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uniswap v4 TickBitmap库函数解析

news 来源：原创 2025/6/14 20:02:00

我们知道uniswap v3/v4版本的智能合约需要管理887272*2个tick，为了高效的管理它们，采用了位图的数据结构：

mapping(int16 => uint256) public override tickBitmap;function position(int24 tick) private pure returns (int16 wordPos, uint8 bitPos) {wordPos = int16(tick >> 8);bitPos = uint8(tick % 256);
}

887272*2个tick合约中用int24来表示；int16(tick >> 8)代表取高16位，uint8(tick % 256)代表取低8位，在tickBitmap中高16位作为key，那么为什么用uint256作为value呢？剩下的低8位是2的8次方一共256个数。也就是说tickBitmap每一条记录需要管理256个tick状态，最高效的方法就是使用位图，把256个数转换成256个二进制数表示，也就是uint256，相应的位上为1代表当前的tick已经被初始化。

以上是tick的存储结构，本章介绍的就是对上述结构进行存取的类库。位置如下：

compressed

这个方法的作用是：把 tick 映射到 tick bitmap 的压缩索引，即计算 compressed = tick / tickSpacing，即把 tick 映射到以 tickSpacing 为单位的整数索引。对于负数 tick，如果 tick 不是 tickSpacing 的整数倍，需要向下取整

    function compress(int24 tick, int24 tickSpacing) internal pure returns (int24 compressed) {// compressed = tick / tickSpacing;// if (tick < 0 && tick % tickSpacing != 0) compressed--;assembly ("memory-safe") {tick := signextend(2, tick)tickSpacing := signextend(2, tickSpacing)compressed :=sub(sdiv(tick, tickSpacing),// if (tick < 0 && tick % tickSpacing != 0) then tick % tickSpacing < 0, vice versaslt(smod(tick, tickSpacing), 0))}}

伪代码：

compressed = tick / tickSpacing;
if (tick < 0 && tick % tickSpacing != 0) compressed--;

例如：tick = -7, tickSpacing = 5 ；-7 / 5 = -1.4，向下取整为 -2

该方法基于汇编实现：具体解析如下:

signextend (2, tick)：用于把小位宽的有符号整数扩展为 256 位，保证正负号不变，其中2 表示 tick 占用 3 字节（24 位，0-based），即 int24
sdiv(tick, tickSpacing)：有符号除法，得到商（但对负数不是地板除法）。
smod(tick, tickSpacing)：有符号取模，得到余数。
slt(smod(...), 0)：如果余数为负，返回 1，否则返回 0。
sub(...)：如果 tick < 0 且余数不为 0，则商再减 1，实现地板除法。

flipTick

function flipTick(mapping(int16 => uint256) storage self, int24 tick, int24 tickSpacing) internal {// Equivalent to the following Solidity://     if (tick % tickSpacing != 0) revert TickMisaligned(tick, tickSpacing);//     (int16 wordPos, uint8 bitPos) = position(tick / tickSpacing);//     uint256 mask = 1 << bitPos;//     self[wordPos] ^= mask;assembly ("memory-safe") {tick := signextend(2, tick)tickSpacing := signextend(2, tickSpacing)// ensure that the tick is spacedif smod(tick, tickSpacing) {let fmp := mload(0x40)mstore(fmp, 0xd4d8f3e6) // selector for TickMisaligned(int24,int24)mstore(add(fmp, 0x20), tick)mstore(add(fmp, 0x40), tickSpacing)revert(add(fmp, 0x1c), 0x44)}tick := sdiv(tick, tickSpacing)// calculate the storage slot corresponding to the tick// wordPos = tick >> 8mstore(0, sar(8, tick))mstore(0x20, self.slot)// the slot of self[wordPos] is keccak256(abi.encode(wordPos, self.slot))let slot := keccak256(0, 0x40)// mask = 1 << bitPos = 1 << (tick % 256)// self[wordPos] ^= masksstore(slot, xor(sload(slot), shl(and(tick, 0xff), 1)))}}

先看下官方提供的等效代码:

function flipTick(mapping(int16 => uint256) storage self, int24 tick, int24 tickSpacing) internal {// 确保 tick 是 tickSpacing 的整数倍if (tick % tickSpacing != 0) {revert TickMisaligned(tick, tickSpacing);}// 计算压缩后的 tick 值tick /= tickSpacing;// 计算 wordPos 和 bitPosint16 wordPos = int16(tick >> 8); // tick / 256uint8 bitPos = uint8(tick % 256);// 计算掩码并翻转对应位uint256 mask = 1 << bitPos;self[wordPos] ^= mask;
}

