CN111510347B - 一种提高区块链共识效率的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种提高区块链共识效率的方法，包括：1)区块链中所有有效委员会成员的数量为m，采用pBFT的共识算法在区块链上在每个出块周期t内会产生一个数据块；2)在区块链部署心跳监测智能合约，区块链中所有有效委员会成员必须在规定的时间间隔T内，发送该心跳监测智能合约中的签到交易，完成链上签到，之后将没签到的有效委员会成员移除，移除后抽取节点进行检查。本发明中，将没签到的有效委员会成员移除，为每一组(一个)节点设置不同的检查点，可以有效的防范惊群效应带来的瞬间系统瘫痪。

Description

一种提高区块链共识效率的方法
技术领域
本发明涉及区块链技术领域，具体涉及一种提高区块链共识效率的方法。
背景技术
区块链是一种特殊的分布式数据库，由系统在委员会节点中按照一定共识算法产生记账节点，记录和修改链上信息，并同步到所有委员会。基于pBFT(分布式共识算法)共识算法，都存在以下两个问题：
第一，一定概率下选中了不在线的委员会成员作为记账节点，无法生产有效块，进而导致本轮记账过程出空块。
第二，当大量委员会成员逐渐掉线后，会导致无法完成pBFT的共识算法，系统就会停滞在当前轮，无法继续进行，从而导致整个区块链网络就瘫痪了。
申请公布号为CN 109583903A(申请号为201811430883.4)的中国发明专利申请公开一种区块确认方法、设备和存储介质，该方法包括：接收若干第一区块的投票信息；其中，投票信息由委员会节点接收第一记账节点打包并广播的第一区块后，对第一区块验证成功后签名生成；判断各投票信息是否满足预配置的投票确认规则：是，则根据各投票信息打包生成第一交易；将第一交易打包至第二区块中。该技术方案虽然缩短了区块确认时间，又降低了双花问题风险，提高区块链系统的性能，但是当大量委员会成员逐渐掉线后，系统就会停滞在当前轮，无法继续进行，从而导致整个区块链网络就瘫痪了。
发明内容
本发明提供了一种提高区块链共识效率的方法，采用每一个被监控节点设置单独的监测时间，防止惊群效应。
一种提高区块链共识效率的方法，包括以下步骤：
1)区块链中所有有效委员会成员的数量为m，采用pBFT的共识算法在区块链上在每个出块周期t内会产生一个数据块；
2)在区块链部署心跳监测智能合约，区块链中所有有效委员会成员必须在规定的时间间隔T内，发送该心跳监测智能合约中的签到交易，完成链上签到，之后抽取节点进行检查将没签到的有效委员会成员移除。
本发明中，将没签到的有效委员会成员移除，为每一组(一个)节点设置不同的检查点，可以有效的防范惊群效应带来的瞬间系统瘫痪。
步骤1)中，出块周期t是基于pBFT的共识算法的一个参数，常用的在0.5s～600s。
步骤2)中，这个间隔时间T不能太短，不然，会造成误判，同时对于大量节点，频繁的心跳消息对于宝贵的区块链资源会造成系统很大的压力。
所述的T为1t～100t，
步骤2)中，没签到的有效委员会成员为h个。
抽取节点进行检查将没签到的有效委员会成员移除，具体包括：
A)将间隔时间T分成n个时间节点(slot，以下简称检查点)，每个时间节点的间隔为T/n；
B)基于节点的关联性，将节点划分成为若干集合；
C)随机从每个有效集合中抽取一个节点进行检查，形成本检查点的抽样集合；
D)没有签到的，将有效委员会成员移除；
E)对于有异常节点的集合，将在接下来的检查中，增加抽样权重α；
步骤A)中，所述的n通过关联度δ确定，关联度δ的取值范围为0～1。
步骤B)中，基于节点的关联性，将节点划分成为若干集合，具体包括：
a)将所有节点划分成为24个集合Ci，其中0≤i≤23；
