今天给各位分享区块链超级账本的构建过程的知识，其中也会对超级账本项目属于什么区块链项目进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
目前超级账本下面有5个并行的项目，Fabric属于其中较为成熟的一个。这个项目由，来自28个不同组织的159名工程师参与开发。
在Fabric的区块链网络中，有四类节点：MSP，Ordering Node，Endorsing Peer，Commtting Peer
MSP(Membership Service Provider), 这类节点主管区块链网络中其他的节点的授权，准入，踢除。通过给不同节点颁发证书的方式，授予不同类型的节点相应的权限。
中文可以称作排序节点。通常在一个网络中至少有一个或多个排序节点，这类节点负责 按照指定的算法，将交易进行排序，并返回给Committing Peer。其并不关心具体的交易细节。
这类节点的主要负责接收交易请求，验证这笔交易之后，并做一些预处理之后，并将签名后的数据传回给客户端。
这类节点做是区块链网络中的全节点，它们需要记录完整的区块信息，并且验证每笔交易的正确性，是最终将交易打包进区块链的节点。
结合下面这种图，看看一笔交易的上链过程：
1，首先从客户端发起一笔交易提交到Endorsing Peer，进行预处理。
2，预处理通过之后，将签名数据，传回给客户端。
3，客户端发起请求，将收到的签名数据传给Ordering Node。
4，Ordering Node对交易进行排序，然后传给Committing Peer。
5，Committing Peer这里将排序好的交易进行验证，并打包，通过指定的共识算法达成一致，形成新的区块。
6，最后将交易结果返回给客户端。
6，中间过程的每一步，都伴随着权限的验证。会根据MSP颁发的证书，进行判断。
节点示意图
1 客户端节点
客户端或应用程序代表由最终用户操作的实体，它必须连接到某一个Peer节点或者排序服务节点上与区块链网络进行通信。客户端向背书节点（Endorser
Peer）提交交易提案(Proposal)，当收集到足够背书后，向排序服务节点广播交易，进行排序，生成区块。
2 CA节点
CA节点是fabric的证书颁发节点(Certificate Authority)，由服务器(fabric-ca-server)和客户端(fabric-ca-client)组成。
CA节点接收客户端的注册申请，返回注册密码用于登录，以便获取身份证书。在区块链网络上所有的操作都会验证用户的身份。
CA节点是可选的，也可以用其他成熟的第三方CA颁发证书。
3 Peer节点
从上图中可以看出每个组织可以拥有一到多个Peer节点。每个Peer节点可以担任如下多种角色：
Endorser Peer（背书结点）
Leader Peer（主节点）
Committer Peer（记账节点）
Anchor Peer（锚节点）
注：每个Peer节点必定是一个记账节点，除记账节点外，它也可以担任其它一到多种角色，即某个节点可以同时是记账节点和背书节点，也可以同时是记账节点、背书节点、主节点，锚节点。
3.1 Endorser Peer（背书结点）
部分节点会执行交易并对结果进行签名背书，充当背书节点的角色。
所谓背书(Endorsement)，就是指特定peer执行交易并向生成交易提案( proposal )的客户端应用程序返回YES/NO响应的过程。
背书节点是动态的角色，是与具体链码绑定的。每个链码在实例化的时候都会设置背书策略(Endorsement policy)，指定哪些节点对交易背书才有效。
也只有在应用程序向节点发起交易背书请求时才成为背书节点，其他时候是普通的记账节点，只负责验证交易并记账。
在实例化链码时指定的：
peer chaincode instantiate -o
orderer.example.com:7050 -C mychannel -n mychannel -c '{"Args":["init","A","10","B","10"]}' -P "OR ('Org1MSP.member')"-v 1.0
-P注明了只有Org1的成员才可以进行背书
3.2 Leader Peer（主节点）
从图中可以看出，主节点负责和Orderer排序服务节点通信，从排序服务节点处获取最新的区块并在组织内部同步。可以强制设置，也可以选举产生。
配置路径：
/opt/gopath/src/github.com/hyperledger/fabric/aberic/docker-peer.yaml
3.3 Committer Peer（记账节点）
负责验证从排序服务节点接收的区块里的交易，然后将块提交（写入/追加）到其通道账本的副本。记账节点还将每个块中的每个交易标记为有效或无效。
3.4 Anchor Peer（锚节点）
在一个通道(
channel )上可以被所有其他peer发现的peer，通道上的每个成员都有一个Anchor Peer(或多个Anchor peer 来防止单点故障)，允许属于不同成员的peer发现通道上的所有现有peer。
配置路径：
/opt/gopath/src/github.com/hyperledger/fabric/aberic/configtx.yaml