逻辑很清晰：

确保 tick 是 tickSpacing 的整数倍
计算压缩后的 tick 值
计算 wordPos 和 bitPos
计算掩码并翻转对应位

下面是汇编代码的解析：

tick := signextend(2, tick)
tickSpacing := signextend(2, tickSpacing)

使用 signextend 将 tick 和 tickSpacing 从 24 位扩展为 256 位。这是因为 EVM 的操作数默认是 256 位，signextend可以确保负数的符号位正确保留。

if smod(tick, tickSpacing) {let fmp := mload(0x40)mstore(fmp, 0xd4d8f3e6) // selector for TickMisaligned(int24,int24)mstore(add(fmp, 0x20), tick)mstore(add(fmp, 0x40), tickSpacing)revert(add(fmp, 0x1c), 0x44)
}

smod(tick, tickSpacing)：计算 tick % tickSpacing。如果结果不为 0，说明 tick 不是 tickSpacing 的整数倍。此时需要抛出异常！

tick := sdiv(tick, tickSpacing)

将 tick 除以 tickSpacing，得到压缩后的 tick 值。tickBitmap 只存储压缩后的 tick 状态，而不是原始的 tick。

mstore(0, sar(8, tick))
mstore(0x20, self.slot)
let slot := keccak256(0, 0x40)

sar(8, tick)：计算 wordPos，即tickBitMap的key。等价于 tick >> 8，将 tick 右移 8 位取高16位。
self.slot：self 是 tickBitmap 的存储槽位置。
keccak256(0, 0x40)：计算存储槽位置 slot，表示 tickBitmap[wordPos] 的存储位置。

在 Solidity 中，某一个key在mapping 的存储位置是通过这个公式计算的：

slot= keccak256(abi.encode(key, mappingSlot))

abi.encode(key, mappingSlot)的意思就是把key和mappingSlot连接到一起，前面两个部分攻占用了64个字节:[key (32 字节)][mappingSlot (32 字节)]

故而：keccak256(0, 0x40)=keccak256(abi.encode(key, mappingSlot))

也就说keccak256(0, 0x40)计算的是tick所在位图的存储位置

sstore(slot, xor(sload(slot), shl(and(tick, 0xff), 1)))

and(tick, 0xff)：计算 bitPos，即 tick 在 256 位位图中的具体位置。等价于 tick % 256。
shl(bitPos, 1)：计算掩码 mask = 1 << bitPos，用于定位 tick 对应的位。
sload(slot)：加载存储槽 slot 的当前值。
xor(sload(slot), mask)：使用按位异或（^）翻转 tick 对应的位：如果该位原来是 0，则变为 1。如果该位原来是 1，则变为 0。
sstore(slot, ...)：将更新后的值存储回 slot。

flipTick这个方法可以总结出两点：

用户初始化的tick必须是tickspace的整数倍
tick的数量有887272*2个，但真正需要初始化的只有887272*2/tickSpace个

nextInitializedTickWithinOneWord

这个方法是 Uniswap v4 中用于查找下一个已初始化 tick 的核心逻辑。初始化过的tick 用于标记流动性变化的点，swap 时需要知道下一个会遇到的流动性边界。

    function nextInitializedTickWithinOneWord(mapping(int16 => uint256) storage self,int24 tick,int24 tickSpacing,bool lte) internal view returns (int24 next, bool initialized) {unchecked {int24 compressed = compress(tick, tickSpacing);if (lte) {(int16 wordPos, uint8 bitPos) = position(compressed);// all the 1s at or to the right of the current bitPosuint256 mask = type(uint256).max >> (uint256(type(uint8).max) - bitPos);uint256 masked = self[wordPos] & mask;// if there are no initialized ticks to the right of or at the current tick, return rightmost in the wordinitialized = masked != 0;// overflow/underflow is possible, but prevented externally by limiting both tickSpacing and ticknext = initialized? (compressed - int24(uint24(bitPos - BitMath.mostSignificantBit(masked)))) * tickSpacing: (compressed - int24(uint24(bitPos))) * tickSpacing;} else {// start from the word of the next tick, since the current tick state doesn't matter(int16 wordPos, uint8 bitPos) = position(++compressed);// all the 1s at or to the left of the bitPosuint256 mask = ~((1 << bitPos) - 1);uint256 masked = self[wordPos] & mask;// if there are no initialized ticks to the left of the current tick, return leftmost in the wordinitialized = masked != 0;// overflow/underflow is possible, but prevented externally by limiting both tickSpacing and ticknext = initialized? (compressed + int24(uint24(BitMath.leastSignificantBit(masked) - bitPos))) * tickSpacing: (compressed + int24(uint24(type(uint8).max - bitPos))) * tickSpacing;}}}