对于区块链节点，是否能正常提供算力，跟时间有密切关系，因此，我们采用时区划分的方式，首先将所有节点划分成为24个集合，集合Ci其中(0≤i≤23)；
b)对于节点数不超过Min的集合统一向左归集，其中，Min设为总节点数的5％；
比如，集合Ci节点数少于总数的5％，那么就将它们归集到Ci-1集合；
c)删除归集后产生的空集合，得到有效集合；
d)用一个二维特征属性来描述节点(X，Y)，其中，X是所属时区的编号，Y是该节点的历史出块数；
e)每个有效集合选出k′i个质心，k′i＝(Ci)/Min，其中，N(Ci)是集合Ci的节点数；
f)节点(X，Y)和k′i个质心利用K-Means算法，求出K个节点簇，其中，K＝∑k′i，完成节点划分成为若干集合；
利用K-Means算法，(X，Y)可根据具体网络特点设置，比如，对于时间敏感的网络可将X权重设置为99％，Y权重可设置为1％。
步骤E)中，这个检查点上被检查出问题的节点结合，根据其关联性，仍然存在异常节点的概率变高了，所以在接下来的抽样中，就增加权重α。
本发明中，这h个异常的委员会节点被心跳方法(合约)及时甄别出来，并移除委员会，那么有效委员会数量就变成m’＝m-h。
每一轮共识选取记账节点时只会从有效委员会中选取，可以有效避开不在线的委员会。
共识算法是通过计算有效委员会响应数量来判断记账是否有效，只有每个节点都收到超过2/3的有效委员会成员确认，才会将这个块作为有效块进入区块链。当有效委员会数量从m降到m’时，只要到达2/3m’的确认消息即可出块。
同时该方法，临时将异常节点移除委员会，即使这部分节点参与了共识，也会被当做无效节点处理，杜绝了作恶的发生。
当委员会重新上线，发送该心跳方法后，系统将它加回备选委员会列表。可以继续参与共识。
本发明将系统的委员会在线状态分为5种：
1、低风险状态，不在线节点少于5％；
2、中低风险状态，不在线节点5％-15％；
3、中风险状态，不在线节点15％-30％；
4、高风险状态，不在线节点30％-33％；
5、宕机状态超过1/3节点不在线。
与现有技术相比，本发明具有如下优点：
现有技术中的普通的心跳监控，一般有一个统一的监控周期T，时间到了，就检测哪些节点未及时发送心跳消息。这会带来一个潜在的风险，就是在某一个周期超过阈值的节点同时异常，这种现象会绕过心跳监控系统，给系统带来灾难性的打击。而这种情况的概率，跟监控周期T成正比。而本发明中，为每一组(一个)节点设置不同的检查点，可以有效的防范惊群效应带来的瞬间系统瘫痪。
本发明技术方案中，当有效委员会数量从m降到m’时，只要到达2/3m’的确认消息即可出块。同时该方法，临时将异常节点移除委员会，即使这部分节点参与了共识，也会被当做无效节点处理，杜绝了作恶的发生。当委员会重新上线，发送该心跳方法后，系统将它加回备选委员会列表。可以继续参与共识，可以有效的防范惊群效应带来的瞬间系统瘫痪。
附图说明
图1为本发明提高区块链共识效率的方法的流程示意图。
图2为本发明中提高区块链共识效率的方法中的期望回复时间图。
具体实施方式
如图1所示，一种提高区块链共识效率的方法，包括以下步骤：
1)区块链中所有有效委员会成员的数量为m，采用pBFT的共识算法在区块链上在每个出块周期t内会产生一个数据块；
出块周期t是基于pBFT的共识算法的一个参数，常用的在0.5s～600s。
2)在区块链部署心跳监测智能合约，区块链中所有有效委员会成员必须在规定的时间间隔T内，发送该心跳监测智能合约中的签到交易，完成链上签到，之后将没签到的有效委员会成员移除，移除后抽取节点进行检查；
这个间隔时间T不能太短，不然，会造成误判，同时对于大量节点，频繁的心跳消息对于宝贵的区块链资源会造成系统很大的压力。所述的T为1t～100t，没签到的有效委员会成员为h个。
