CN116170162B - 选择性的共识方法和计算机存储介质、终端设备 - Google Patents

选择性的共识方法和计算机存储介质、终端设备 Download PDF

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Abstract

本发明涉及选择性的共识方法和计算机存储介质、终端设备，包括：在区块链节点中，确定待成立的共识委员会的成员数量；根据区块链中各节点的基本属性的得分，确定各节点的共识积分；根据各节点的共识积分和确定的成员数量，确定共识委员会的成员；选择性的在共识委员会的成员中开展共识提议或/和共识广播，得到共识结果。其能够减少共识节点、提高共识效率、降低通讯轮次、降低网络通信需求、减少数据加解密与验证次数、降低计算资源需求；而且共识委员会成员是动态的，基于基本属性的得分所计算的共识积分而确定，能够保证共识委员会中的节点都是诚实节点，以此保证共识安全。总之，是一种共识效率高、资源要求低、安全性能高的共识方法。

Description

选择性的共识方法和计算机存储介质、终端设备
技术领域
本发明涉及区块链技术领域，特别是涉及一种选择性的共识方法。
背景技术
区块链是在分布式对等网络中，计算节点间，共同构建并维护的一条由多个数据区块前后链接的链式数据库，其具备不可篡改性、价值唯一性、组织方式非完全中心化、开放性与隐私性等特点，而被广泛关注和应用。共识机制是区块链的核心技术之一，是区块链实现不可篡改、数据一致性的基础，现有技术对此开展了大量研究。
示例的，申请号为US2021314216A1的专利，针对HoneyBadgerBFT方法共识轮次过多的问题，提出：根据每轮共识中的共识提案的共识投票结果更新局部共识意见，并对尚未达成共识的共识提案发起最新局部共识意见的共识投票，使区块链中的共识节点对共识提案的共识意见向一个方向汇聚，以更快地达成共识，从而大大减少消息交换所需的轮次，进而有效地提高了共识的效率。申请号为CN202111178795.1的专利通过将RBC和ABA的投票轮次进行合并，减少节点间的通信轮次，一定程度上提高了共识的效率；申请号为US2021314216A1的专利通过对尚未达成共识的共识提案发起最新局部共识意见的共识投票，使区块链中的共识节点对共识提案的共识意见向一个方向汇聚，以更快地达成共识，从而减少共识轮次，提升效率。
可见为提高共识效率，现有技术开展了很多研究，但是这些技术仍然至少存在以下缺点：1、对所有节点的所有提议均进行共识，因此共识效率低；2、对所有节点都进行共识广播，因此网络通信需求高；3、总体共识轮次高，因此数据加解密与验证的计算资源的需求大。如何改善上述至少一个技术问题，是共识机制中亟待解决的技术问题。
发明内容
为解决上述技术问题，本发明提供一种选择性的共识方法，包括：
在区块链节点中，确定待成立的共识委员会的成员数量；
根据区块链中各节点的基本属性的得分，确定区块链中各节点的共识积分；
根据各节点的共识积分和确定的成员数量，确定共识委员会的成员；
选择性的在共识委员会的成员中开展共识提议或/和共识广播，得到共识结果。
进一步地，采用公式（1）计算共识积分；
（1）
其中，a为1至X的整数，X表示区块链节点的数量，Ha表示第a个节点的共识积分；b为1至y的整数，y表示基本属性的数量，Kb为第b个基本属性的权重系数,Pab为第a个节点的第b个基本属性的得分。
进一步地，将各节点的基本属性的得分输入神经网络模型，数据拟合得到各节点的共识积分。
进一步地，基本属性，包括客观属性或/和主观属性；
客观属性，包括记账次数、共识投票次数、连续在线时长任意一种或多种；
主观属性，包括节点所在行业类型、影响力、规模的任意一种或多种。
进一步地，客观属性的得分，从区块链数据采样获得；
主观属性的得分，通过在区块链节点中选择打分节点，而由打分节点打分获得。
进一步地，确定权重系数的步骤，包括：
在区块链节点中，选取若干评估节点，向评估节点发布对每个基本属性的重要性进行评估的评估消息；
评估节点根据评估消息，完成基本属性重要性评估，发布基本属性重要性评估结果消息，得到基本属性重要性评估结果；
根据基本属性重要性评估结果，确定每个基本属性的权重系数。
进一步地，还包括：
将已确定的权重系数设定为待定权重系数，判断每个基本属性的权重系数是否通过一致性检验；
若是，则以待定权重系数为每个指标的权重系数；若否，则返回，重新确定每个指标的待定权重系数。
进一步地，评估消息，包括：基本属性信息和评估规则；
