区块链可插拨 区块链中的链

本篇文章给大家谈谈区块链可插拨，以及区块链中的链对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

区块链的共识机制

1. 网络上的交易信息如何确认并达成共识？ 

虽然经常提到共识机制，但是对于共识机制的含义和理解却并清楚。因此需要就共识机制的相关概念原理和实现方法有所理解。 

区块链的交易信息是通过网络广播传输到网络中各个节点的，在整个网络节点中如何对广播的信息进行确认并达成共识 最终写入区块呢？  如果没有相应的可靠安全的实现机制，那么就难以实现其基本的功能，因此共识机制是整个网络运行下去的一个关键。

共识机制解决了区块链如何在分布式场景下达成一致性的问题。区块链能在众多节点达到一种较为平衡的状态也是因为共识机制。那么共识机制是如何在在去中心化的思想上解决了节点间互相信任的问题呢？ 

当分布式的思想被提出来时，人们就开始根据FLP定理和CAP定理设计共识算法。 规范的说，理想的分布式系统的一致性应该满足以下三点区块链可插拨：

1.可终止性（Termination）区块链可插拨：一致性的结果可在有限时间内完成。

2.共识性(Consensus)：不同节点最终完成决策的结果应该相同。

3.合法性(Validity)：决策的结果必须是其区块链可插拨他进程提出的提案。

但是在实际的计算机集群中，可能会存在以下问题:

1.节点处理事务的能力不同，网络节点数据的吞吐量有差异

2.节点间通讯的信道可能不安全

3.可能会有作恶节点出现

4.当异步处理能力达到高度一致时，系统的可扩展性就会变差（容不下新节点的加入）。

科学家认为，在分布式场景下达成 完全一致性 是不可能的。但是工程学家可以牺牲一部分代价来换取分布式场景的一致性，上述的两大定理也是这种思想，所以基于区块链设计的各种公式机制都可以看作牺牲那一部分代价来换取多适合的一致性，区块链可插拨我的想法是可以在这种思想上进行一个灵活的变换，即在适当的时间空间牺牲一部分代价换取适应于当时场景的一致性，可以实现灵活的区块链系统，即可插拔式的区块链系统。今天就介绍一下我对各种共识机制的看法和分析，分布式系统中有无作恶节点分为拜占庭容错和非拜占庭容错机制。

FLP定理即FLP不可能性，它证明了在分布式情景下，无论任何算法，即使是只有一个进程挂掉，对于其他非失败进程，都存在着无法达成一致的可能。

FLP基于如下几点假设：

仅可修改一次 ：  每个进程初始时都记录一个值（0或1）。进程可以接收消息、改动该值、并发送消息，当进程进入decide state时，其值就不再变化。所有非失败进程都进入decided state时，协议成功结束。这里放宽到有一部分进程进入decided state就算协议成功。

异步通信 ：  与同步通信的最大区别是没有时钟、不能时间同步、不能使用超时、不能探测失败、消息可任意延迟、消息可乱序。

通信健壮： 只要进程非失败，消息虽会被无限延迟，但最终会被送达；并且消息仅会被送达一次（无重复）。

Fail-Stop 模型： 进程失败如同宕机，不再处理任何消息。

失败进程数量 ： 最多一个进程失败。

CAP是分布式系统、特别是分布式存储领域中被讨论最多的理论。CAP由Eric Brewer在2000年PODC会议上提出，是Eric Brewer在Inktomi期间研发搜索引擎、分布式web缓存时得出的关于数据一致性(consistency)、服务可用性(availability)、分区容错性(partition-tolerance)的猜想：

数据一致性 (consistency)：如果系统对一个写操作返回成功，那么之后的读请求都必须读到这个新数据；如果返回失败，那么所有读操作都不能读到这个数据，对调用者而言数据具有强一致性(strong consistency) (又叫原子性 atomic、线性一致性 linearizable consistency)[5]

服务可用性 (availability)：所有读写请求在一定时间内得到响应，可终止、不会一直等待

分区容错性 (partition-tolerance)：在网络分区的情况下，被分隔的节点仍能正常对外服务

在某时刻如果满足AP，分隔的节点同时对外服务但不能相互通信，将导致状态不一致，即不能满足C；如果满足CP，网络分区的情况下为达成C，请求只能一直等待，即不满足A；如果要满足CA，在一定时间内要达到节点状态一致，要求不能出现网络分区，则不能满足P。

C、A、P三者最多只能满足其中两个，和FLP定理一样，CAP定理也指示了一个不可达的结果(impossibility result)。

区块链 --- 共识算法

PoW算法是一种防止分布式服务资源被滥用、拒绝服务攻击的机制。它要求节点进行适量消耗时间和资源的复杂运算，并且其运算结果能被其他节点快速验算，以耗用时间、能源做担保，以确保服务与资源被真正的需求所使用。

