超级账本1.0基于kafka的共识

概述

超级账本1.0的架构,将节点进行了拆分,分为endorser、orderer和committer三类节点,节点各司其职。其中orderer节点负责共识,目前从官方文档看,支持Solo(单节点共识)、kafka(分布式队列)和SBFT(简单拜占庭容错)三种共识方式。本文主要介绍基于kafka实现的共识机制。

设计思路

kafka是一个分布式高可用消息队列,可以有序的管理消息并在多个冗余副本间保证数据一致性。kafka集群的状态由zookeeper管理,选举leader节点。

orderer服务从kafka集群里获取相应topic(kafka的分区,用于在队列里隔离出多个数据域)的数据,以保证交易数据有序,借助了kafka的分布式一致机制。如下图:

这样的设计有一系列的问题需要考虑。

问题1

orderer服务(OSN)为每一笔交易进行验证和出块,效率不高。

改进

kafka里的交易数据按批次出块,减少验证次数,设置batchSize。

问题2

出块是异步且批量的,如果交易到达速度不平均,batchSize可能很久未到达,影响出块时间。

改进

为了降低批次的等待,设置出块的时间batchTimeout,超时或达到批次上限,均会触发出块操作。

问题3

不同的OSN-n的时间很难同步,导致各OSN出块所包含的交易会不一致。

改进

各OSN增加出块协熵消息(TTC-n,TimeToCut),并将该消息上送至kafka,以第一个TTC-n为准出块,后续重复的TTC-n将被忽略,以达到一致。

问题4

OSN根据块高度同步数据,但块高度和kafka的offset没有关联上,无法识别kafka的断点位置。

改进4-a

使用块的metadata域存储offset,如:“offsets:63-64”。

不足1):与Deliver接口不一致,需要增加块高度参数。

不足2):OSN丢失了若干块,如果从一个随机块或最新块开始同步,它将无法识别正确的offset。

改进4-b

每个OSN针对每条链都要维护一个检索表,记录了块高度和offset的对应关系,而不需要使用块的metadata数据。

问题5

每个OSN在收到分发请求后,都要从当前的节点进行追数,每个节点都要进行相同的操作,而且该操作的代价比较昂贵。

改进5-a

再创建一个分区,用于记录OSN提交的块,可以冗余且无序。但会引发问题6。

改进5-b

持久化已生成的块数据,每个OSN本地存储一个日志记录。同时解决了问题6。


问题六

kafka中存在冗余的消息;检索表会被请求,分发请求处理逻辑相对复杂,检索表操作会增加等待时间。

改进6-a

如果OSN收到唯一的消息,并且自己即将处理相同的消息,则立刻终止自己的提交操作。这样可以大量减少冗余数据提交,但不能完全消除。

改进6-b

选举一个OSN的leader (ZK或谁产生TTC-x谁是主) ,由它负责分区1上下一个块数据的产生。但是仍然可能出现冗余数据:主节点提交块X后宕掉,此时选举出新的主节点,它判断块X仍未提交,所以将自己的块X提交,此时原主节点的数据也提交至kafka上,出现冗余数据。

改进6-c

kafka记录压缩,用kv结构存储。可以完全消除数据冗余问题,但由于kv数据以最后提交的为准,会导致检索表数据过时。

改进6-d

因为改进5b方案,本地账本解决了冗余块消息的问题。



引用

《A Kafka-based Ordering Service for Fabric》 by Kostas Christidis

(季宙栋)Blockchain区块链架构设计之四:Fabric多通道和下一代账本设计

(庄鹏)超级账本Hyperledger Fabric 1.0架构解读

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 203,179评论 5 476
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 85,229评论 2 380
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 150,032评论 0 336
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 54,533评论 1 273
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 63,531评论 5 365
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 48,539评论 1 281
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 37,916评论 3 395
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,574评论 0 256
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 40,813评论 1 296
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,568评论 2 320
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 37,654评论 1 329
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,354评论 4 318
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 38,937评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 29,918评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,152评论 1 259
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 42,852评论 2 349
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,378评论 2 342

推荐阅读更多精彩内容