基本属性重要性评估结果消息，包括重要性评估结果和评估节点的签名。
进一步地，根据节点的共识积分和确定的成员数量，确定共识委员会的成员的步骤，包括：
对节点的共识积分进行排序；
选取共识积分最高的成员数量个节点为共识委员会的成员。
另一方面，本发明还提供一种计算机存储介质，存储有可执行程序代码；所述可执行程序代码，用于执行上述任意的选择性的共识方法。
另一方面，本发明还提供一种终端设备，包括存储器和处理器；所述存储器存储有可被处理器执行的程序代码；所述程序代码用于执行上述任意的选择性的共识方法。
本发明提供的选择性的共识方法和计算机存储介质、终端设备，基于区块链中各个节点的共识积分和确定的成员数量确定共识委员会，然后选择性的在共识委员会的成员中开展共识提议或/和共识广播，得到共识结果，也就是说，仅对共识委员会的成员发起的共识提议进行共识、共识广播也仅在共识委员会的成员之间广播，而非现有技术一样对所有节点的所有提议均进行共识和广播。1、仅对共识委员会的成员发起的共识提议进行共识，减少共识节点，能够提高共识效率；2、仅在共识委员会成员内进行共识广播，减少广播节点，能够降低通讯轮次，降低网络通信需求；3、仅在共识委员会成员内进行共识广播，减少总体的通讯轮次，能够减少数据加解密与验证次数，降低计算资源需求；4、更重要的是：共识委员会的成员，即共识节点的选取是动态的，基于基本属性的得分所计算的共识积分而确定，示例的综合考虑了节点的记账次数、共识投票次数、连续在线时长等客观属性和节点的类型、影响力等具有社会属性的主观属性，尽可能保证了共识委员会中的节点都是诚实节点，以此保证共识安全。总的来说，是一种共识效率高、资源要求低、安全性能高的共识方法。
附图说明
图1 为本发明的选择性的共识方法的一个实施例的流程图；
图2为本发明的基于区块链的多指标权重系数确定方法的一个实施例的流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
需要说明，若本发明实施例中有涉及方向性指示，诸如上、下、左、右、前、后……，则该方向性指示仅用于解释在某一特定姿态下，各部件之间的相对位置关系、运动情况等，如果该特定姿态发生改变时，则该方向性指示也相应地随之改变。另外，若本发明实施例中有涉及“第一、第二”、“S1、S2”、“步骤一、步骤二”等的描述，则该类描述仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量或者表明方法的执行顺序等，本领域技术人员可以理解的凡是在发明技术构思下，不违背其发明要点的，都应该列入本发明的保护范围。
如图1 所示，本发明提供一种选择性的共识方法，包括：
S1：在区块链节点中，确定待成立的共识委员会的成员数量；
S2：根据区块链中各节点的基本属性的得分，确定各节点的共识积分；
S3：根据各节点的共识积分和确定的成员数量，确定共识委员会的成员；
S4：选择性的在共识委员会的成员中开展共识提议或/和共识广播，得到共识结果。
在该实施例中,给出了本发明的一种选择性的共识方法，其核心要点在于，首先基于区块链中各个节点的共识积分和确定的成员数量确定共识委员会，然后选择性的在共识委员会的成员中开展共识提议或/和共识广播，得到共识结果，也就是说，仅对共识委员会的成员发起的共识提议进行共识、共识广播也仅在共识委员会的成员之间广播，而非现有技术一样对所有节点的所有提议均进行共识和广播。1、仅对共识委员会的成员发起的共识提议进行共识，减少共识节点，能够提高共识效率；2、仅在共识委员会成员内进行共识广播，减少广播节点，能够降低通讯轮次，降低网络通信需求；3、仅在共识委员会成员内进行共识广播，减少总体的通讯轮次，能够减少数据加解密与验证次数，降低计算资源需求；4、更重要的是：共识委员会的成员，即共识节点的选取是动态的，基于基本属性的得分所计算的共识积分而确定，示例的，可选但不仅限于综合考虑了节点的记账次数、共识投票次数、连续在线时长等客观属性和节点的类型、影响力等具有社会属性的主观属性，尽可能保证了共识委员会中的节点都是诚实节点，以此保证共识安全。
因此，本发明提出的选择性的共识方法，是一种共识效率高、资源要求低、安全性能高的共识方法，尤其是在异步共识、开放式网络，节点的可信任度相较于联盟链没有那么高，所以通常在所有节点中共识的情况，基于本发明的选择性的共识方法，优势更是凸显。
具体的：