PoW算法中最基本的技术原理是使用哈希算法。假设求哈希值Hash(r)，若原始数据为r（raw），则运算结果为R（Result）。

R = Hash(r)

哈希函数Hash()的特性是，对于任意输入值r，得出结果R，并且无法从R反推回r。当输入的原始数据r变动1比特时，其结果R值完全改变。在比特币的PoW算法中，引入算法难度d和随机值n，得到以下公式：

Rd = Hash(r+n)

该公式要求在填入随机值n的情况下，计算结果Rd的前d字节必须为0。由于哈希函数结果的未知性，每个矿工都要做大量运算之后，才能得出正确结果，而算出结果广播给全网之后，其他节点只需要进行一次哈希运算即可校验。PoW算法就是采用这种方式让计算消耗资源，而校验仅需一次。

PoS算法要求节点验证者必须质押一定的资金才有挖矿打包资格，并且区域链系统在选定打包节点时使用随机的方式，当节点质押的资金越多时，其被选定打包区块的概率越大。

POS模式下，每个币每天产生1币龄，比如你持有100个币，总共持有了30天，那么，此时你的币龄就为3000。这个时候，如果你验证了一个POS区块，你的币龄就会被清空为0，同时从区块中获得相对应的数字货币利息。

节点通过PoS算法出块的过程如下：普通的节点要成为出块节点，首先要进行资产的质押，当轮到自己出块时，打包区块，然后向全网广播，其他验证节点将会校验区块的合法性。

DPoS算法和PoS算法相似，也采用股份和权益质押。

但不同的是，DPoS算法采用委托质押的方式，类似于用全民选举代表的方式选出N个超级节点记账出块。

选民把自己的选票投给某个节点，如果某个节点当选记账节点，那么该记账节点往往在获取出块奖励后，可以采用任意方式来回报自己的选民。

这N个记账节点将轮流出块，并且节点之间相互监督，如果其作恶，那么会被扣除质押金。

通过信任少量的诚信节点，可以去除区块签名过程中不必要的步骤，提高了交易的速度。

拜占庭问题：

拜占庭是古代东罗马帝国的首都，为了防御在每块封地都驻扎一支由单个将军带领的军队，将军之间只能靠信差传递消息。在战争时，所有将军必须达成共识，决定是否共同开战。

但是，在军队内可能有叛徒，这些人将影响将军们达成共识。拜占庭将军问题是指在已知有将军是叛徒的情况下，剩余的将军如何达成一致决策的问题。

BFT：

BFT即拜占庭容错，拜占庭容错技术是一类分布式计算领域的容错技术。拜占庭假设是对现实世界的模型化，由于硬件错误、网络拥塞或中断以及遭到恶意攻击等原因，计算机和网络可能出现不可预料的行为。拜占庭容错技术被设计用来处理这些异常行为，并满足所要解决的问题的规范要求。

拜占庭容错系统 ：

发生故障的节点被称为 拜占庭节点 ，而正常的节点即为 非拜占庭节点 。

假设分布式系统拥有n台节点，并假设整个系统拜占庭节点不超过m台（n ≥ 3m + 1），拜占庭容错系统需要满足如下两个条件：

另外，拜占庭容错系统需要达成如下两个指标：

PBFT即实用拜占庭容错算法，解决了原始拜占庭容错算法效率不高的问题，算法的时间复杂度是O(n^2)，使得在实际系统应用中可以解决拜占庭容错问题

PBFT是一种状态机副本复制算法，所有的副本在一个视图（view）轮换的过程中操作，主节点通过视图编号以及节点数集合来确定，即：主节点 p = v mod |R|。v：视图编号，|R|节点个数，p：主节点编号。

PBFT算法的共识过程如下：客户端（Client）发起消息请求（request），并广播转发至每一个副本节点（Replica），由其中一个主节点（Leader）发起提案消息pre-prepare，并广播。其他节点获取原始消息，在校验完成后发送prepare消息。每个节点收到2f+1个prepare消息，即认为已经准备完毕，并发送commit消息。当节点收到2f+1个commit消息，客户端收到f+1个相同的reply消息时，说明客户端发起的请求已经达成全网共识。

具体流程如下 ：

客户端c向主节点p发送REQUEST, o, t, c请求。o: 请求的具体操作，t: 请求时客户端追加的时间戳，c：客户端标识。REQUEST: 包含消息内容m，以及消息摘要d(m)。客户端对请求进行签名。