src/test/fixture/sdkintegration/e2e-2Orgs/configtx.yaml
4 Orderer（排序服务节点）
排序服务节点接收包含背书签名的交易，对未打包的交易进行排序生成区块，广播给Peer节点。
排序服务提供的是原子广播，保证同一个链上的节点为接收到机同的消息，并且有相同的逻辑顺序。
排序服务独立于peer进程存在并且以先来先服务的方式对网络上的所有信道进行排序交易。排序服务旨在支持超出现有的SOLO和Kafka品种的可插拔实现。排序服务是整个网络的公共绑定; 它包含绑定到每个成员的加密身份材料。
5 总结
Fabric系统是通过组织来划分的，每个组织内都包含承担不同功能的Peer 节点，每个Peer节点又可以担任多种角色。所有的组织共用一个统一的Orderer集群。因此在设计基于Hyperledger Fabric的系统时需要考虑组织之间的业务关系，以及内部每个模块之间的联系，以此来进行统一的规划。
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。
超级账本(hyperledger)是Linux基金会于2015年发起的推进区块链数字技术和交易验证的开源项目，30家初始企业成员(包括IBM、Accenture、Intel、J.P.Morgan、R3、DAH、DTCC、FUJITSU、HITACHI、SWIFT、Cisco等)。目标是让成员共同合作，共建开放平台，满足来自多个不同行业各种用户案例，并简化业务流程。
hyperledger
当下是区块链快速发展的时代，各行各业包括医疗、文化、物联网等等，都在寻求利用区块链技术解决各自的行业痛点。要支持各种行业的应用，就意味着区块链应该具有企业级属性，保密性和吞吐量都是要考虑的问题。
超级账本在区块链中的位置：
- 比特币- 代表数字货币、区块链思想的诞生，提供了区块链技术应用的原型
- 以太坊- 挣脱数字货币的枷锁，智能合约的诞生，延伸了区块链技术的功能
- 超级账本- 进一步引入权限控制和安全保障，首次将区块链技术引入到分布式联盟账本的应用场景。
链乔教育在线旗下学硕创新区块链技术工作站是中国教育部学校规划建设发展中心开展的“智慧学习工场2020-学硕创新工作站 ”唯一获准的“区块链技术专业”试点工作站。专业站立足为学生提供多样化成长路径，推进专业学位研究生产学研结合培养模式改革，构建应用型、复合型人才培养体系。
超级账本（hyperledger）是Linux基金会于2015年发起的推进区块链数字技术和交易验证的开源项目。通过创建通用的分布式账本技术，协助组织扩展、建立行业专属应用程序、平台和硬件系统来支持成员各自的交易业务。
超级账本是Linux基金会发起的项目，意在提供一套企业级区块链应用框架，便于大家开发基于区块链技术的应用。
Fabric的基本概念
最开始，应用程序会选出一组peer来生成账本更新提议。哪些peer会被选出来是依据的背书策略，这个背书策略决定了哪些组织需要在广播账本更新提议前对更新提议进行背书。这会影响到共识方式，任何一个关心更新提议是否背书的组织都会在广播给peer更新提议并被peer接受前确认提议是否有背书。
peer对一个提议响应进行背书，就是把自己的数字签名加入到响应中，并用自己的私钥对整个响应签名。背书内容随后可以被用于证明这个响应是某个组织的peer生成的。在我们的例子中，如果peer P1属于组织1(Org1)，那么背书E1就相当于可以证明L1上的交易T1和响应R1是由Org1的peer P1提供的。
当应用程序得到了足够多的签名的提议响应时，第一阶段就结束了。
我们注意到peer可能返回不同的信息，因此同一笔交易可能有不一致的返回信息。这可能由于响应是在不同时间，不同peer，在不同账本状态下生成的，大多数情况下应用程序可以多次请求更新的提议响应。另外更严重，但概率很小的原因是因为链码的不确定性导致的响应不一致。不确定性是链码和账本的大敌，如果这种情况发生了，对提议交易来说是很严重的，不一致的提议响应肯定不能提交到账本中。一个独立的节点是不可能知道交易结果是非确定性的交易，在检测到非确定性交易前，必须将交易汇总比较(严格地说，即使这还不够，但我们将此讨论推迟到交易部分，其中详细讨论了非确定性)。
在第一阶段结束时，如果应用程序希望如此的话，可以放心丢弃不一致的响应以提前结束交易流程。后面我们会看到如果应用程序使用不一致的响应提交到账本时，会被拒绝。
过程2 打包
第二个交易流程是打包。Orderer节点这个过程关键的点，它接收来自很多应用传来的背书过的提议交易响应。Orderer对交易进行排序，并将大量的交易打包进区块，并准备将区块分发到所有连接到Orderer的peer，包括背书peer。
orderer的第一个角色就是打包账本更新提议。在上图的例子中，应用A1发送给Orderer O1一个被E1和E2背书的交易T1。同时，应用A2发送给Orderer O1一个被E1背书的交易T2。O1将A1传来的交易和A2传来的交易以及其它交易共同打包进区块B2。我们可以看到区块B2里的交易排序是T1，T2，T3，T4，T6，T5，并不一定是按照到达orderer节点的顺序(这个例子展示了一个非常简单的orderer配置)。
