CN107577694A - 一种基于区块链的数据处理方法及设备 - Google Patents

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Abstract

本申请公开了一种基于区块链的数据处理方法及设备，包括：通过监控设定时间周期内共识处理业务数据的处理数量；并根据所述处理数量，动态调整区块产生的时间；进而按照调整后的所述时间，产生新的区块。这样，能够有效保证区块产生的速度与业务数据的变化量相匹配，一方面满足业务需求的要求，另一方面，在对业务数据进行共识处理时，也能够保证系统资源的利用率，不会出现系统资源的利用率高低起伏变化的情况，有效实现了实现业务需求与系统资源消耗之间的平衡。

Description

一种基于区块链的数据处理方法及设备
技术领域
本申请涉及互联网信息处理技术以及计算机技术领域，尤其涉及一种基于区块链的数据处理方法及设备。
背景技术
区块链技术也称为分布式账本技术，是一种分布式互联网数据库技术，其特点是去中心化、公开透明、不可篡改、可信任。基于区块链技术，可以组建区块链网络。区块作为区块链网络中的一种逻辑上的数据结构，可用于存储业务数据。然而，区块链网络中的区块是动态生成的。
在实际应用中，通常按照设定时间间隔产生区块(例如：每十分钟产生一个区块，或者更长时间产生一个区块)。而该区块中存储在设定时间间隔期间产生的业务数据。
但是，随着科学技术的发展，业务数据的数据量是发生变化的，数据量可大可小，那么基于现有的区块产生机制，将无法在业务需求与系统资源消耗之间做到平衡。
发明内容
有鉴于此，本申请实施例提供了一种基于区块链的数据处理方法及设备，用于实现业务需求与系统资源消耗之间的平衡。
本申请实施例采用下述技术方案：
本申请实施例提供一种基于区块链的数据处理方法，包括：
监控设定时间周期内共识处理业务数据的处理数量；
根据所述处理数量，动态调整区块产生的时间；
按照调整后的所述时间，产生新的区块。
本申请实施例还提供一种基于区块链的数据处理设备，包括：
监控单元，监控设定时间周期内共识处理业务数据的处理数量；
调整单元，根据所述处理数量，动态调整区块产生的时间；
处理单元，按照调整后的所述时间，产生新的区块。
本申请实施例还提供一种基于区块链的数据处理设备，包括：至少一个存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有程序，并被配置为由所述至少一个处理器执行以下步骤：
监控设定时间周期内共识处理业务数据的处理数量；
根据所述处理数量，动态调整区块产生的时间；
按照调整后的所述时间，产生新的区块。
本申请实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：
本申请实施例通过监控设定时间周期内共识处理业务数据的处理数量；并根据所述处理数量，动态调整区块产生的时间；进而按照调整后的所述时间，产生新的区块。这样，能够有效保证区块产生的速度与业务数据的变化量相匹配，一方面满足业务需求的要求，另一方面，在对业务数据进行共识处理时，也能够保证系统资源的利用率，不会出现系统资源的利用率高低起伏变化的情况，有效实现了实现业务需求与系统资源消耗之间的平衡。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
图1为本申请实施例提供的一种基于区块链的数据处理方法的流程示意图；
图2为本申请实施例提供的一种基于区块链的数据处理方法的流程示意图；
图3为本申请实施例提供的一种基于区块链的数据处理方法的流程示意图；
图4为本申请实施例提供的一种基于区块链的数据处理设备的结构示意图；
图5为本申请实施例提供的一种基于区块链的数据处理设备的结构示意图。
具体实施方式
基于现有的区块产生机制，如果业务数据产生的速度远远大于区块产生的速度，那么将使得大量业务数据堆积，使得业务数据的处理效率降低；如果业务数据产生的速度小于区块产生的速度，那么意味着共识处理的业务数据量将比较小，这样将造成系统资源浪费(因为发起一次共识所消耗的系统资源不变)。
为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请具体实施例及相应的附图对本申请技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
以下结合附图，详细说明本申请各实施例提供的技术方案。
图1为本申请实施例提供的一种基于区块链的数据处理方法的流程示意图。所述方法可以如下所示。本申请实施例的执行主体可以为区块链网络中的区块链节点，也可以为独立于区块链节点的其他设备，用于控制区块的产生速度。
步骤101：监控设定时间周期内共识处理业务数据的处理数量。