关于步骤S1：可选但不仅限于根据区块链中节点的数目、共识效率、时间要求等实际情况，而灵活确定待成立的共识委员会的成员数量；一般为了提高共识效率、减少共识时间，该成员数量尽量选取小一些，以选择性的在部分节点中进行共识提议和共识广播，尽快得到共识结果；但是为了共识安全性、公平性等要求，该成员数量尽量选取大一些，以尽可能多的在大部分节点中进行共识提议和共识广播，以根据大部分节点的共识提议得到共识结果。因此，该共识委员会的成员数量，可选但不仅限于综合考虑上述因素，而灵活确定具体数值。示例的，假设区块链中节点数据为X，可选但不仅限于选取其几分之一，如½、⅓等而确定待成立的共识委员会的成员数量x。
关于步骤S2：
S2-1：关于基本属性：可选但不仅限于包括区块链节点的记账次数、共识投票次数、连续在线时长等有实际记载的客观属性；也可包括区块链节点所在行业类型、影响力、规模等有一定灵活性评价的主观属性，其可根据公司大小、资产值、纳税额等数据拟合而确定。
优选的，上述客观属性的得分，可选但不仅限于查询、统计等方式，从区块链的区块数据中获取，比如，从服务器等采样获取记账次数，然后看记账次数属于哪个区间而按照一定规则得到得分。上述主观属性的得分，可选但不仅限于由一个或多个区块链节点打分获得。
S2-2：关于共识积分，当基本属性包括多个，即有多个评价指标，如S2-1中示例的：记账次数、共识投票次数、连续在线时长等客观属性和节点所在行业类型、影响力、规模等主观属性时。在一个实施例中，可选但不仅限于将上述客观属性的得分和主观属性的得分做——求和、作差等运算，得到共识积分；比如，有些得分是正面得分则求和；有些得分是负面得分则作差。还可选但不仅限于将上述客观属性的得分和主观属性的得分输入神经网络模型，数据拟合得到共识积分。具体的，神经网络模型，可选但不仅限于采用BP神经网络、Hopfield网络、ART网络等模型的任意一种，构建以各基本属性的得分为输入、节点的共识积分为输出的神经网络模型，通过数据拟合得到当前各节点的共识积分。
优选的，在另一个实施例中，为体现各基本属性的不同重要程度，可选但不仅限于为每个基本属性，即每个指标都分配权重系数，以更精确的确定每个节点的共识积分。具体的，可选但不仅限于根据公式（1）表示为：
（1）
其中，a为1至X的整数，X表示区块链节点的数量，Ha表示第a个节点的共识积分；b为1至y的整数，y表示基本属性的数量，即评价指标的数量，如上述示例的记账次数、行业类型、影响力、规模共4个基本属性，Kb为第b个基本属性的权重系数,Pab为第a个节点的第b个基本属性的得分。
更为具体的，S2-3：
在公式（1）中，每个基本属性的得分Pab，可选但不仅限于根据S2-1所示例的方式获得；每个基本属性的权重系数Kb，可根据每个属性的重要程度而预先设定。
优选的，在设定每个基本属性的权重系数，以表征每个指标的重要程度时，为提高设定基本属性权重系数的公允度、更合理的表征每个指标的重要程度，本发明又一个核心要点，还提供一种基于区块链的多指标权重系数确定方法，以充分发挥区块链节点自身确定指标重要程度，即权重系数的主观能动性。
具体的，如图2所示，本发明的基于区块链的多指标权重系数确定方法，包括：
T1：在区块链节点中，选取若干评估节点，向评估节点发布对每个指标（可选但不仅限于为步骤S2中需要确定权重系数的基本属性）的重要性进行评估的评估消息。
T2：评估节点根据评估消息，完成指标重要性评估，发布指标重要性评估结果消息，得到指标重要性评估结果；
T3：根据指标重要性评估结果，确定每个指标的权重系数；优选的，将该T3确定的权重系数设定为待定权重系数。该方法还包括：
T4：判断每个指标的待定权重系数是否通过一致性检验；
T5：若是，则以待定权重系数为每个指标的权重系数；若否，则返回步骤T1，重新确定每个指标的待定权重系数。
在该实施例中，给出了本发明的一种基于区块链的多指标权重系数确定方法，其首先在区块链中选取若干节点为评估节点，一方面充分利用区块链去中心化、不可篡改等特点；另一方面充分发挥区块链节点自身确定各指标权重系数的主观能动性；而让若干评估节点对每个指标的重要性进行评估，得到指标重要性评估结果，据此得到各评估节点共同确定的权重系数。优选的，在此基础上，再判断该待定权重系数是否通过一致性检验，是否某个指标的重要性评估存在有违另一个指标或另一个节点给出的重要性评估的情况，如通过一致性检验则说明该待定权重系数无自我矛盾之处，可采纳；若未通过一致性检验则说明该待定权重系数自我矛盾，需要返回步骤T1重新评估。
