WO2022057463A1 - 基于区块链的数据处理方法、装置及存储介质 - Google Patents

基于区块链的数据处理方法、装置及存储介质 Download PDF

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WO2022057463A1
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张伟
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深圳壹账通智能科技有限公司
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/27—Replication, distribution or synchronisation of data between databases or within a distributed database system; Distributed database system architectures therefor
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/21—Design, administration or maintenance of databases

Definitions

  • Blockchain in essence, is a continuously growing distributed database maintained by multiple parties, also known as distributed shared ledger. Establish a trust relationship between each other, program and manipulate data through smart contracts composed of automated scripts, and finally realize the evolution from information interconnection to value interconnection.
  • the inventor realized that blockchain technology can also be applied in the field of digital medicine . At present, the problem of how to ensure the data consistency of cross-chain operations needs to be solved urgently.
  • the embodiments of the present application provide a blockchain-based data processing method, device, and storage medium, which can ensure data consistency in cross-chain operations.
  • an embodiment of the present application provides a blockchain-based data processing method, which is applied to a first node device in a blockchain system, where the blockchain system includes the first node device and a first node device.
  • the A is an integer greater than 1, and the method includes:
  • Receive response messages returned by the A second node devices within a preset time period and obtain a response message set, where the response message set includes P confirmation response messages and Q rejection response messages, and the sum of P and Q is less than or is equal to A;
  • the communication unit is further configured to receive response messages returned by the A second node devices within a preset time period, and obtain a response message set, where the response message set includes P confirmation response messages and Q rejection response messages , the sum of P and Q is less than or equal to A;
  • An execution unit configured to execute a preset operation of the distributed transaction when the P is equal to the A.
  • embodiments of the present application provide a node device, including a processor, a memory, a communication interface, and one or more programs, wherein the one or more programs are stored in the memory and configured to be processed by the above-mentioned processing to implement a blockchain-based data processing method, the method includes:
  • Receive response messages returned by the A second node devices within a preset time period and obtain a response message set, where the response message set includes P confirmation response messages and Q rejection response messages, and the sum of P and Q is less than or is equal to A;
  • an embodiment of the present application provides a computer-readable storage medium, wherein the computer-readable storage medium stores a computer program for electronic data exchange, wherein the computer program enables a computer to execute blockchain-based data
  • a processing method the method includes:
  • Receive response messages returned by the A second node devices within a preset time period and obtain a response message set, where the response message set includes P confirmation response messages and Q rejection response messages, and the sum of P and Q is less than or is equal to A;
  • the bottom layer supports a distributed transaction mechanism, which solves the data consistency of cross-chain operations. There is no need to make any modifications to the application layer, making application development simpler and more focused on business development.
  • FIG. 1 is a schematic flowchart of a blockchain-based data processing method provided by an embodiment of the present application
  • FIG. 2 is a schematic flowchart of another blockchain-based data processing method provided by an embodiment of the present application.
  • FIG. 3 is a schematic structural diagram of a first node device provided by an embodiment of the present application.
  • FIG. 4 is a block diagram of functional units of a blockchain-based data processing device provided by an embodiment of the present application.
  • FIG. 5 is a block diagram of functional units of another blockchain-based data processing apparatus provided by an embodiment of the present application.
  • the electronic devices involved in the embodiments of the present application may include various handheld devices with wireless communication functions, desktop computers, vehicle-mounted devices, wearable devices Devices (smart watches, smart bracelets, wireless headsets, AR/VR devices, smart glasses), computing devices or other processing devices connected to wireless modems, and various forms of user equipment (UE), mobile Station (mobile station, MS), terminal device (terminal device) and so on.
  • UE user equipment
  • MS mobile Station
  • terminal device terminal device
  • FIG. 1 is a schematic flowchart of a blockchain-based data processing method provided by an embodiment of the present application. As shown in the figure, applied to a first node device in a blockchain system, the block The chain system includes the first node device and A second node devices, where A is an integer greater than 1, and the blockchain-based data processing method includes:
  • a distributed transaction means that the participants of the transaction, the server supporting the transaction, the resource server, and the transaction manager are located on different nodes of different distributed systems.
  • the above-mentioned blockchain system may be a digital medical system. Based on this digital medical system, the following functions can be realized: medical informatization, smart medical treatment, remote medical treatment, electronic information files, disease risk assessment, precision medicine, health management, AI+medical treatment, etc., which are not limited here.