主节点收到客户端的请求，需要进行以下交验：

a. 客户端请求消息签名是否正确。

非法请求丢弃。正确请求，分配一个编号n，编号n主要用于对客户端的请求进行排序。然后广播一条PRE-PREPARE, v, n, d, m消息给其他副本节点。v：视图编号，d客户端消息摘要，m消息内容。PRE-PREPARE, v, n, d进行主节点签名。n是要在某一个范围区间内的[h, H]，具体原因参见 垃圾回收 章节。

副本节点i收到主节点的PRE-PREPARE消息，需要进行以下交验：

a. 主节点PRE-PREPARE消息签名是否正确。

b. 当前副本节点是否已经收到了一条在同一v下并且编号也是n，但是签名不同的PRE-PREPARE信息。

c. d与m的摘要是否一致。

d. n是否在区间[h, H]内。

非法请求丢弃。正确请求，副本节点i向其他节点包括主节点发送一条PREPARE, v, n, d, i消息, v, n, d, m与上述PRE-PREPARE消息内容相同，i是当前副本节点编号。PREPARE, v, n, d, i进行副本节点i的签名。记录PRE-PREPARE和PREPARE消息到log中，用于View Change过程中恢复未完成的请求操作。

主节点和副本节点收到PREPARE消息，需要进行以下交验：

a. 副本节点PREPARE消息签名是否正确。

b. 当前副本节点是否已经收到了同一视图v下的n。

c. n是否在区间[h, H]内。

d. d是否和当前已收到PRE-PPREPARE中的d相同

非法请求丢弃。如果副本节点i收到了2f+1个验证通过的PREPARE消息，则向其他节点包括主节点发送一条COMMIT, v, n, d, i消息，v, n, d, i与上述PREPARE消息内容相同。COMMIT, v, n, d, i进行副本节点i的签名。记录COMMIT消息到日志中，用于View Change过程中恢复未完成的请求操作。记录其他副本节点发送的PREPARE消息到log中。

主节点和副本节点收到COMMIT消息，需要进行以下交验：

a. 副本节点COMMIT消息签名是否正确。

b. 当前副本节点是否已经收到了同一视图v下的n。

c. d与m的摘要是否一致。

d. n是否在区间[h, H]内。

非法请求丢弃。如果副本节点i收到了2f+1个验证通过的COMMIT消息，说明当前网络中的大部分节点已经达成共识，运行客户端的请求操作o，并返回REPLY, v, t, c, i, r给客户端，r：是请求操作结果，客户端如果收到f+1个相同的REPLY消息，说明客户端发起的请求已经达成全网共识，否则客户端需要判断是否重新发送请求给主节点。记录其他副本节点发送的COMMIT消息到log中。

如果主节点作恶，它可能会给不同的请求编上相同的序号，或者不去分配序号，或者让相邻的序号不连续。备份节点应当有职责来主动检查这些序号的合法性。

如果主节点掉线或者作恶不广播客户端的请求，客户端设置超时机制，超时的话，向所有副本节点广播请求消息。副本节点检测出主节点作恶或者下线，发起View Change协议。

View Change协议 ：

副本节点向其他节点广播VIEW-CHANGE, v+1, n, C , P , i消息。n是最新的stable checkpoint的编号， C 是 2f+1验证过的CheckPoint消息集合， P 是当前副本节点未完成的请求的PRE-PREPARE和PREPARE消息集合。

当主节点p = v + 1 mod |R|收到 2f 个有效的VIEW-CHANGE消息后，向其他节点广播NEW-VIEW, v+1, V , O 消息。 V 是有效的VIEW-CHANGE消息集合。 O 是主节点重新发起的未经完成的PRE-PREPARE消息集合。PRE-PREPARE消息集合的选取规则：

副本节点收到主节点的NEW-VIEW消息，验证有效性，有效的话，进入v+1状态，并且开始 O 中的PRE-PREPARE消息处理流程。

在上述算法流程中，为了确保在View Change的过程中，能够恢复先前的请求，每一个副本节点都记录一些消息到本地的log中，当执行请求后副本节点需要把之前该请求的记录消息清除掉。

最简单的做法是在Reply消息后，再执行一次当前状态的共识同步，这样做的成本比较高，因此可以在执行完多条请求K（例如：100条）后执行一次状态同步。这个状态同步消息就是CheckPoint消息。

副本节点i发送CheckPoint, n, d, i给其他节点，n是当前节点所保留的最后一个视图请求编号，d是对当前状态的一个摘要，该CheckPoint消息记录到log中。如果副本节点i收到了2f+1个验证过的CheckPoint消息，则清除先前日志中的消息，并以n作为当前一个stable checkpoint。