抽取节点进行检查将没签到的有效委员会成员移除，具体包括：
A)将间隔时间T分成n个时间节点(slot，以下简称检查点)，每个时间节点的间隔为T/n；
B)基于节点的关联性，将节点划分成为若干集合；
C)随机从每个有效集合中抽取一个节点进行检查，形成本检查点的抽样集合；
D)没有签到的，将有效委员会成员移除；
E)对于有异常节点的集合，将在接下来的检查中，增加抽样权重α；
步骤A)中，所述的n通过关联度k确定，关联度k的取值范围为0～1。
步骤B)中，基于节点的关联性，将节点划分成为若干集合，具体包括：
a)将所有节点划分成为24个集合Ci，其中0≤i≤23；
对于区块链节点，是否能正常提供算力，跟时间有密切关系，因此，我们采用时区划分的方式，首先将所有节点划分成为24个集合，集合Ci其中(0≤i≤23)；
b)对于节点数不超过Min的集合统一向左归集，其中，Min设为总节点数的5％；
比如，集合Ci节点数少于总数的5％，那么就将它们归集到Ci-1集合；
c)删除归集后产生的空集合，得到有效集合；
d)用一个二维特征属性来描述节点(X，Y)，其中，X是所属时区的编号，Y是该节点的历史出块数；
e)每个有效集合选出k′i个质心，k′i＝N(C)/Min，其中，N(Ci)是集合Ci的节点数；
f)节点(X，Y)和k′i个质心利用K-Means算法，求出K个节点簇，其中，K＝∑k’i，完成节点划分成为若干集合；
利用K-Means算法，(X，Y)可根据具体网络特点设置，比如，对于时间敏感的网络可将X权重设置为99％，Y权重可设置为1％。
步骤E)中，这个检查点上被检查出问题的节点结合，根据其关联性，仍然存在异常节点的概率变高了，所以在接下来的抽样中，就增加权重α。
本发明中，这h个异常的委员会节点被心跳方法(合约)及时甄别出来，并移除委员会，那么有效委员会数量就变成m’＝m-h。
每一轮共识选取记账节点时只会从有效委员会中选取，可以有效避开不在线的委员会。
共识算法是通过计算有效委员会响应数量来判断记账是否有效，只有每个节点都收到超过2/3的有效委员会成员确认，才会将这个块作为有效块进入区块链。当有效委员会数量从m降到m’时，只要到达2/3m’的确认消息即可出块。
具体地，假设总节点集合M＝96，节点间相互独立，每个节点发生异常的概率p＝10％，超过f＝1/3节点同时发生异常的概率P1＝p^(m*f)其实是很低的。
但是完全相互独立是理论上的，现实中，很多节点都有相关性。网络方面，操作者的一些习惯。比如有些节点会在夜间被关掉。这就大大增加了区块链的不稳定性。
我们进一步简化模型，将M＝96根据步骤k-means算法，组成K群组，组内节点具有关联性，相关系数δ＝1(即关联度δ＝1)，群组间相互独立。
我们假设在某个时间，系统多个节点宕机，系统进入高风险状态，随时都会宕机，而且出空块的概率接近1/3，系统处于低可用状态，这个时候，通过比较系统脱离高风险状态的时间来证明本发明的优势。
根据我们上面对节点群组模型的定义，假设两个群组的节点宕机，宕机的集合B，任意bi∈B不在线，|B|＝32，B∈M我们需要检测出超过y＝5个节点才能使系统脱离高风险区域。
我们将周期T分成M/K个检查点，每个检查点，随机抽取K个节点来检查心跳方法的打卡情况，进行及时修复。
在第一个检查点随机从步骤2中用k-means算法求得的K个节点簇中抽取一个节点组成集合H，其中H∈m则若|H∩B|≥5，就是集合H和B的交集数量超过5个，意味着，在第一个检查点，就检测到了超过5个宕机节点，使得系统脱离高风险区域。这个事件发生的概率：
Figure BDA0002442446860000061
其中，P(|H∩B|≥5)表示集合H和B的交集数量超过5个的概率，