在本申请实施例中，可以以一个区块链节点为监控对象，对该区块链节点在设定时间周期内共识处理的业务数据的处理数量进行监控；也可以分别以多个区块链节点为监控对象，分别对不同区块链节点在设定时间周期内共识处理的业务数据的处理数量进行监控，这里不做具体限定。
下面以对一个区块链节点在设定时间周期内共识处理的业务数据的处理数量进行监控为例进行说明。
在本申请实施例中，在未对区块的产生进行调整之前，区块可以按照设定的基准时间生成，即在基准时间到达时，产生一个新的区块。那么从上一个基准时间到当前这个基准时间这期间，将产生业务数据。
这里的基准时间可以是指一个时间长度，也可以是指一个时间点，这里不做具体限定。
在新的区块产生后，将对产生的业务数据进行共识处理，进而将共识通过的业务数据存储在该新的区块中。
这里的设定时间周期可以根据区块产生的基准时间确定，还可以根据实际需要确定，这里不做具体限定。
那么在本申请实施例中，若产生的业务数据的数据量比较小，那么在设定时间周期内共识处理的业务数据可以理解为产生的业务数据的数据量；若产生的业务数据的数据量比较大(一个区块的存储容量无法满足产生的业务数据的数据量)，那么在设定时间周期内共识处理的业务数据可以理解为一次共识实际捞取的业务数据的数据量。
在监控设定时间周期内共识处理业务数据的处理数量时，为了保证后续对区块产生的时间进行调整的准确性，还可以监控连续n个设定时间周期内共识处理业务数据的处理数量，n为自然数，所述设定时间周期根据区块产生的时间确定。
较优地，在本申请实施例中，还可以确定一个业务数据的基准处理量，该基准处理量可以根据区块的容量确定，也可以根据实际需要确定，这里不做具体限定。
步骤103：根据所述处理数量，动态调整区块产生的时间。
在本申请实施例中，若所述处理数量小于设定第一阈值，则将区块产生的时间延长设定第一时长；
若所述处理数量大于设定第二阈值，则将区块产生的时间缩短设定第二时长。
这里的第一阈值可以根据基准处理量确定，也可以根据区块链节点业务数据处理的最小能力确定，这里不做具体限定；这里的第一阈值也可以根据基准处理量确定，还可以根据区块链节点业务数据处理的最大能力确定，这里不做具体限定。
较优地，在本申请实施例中，如果步骤101中监控得到的处理数量为连续n个设定时间周期内共识处理业务数据的处理数量，那么在本申请实施例中，根据各所述设定时间周期对应的所述处理数量，动态调整区块产生的时间。
具体地，若各所述设定时间周期对应的所述处理数量呈递增趋势，且最大的所述处理数量大于设定第二阈值时，将区块产生的时间缩短设定第二时长。
若各所述设定时间周期对应的所述处理数量呈递减趋势，且最小的所述处理数量小于设定第一阈值时，将区块产生的时间延长设定第一时长。
这里的第一时长可以是区块产生的基准时间的整数倍，例如：假设基准时间为一个时长，例如：T时长，那么第一时长可以是指a*T，那么区块产生的时间在延长第一时长之后，将变成T+a*T，这里的a为正数；这里的第二时长可以是区块产生的基准时间的小数倍，假设基准时间为一个时长，例如：T时长，那么第二时长可以是指b*T，那么区块产生的时间在缩短第二时长之后，将变成T-b*T，这里的b为正数，且小于1。
步骤105：按照调整后的所述时间，产生新的区块。
在本申请实施例中，按照调整后的时间，动态产生新的区块。
如果调整后的时间相对于基准时间延长，可以增加计算难度，放慢区块产生的速度；如果调整后的时间相对于基准时间缩短，可以减小计算难度，加快区块产生的速度。
通过本申请提供的技术方案，监控设定时间周期内共识处理业务数据的处理数量；并根据所述处理数量，动态调整区块产生的时间；进而按照调整后的所述时间，产生新的区块。这样，能够有效保证区块产生的速度与业务数据的变化量相匹配，一方面满足业务需求的要求，另一方面，在对业务数据进行共识处理时，也能够保证系统资源的利用率，不会出现系统资源的利用率高低起伏变化的情况，有效实现了实现业务需求与系统资源消耗之间的平衡。
图2为本申请实施例提供的一种基于区块链的数据处理方法的流程示意图。所述方法可以如下所示。若区块产生的时间不变，在本申请实施例中，还可以动态调整共识处理业务数据的处理数量，这样以提升系统资源的利用率，进而实现业务需要与系统资源消耗之间的平衡。
步骤202：监控连续m个设定时间周期内产生的业务数据的数量。
这里的m小于n，且为自然数。
步骤204：若确定的区块产生的时间等于基准时间，则判断所述数量是否大于基准处理量，以及判断所述数量是否小于调整后的处理数量，若大于基准处理量，执行步骤206；若小于调整后的处理数量，执行步骤208。
在本申请实施例中，假设区块产生的时间为基准时间，但是业务数据将随着业务执行发生变化，若业务数据的数量较低，即低于基准处理量，那么在新的区块产生时，可以将产生的所有业务数据进行共识处理。
若业务数量的数量比较大，一旦大于基准处理量，即需要触发执行步骤206，即增加每一次业务数据共识处理的处理数量，以保证系统资源的利用率。