  • Blockchain technology can ensure the security between different digital medical systems and ensure cross-chain data consistency.
  • the blockchain system can also be other systems, such as ticket purchasing system, banking system, stock system, insurance system, school system, enterprise system, government system, etc., which are not limited here.
  • the first node device may be a coordinator
  • the second node device may be a participant
  • both the first node device and the second node device are a user in the blockchain.
  • the embodiments of this application are applied to the blockchain
  • the first node device in the chain system, the blockchain system may include the first node device and a plurality of second node devices.
  • the first node device and the second node device can be in the same chain or in different chains, and when they are in different chains, cross-chain data consistency can be guaranteed.
  • the first node device may send a first request to each of the A second node devices when executing a distributed transaction, and instruct each of the second node devices to be able to process the first request
  • a confirmation response message is returned and a rejection response message is returned when the first request cannot be processed.
  • the preset operation may be set by the user or the system defaults.
  • the preset operation may be at least one of the following: a cancommit operation, a precommit operation, a commit/rollback operation, and the like.
  • P is equal to A, it is equivalent to that the first node device receives the confirmation response message sent by each of the A second node devices, and the preset operation of the distributed transaction can be performed.
  • the digital medical system can be a blockchain system, and the blockchain system includes a first node device and A second node devices, A is an integer greater than 1, and the first node device
  • the device may be a node device of the blockchain device.
  • the first node device performs a distributed transaction, it sends a first request to each of the A second node devices, and instructs each of the second node devices.
  • the two-node device can process the first request, it returns an acknowledgment response message and when it cannot process the first request, it returns a rejection response message, and receives the response message returned by the A second node device within a preset time period to obtain the response message.
  • the response message set includes P confirmation response messages and Q rejection response messages.
  • the sum of P and Q is less than or equal to A.
  • P is equal to A
  • the preset operation of the distributed transaction is performed.
  • the bottom layer supports distributed
  • the transaction mechanism solves the data consistency problem of cross-chain operations for the digital medical system. No modification is required at the application layer, making application development simpler and more focused on business development, helping to improve the efficiency and security of data processing in the medical system.
  • step 103 executing the preset operation of the distributed transaction, may be implemented as follows:
  • the first node device may send a pre-commit (PreCommit) request to each of the A second node devices, and instruct each of the A second node devices after receiving the pre-commit.
  • PreCommit pre-commit
  • A1. Determine the channel evaluation value between the first node device and each of the A second node devices, and obtain A channel evaluation values;
  • the A predicted transmission durations are optimized to obtain A effective transmission durations
  • A4. Determine the sending time corresponding to each of the A second node devices according to the A effective transmission durations, and obtain A sending time;
  • the first node device may determine the channel evaluation value between the first node device and each of the A second node devices, obtain A channel evaluation values, and obtain the channel evaluation value between the first node device and the A second node device.
  • the predicted transmission duration between each of the second node devices is obtained, and A predicted transmission duration is obtained.
  • a test signal can be sent, and the predicted transmission duration can be determined through the test signal.
  • the first node device The mapping relationship between the channel evaluation value and the adjustment coefficient can be stored in advance, the adjustment coefficient corresponding to each channel evaluation value in the A channel evaluation values can be determined, and the A adjustment coefficients can be obtained.
  • the corresponding A predictions are made by the A adjustment coefficients.
  • determining the channel evaluation value between the first node device and each of the A second node devices, and obtaining A channel evaluation values may include the following steps: :
  • A11 Acquire a signal strength curve i between the first node device and the i-th second node device within a preset time period, where the i-th second node device is one of the A second node devices any second node device of ;
  • A13 Perform mean operation according to the plurality of signal strength values to obtain a first average signal strength value
  • A16 Perform mean square error operation according to the plurality of signal strength values to obtain a first mean square error
  • the above-mentioned preset time period may be set by the user or the system defaults.
  • the first node device may pre-store the mapping relationship between the preset signal strength level and the first evaluation value, the mapping relationship between the preset mean square error and the second evaluation value, and the preset signal strength level and weight.
  • the pair of weights may include a first weight of the first evaluation value and a second weight of the second evaluation value, and the sum of the first weight and the first and second weights may be 1.
  • the higher the signal strength level the larger the first weight is, the lower the signal strength level is, and the smaller the first weight is.