Figure BDA0002442446860000062
表示从总集合M抽取k个节点的组合种类，
Figure BDA0002442446860000063
表示表示从B集合也就是出故障节点集合，元素中取i个元素的种类其中(0≤i≤4)，
Figure BDA0002442446860000064
从M-B的集合中抽取k-i个节点组合种类，通过递归法逐项求得在第n(1≤n≤6)个检查点以前能检测到超过5个宕机节点的概率如表1所示：
表1
N＝1 2 3 4 5 6
采用分时随机监测 67.899％ 99.838％ ＞99.999％ ＞99.999％ ＞99.999％ 100％
固定时间监测 0 0 0 0 0 100％
从数据分析，可以看出在T/6的时候系统由67.9％的概率从高危状态恢复，而在T/3时候系统从高危状态恢复的概率超过99.9％大大优于固定时间监测的算法。
采用分时随机监测，从高危状态恢复的期望时间从T变成0.22T。
显然，如果我们可以将T分成更多的时间段，期望时间可以更加的迁移，如图2所示。
可以看出期望恢复世界确实是随检测密度增加而减少，根据不同系统需求，可以设置不同的参数。
引入该方法后，区块链共识算法就会更加健壮。
当有部分节点开始逐渐离线时，它们就会停止发送心跳交易，区块链系统会及时感知到这一变化，将异常委员会成员从委员会中剥离。
pBFT的共识算法对少量委员会成员离线是有容错机制的。但是当离线节点超过委员会的1/3后，系统就无法达成pBFT的共识，进而瘫痪。本方法会及时将失效的委员会成员移出委员会来修复pBFT系统，使得整个共识系统可以持续有效运行。

Claims (4)

1.一种提高区块链共识效率的方法，其特征在于，包括以下步骤：
1)区块链中所有有效委员会成员的数量为m，采用pBFT的共识算法在区块链上在每个出块周期t内会产生一个数据块；
2)在区块链部署心跳监测智能合约，区块链中所有有效委员会成员必须在规定的时间间隔T内，发送该心跳监测智能合约中的签到交易，完成链上签到，之后抽取节点进行检查将没签到的有效委员会成员移除；
抽取节点进行检查将没签到的有效委员会成员移除，具体包括：
A)将间隔时间T分成n个时间节点，每个时间节点的间隔为T/n；
B)基于节点的关联性，将节点划分成为若干集合；
C)随机从每个有效集合中抽取一个节点进行检查，形成本检查点的抽样集合；
D)将没有签到的有效委员会成员移除；
E)对于有异常节点的集合，将在接下来的检查中，增加抽样权重α；
所述的T为1t～100t。
2.根据权利要求1所述的提高区块链共识效率的方法，其特征在于，步骤1)中，所述的出块周期t为0.5s～600s。
3.根据权利要求1所述的提高区块链共识效率的方法，其特征在于，步骤A)中，所述的n通过关联度δ确定，所述的关联度δ的取值范围为0～1。
4.根据权利要求1所述的提高区块链共识效率的方法，其特征在于，步骤B)中，基于节点的关联性，将节点划分成为若干集合，具体包括：
a)将所有节点划分成为24个集合Ci，其中，0≤i≤23；
b)对于节点数不超过Min的集合统一向左归集，其中，Min设为总节点数的5％；
c)删除归集后产生的空集合，得到有效集合；
d)用一个二维特征属性来描述节点(X，Y)，其中，X是所属时区的编号，Y是该节点的历史出块数；
e)每个有效集合选出k′i个质心，k′i＝N(Ci)/Min，其中，N(Ci)是集合Ci的节点数；
f)节点(X，Y)和k′i个质心利用K-Means算法，求出K个节点簇，其中，K＝∑k′i，完成节点划分成为若干集合。
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