这是理想情况，实际上当副本节点i向其他节点发出CheckPoint消息后，其他节点还没有完成K条请求，所以不会立即对i的请求作出响应，它还会按照自己的节奏，向前行进，但此时发出的CheckPoint并未形成stable。

为了防止i的处理请求过快，设置一个上文提到的 高低水位区间[h, H] 来解决这个问题。低水位h等于上一个stable checkpoint的编号，高水位H = h + L，其中L是我们指定的数值，等于checkpoint周期处理请求数K的整数倍，可以设置为L = 2K。当副本节点i处理请求超过高水位H时，此时就会停止脚步，等待stable checkpoint发生变化，再继续前进。

在区块链场景中，一般适合于对强一致性有要求的私有链和联盟链场景。例如，在IBM主导的区块链超级账本项目中，PBFT是一个可选的共识协议。在Hyperledger的Fabric项目中，共识模块被设计成可插拔的模块，支持像PBFT、Raft等共识算法。

Raft基于领导者驱动的共识模型，其中将选举一位杰出的领导者(Leader)，而该Leader将完全负责管理集群，Leader负责管理Raft集群的所有节点之间的复制日志。

下图中，将在启动过程中选择集群的Leader（S1），并为来自客户端的所有命令/请求提供服务。 Raft集群中的所有节点都维护一个分布式日志（复制日志）以存储和提交由客户端发出的命令（日志条目）。 Leader接受来自客户端的日志条目，并在Raft集群中的所有关注者（S2，S3，S4，S5）之间复制它们。

在Raft集群中，需要满足最少数量的节点才能提供预期的级别共识保证， 这也称为法定人数。 在Raft集群中执行操作所需的最少投票数为 (N / 2 +1) ，其中N是组中成员总数，即 投票至少超过一半 ，这也就是为什么集群节点通常为奇数的原因。 因此，在上面的示例中，我们至少需要3个节点才能具有共识保证。

如果法定仲裁节点由于任何原因不可用，也就是投票没有超过半数，则此次协商没有达成一致，并且无法提交新日志。

数据存储：Tidb/TiKV

日志：阿里巴巴的 DLedger

服务发现：Consul etcd

集群调度：HashiCorp Nomad

只能容纳故障节点(CFT)，不容纳作恶节点

顺序投票，只能串行apply，因此高并发场景下性能差

Raft通过解决围绕Leader选举的三个主要子问题，管理分布式日志和算法的安全性功能来解决分布式共识问题。

当我们启动一个新的Raft集群或某个领导者不可用时，将通过集群中所有成员节点之间协商来选举一个新的领导者。 因此，在给定的实例中，Raft集群的节点可以处于以下任何状态: 追随者(Follower)，候选人(Candidate)或领导者(Leader)。

系统刚开始启动的时候，所有节点都是follower，在一段时间内如果它们没有收到Leader的心跳信号，follower就会转化为Candidate；

如果某个Candidate节点收到大多数节点的票，则这个Candidate就可以转化为Leader，其余的Candidate节点都会回到Follower状态；

一旦一个Leader发现系统中存在一个Leader节点比自己拥有更高的任期(Term)，它就会转换为Follower。

Raft使用基于心跳的RPC机制来检测何时开始新的选举。 在正常期间， Leader 会定期向所有可用的 Follower 发送心跳消息（实际中可能把日志和心跳一起发过去）。 因此，其他节点以 Follower 状态启动，只要它从当前 Leader 那里收到周期性的心跳，就一直保持在 Follower 状态。

当 Follower 达到其超时时间时，它将通过以下方式启动选举程序：

根据 Candidate 从集群中其他节点收到的响应，可以得出选举的三个结果。

共识算法的实现一般是基于复制状态机（Replicated state machines），何为 复制状态机 ：

简单来说： 相同的初识状态 + 相同的输入 = 相同的结束状态 。不同节点要以相同且确定性的函数来处理输入，而不要引入一下不确定的值，比如本地时间等。使用replicated log是一个很不错的注意，log具有持久化、保序的特点，是大多数分布式系统的基石。

有了Leader之后，客户端所有并发的请求可以在Leader这边形成一个有序的日志（状态）序列，以此来表示这些请求的先后处理顺序。Leader然后将自己的日志序列发送Follower，保持整个系统的全局一致性。注意并不是强一致性，而是 最终一致性 。

日志由有序编号（log index）的日志条目组成。每个日志条目包含它被创建时的任期号（term），和日志中包含的数据组成，日志包含的数据可以为任何类型，从简单类型到区块链的区块。每个日志条目可以用[ term, index, data]序列对表示，其中term表示任期， index表示索引号，data表示日志数据。

