go 社区内激烈争论的话题,因为许多人主张你不应该一开始就使用框架。我完全同意这对于某些用例是正确的。但是,如果有人想构建一个简单的 CRUD API,他们将更容易使用 Django/DJRF、Rails Laravel 或Phoenix。对于 Stream 的用例,我们更喜欢不使用框架。然而,对于许多希望提供简单 CRUD API 的新项目来说,缺乏主导框架将是一个严重的劣势。

Go 通过简单地从函数返回错误并期望调用代码来处理错误(或将其返回到调用堆栈)来处理错误。虽然这种方法有效,但很容易失去问题的范围,以确保您可以向用户提供有意义的错误。错误包通过允许您向错误添加上下文和堆栈跟踪来解决此问题。另一个问题是很容易忘记处理错误。像 errcheck 和 megacheck 这样的静态分析工具可以方便地避免犯这些错误。虽然这些变通办法效果很好,但感觉不太对劲。您希望该语言支持正确的错误处理。

Go 的包管理绝不是完美的。默认情况下,它无法指定特定版本的依赖项,也无法创建可重现的构建。Python、Node 和 Ruby 都有更好的包管理系统。但是,使用正确的工具,Go 的包管理工作得很好。您可以使用Dep来管理您的依赖项,以允许指定和固定版本。除此之外,我们还贡献了一个名为的开源工具VirtualGo,它可以更轻松地处理用 Go 编写的多个项目。

我们进行的一个有趣的实验是在 Python 中使用我们的排名提要功能并在 Go 中重写它。看看这个排名方法的例子:

Python 和 Go 代码都需要执行以下操作来支持这种排名方法:

开发 Python 版本的排名代码大约花了 3 天时间。这包括编写代码、单元测试和文档。接下来,我们花了大约 2 周的时间优化代码。其中一项优化是将分数表达式 (simple_gauss(time)*popularity) 转换为抽象语法树. 我们还实现了缓存逻辑,可以在未来的特定时间预先计算分数。相比之下,开发此代码的 Go 版本大约需要 4 天时间。性能不需要任何进一步的优化。因此,虽然 Python 的最初开发速度更快,但基于 Go 的版本最终需要我们团队的工作量大大减少。另外一个好处是,Go 代码的执行速度比我们高度优化的 Python 代码快大约 40 倍。现在,这只是我们通过切换到 Go 体验到的性能提升的一个示例。

与 Python 相比,我们系统的其他一些组件在 Go 中构建所需的时间要多得多。作为一个总体趋势,我们看到 开发 Go 代码需要更多的努力。但是,我们花更少的时间 优化 代码以提高性能。

我们评估的另一种语言是Elixir.。Elixir 建立在 Erlang 虚拟机之上。这是一种迷人的语言,我们之所以考虑它,是因为我们的一名团队成员在 Erlang 方面拥有丰富的经验。对于我们的用例,我们注意到 Go 的原始性能要好得多。Go 和 Elixir 都可以很好地服务数千个并发请求。但是,如果您查看单个请求的性能,Go 对于我们的用例来说要快得多。我们选择 Go 而不是 Elixir 的另一个原因是生态系统。对于我们需要的组件,Go 有更成熟的库,而在许多情况下,Elixir 库还没有准备好用于生产环境。培训/寻找开发人员使用 Elixir 也更加困难。这些原因使天平向 Go 倾斜。Elixir 的 Phoenix 框架看起来很棒,绝对值得一看。

Go 是一种非常高性能的语言,对并发有很好的支持。它几乎与 C++ 和 Java 等语言一样快。虽然与 Python 或 Ruby 相比,使用 Go 构建东西确实需要更多时间,但您将节省大量用于优化代码的时间。我们在Stream有一个小型开发团队,为超过 5 亿最终用户提供动力和聊天。Go 结合了 强大的生态系统 、新开发人员的 轻松入门、快速的性能 、对并发的 可靠支持和高效的编程环境 ,使其成为一个不错的选择。Stream 仍然在我们的仪表板、站点和机器学习中利用 Python 来提供个性化的订阅源. 我们不会很快与 Python 说再见,但今后所有性能密集型代码都将使用 Go 编写。我们新的聊天 API也完全用 Go 编写。