本发明的基于区块链的多指标权重系数确定方法，一方面充分利用了区块链去中心化、不可篡改的特点，发挥节点的主观能动性，共同决定各指标的权重系数，相较于直接设定权重系数的方式更公平客观、也更精准，能更充分客观的反映各指标的重要性；另一方面，优选的其通过一致性检验，能够避免出现各指标的权重系数自相矛盾的情况，避免某个节点评估出现误差或错误而造成有失公允的现象，进一步提高各指标权重系数的客观性和准确性。
具体的，在步骤T1中，可选但不仅限于选取T个节点为评估节点，向该T个评估节点发布对y个指标（可选但不仅限于示例为步骤S2中所示的若干基本属性，如：记账次数、行业类型、影响力、规模等）的重要性进行评估的评估消息；以上述步骤S2中确定每个基本属性的权重系数为例，可选但不仅限于在区块链的X个节点中选取T个节点为评估节点，对其发布评估消息，对每个指标（即基本属性）的重要性进行评估打分。
更为具体的，评估消息，可选但不仅限于包括指标信息、评估规则等。
更为具体的，指标信息，可选但不仅限于包括：指标数量、名称等，示例为上述4个待评估权重系数的指标：记账次数、行业类型、影响力、规模；评估规则，可选但不仅限于为如何对每个指标的重要性进行评估打分。
具体的，在步骤T2中，T个评估节点，可选但不仅限于对y个指标进行评估打分，签名后将结果反馈至区块链网络，得到指标重要性评估结果。
更为具体的，在一个实施例中：步骤T2-T5，可选但不仅限于具体为：
步骤T2：评估节点，可选但不仅限于根据每个指标的重要程度，给出每个指标的重要性评分。示例的，以1-5分的评分标准为例，哪个指标的重要程度越高，其评分结果越高。
步骤T3，可选但不仅限于将若干评估节点所给出的重要性评分，取平均值得到每个指标的待定权重系数；
步骤T4，可选但不仅限于计算每个评估节点所给出的重要性评分与平均值的波动量；
步骤T5，可选但不仅限于判断波动量是否小于设定阈值，该设定阈值的具体数值可根据实际需求而任意设定，若是则以待定权重系数为每个指标的权重系数；若否，则返回步骤T1，重新确定每个指标的待定权重系数。
优选的，在步骤T2中，评估节点给出的每个指标的重要性评分，可选但不仅限于以重要性评估向量βm表示，m为1-T的整数，T为评估节点的数量，βm表示第m个评估节点对y个指标给出的重要性评估向量，其内包括y个元素，分别表示第m个评估节点对y个指标的重要性评分。示例的，假设T=3，即有3个评估节点；y=4，有记账次数、行业类型、影响力、规模共4个待评估权重系数的指标。那么，T1、T2、T3给出的指标重要性评估向量分别为：β1、β2、β3，表示为：βm=（βm1, βm2, βm3,βm4）；则步骤T3，可选但不仅限于采用公式（2），将每个对应元素βmb求和后取平均值作为每个指标的待定权重系数，当然该待定权重系数还可选但不仅限于采用公式（3）归一化得到归一化后的待定权重系数。然后步骤T4，可选但不仅限于采用公式（4）计算每个评估节点所给出的重要性评分与平均值的方差，表示该波动量；然后步骤T5，判断该方差是否小于设定阈值，也就是波动是否在预设范围内，若是则以公式（2）或公式（3）计算的待定权重系数为每个指标的权重系数；若否，则返回步骤T1，重新确定每个指标的待定权重系数。
（2）
其中,b为1至y的整数，y表示指标的数量（示例为上述识别方法中基本属性的数量，如上述示例的记账次数、行业类型、影响力、规模共4个基本属性），Kb为第b个指标的权重系数（示例为上述识别方法中基本属性的权重系数）;m为1至T的整数，T表示评估节点的数量，βmb表示第m个节点对第b个指标的重要性评分，是βm中的对应元素，如根据每个指标的重要程度给出的具体评分。
（3）
其中，表示第b个指标归一化后的权重系数。
（4）
其中，γb表示第b个指标的方差（波动量的示例，但并不以此为限），此处的kb，可为公式（2）计算的权重系数，也可为公式（3）计算的归一化后的权重系数。
在该实施例中，给出了多指标权重系数确定方法的一个优选实施例，其通过评估节点根据每个指标的重要程度，给出每个指标的重要性评分，优选以向量表示，然后取平均值得到每个指标的待定权重系数，最后以每个评估节点给出的重要性评分围绕平均值的波动情况为判断标准，判断每个指标的待定权重系数是否通过一致性检验，若通过则采纳；若不通过则重新确定。
更为优选的，在另一个实施例中，步骤T2-T5，可选但不仅限于具体为：
步骤T2，评估节点，可选但不仅限于根据两两指标的相对重要程度，给出指标重要性评估矩阵。示例的，以1-5分的评分标准为例，1表示两个指标相比同样重要；2表示两个指标相比，前者比后者较重要；3表示两个指标相比，前者比后者明显重要；4表示两个指标相比，前者比后者极其重要；5表示两个指标相比，前者比后者剧烈重要；1-5的倒数表示响应两个指标交换次序比较的重要性。当然此为示例，还可采用1-10等方式确定评估规则。