  • the first node device may acquire a signal strength curve of the first node device within a preset time period, and sample the signal strength curve to obtain multiple signal strength values.
  • the specific sampling method may be every preset time period. Sampling at intervals or random sampling is not limited here, and the preset time interval can be set by the user or the system defaults.
  • Channel evaluation value target first evaluation value * target first weight + target second evaluation value * target second weight
  • the signal strength curve within a period of time is selected, but also the average signal strength value and the mean square error are determined based on the signal strength curve to determine the evaluation value.
  • the signal strength value reflects the channel stability. The larger the signal strength value, the more stable the channel is.
  • the mean square error reflects the channel stability. The smaller the mean square error, the more stable the channel.
  • the weight corresponding to the signal strength value and the weight corresponding to the mean square error can be dynamically adjusted, so that accurate channel quality can be achieved.
  • the three stages are divided into cancommit, precommit, commit/rollback, and CanCommit stages.
  • the coordinator can send a cancommit request to the underlying chain. If the participant can submit, it will return a Yes response, otherwise it will return a No response.
  • the coordinator decides whether to continue the PreCommit operation of the transaction according to the response of each underlying chain. Specifically, according to the response, there are the following two possible situations:
  • Case 1 If the coordinator receives a Yes response from all the underlying chains, then the transaction will be pre-executed: a pre-commit request will be sent. The coordinator sends a PreCommit request to the underlying chain and enters the Prepared stage; the transaction is pre-committed. After the underlying link receives the PreCommit request, it will perform transaction operations and record undo and redo information in the transaction log; respond to feedback. If the underlying chain successfully executes the transaction, it returns an ACK response and begins to wait for the final command.
  • the underlying chain can perform the interrupting operation of the distributed transaction after receiving the abort request from the coordinator (or after a timeout, but still not receiving the request from the underlying chain).
  • the real transaction commit for this phase can include the following four steps:
  • the coordinator receives the ACK response sent by the underlying chain, he will go from the pre-commit state to the commit state. and send doCommit requests to all underlying chains.
  • the coordinator may not send an ACK response, or the response may time out
  • the interrupt transaction will be executed.
  • the preset threshold may be set by the user or the system defaults.
  • a preset fingerprint template may be pre-stored in the first node device.
  • the target image quality evaluation value can be obtained by processing the target fingerprint image based on artificial intelligence technology.
  • the first node device can obtain the target fingerprint image, and can use at least one image quality evaluation index to perform image quality evaluation on the target fingerprint image to obtain a target image quality evaluation value.
  • the image quality evaluation index can include at least one of the following: information Entropy, sharpness, edge retention, mean square error, mean gradient, etc., are not limited here.
  • the first node device matches the target fingerprint image with the preset fingerprint template, and when the target fingerprint image and the preset fingerprint template are successfully matched, executes step 101, and vice versa. , the user is prompted to continue inputting the fingerprint image.
  • determining the target image quality evaluation value of the target fingerprint image may include the following steps:
  • the first node device may use a multi-scale decomposition algorithm to perform multi-scale feature decomposition on the target fingerprint image to obtain low-frequency feature components and high-frequency feature components
  • the multi-scale decomposition algorithm may be at least one of the following: pyramid transformation algorithm, wavelet Transformation, contourlet transformation, shearlet transformation, etc., are not limited here.
  • the low-frequency feature components can be divided into multiple regions, and the area of each region is the same or different.
  • the low-frequency feature components reflect the main features of the image, and the high-frequency feature components reflect the details of the image.
  • the first node device can determine the information entropy corresponding to each of the multiple areas, obtain multiple information entropies, and determine the average information entropy and the target mean square error according to the multiple information entropies, and the information entropy reflects the image to a certain extent.
  • the amount of information, the mean square error can reflect the stability of the image information.
  • the mapping relationship between the preset mean square error and the adjustment coefficient may be pre-stored in the first node device, and further, the target adjustment coefficient corresponding to the target mean square error may be determined according to the mapping relationship.
  • the value range of the adjustment coefficient It can be -0.15 to 0.15.
  • a preset mapping relationship between information entropy and evaluation value may be pre-stored in the first node device, and further, a first evaluation value corresponding to the target information entropy may be determined according to the preset mapping relationship between information entropy and evaluation value .