Leader 尝试在集群中的大多数节点上执行复制命令。 如果复制成功，则将命令提交给集群，并将响应发送回客户端。类似两阶段提交(2PC)，不过与2PC的区别在于，leader只需要超过一半节点同意（处于工作状态）即可。

leader 、 follower 都可能crash，那么 follower 维护的日志与 leader 相比可能出现以下情况

当出现了leader与follower不一致的情况，leader强制follower复制自己的log， Leader会从后往前试 ，每次AppendEntries失败后尝试前一个日志条目（递减nextIndex值）， 直到成功找到每个Follower的日志一致位置点（基于上述的两条保证），然后向后逐条覆盖Followers在该位置之后的条目 。所以丢失的或者多出来的条目可能会持续多个任期。

要求候选人的日志至少与其他节点一样最新。如果不是，则跟随者节点将不投票给候选者。

意味着每个提交的条目都必须存在于这些服务器中的至少一个中。如果候选人的日志至少与该多数日志中的其他日志一样最新，则它将保存所有已提交的条目，避免了日志回滚事件的发生。

即任一任期内最多一个leader被选出。这一点非常重要，在一个复制集中任何时刻只能有一个leader。系统中同时有多余一个leader，被称之为脑裂（brain split），这是非常严重的问题，会导致数据的覆盖丢失。在raft中，两点保证了这个属性：

因此， 某一任期内一定只有一个leader 。

当集群中节点的状态发生变化（集群配置发生变化）时，系统容易受到系统故障。 因此，为防止这种情况，Raft使用了一种称为两阶段的方法来更改集群成员身份。 因此，在这种方法中，集群在实现新的成员身份配置之前首先更改为中间状态（称为联合共识）。 联合共识使系统即使在配置之间进行转换时也可用于响应客户端请求，它的主要目的是提升分布式系统的可用性。

区块链之联盟链（三） 认识Fabric

Fabric 是超级账本联盟推出的核心区块链框架，它适合在复杂的企业内和企业间搭建联盟链。根据超级账本联盟的目标， Fabric 被建设为一个模块化的、支持可插拔组件的基础联盟链框架。；

与以太坊系的Quorum不同，Fabric从一开始就只考虑企业间的应用。其独有的channel概念，将企业根据业务目的不同以不同的子网连接起来， 每一个子网对应一个channel，而每个channel有自己独立的区块链。而Quorum很显然是只有一个公网（所有企业节点都加入进去），企业与企业间的私有业务是通过Private Manager 完成的。

理解channel的最简单方法就是，将它类比为一个消息服务提供的Topic，实际上Fabic最早就是基于Kafka 的分布式消息服务来实现。

       在Fabric网络中，一个企业可以有一个或多个节点加入整个联盟链；一个企业可以加入1个或者多个Channel（子网）；  一个节点可以加入1个或者多个channel。每个channel构成一个子网，所以Fabric 是 一种由子网组成的网络。

那么Fabric是怎么实现智能合约的执行和完成业务上链（将事务结果记录在区块链里）的呢？

与其它框架不同， Fabric 将整个过程分成了三个阶段：

业务背书阶段 ： 客户的请求发送的背书节点，通过智能合约完成业务的计算（但不更新状态），并完成背书；将背书结果返回个客户端。

业务的排序阶段 ： 客户端将背书结果通过Channel被发送到排序节点（orderer），在排序节点完成事务的排序，并打包到block里，最后下发给所有连接到channel的节点。

业务验证并写入账本阶段 : 通过Gossip 网络，所有Channel的节点都会接收到新的block，节点会验证block中的每一个事务，确定是否有效：有效地将会跟新world state，无效的将会标志为“无效”，不会更新World state，但整个block会被完整的加入到帐本中（包括无效的事务）。

根据以上的描述，Fabric 节点实际可以分为  ，普通节点和Order节点：

 Peer, 普通节点, 完成背书（包括只能合约的执行）和验证.

orderer,  排序节点，完成排序。

加入orderer节点的Fabric网络可以被描述如下：

每一个Channel，都定义了所有属于channel的节点，但是并不需要所有节点都连接到Orderer 节点（节点间可以通过gossip 协议通讯来传播私有数据或事务）.