优选的，在该实施例中，指标重要性评估矩阵可选但不仅限于表示为δm，m为1至T的整数，T为评估节点的数量；δm表示第m个评估节点，对y个指标的两两指标的相对重要程度进行评估打分，给出的指标重要性评估矩阵，其内包括y*y个元素，分别表示第i个评估节点给出的每个指标的相对重要程度。示例的，同样假设T=3，即有3个评估节点；y=4，有记账次数、行业类型、影响力、规模共4个待评估权重系数的指标。那么， T1、T2、T3给出的指标重要性评估矩阵分别为：δ1、δ2、δ3，表示为δm=[4*4]的矩阵，表示第i个指标与第j个指标的相对重要性，i、j均为1至y的整数；/>表示第j个指标与第i个指标的相对重要性，即：
步骤T3，可选但不仅限于，根据公式（5）-（8）得到每个指标的待定权重系数；
（5），计算得到判断矩阵A；
（6），计算得到更新矩阵B；
（7），计算特征向量C；
（8），计算权重系数ki，得到权重向量k，此处i与b 同样的，为1至y的整数，所以计算的 ki即为kb，权重向量k即为每个指标的待定权重系数。 步骤T4，可选但不仅限于根据公式（9）-（10）计算一致性指标θ；
（9）
（10）
其中， m 为1至T的整数，T表示评估节点的数量；i、j为1至y的整数，y表示指标的数量；δmij表示第m个评估节点给出的重要性评估矩阵中第i行第j列的元素，表示第i个指标与第j个指标的相对重要性； ki表示第i个指标的权重系数；AK表示判断矩阵A按行乘以权重向量K后得到的矩阵；（AK）i表示矩阵AK第i行之和；λ表示最大特征根，θ表示一致性指标。
步骤T5,判断一致性指标θ是否小于设定阈值，若是则以待定权重系数为每个指标的权重系数；若否，则返回步骤T1，重新确定每个指标的待定权重系数。更为具体的，可选但不仅限于通过查询随机一致性指标 RI取值表得到RI值，计算本发明计算的当前一致性指标θ与查询的随机一致性指标R.I.的比值，判断该比值是否小于设定阈值，示例为0.1，若是则通过一致性检验，以待定权重系数为每个指标的权重系数；若否，则未通过一致性检验，返回步骤T1，重新确定每个指标的待定权重系数。
在该实施例中，给出了多指标权重系数确定方法的另一个优选实施例，其通过评估节点根据每个指标的相对重要程度，给出指标重要性评估结果，优选以矩阵表示，然后采用公式（5）取每个元素的平均值得到判断矩阵A=（aij），采用公式（6）计算得到更新矩阵B=（bij），之后对B中元素按行求和得到特征向量C=（ci）,以计算每个指标的权重值ki即为kb，得到权重向量k ，在此基础上，计算最大特征根λmax，最终确定一致性指标θ，判断每个指标的待定权重系数是否通过一致性检验，若通过则采纳；若不通过则重新确定。该实施例中，在评估节点给出每个指标的指标重要性评估结果时，考虑的是每个指标的相对重要程度，后续通过公式（5）-（8）确定待定权重系数、通过（9）-（10）确定一致性指标，相较于前述实施例仅考虑每个指标的独立重要程度、通过公式（2）-（3）计算均值确定待定权重系数、通过公式（4）计算方差确定一致性指标的方式，其权重系数的计算更精准、更能反映各指标的相对重要性，一致性判断也更精确。
更为优选的，本发明基于区块链的多指标权重系数确定方法，还可选但不仅限于包括：
T6：根据步骤T2中，每个评估节点给出的指标重要性评估结果，与步骤T5确定的权重系数的差距，确定评估节点的信用值； 具体示例的，在一个实施例中，以采用公式（2）计算权重系数的方式为例，步骤T6，可选但不仅限于根据每个评估节点给出的指标重要性评估结果与最终确定的权重系数的差距；以采用公式（5）-（8）计算权重系数的方式为例，步骤T6，可选但不仅限于将每个评估节点给出的指标重要性评估结果，直接认定为判断矩阵A，也就是说令/>，采用公式（5）-（8）计算每个评估节点所给出的权重系数，与按照实际公式（5）-（8）计算的T个评估节点最终确定的权重系数的差距。
然后，根据二者的差距，确定评估节点的信用值。示例的，差距越小，则信用值越高，差距越大，则信用值越低。示例的，还可选但不仅限于为差距设定差距阈值，若差距大于该差距阈值，则将信用值设定为0。该差距阈值，可根据实际情况而任意设定。
T7：根据评估节点的信用值，更新评估节点或/和设定评估节点的评估能力。