  • the first node device may acquire target shooting parameters corresponding to the target fingerprint image, and the target shooting parameters may be at least one of the following: ISO, exposure duration, white balance parameters, focusing parameters, etc., which are not limited herein.
  • the first node device may also pre-store the mapping relationship between the preset shooting parameters and the low-frequency weights, and further, the target low-frequency weights corresponding to the target shooting parameters may be determined according to the mapping relationship between the preset shooting parameters and the low-frequency weights.
  • the target high frequency weight is determined according to the target low frequency weight
  • the target low frequency weight + the target high frequency weight 1.
  • the first node device may also store a preset mapping relationship between the distribution density of feature points and the evaluation value in advance, and further, according to the preset mapping relationship between the distribution density of feature points and the evaluation value, determine the distribution of target feature points.
  • the second evaluation value corresponding to the density, and finally, according to the first evaluation value, the second evaluation value, the target low frequency weight and the target high frequency weight, a weighted operation is performed to obtain the target image quality evaluation value of the target fingerprint image, which is as follows:
  • Target image quality evaluation value first evaluation value * target low frequency weight + second evaluation value * target high frequency weight
  • the image quality evaluation can be performed based on the two dimensions of the low-frequency component and the high-frequency component of the fingerprint image, and an evaluation parameter suitable for the shooting environment, that is, the target image quality evaluation value, can be accurately obtained.
  • the blockchain-based data processing method described in the embodiments of this application is applied to the first node device in the blockchain system, and the blockchain system includes the first node device and A second node devices , A is an integer greater than 1, when a distributed transaction is performed, a first request is sent to each of the A second node devices, and each second node device is instructed to be able to process the first request.
  • FIG. 2 is a schematic flowchart of a blockchain-based data processing method provided by an embodiment of the present application, which is applied to a first node device in a blockchain system.
  • the blockchain system includes the A first node device and A second node devices, where A is an integer greater than 1.
  • this blockchain-based data processing method includes:
  • the bottom layer supports a distributed transaction mechanism, which solves the data consistency of cross-chain operations. There is no need to make any modifications to the application layer, making application development simpler and more focused on business development.
  • FIG. 3 is a schematic structural diagram of a first node device provided by an embodiment of the present application, where the first node device includes a processor and a memory.
  • the first node device may further include a communication interface.
  • the first node device includes a processor, a memory, a communication interface, and one or more programs, the one or more programs are stored in the memory and configured to be executed by the processor, and the application
  • the blockchain system includes the first node device and A second node devices, and the A is an integer greater than 1.
  • the above program includes the following steps: Instructions for steps:
  • Receive response messages returned by the A second node devices within a preset time period and obtain a response message set, where the response message set includes P confirmation response messages and Q rejection response messages, and the sum of P and Q is less than or is equal to A;
  • the blockchain-based first node device described in the embodiments of this application is applied to a blockchain system, and the blockchain system includes a first node device and A second node devices, where A is greater than 1
  • the integer of when executing a distributed transaction, send a first request to each of the A second node devices, and indicate that each second node device can process the first request, and return a confirmation response message
  • return a rejection response message receive response messages returned by A second node devices within a preset time period, and obtain a response message set, where the response message set includes P confirmation response messages and Q Reject the response message, the sum of P and Q is less than or equal to A, and when P is equal to A, the preset operation of the distributed transaction is performed.
  • the bottom layer supports the distributed transaction mechanism and solves the data consistency of cross-chain operations. There is no need to make any modifications to the application layer, making application development simpler and more focused on business development.
  • the above program includes instructions for performing the following steps:
  • the A predicted transmission durations are optimized to obtain A effective transmission durations
  • the first request is respectively sent to each of the A second node devices according to the A sending moments.
  • the step of sending a first request to each of the A second node devices is performed.
  • the above program includes instructions for performing the following steps:
  • the target low-frequency weights corresponding to the target shooting parameters are determined, and the target high-frequency weights are determined according to the target low-frequency weights;
  • a weighted operation is performed according to the first evaluation value, the second evaluation value, the target low frequency weight and the target high frequency weight to obtain a target image quality evaluation value of the target fingerprint image.
  • the first node device includes corresponding hardware structures and/or software modules for performing each function.