       在区块链中，共识是区块链的基础。与公有链不同，联盟链的共识要求所有加入账本的事务是确定的、最终的，也就是不可以有分叉，区块与区块间的顺序是一定的，只存在唯一条链。在Fabric 中，这个客观需求正是由排序实现的，所有的事务将被提交给orderer节点获得确定的顺序，并最终打包成block进入帐本。 Fabric 从1.4.1开始支持基于Raft实现排序服务,  可以认为基于Raft实现共识。

基于RAFT的排序服务相对于早期的Kafka 具有更好的分布性，配置更加简单，是联盟链里常用的一个常用的达成共识的算法，Quorum就 默认使用RAFT作为共识层。简单的说，RAFT是一个leader和follower的模式， 所有加入RAFT网络的节点，任意时候都有一个leader,  只有这个leader有权决定事务的顺序，并打包成Block，其它节点只能作为follower提交事务和同步block。

基于FAFT网络，每个企业可以有一个或多个节点参与到Orderer中去。在Frabric中企业间的网络连接可以变化成如下形式：

       区块链的使用用户在以太网中被称作EOA（External of Account）, EOA的载体是钱包。我们沿用这个概念，来看看Fabric是如何实现用户和发起事务的。Fabric中EOA是一个CA中心发布的certificate（x.509），一个Certificate代表一个Identity（这与以太坊还是有很大区别的， 以太坊中一个EOA其实是一个hash地址），EOA能够参与的channel以及被授权的操作是有channel的MSP（ Membership Service  Provider）决定的（如下图）。

注：certificate 是一种密码学上验证身份的通用做法； certificate包含了个人的信息，公钥以及发布这个certificate的CA的签名。验证方只需要拥有这个CA的证书（包含CA的公钥），就可以验证这个签名是否正确，certificate的内容是否有篡改。简单的说，通过CA和Certificate，我们可以获得一个可验证的的身份和信任链。

      如上图，fabric中通要使用Wallet作为EOA的载体，一个Wallet中可以包含多个Identity（x.509 certificate）。 Identity 通过 CA提供的信任链来验证正确性。

  验证了身份之后， Fabric 通过MSP在区块链网络中解决该身份是否代表组织的成员和在组织内具有什么角色。例如，channel首先会验证当前用户Identity是否是有效地身份，然后通过MSP查看其所处的企业和具有的角色，最终确定该用户是否有权执行操作。

可以说，Fabric的访问控制是通过MSP来完成的。在每一个需要访问控制的地方都需要定义一个MSP。  例如，每个channel都定义一个MSP，这个MSP规定了在channel范围内资源的访问权限。 MSP 是Fabric里一个晦涩难懂的概念，也是其赋予企业间安全访问的基础。

前文提到， Fabric 将业务处理和上网分成了三个部分， 背书，排序，验证后加入账本。

其中背书是Fabric执行智能合约的阶段。以太坊中，智能合约是在EVM中执行的，有多种语言支持。 在Fabric，智能合约被称为chaincode： 一个chaincode 可以理解为是智能合约的容器，可以包含一个或多个智能合约， 不用于EVM, chaincode是在 JVM 或NodeJS中执行。

客户应用程序通过智能合约来访问账本，每一个可访问的智能合约都被安装在客户端可以访问的节点上，并被定义在channel里。（有只能合约的节点被称为背书节点，没有只能合约的节点被称未提交节点，提交节点只维护账本）

客户应用提交一个交易请求， 请求到达背书节点， 背书节点首先会验证客户的签名，确保客户的身份有权执行本次交易，接着执行交易提及的智能合约（chaincode），并生成一个背书响应（或者叫做交易提案，tran-proposal）。这个背书响应中通常包含World state 的读集合，写集合， 以及节点对本次交易的签名。这里与以太坊系联盟链最主要的不同是： 背书阶段只模拟交易，并不真正更新交易结果。 而真正更新交易在第三阶段完成。背书节点最后将生成的背书响应fanhui给客户端， 智能合约部分的执行就结束了。

通常一个交易的执行需要多方的签名，所以客户端需要将一个交易发送给多个背书节点，这些背书节点的选择需要满足背书策略的要求。

下图是一个包含有客户、背书节点，提交节点的网络示意图。

根据Fabric官方的参考文档，客户交易的正果过程可使用下图描述。

如上图，从1到3，为背书阶段，4为排序阶段，4.1,4,2, 5为验证提交阶段。 参考 Frabic的节点 概念，可以了解更多在交易细节的概念。  

总的来看， Fabric 更专注于企业间，通过上文，可以让大家对Fabric的基本构成与概念有一个总的了解。  Fabric本身并不神秘，都是使用的现有的企业间的技术。要更好的了解，建议参考阅读分布式消息系统和企业的安全基础设施（CA相关）的支持。与以太坊系联盟链实现比较，  Fabric 的子网更概念对于复杂企业间应用适应更强，但是其复杂的安全考量，使得运营成本很高，另外，Fabric 使用Certificate做为用户身份，有很大的局限性，在新的2.0里，Fabric对于此处将有所改变。