具体的，更新评估节点，可选但不仅限于为根据评估节点的信用值，删减或增设某些评估节点，以更新步骤T1中选取的评估节点。示例的如将T个评估节点中某些信用值低的评估节点删除，取消其评估资格，或在X个区块链节点中，选取其他节点作为新增的评估节点；更为具体的，可选但不仅限于包括：判断评估节点的信用值是否低于信用值阈值，若是则取消该评估节点的评估资格，将其从评估节点中删除，即下次评估时不再对其发送评估消息。具体的，该信用值阈值，可根据实际情况而任意设定。更为具体的，还可选但不仅限于在取消某评估节点的评估资格时，选取其他节点以代替；该取消资格的先前评估节点，可列入评估节点黑名单，之后不再作为评估节点，也可设定黑名单时间，在其时间期限届满后，或整改提出评估资格申请后，再重新考虑其是否能成为评估节点的资格。
更为具体的，设定评估节点的评估能力，可选但不仅限于根据评估节点的信用值，削弱或增强某些评估节点的评估能力，示例的如根据评估节点的信用值，削弱信用值低的评估节点的评估能力，如将其在步骤T2中给出的指标重要性评估结果赋予较低的评估系数，削弱其评分对后续权重系数的影响；相反地，增强信用值高的评估节点的评估能力，如将其在步骤T2中给出的指标重要性评估结果赋予较高的评估系数，在步骤T3计算前，将指标重要性评估结果与该评估系数结合，如相乘以更新每个评估节点给出的指标重要性评估结果，增强其评分对后续权重系数的影响。
在该实施例中，基于区块链的多指标权重系数确定方法，还增加了步骤T6-T7，以根据步骤T2中，每个评估节点给出的指标重要性评估结果，与步骤T5确定的权重系数的差距，确定评估节点的信用值，更新评估节点或/和设定评估节点的评估能力，即对评估节点本身做筛选，能够将其本身给出的指标重要性评估结果与最终确定的权重系数的差距较大的节点，也就是评估准确性不高、可能存在舞弊、故意给出错误评估的节点设定为不可信节点；而将差距较小的节点，也就是评估准确性高、公允评估的节点设定为可信节点；据此更新评估节点或/和设定其评估能力，能够进一步提高后续权重系数的准确性和公平性。
值得注意的，上述基于区块链的多指标权重系数确定方法，可选但不仅限于用于上述共识方法中，计算节点的共识积分，还可用于其他多指标评价某个节点等对象的其他应用中，只要是存在多个指标评价某对象而需要确定每个指标的权重系数的情况即可使用本发明的基于区块链的多指标权重系数确定方法。以区块链技术为例，本发明的多指标权重系数确定方法，还可选但不仅限于用于主节点选取、核心存储节点选取等的综合评价过程，以确定各指标的权重系数。同时，上述选择性的共识方法，可选但不仅限于采用步骤T1-T5及其优选实施例以确定每个指标的权重系数，该步骤T1-T5仅为在计算共识积分时的优选实施例，可选的该共识积分还可采用其他计算方式，而无需用到权重系数；其他可选的，该共识积分用到权重系数时，该权重系数还可直接设定，或采用其他方式计算，示例的，可仅采用步骤T1-T3计算，后续一致性检验为优选实施例。为使本发明的权利要求满足单一性需求，上述基于区块链的多指标权重系数确定方法和选择性的共识方法，分别进行保护。
（三）关于步骤S3-S4：
步骤S3，可选但不仅限于根据节点的共识积分，对节点的共识积分进行排序，如降序排序或升序排序，选取共识积分最高的成员数量个节点为共识委员会成员；值得注意的，此为步骤S3的优选实施例，以将共识积分高的可信节点确定为共识委员会的成员，但并不以此为限。示例的，还可选但不仅限于根据节点的共识积分和确定的成员数量，确定共识积分区间，将共识积分在该共识积分区间内节点确定为共识委员会的成员。
步骤S4，选择性的在共识委员会的成员中开展共识提议或/和共识广播，得到共识结果。
值得注意的，上述共识提议和共识广播得到共识结果的具体过程，可采用现有技术的任意共识方式，本发明的发明要点在于，首先确定共识委员会成员，然后选择性的在共识委员会的成员中开展共识提议或/和共识广播，而不是在所有节点间开展共识提议或/和共识广播，以提高共识效率、降低通讯轮次、网络通信需求、减少数据加解密与验证次数、降低计算资源需求等。
示例的，该共识过程，可选但不仅限于包括：
准备阶段：步骤S1-S3：根据待成立的共识委员会的成员数量和选定的每个区块链节点的基本属性，确定每个节点的共识积分；然后排序确定共识委员会成员；
共识阶段：S4：
第一轮：共识委员会中的节点，即成员节点，又称为共识节点，应用数据生成模块将共识提议的交易集合采用纠删码生成多个数据块；共识节点保留一份数据块，然后向共识委员会中的其他共识节点广播第一消息，第一消息中包括不同的数据块以及提交该数据的共识节点的签名。
第二轮：接收到第一消息的共识节点广播第二消息，第二消息中包括接收到的数据块和交易集合的投票与签名，其中投票包括交易集合的摘要值。