Orderer节点会同时收到网络Channel中不同应用程序发送的账本更新提议。Orderer节点的任务就是按照事先定义好的顺序整理这些更新提议，并把它们打包进区块，为下一步的分发做准备。这些区块将构成区块链。一旦Orderer节点生成了期望大小的区块，或者超过最大等待时间，Orderer会向连接到它特定Channel的Peer发送区块。第三个过程会详述这个流程。
区块中的交易排列顺序和交易到达Orderer节点的顺序没有直接关系。交易在区块中可以是任意的排列顺序，这个次序就是交易执行的顺序。重点是有一个严格的交易排序，但具体是怎样的排序并不重要。
区块中的严格交易顺序排列使得Fabric与公链中一笔交易可以被打包进多个不同区块的情况不同。在Fabric中，这不可能发生，由多个Orderer生成的区块就是最终的区块，因为交易被写入区块后，交易的位置顺序就确定了。这意味着Fabric不会存在分叉。一旦交易被写入区块，以后就不能再重写了。
我们可以看到，peer是存储账本和链码的，orderer完全不会存储这些。每一笔交易到达orderer时，orderer只是机械的将交易打包进区块，而不会理会交易的价值，额度等。这是Fabric的一个重要特性，所有交易都会按照一个严格的顺序进行整理，没有交易会被抛弃掉。
到第二阶段结束时，我们可以了解到orderer的责任就是进行必要的，简单的收集交易更新提议，将他们排序，打包进区块，准备分发出去。
过程3 认证
最后一个交易工作流程是分发和验证从orderer到peer的区块，如果验证成功，将会被提交到账本中。
特别的，在每个peer中，在区块中的每一笔交易在更新到账本之前都是验证过的，以保证所有交易都是由相关的组织背书过的。失败的交易会保留，作为日后审查用，并不会更新到账本中。
Orderer除了在过程2中的打包角色外，在过程3中还负责分发区块到peer节点。在这个例子中，O1分发区块到P1和P2。P1处理区块2，然后将区块2添加到P1的账本L1中。同时，P2处理区块2，然后将区块2添加到P2的账本L1中。一旦操作完成，账本L1在P1和P2中都被更新了，每个Peer都可以向连接到他们的应用程序发送处理结果。
Orderer向连接到他的Peer分发区块是过程3的开始。连接到orderer节点的某个渠道的peer，会收到orderer生成的新区块的一份拷贝。每个peer节点都会独立的处理收到的区块，但所有peer处理区块的方式都是相同的。采用这种方式，不同peer中的账本可以达成共识。并不是所有的peer都必须连接到orderer节点，peer和peer之间可以通过gossip协议来传递区块，这样peer也可以独立的处理相同区块。
收到一个区块后，peer会按照交易在区块中出现的顺序依次处理。对于每一笔交易，peer会按照生成这笔交易的链码背书策略检查交易是否被与之相关组织的背书。例如，某些交易可能只需要一个组织背书，而另一些交易需要多个组织同时背书才有效。这个验证过程验证了所有相关组织产生的结果或者输出是否一致。同时请注意，第三阶段的验证和第一阶段不同，阶段一只是应用程序收到背书节点的响应，判断是否需要发送交易提议。如果应用程序发送错误的交易，违反了背书策略，在第三阶段的验证过程中peer还是可以拒绝本次交易。
如果交易背书正确，peer将尝试把交易提交到账本中。为了能写账本，peer必须进行账本一致性检查，保证当前账本的状态与账本更新后的状态一致。这个状态并不总会是一致的，即使交易拥有完整的背书。举个栗子，另外一笔交易可能已经更新了账本中的同一个资产，以至于我们正要更新的交易将永远不会被写入账本。这样的话，每个节点中的账本必须通过网络保持共识，每个节点的验证方式是一样的。
在peer验证完每笔独立交易后，将更新账本。失败的交易会保存下来作为审查资料。这意味着peer中的区块和从orderer中收到的区块一致，除了区块中指示交易成功或失败的标志。
我们也要注意到，第三阶段并没有执行链码，这一步只会在第一阶段完成，这很重要。这意味着链码只在背书节点可用，而不是整个网络中都可用，这保证了链码在背书组织中的安全及私密。这和收到链码的执行结果不同，执行结果会分享到所有在Channel里的peer，不论他是否能背书交易。背书节点的这种设计方式是为了方便扩展。
最后，每次区块被提交到peer的账本中时，这个peer会生成对应的事件。区块事件包含区块的所有内容，而区块交易事件只包含简要信息，比如每笔区块中的交易是否有效。由链码的执行而产生的链码事件也可以在这个时候发布。应用程序可以注册这些事件，当这些事件发生时，可以收到通知。这些通知在交易工作流程的第三阶段和最后阶段完成。
总的来说，我们可以知道第三阶段由orderer产生的区块被不断地同步到账本中。区块中交易的严格排序能让每个peer在区块链网络中始终如一地验证交易并提交到账本中。
Orderer和共识
整个交易工作流程被称为共识，因为所有peer都认同交易的排序和内容，在执行过程中由orderer节点来协调。共识是多步骤的过程，应用程序只会在共识过程结束时收到通知，但通知的时间在不同的peer上可能不同。
我们将会在后面更多的探讨orderer，现在，把orderer仅仅当做从应用程序收集、分发账本更新提议到peer，由peer进行验证及更新账本的过程。
关于区块链超级账本的构建过程和超级账本项目属于什么区块链项目的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。
评论