  • the present application can be implemented in hardware or in the form of a combination of hardware and computer software, in combination with the units and algorithm steps of each example described in the embodiments provided herein. Whether a function is performed by hardware or computer software driving hardware depends on the specific application and design constraints of the technical solution. Skilled artisans may implement the described functionality using different methods for each particular application, but such implementations should not be considered beyond the scope of this application.
  • FIG. 4 is a block diagram of functional units of the blockchain-based data processing apparatus 400 involved in the embodiment of the present application.
  • the blockchain-based data processing apparatus 400 is applied to a first node device in a blockchain system, where the blockchain system includes the first node device and A second node devices, where A is greater than or equal to an integer of 1, the device includes:
  • the communication unit 401 is configured to send a first request to each of the A second node devices when executing a distributed transaction, and instruct each second node device to be able to process the first When requesting, return a confirmation response message and when the first request cannot be processed, return a reject response message;
  • the communication unit 401 is further configured to receive response messages returned by the A second node devices within a preset time period, and obtain a response message set, where the response message set includes P confirmation response messages and Q rejection responses message, the sum of P and Q is less than or equal to A;
  • An execution unit 402 configured to execute a preset operation of the distributed transaction when the P is equal to the A.
  • execution unit 402 is further specifically configured to:
  • the executing unit 402 is specifically configured to:
  • the communication unit 401 is also specifically used for:
  • the communication unit 401 is further specifically configured to:
  • the A predicted transmission durations are optimized to obtain A effective transmission durations
  • the first request is respectively sent to each of the A second node devices according to the A sending moments.
  • FIG. 5 is another variant structure of the blockchain-based data processing device shown in FIG. 4, which may further include an acquisition unit 403, a determination unit 404 and The matching unit 405 is specifically as follows:
  • the obtaining unit 403 is used to obtain the target fingerprint image
  • the determining unit 404 is configured to determine the target image quality evaluation value of the target fingerprint image
  • the matching unit 405 is configured to match the target fingerprint image with a preset fingerprint template when the target image quality evaluation value is greater than a preset threshold;
  • the step of sending a first request to each of the A second node devices is performed by the communication unit 401 when the target fingerprint image is successfully matched with the preset fingerprint template.
  • the determining unit 404 is specifically configured to:
  • the target low-frequency weights corresponding to the target shooting parameters are determined, and the target high-frequency weights are determined according to the target low-frequency weights;
  • a weighted operation is performed according to the first evaluation value, the second evaluation value, the target low frequency weight and the target high frequency weight to obtain a target image quality evaluation value of the target fingerprint image.
  • Embodiments of the present application further provide a computer storage medium, wherein the computer storage medium stores a computer program for electronic data exchange, and the computer program causes the computer to execute part or all of the steps of any method described in the above method embodiments , the above computer includes a first node device.
  • the storage medium involved in this application may be a computer-readable storage medium.
  • the storage medium involved in the present application such as a computer-readable storage medium, may be non-volatile or volatile.
  • Embodiments of the present application further provide a computer program product, where the computer program product includes a non-transitory computer-readable storage medium storing a computer program, and the computer program is operable to cause a computer to execute any one of the method embodiments described above. some or all of the steps of the method.
  • the computer program product may be a software installation package, and the above-mentioned computer includes a first node device.
  • the computer program product may be a software installation package.
  • the disclosed apparatus may be implemented in other manners.
  • the apparatus embodiments described above are only illustrative, for example, the division of the above-mentioned units is only a logical function division, and other division methods may be used in actual implementation, for example, multiple units or components may be combined or integrated. to another system, or some features can be ignored, or not implemented.
  • the shown or discussed mutual coupling or direct coupling or communication connection may be through some interfaces, indirect coupling or communication connection of devices or units, and may be in electrical or other forms.
  • the above-mentioned units described as separate components may or may not be physically separated, and components displayed as units may or may not be physical units, that is, may be located in one place, or may be distributed to multiple network units. Some or all of the units may be selected according to actual needs to achieve the purpose of the solution in this embodiment.
  • each functional unit in each embodiment of the present application may be integrated into one processing unit, or each unit may exist physically alone, or two or more units may be integrated into one unit.
  • the above-mentioned integrated units may be implemented in the form of hardware, or may be implemented in the form of software functional units.
  • the above-mentioned integrated units if implemented in the form of software functional units and sold or used as independent products, may be stored in a computer-readable memory.
  • the technical solution of the present application can be embodied in the form of a software product in essence, or the part that contributes to the prior art, or all or part of the technical solution, and the computer software product is stored in a memory.