步骤206：若连续m个设定时间周期内产生的业务数据的数量大于基准处理量，那么调整设定时间周期内共识处理业务数据的处理数量，跳转执行步骤210。
在本申请实施例中，调整设定时间周期内共识处理业务数据的处理数量可以理解为增加处理数量，这里的增加幅度可以根据业务数据的基准处理量确定。
步骤208：若连续m个设定时间周期内产生的业务数据的数量小于调整后的处理数量，那么调整设定时间周期内共识处理业务数据的处理数量，m小于n，且为自然数。
在本申请实施例中，连续m个设定时间周期内产生的业务数据的数量小于调整后的处理数量，说明业务数据的速度在下降，此时，需要调低设定时间周期内共识处理业务数据的处理数量。
步骤210：在m+1个设定时间周期内按照调整后的处理数量，对业务数据进行共识处理。
图3为本申请实施例提供的一种基于区块链的数据处理方法的流程示意图。所述方法可以如下所示。
步骤301：获取在区块产生的基准时长内产生的业务数据。
步骤303：判断业务数据的数据量是否小于业务数据的基准处理量，若小于，则在新的区块产生时，对获取到的业务数据进行共识处理，或者在连续m次共识处理的业务数据的处理量都小于业务数据的基准处理量，延长区块产生的时间；若大于，则执行步骤305。
步骤305：在新的区块产生时，从获取到的业务数据中获取基准处理量对应的业务数据进行共识处理。
步骤307：若监控得到连续m次共识处理的业务数据的处理量为基准处理量，那么增加业务数据的基准处理量，并将增加后的基准处理量作为下一次共识处理的处理数量。
步骤309：按照增加后的基准处理量，在m+1次共识处理时获取对应的业务数据，并对获取的业务数据进行共识处理。
步骤302：当增加后的基准处理量达到设定的最大值时，缩短区块产生的时间。
步骤304：监测共识处理业务数据的处理数量，当处理数量小于设定的最大值时，延长区块产生的时间。
步骤306：当区块产生的时间达到基准时间时，减少业务处理的处理数量至处理量达到基准量。
图4为本申请实施例提供的一种基于区块链的数据处理设备的结构示意图。所述数据处理设备包括：监控单元401、调整单元402和处理单元403，其中：
监控单元401，监控设定时间周期内共识处理业务数据的处理数量；
调整单元402，根据所述处理数量，动态调整区块产生的时间；
处理单元403，按照调整后的所述时间，产生新的区块。
在本申请的另一个实施例中，所述调整单元402根据所述处理数量，动态调整区块产生的时间，包括：
若所述处理数量小于设定第一阈值，则将区块产生的时间延长设定第一时长；
若所述处理数量大于设定第二阈值，则将区块产生的时间缩短设定第二时长。
在本申请的另一个实施例中，所述监控单元401监控设定时间周期内共识处理业务数据的处理数量，包括：
监控连续n个设定时间周期内共识处理业务数据的处理数量，n为自然数，所述设定时间周期根据区块产生的时间确定；
所述调整单元402根据所述处理数量，动态调整区块产生的时间，包括：
根据各所述设定时间周期对应的所述处理数量，动态调整区块产生的时间。
在本申请的另一个实施例中，所述调整单元402根据各所述设定时间周期对应的所述处理数量，动态调整区块产生的时间，包括：
若各所述设定时间周期对应的所述处理数量呈递增趋势，且最大的所述处理数量大于设定第二阈值时，将区块产生的时间缩短设定第二时长。
在本申请的另一个实施例中，所述调整单元402根据各所述设定时间周期对应的所述处理数量，动态调整区块产生的时间，包括：
若各所述设定时间周期对应的所述处理数量呈递减趋势，且最小的所述处理数量小于设定第一阈值时，将区块产生的时间延长设定第一时长。
在本申请的另一个实施例中，所述调整单元402，若确定的区块产生的时间等于基准时间，且连续m个设定时间周期内产生的业务数据的累计数量大于基准处理量，那么调整设定时间周期内共识处理业务数据的处理数量，m小于n，且为自然数。
在本申请的另一个实施例中，所述调整单元402，若确定的区块产生的时间等于基准时间，且连续m个设定时间周期内产生的业务数据的累计数量小于调整后的处理量，那么调整设定时间周期内共识处理业务数据的处理数量，m小于n，且为自然数。
在本申请的另一个实施例中，所述处理单元403，在m+1个设定时间周期内按照调整后的处理数量，对业务数据进行共识处理。
需要说明的是，本申请实施例提供的数据处理设备可以通过硬件方式实现，也可以通过软件方式实现，这里不做具体限定。数据处理设备监控设定时间周期内共识处理业务数据的处理数量；并根据所述处理数量，动态调整区块产生的时间；进而按照调整后的所述时间，产生新的区块。这样，能够有效保证区块产生的速度与业务数据的变化量相匹配，一方面满足业务需求的要求，另一方面，在对业务数据进行共识处理时，也能够保证系统资源的利用率，不会出现系统资源的利用率高低起伏变化的情况，有效实现了实现业务需求与系统资源消耗之间的平衡。