第三轮：接收到第二消息的共识节点收集到至少Quorum个来自于不同共识节点的一致的投票后，广播第三消息，第三消息包括交易集合的摘要值以及收集到的签名集合。输出阶段：共识节点在第二轮或第三轮的末尾基于接收到的数据块采用纠删码恢复出交易集合，并在收集到至少Quorum个来自于不同节点的第三消息后，将摘要值对应的交易集合作为共识结果的至少一部分进行输出，完成共识。
另一方面，本发明还提供一种选择性的共识系统，包括：
数量确定模块、积分计算模块、成员确定模块和共识模块，分别完成上述步骤S1-S4。值得注意的，上述模块仅为功能性划分，并不对其物理意义进行任何切割，可选但不仅限于为执行程序的处理器。示例的，数量确定模块，可选但不仅限于包括输入单元，输入区块链网络中的节点总数X和待成立的共识委员会的成员数量x；积分计算模块，可选但不仅限于包括指标确定单元、权重系数确定单元和计算单元，以根据确定的指标、各指标的权重系数计算每个节点的共识积分；成员确定模块，可选但不仅限于包括排序单元和确定单元，排序单元采用排序函数对共识积分进行排序，确定单元依次比较将排序靠前的纳入共识委员会的成员集合中；共识模块，完成后续共识步骤。
另一方面，本发明还提供一种计算机存储介质，包括计算机存储介质，存储有可执行程序代码；所述可执行程序代码，用于执行上述任意的选择性的共识方法。示例的，S1-S3的代码包括：
输入：区块链网络中的节点总数X，共识委员会的节点数量x，指标数量y，第b个基本属性的权重系数Kb，第a个节点的第b个基本属性的得分Pab，a为1至X的整数; b为1至y的整数；
初始化：共识委员会成员集合， 即共识节点集合， 按降序排序的积分数组/>，各节点的共识积分Ha=0；
//计算各节点的共识积分/>
//对积分进行降序排序，h表示排序函数
//计算共识委员会中的节点
输出，即为共识委员会的成员。
另一方面，本发明还提供一种终端设备，包括存储器和处理器；所述存储器存储有可被处理器执行的程序代码；所述程序代码用于执行上述任意的选择性的共识方法。
示例性的，所述程序代码可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器中，并由所述处理器执行，以完成本发明。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述程序代码在终端设备中的执行过程。
所述终端设备可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。终端设备可包括，但不仅限于，处理器、存储器。本领域技术人员可以理解，终端设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所述处理器可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器 (Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列 (Field-Programmable Gate Array，FPGA) 或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
所述存储器可以是终端设备的内部存储单元，例如硬盘或内存。所述存储器也可以是终端设备的外部存储设备，例如终端设备上配备的插接式硬盘，智能存储卡（SmartMedia Card, SMC），安全数字（Secure Digital, SD）卡，闪存卡（Flash Card）等。进一步地，所述存储器还可以既包括终端设备的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器用于存储所述程序代码以及终端设备所需的其他程序和数据。所述存储器还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
上述选择性的共识系统、计算机存储介质、终端设备基于上述选择性的共识方法而创造，其技术作用和有益效果在此不再赘述，以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种选择性的共识方法，其特征在于，包括：
在区块链节点中，确定待成立的共识委员会的成员数量；
根据区块链中各节点的基本属性的得分，确定区块链中各节点的共识积分；
根据各节点的共识积分和确定的成员数量，确定共识委员会的成员；
选择性的在共识委员会的成员中开展共识提议或/和共识广播，得到共识结果；