  • a computer device which may be a personal computer, a server, or a network device, etc.
  • the aforementioned memory includes: U disk, read-only memory (ROM, Read-Only Memory), random access memory (RAM, Random Access Memory), mobile hard disk, magnetic disk or optical disk and other media that can store program codes.

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Abstract

一种基于区块链的数据处理方法、装置及存储介质，应用于区块链系统中的第一节点设备，该系统还包括A个第二节点设备，方法包括：在执行分布式事务时，向A个第二节点设备中的每一第二节点设备发送第一请求，并指示该每一第二节点设备能够处理第一请求时，返回确认响应消息以及在不能够处理第一请求时，返回拒绝响应消息（101）；在预设时长内接收由A个第二节点设备返回的响应消息，得到响应消息集，响应消息集包括P个确认响应消息和Q个拒绝响应消息，P与Q之和小于或等于A（102）；在P等于A时，执行分布式事务的预设操作（103）。

Description

基于区块链的数据处理方法、装置及存储介质
本申请要求于2020年9月16日提交中国专利局、申请号为202010972602.9，发明名称为“基于区块链的数据处理方法、装置及存储介质”的中国专利申请的优先权，其全部内容通过引用结合在本申请中。
技术领域
本申请涉及区块链技术领域，具体涉及一种基于区块链的数据处理方法、装置及存储介质。
背景技术
区块链，实质上是由多方参与共同维护的一个持续增长的分布式数据库，也称为分布式共享账本，其核心在于通过分布式是网络、时序不可篡改的密码学账本及分布式共识机制建立彼此之间的信任关系，通过自动化脚本组成的智能合约来编程和操作数据，最终实现由信息互联向价值互联的进化，例如，发明人意识到，区块链技术也在数字医疗领域得以应用。目前来看，如何保证跨链操作的数据一致性的问题亟待解决。
发明内容
本申请实施例提供了一种基于区块链的数据处理方法、装置及存储介质，能够保证跨链操作的数据一致性。
第一方面，本申请实施例提供一种基于区块链的数据处理方法，应用于区块链系统中的第一节点设备，所述区块链系统包括所述第一节点设备和A个第二节点设备，所述A为大于1的整数，所述方法包括：
在执行分布式事务时，向所述A个第二节点设备中的每一第二节点设备发送第一请求，并指示该每一第二节点设备能够处理所述第一请求时，返回确认响应消息以及在不能够处理所述第一请求时，返回拒绝响应消息；
在预设时长内接收由所述A个第二节点设备返回的响应消息，得到响应消息集，所述响应消息集包括P个确认响应消息和Q个拒绝响应消息，P与Q之和小于或等于A；
在所述P等于所述A时，执行所述分布式事务的预设操作。
第二方面，本申请实施例提供一种基于区块链的数据处理装置，应用于区块链系统中的第一节点设备，所述区块链系统包括所述第一节点设备和A个第二节点设备，所述A为大于1的整数，所述装置包括：
通信单元，用于在执行分布式事务时，向所述A个第二节点设备中的每一第二节点设备发送第一请求，并指示该每一第二节点设备能够处理所述第一请求时，返回确认响应消息以及在不能够处理所述第一请求时，返回拒绝响应消息；
所述通信单元，还用于在预设时长内接收由所述A个第二节点设备返回的响应消息，得到响应消息集，所述响应消息集包括P个确认响应消息和Q个拒绝响应消息，P与Q之和小于或等于A；
执行单元，用于在所述P等于所述A时，执行所述分布式事务的预设操作。
第三方面，本申请实施例提供一种节点设备，包括处理器、存储器、通信接口以及一个或多个程序，其中，上述一个或多个程序被存储在上述存储器中，并且被配置由上述处理器执行，以实现基于区块链的数据处理方法，所述方法包括：
在执行分布式事务时，向A个第二节点设备中的每一第二节点设备发送第一请求，并指示该每一第二节点设备能够处理所述第一请求时，返回确认响应消息以及在不能够处理所述第一请求时，返回拒绝响应消息；
在预设时长内接收由所述A个第二节点设备返回的响应消息，得到响应消息集，所述响应消息集包括P个确认响应消息和Q个拒绝响应消息，P与Q之和小于或等于A；