图5为本申请实施例提供的一种基于区块链的数据处理设备的结构示意图。所述数据处理设备包括：至少一个存储器501和至少一个处理器502，所述存储器501中存储有程序，并被配置为由所述至少一个处理器502执行以下步骤：
监控设定时间周期内共识处理业务数据的处理数量；
根据所述处理数量，动态调整区块产生的时间；
按照调整后的所述时间，产生新的区块。
其中，处理器所具备的功能可参见上述实施例中所记载的内容，这里不再一一赘述。
在20世纪90年代，对于一个技术的改进可以很明显地区分是硬件上的改进(例如，对二极管、晶体管、开关等电路结构的改进)还是软件上的改进(对于方法流程的改进)。然而，随着技术的发展，当今的很多方法流程的改进已经可以视为硬件电路结构的直接改进。设计人员几乎都通过将改进的方法流程编程到硬件电路中来得到相应的硬件电路结构。因此，不能说一个方法流程的改进就不能用硬件实体模块来实现。例如，可编程逻辑器件(Programmable Logic Device,PLD)(例如现场可编程门阵列(Field Programmable GateArray，FPGA))就是这样一种集成电路，其逻辑功能由用户对器件编程来确定。由设计人员自行编程来把一个数字系统“集成”在一片PLD上，而不需要请芯片制造厂商来设计和制作专用的集成电路芯片。而且，如今，取代手工地制作集成电路芯片，这种编程也多半改用“逻辑编译器(logic compiler)”软件来实现，它与程序开发撰写时所用的软件编译器相类似，而要编译之前的原始代码也得用特定的编程语言来撰写，此称之为硬件描述语言(Hardware Description Language，HDL)，而HDL也并非仅有一种，而是有许多种，如ABEL(Advanced Boolean Expression Language)、AHDL(Altera Hardware DescriptionLanguage)、Confluence、CUPL(Cornell University Programming Language)、HDCal、JHDL(Java Hardware Description Language)、Lava、Lola、MyHDL、PALASM、RHDL(RubyHardware Description Language)等，目前最普遍使用的是VHDL(Very-High-SpeedIntegrated Circuit Hardware Description Language)与Verilog。本领域技术人员也应该清楚，只需要将方法流程用上述几种硬件描述语言稍作逻辑编程并编程到集成电路中，就可以很容易得到实现该逻辑方法流程的硬件电路。
控制器可以按任何适当的方式实现，例如，控制器可以采取例如微处理器或处理器以及存储可由该(微)处理器执行的计算机可读程序代码(例如软件或固件)的计算机可读介质、逻辑门、开关、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器的形式，控制器的例子包括但不限于以下微控制器：ARC 625D、Atmel AT91SAM、Microchip PIC18F26K20以及Silicone Labs C8051F320，存储器控制器还可以被实现为存储器的控制逻辑的一部分。本领域技术人员也知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现控制器以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得控制器以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器等的形式来实现相同功能。因此这种控制器可以被认为是一种硬件部件，而对其内包括的用于实现各种功能的装置也可以视为硬件部件内的结构。或者甚至，可以将用于实现各种功能的装置视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。
上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机。具体的，计算机例如可以为个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任何设备的组合。
为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然，在实施本申请时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。
内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
本申请可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本申请，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。