下一篇，我们将来看看Sawtooth , 由Inter 提供的区块链框架。

区块链之联盟链(一) 认识以太坊

区块链之联盟链(二) 认识Quotum

区块链之联盟链(三) 认识Fabric

区块链之联盟链(四) 认识Sawtooth

区块链应用开发找哪家好？

区块链技术是通过2008年由中本聪编写区块链可插拨的题为“比特币：对等电子现金系统”的论文宣布的。有趣的是区块链可插拨，本文没有专门使用“区块链”这个词。

本文讨论的是“纯粹的电子现金版本”区块链可插拨，其中“网络通过将交易哈希到持续的基于散列的工作证明链中来标记交易时间，创建一条无需重做证明即可更改的记录”工作的”。

开源的PT-BSC（区块链安全控制）将区块链定义为点对点网络，通过将它们散列到正在进行的基于散列的工作量证明链中来记录时间戳记，形成不能成为记录的记录改变而不重做工作证明。区块链可以被授权，无权限或混合使用。

另一方面，分布式账本被定义为对等网络，该网络使用定义的共识机制来防止修改有序的时间戳记录序列。共识机制包括证明利益，联合拜占庭协议等。

最流行的区块链平台

1.以太坊

以太坊是一个开源的Blockchain平台，运行智能合约并为其创建提供编程工具。在2013年由Vitalik Buterin提出后，该平台简化了下一代分散式应用程序（DApps）和在线合同协议的开发。

以太坊允许设计和发行加密货币和可交易的数字令牌。更重要的是，您可以创建自己的DAO（民主自治组织），例如，一个虚拟组织，通过成员投票解决各种问题。

该平台提供了许多有用的功能，包括图灵完整语言，命令行工具（内置于Go，C ++，Python，Java等）以及Ethereum钱包，这是最后一个支持和保护加密资产并简化智能合约的开发者发展。

2. BigChainDB

BigChainDB是一个开源的分布式账本系统，专为存储大量数据而设计，并支持开发人员部署区块链概念验证和应用程序。

该数据库提供分散控制，低延迟，不变性，强大的查询功能以及高速的事务处理。

该系统没有自己的货币，但允许发行和转让任何资产，代币和加密货币。BigChainDB支持自定义数字资产并在事务级别建立访问权限。

BigChainDB基于联邦共识模型，一个拥有投票权限的节点联盟。BigChainDB支持公共和私人网络，有许多用例，包括知识产权，人力资源，政府和土地登记等领域。

此外，深入了解比特币，以太坊和BigchainDB的比较。

3.Blockchain Hyperledger Fabric

Blockchain Hyperledger Fabric是由The Linux Foundation主办并于2016年发布的最受欢迎的Hyperledger项目之一。Hyperledger Fabric是Go编写的，使用Docker容器实现智能合约。

该平台是基于模块化架构构建基于区块链的解决方案的基础，并支持使用一个或多个网络。为了确保高水平的灵活性，可靠性和可扩展性，Hyperledger Fabric最适合开发企业解决方案。

考虑到有用的功能，它包含共享机密信息和交易背书政策的渠道。此外，交易还包括所有签署同行的签名，并提交给订购服务。Hyperledger Fabric是创建授权区块链的最佳平台之一。

4.Hyperledger Cello

Hyperledger Cello是一个区块链平台和操作系统，也是Linux基金会托管的Hyperledger项目之一。Hyperledger Cello的目标是通过向Blockchain生态系统提供按需“即服务”部署模式，最大限度地减少设计和管理区块链的工作量。

Hyperledger Cello使开发人员能够从头创建区块链即服务（BaaS）平台，并管理区块链的生命周期。更重要的是，通过Cello，区块链可插拨他们可以在裸机，虚拟云和容器集群之上维护一组网络（大提琴支持Docker，Swarm和Kubernetes）。

5. Hyperledger锯齿湖

Hyperledger Sawtooth Lake是一个区块链平台，代表支持许可和无许可开发的企业解决方案。该平台帮助软件工程师更轻松地创建，部署和运行分布式账本系统和应用程序。

Sawtooth Lake是一个用Python编写的模块化套件，提供智能合同抽象，允许开发人员以他们想要的编程语言编写合同逻辑。Hyperledger Sawtooth中的交易业务逻辑与共识层分离。