lte参数代表交易的方向，lte代表tick变小，我们需要寻找小于当前tick的第一个tick，这里我们以lte为例：

第一步是计算tick压当前缩后的值：

int24 compressed = compress(tick, tickSpacing);

由前面的flipTick方法可知，tick存储的时候进行了压缩处理，即（tick/tickSpace）,所以在读取的时候也要先计算当前tick压缩后的值。

接下来对压缩后的值进行分解，前面我们说过所有的tick做了二级管理，第一级是的wordPos，使用tick的高16位作为key，后8位是一个位图转换成的数字也就是bitPos，

uint256 mask = type(uint256).max >> (uint256(type(uint8).max) - bitPos);
uint256 masked = self[wordPos] & mask;

type(uint256).max：代表 256 位全为 1 的二进制数（即 0xFFFF...FFFF，共 256 个 1）。
type(uint8).max：代表 8 位全为 1 的二进制数（即 255，0xFF）。
uint256(type(uint8).max) - bitPos：计算出从 bitPos 到 255 之间有多少位。
>>（右移）：把高位的 1 右移，留下 bitPos 及其右侧的 1。

图解说明

假设 bitmap 的一个 word 是 256 位（bit），每一位代表一个 tick 是否被初始化：

word: [b255][b254]...[b6][b5][b4][b3][b2][b1][b0]

index: 255 254 ... 6 5 4 3 2 1 0

假设 bitPos = 5，那么：mask = type(uint256).max >> (255 - 5)：实际效果是：只保留 bit 5 及其右侧（低位）的所有位为 1，其余为 0。

mask: 000...0001 1 1 1 1 1 (高位全0，低6位全1)
index: 255........65 4 3 2 1 0

masked = self[wordPos] & mask：只保留当前 word 中 bitPos 及其右侧的初始化状态。

这样就可以可以快速查找从 bitPos 开始，向右（tick 变小）最近的已初始化 tick。

假设原始的word如下:

self[wordPos]: ... 0 1 0 0 1 1 0 1 0 0
index: ... 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0

经过masked = self[wordPos] & mask：后

masked: ... 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 (只看 5~0 的初始化状态)
index: .... 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0

最后同过msb算法计算出masked中最左边的1所在的位置:

initialized = masked != 0;
next = initialized? (compressed - int24(uint24(bitPos - BitMath.mostSignificantBit(masked)))) * tickSpacing: (compressed - int24(uint24(bitPos))) * tickSpacing;

首先判断在当前 word 内，从 bitPos（含）及其右侧是否有已初始化的 tick。masked 只保留了 bitPos 及其右侧的位，如果有任何一位是 1，说明有已初始化 tick。

如果找到了已初始化 tick（initialized == true）

BitMath.mostSignificantBit(masked) 找到 masked 中最高位的 1（即最靠左的 1），这就是距离 bitPos 最近的已初始化 tick。
bitPos - ... 得到从当前 bitPos 到最近已初始化 tick 的距离（向右，tick 变小）。
compressed - ... 得到最近已初始化 tick 的 compressed 编号。
乘以 tickSpacing 得到实际 tick 值。

如果没有找到已初始化 tick（initialized == false）：

说明当前 word 内 bitPos 及其右侧都没有已初始化 tick。返回当前 word 最右侧（最低位）的 tick（即 compressed - bitPos），作为“极限”tick。

非lte的算法和lte类似，唯一需要解释的是这行代码:

uint256 mask = ~((1 << bitPos) - 1);

假设 bitPos = 5：

1 << 5 = 0b0000000000000000000000000000000000000000000000000000000000100000
(1 << 5) - 1 = 0b0000000000000000000000000000000000000000000000000000000000011111
~((1 << 5) - 1) = 0b1111111111111111111111111111111111111111111111111111111111100000