Claims (17)

1.一种基于区块链的数据处理方法，包括：
监控设定时间周期内共识处理业务数据的处理数量；
根据所述处理数量，动态调整区块产生的时间；
按照调整后的所述时间，产生新的区块。
2.根据权利要求1所述的数据处理方法，根据所述处理数量，动态调整区块产生的时间，包括：
若所述处理数量小于设定第一阈值，则将区块产生的时间延长设定第一时长；
若所述处理数量大于设定第二阈值，则将区块产生的时间缩短设定第二时长。
3.根据权利要求1所述的数据处理方法，监控设定时间周期内共识处理业务数据的处理数量，包括：
监控连续n个设定时间周期内共识处理业务数据的处理数量，n为自然数，所述设定时间周期根据区块产生的时间确定；
根据所述处理数量，动态调整区块产生的时间，包括：
根据各所述设定时间周期对应的所述处理数量，动态调整区块产生的时间。
4.根据权利要求3所述的数据处理方法，根据各所述设定时间周期对应的所述处理数量，动态调整区块产生的时间，包括：
若各所述设定时间周期对应的所述处理数量呈递增趋势，且最大的所述处理数量大于设定第二阈值时，将区块产生的时间缩短设定第二时长。
5.根据权利要求3所述的数据处理方法，根据各所述设定时间周期对应的所述处理数量，动态调整区块产生的时间，包括：
若各所述设定时间周期对应的所述处理数量呈递减趋势，且最小的所述处理数量小于设定第一阈值时，将区块产生的时间延长设定第一时长。
6.根据权利要求1所述的数据处理方法，所述方法还包括：
若确定的区块产生的时间等于基准时间，且连续m个设定时间周期内产生的业务数据的数量大于基准处理量，那么调整设定时间周期内共识处理业务数据的处理数量，m小于n，且为自然数。
7.根据权利要求1所述的数据处理方法，所述方法还包括：
若确定的区块产生的时间等于基准时间，且连续m个设定时间周期内产生的业务数据的数量小于调整后的处理数量，那么调整设定时间周期内共识处理业务数据的处理数量，m小于n，且为自然数。
8.根据权利要求6或7所述的数据处理方法，所述方法还包括：
在m+1个设定时间周期内按照调整后的处理数量，对业务数据进行共识处理。
9.一种基于区块链的数据处理设备，包括：
监控单元，监控设定时间周期内共识处理业务数据的处理数量；
调整单元，根据所述处理数量，动态调整区块产生的时间；
处理单元，按照调整后的所述时间，产生新的区块。
10.根据权利要求9所述的数据处理设备，所述调整单元根据所述处理数量，动态调整区块产生的时间，包括：
若所述处理数量小于设定第一阈值，则将区块产生的时间延长设定第一时长；
若所述处理数量大于设定第二阈值，则将区块产生的时间缩短设定第二时长。
11.根据权利要求9所述的数据处理设备，所述监控单元监控设定时间周期内共识处理业务数据的处理数量，包括：
监控连续n个设定时间周期内共识处理业务数据的处理数量，n为自然数，所述设定时间周期根据区块产生的时间确定；
所述调整单元根据所述处理数量，动态调整区块产生的时间，包括：
根据各所述设定时间周期对应的所述处理数量，动态调整区块产生的时间。
12.根据权利要求11所述的数据处理设备，所述调整单元根据各所述设定时间周期对应的所述处理数量，动态调整区块产生的时间，包括：
若各所述设定时间周期对应的所述处理数量呈递增趋势，且最大的所述处理数量大于设定第二阈值时，将区块产生的时间缩短设定第二时长。
13.根据权利要求11所述的数据处理设备，所述调整单元根据各所述设定时间周期对应的所述处理数量，动态调整区块产生的时间，包括：
若各所述设定时间周期对应的所述处理数量呈递减趋势，且最小的所述处理数量小于设定第一阈值时，将区块产生的时间延长设定第一时长。
14.根据权利要求9所述的数据处理设备，
所述调整单元，若确定的区块产生的时间等于基准时间，且连续m个设定时间周期内产生的业务数据的累计数量大于基准处理量，那么调整设定时间周期内共识处理业务数据的处理数量，m小于n，且为自然数。
15.根据权利要求9所述的数据处理设备，
所述调整单元，若确定的区块产生的时间等于基准时间，且连续m个设定时间周期内产生的业务数据的累计数量小于调整后的处理量，那么调整设定时间周期内共识处理业务数据的处理数量，m小于n，且为自然数。
16.根据权利要求14或15所述的数据处理设备，
所述处理单元，在m+1个设定时间周期内按照调整后的处理数量，对业务数据进行共识处理。
17.一种基于区块链的数据处理设备，包括：至少一个存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有程序，并被配置为由所述至少一个处理器执行以下步骤：
监控设定时间周期内共识处理业务数据的处理数量；
根据所述处理数量，动态调整区块产生的时间；
按照调整后的所述时间，产生新的区块。
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