共识机制称为经过时间证明（PoET），并使用内置于最新一代英特尔处理器中的SGX可信计算模块。

对于锯齿湖有很多有用的应用。例如，在供应链管理和海鲜配送中，它可以解决诸如食物储存条件不当，非法捕捞行为和海鲜欺诈等问题。

此外，Hyperledger Sawtooth可以确保创建和交换数字资产的安全基础设施。了解一下，锯齿湖及其解决方案如何在不同领域发挥作用。

6. Hydrachain

HydraChain是Ethereum Blockchain平台的开源扩展，为开发和部署许可的分布式分类帐提供支持。

HydraChain完全兼容以太坊协议，并提供了一个基础设施来创建Python中的智能合约。Hydrachain有许多工具可以缩短开发时间并提高调试功能。

重要的是，HydraChain可以确保高水平的定制：系统的各个方面可以轻松配置以满足客户的需求。例如，在创建智能合约时，交易费用，天然气限额，创世分配和封锁时间等事项可以轻松定制。

7. Corda

Corda是一个开源的Blockchain平台，用于构建许可的分布式账本系统。该项目由R3联盟创建，结合了大型银行并允许管理各方之间的法律协议。

像其他分布式分类帐一样，R3 Corda提供安全的数据存储和不可变的数据记录。值得注意的是，只有Corda才能开发交互操作的区块链网络，这些网络在严格的隐私中进行交易。目前，它可能是唯一一个有可插拔共识的分布式账本平台。

8. Multichain

Multichain是一个开源分布式账本系统，基于比特币区块链，专为处理多币种金融交易而设计。

该平台提供各种级别的访问控制和权限，并实现快速解决方案部署。在Multichain中，各种网络可以同时在一台服务器上。

9.开链

作为一个开源的区块链平台，Openchain以强大，安全和可扩展的方式为数字资产的发布和管理而设计。该技术包括智能合约模块，统一的API，以及由于分级账户系统的多级控制和访问权限。

在Openchain中，每笔交易都进行了数字签名（就像比特币一样），共识机制由分部共识引入。区块链可插拨你应该注意到Openchain是免费的，所以你不需要花钱加密货币来使用它。

10.链核心

Chain Core是一个企业级的区块链平台，由Chain Protocol和链接协议设计，用于在许可的区块链网络上发布，传输和管理数字资产。此外，该平台还使开发人员能够从头开始创建金融服务。

在连锁核心中，本地数字资产涉及货币，证券，衍生品，礼品卡和忠诚点。该平台提供基于角色的权限访问管理，以便在网络中运行。Chain Core具有联合共识，并提供智能合同支持，交易隐私和多重签名帐户支持。

区块链3.0生态系统，带你简单了解生态令

区块链3.0生态操作系统又称“公链”，它相当于是区块链世界的基础设施，在公链上开发区块链应用场景，就犹如是在一套完整的手机APP开发软件上开发APP，它能够为区块链技术或者应用的开发提供相当大的便利。所以基于区块链技术开发的底层生态操作系统一直是区块链技术发展中的重点。

而在众多区块链公链中，新兴出现的生态令（ECOL）经常不被人理解，生态令是什么？生态令与其他区块链平台、公链有什么区别？那么，下面我们一起来了解下吧！

生态令（ECOL）是以区块链3.0为目标，汇聚了众多国内外区块链、大数据、物联网、人工智能（AI）等领域的专家、学者、精英程序员，强强联合，以科学严谨的态度共同构思的智能区块链3.0体系。它的出现是为了解决当前区块链技术存在的不友好、低效、低扩展、不互通、升级难等众多问题，并构建一个可插拔、可转移、可排列的模块化、智能化、高效化、有效去中心化的区块链生态圈和应用场景的解决方案。

生态令（ECOL）具备以下几个设计特点：

平行扩展——网络分片并行处理

生态令（ECOL）采用平行扩展技术，通过“主链+侧链”多链并行、跨链通讯等运行机制，分离主链和侧链的业务，以满足千万级 TPS 需求。网络分片并行处理为您的应用程序带来了持续的可扩展性和可靠的高性能基础。现有的单线程功能强制每个应用程序共享一个单线程区块链的容量和性能、创建硬扩展限制、并最终遭受网络拥塞，这可能导致整个平台范围的停机。

自我进化——人工智能 AI 协调下的模块化智能体系

生态令（ECOL）在网络主链的基础功能模块中添加人工智能模块，人工智能模块将观察网络中的变化，从一次次的打包、广播，模块的添加与删除、侧链的产生、网络中产生的问题的解决中吸取经验并不断成长，模拟各种各样的情形并自行处理，最终成长成为具有专业性、公正的“区块链网络人工智能专家”，各节点可通过信任人工智能达成互信，解决因节点间先天不互信而产生的效率低下等问题。

简化区块链技术应用开发——功能模块化

生态令（ECOL）能够将区块链中的不同功能模块分别打包，在模块化的基础上，生态令侧链的开发成本与难度相对于传统的区块链技术会有直线性的下降，开发门槛的降低也使得生态令的侧链技术能够更轻易的渗透进各行各业。

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