其中，采用公式（1）计算共识积分；
（1）
其中，a为1至X的整数，X表示区块链节点的数量，Ha表示第a个节点的共识积分；b为1至y的整数，y表示基本属性的数量，Kb为第b个基本属性的权重系数,Pab为第a个节点的第b个基本属性的得分；
确定权重系数的步骤，包括：
T1：在区块链节点中，选取若干评估节点，向评估节点发布对每个指标的重要性进行评估的评估消息;
T2：评估节点根据评估消息，完成指标重要性评估，发布指标重要性评估结果消息，得到指标重要性评估结果；
T3：根据指标重要性评估结果，确定每个指标的待定权重系数；
T4：判断每个指标的待定权重系数是否通过一致性检验；
T5：若是，则以待定权重系数为每个指标的权重系数；若否，则返回步骤T1，重新确定每个指标的待定权重系数。
2.根据权利要求1所述的选择性的共识方法，其特征在于，
T2，具体为根据每个指标的重要程度，给出每个指标的重要性评分；
T3，具体为：将若干评估节点所给出的重要性评分，取平均值得到每个指标的待定权重系数；
T4，具体为：计算每个评估节点所给出的重要性评分与平均值的波动量；
T5，具体为：判断波动量是否小于设定阈值，若是则以待定权重系数为每个指标的权重系数；若否，则返回步骤T1，重新确定每个指标的待定权重系数。
3.根据权利要求2所述的选择性的共识方法，其特征在于，
T2，具体为：评估节点给出的每个指标的重要性评分，以重要性评估向量表示；
T3，具体为：采用公式（2），将每个对应元素求和后取平均值作为每个指标的待定权重系数；
T4，具体为：采用公式（4）计算每个评估节点所给出的重要性评分与平均值的方差；
T5，具体为：判断方差是否小于设定阈值，若是根据公式（2）计算的待定权重系数确定每个指标的权重系数；若否，则返回步骤T1，重新确定每个指标的待定权重系数；
（2）
（4）
其中， b为1至y的整数，y表示指标的数量，Kb为第b个指标的权重系数，m为1至T的整数，T表示评估节点的数量，βmb表示第m个节点对第b个指标的重要性评分，是重要性评估向量βm的元素；γb表示第b个指标的方差。
4.根据权利要求1所述的选择性的共识方法，其特征在于，
T2，具体为：评估节点，根据两两指标的相对重要程度，给出指标重要性评估矩阵；
T3，具体为：根据公式（5）-（8）得到每个指标的待定权重系数；
（5）
（6）
（7）
（8）
T4，具体为：根据公式（9）-（10）计算一致性指标θ；
（9）
（10）
T5,具体为：判断一致性指标θ是否小于设定阈值，若是则以待定权重系数为每个指标的权重系数；若否，则返回步骤T1，重新确定每个指标的待定权重系数；
其中， m 为1至T的整数，T表示评估节点的数量；i、j为1至y的整数，y表示指标的数量；δmij表示第m个评估节点给出的重要性评估矩阵中第i行第j列的元素，表示第i个指标与第j个指标的相对重要性；表示第i个指标的权重系数；AK表示判断矩阵A按行乘以权重向量K后得到的矩阵；（AK）i表示矩阵AK第i行之和；λ表示最大特征根，θ表示一致性指标。
5.根据权利要求1所述的选择性的共识方法，其特征在于，基本属性，包括客观属性或/和主观属性；
客观属性的得分，从区块链数据采样获得；
主观属性的得分，通过在区块链节点中选择打分节点，而由打分节点打分获得。
6.根据权利要求1-5任意一项所述的选择性的共识方法，其特征在于，确定权重系数的步骤，还包括：
T6：根据步骤T2中，每个评估节点给出的指标重要性评估结果，与步骤T5确定的权重系数的差距，确定评估节点的信用值；
T7：根据评估节点的信用值，更新评估节点或/和设定评估节点的评估能力。
7.根据权利要求6所述的选择性的共识方法，其特征在于，
更新评估节点，具体为：根据评估节点的信用值，删减或增设某些评估节点，以更新步骤T1中选取的评估节点；
设定评估节点的评估能力，具体为：根据评估节点的信用值，削弱或增强某些评估节点的评估能力。
8.一种选择性的共识系统，其特征在于，包括数量确定模块、积分计算模块、成员确定模块和共识模块，分别完成权利要求1-7任意一项所述的选择性的共识方法。
9.一种计算机存储介质，其特征在于，存储有可执行程序代码；所述可执行程序代码，用于执行权利要求1-7任意一项所述的选择性的共识方法。
10.一种终端设备，其特征在于，包括存储器和处理器；所述存储器存储有可被处理器执行的程序代码；所述程序代码用于执行权利要求1-7任意一项所述的选择性的共识方法。
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