fabric不需要依赖挖矿,通过交易排序达成共识

1.共识机制

  • 达成共识需要3个阶段,交易背书,交易排序,交易验证
  • 交易背书:模拟交易
  • 交易排序:确定交易顺序,最终将排序好的交易打包区块分发
  • 交易验证:区块存储前要进行一下交易验证

2.orderer节点的作用

  • 交易排序
    • 目的:保证系统的最终一致性(有限状态机)
    • solo:单节点排序
    • kafka:外置的分布式消息队列
  • 区块分发
    • orderer中的区块并不是最终持久化的区块
    • 是一个中间状态的区块
    • 包含了所有交易,不管是否有效,都会打包传给组织的锚节点
  • 多通道的数据隔离
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3. 源码目录

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  • bccsp:与密码学相关的,加密、数字签名、证书,将密码学中的函数抽象成了接口,方便调用和扩展
  • bddtests:行为驱动开发,从需求直接到开发
  • common:公共库、错误处理、日志处理、账本存储、相关工具
  • core:是fabric的核心库,子目录是各个模块的目录
    • comm:网络通信相关
  • devenv:官方提供的开发环境,使用的是Vagrant
  • docs:文档
  • events:事件监听机制
  • examples:官方提供的例子程序
  • gossip:通信协议,组织内部的通信,区块同步
  • gotools:用于编译
  • images:docker镜像相关
  • msp:成员服务管理,member service provider,读取证书做签名
  • orderer:排序节点
  • peer:peer节点
  • proposals:用于扩展,新功能的提案
  • protos:数据结构的定义

4.共识机制源码

  • main.go是入口,orderer节点的初始化
  • manager.go是控制中枢,是对链的操作,拿到chainsupport对象
  • chainsupport.go链对象的代理,与链是对应的
  • cut()方法:区块切割
  • solo和kafka相关的配置
  • server.go有两个Handle,是交易收集和区块广播的方法
  • 将共识简化为排序,达成最终一致性
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Kafka开源项目指南提供详尽教程,助开发者掌握其架构、配置和使用,实现高效数据流管理和实时处理。它高性能、可扩展,适合日志收集和实时数据处理,通过持久化保障数据安全,是企业大数据生态系统的核心。

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