在所述P等于所述A时，执行所述分布式事务的预设操作。
第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，其中，上述计算机可读存储介质存储用于电子数据交换的计算机程序，其中，上述计算机程序使得计算机执行基于区块链的数据处理方法，所述方法包括：
在执行分布式事务时，向A个第二节点设备中的每一第二节点设备发送第一请求，并指示该每一第二节点设备能够处理所述第一请求时，返回确认响应消息以及在不能够处理所述第一请求时，返回拒绝响应消息；
在预设时长内接收由所述A个第二节点设备返回的响应消息，得到响应消息集，所述响应消息集包括P个确认响应消息和Q个拒绝响应消息，P与Q之和小于或等于A；
在所述P等于所述A时，执行所述分布式事务的预设操作。
实施本申请实施例，底层支持了分布式事务机制，解决了跨链操作的数据一致性。不需要应用层做任何修改，让应用开发更简单，更专注业务的开发。
附图说明
图1是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是本申请实施例提供的另一种基于区块链的数据处理方法的流程示意图；
图3是本申请实施例提供的一种第一节点设备的结构示意图；
图4是本申请实施例提供的一种基于区块链的数据处理装置的功能单元组成框图；
图5是本申请实施例提供的另一种基于区块链的数据处理装置的功能单元组成框图。
具体实施方式
本申请可涉及人工智能技术领域，比如可以基于人工智能技术对相关的数据进行获取和处理。本申请可应用于基于区块链的数据处理场景，例如，可具体应用于数字医疗中的医疗数据的数据处理场景，该医疗数据可存储于区块链中。
本申请实施例中，无论第一节点、第二节点设备均为电子设备，本申请实施例所涉及到的电子设备可以包括各种具有无线通信功能的手持设备、台式机、车载设备、可穿戴设备(智能手表、智能手环、无线耳机、增强现实/虚拟现实设备、智能眼镜)、计算设备或连接到无线调制解调器的其他处理设备，以及各种形式的用户设备(user equipment，UE)，移动台(mobile station，MS)，终端设备(terminal device)等等。为方便描述，上面提到的设备统称为电子设备，在区块链中每一节点均可以称之为节点设备。
下面对本申请实施例进行详细介绍。
请参阅图1，图1是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，如图所示，应用于区块链系统中的第一节点设备，所述区块链系统包括所述第一节点设备和A个第二节点设备，所述A为大于1的整数，本基于区块链的数据处理方法包括：
101、在执行分布式事务时，向所述A个第二节点设备中的每一第二节点设备发送第一请求，并指示该每一第二节点设备能够处理所述第一请求时，返回确认响应消息以及在不能够处理所述第一请求时，返回拒绝响应消息。
具体实现中，分布式事务是指事务的参与者、支持事务的服务器、资源服务器以及事务管理器分别位于不同的分布式系统的不同节点之上。上述区块链系统可以为数字医疗系统。基于该数字医疗系统可以实现如下功能：医疗信息化、智慧医疗、远程就医、电子信息档案、疾病风险评估、精准医疗、健康管理、AI+医疗等等，在此不做限定。区块链技术，能够保证不同数字医疗系统之间的安全性，以及能够保证跨链数据一致性。当然，当区块链系统还可以为其他系统，例如，购票系统、银行系统、股票系统、保险系统、学校系统、企业系统、政府系统等等，在此不做限定。
具体实现中，第一节点设备可以为协调者，第二节点设备可以为参与者，第一节点设备、第二节点设备均为区块链中的一个用户，本申请实施例，应用于区块链系统中的第一节点设备，区块链系统可以包括该第一节点设备和多个第二节点设备。第一节点设备、第 二节点设备可以处于同一个链或者不同的链，在其处于不同的链时，能够保证跨链数据一致性。
具体实现中，第一节点设备可以在执行分布式事务时，向A个第二节点设备中的每一第二节点设备发送第一请求，并指示该每一第二节点设备能够处理第一请求时，返回确认响应消息以及在不能够处理第一请求时，返回拒绝响应消息。
102、在预设时长内接收由所述A个第二节点设备返回的响应消息，得到响应消息集，所述响应消息集包括P个确认响应消息和Q个拒绝响应消息，P与Q之和小于或等于A。
其中，预设时长可以由用户自行设置或者系统默认，预设时长可以为5s、10s、15s等等，在此不作限定，预设时长可以为从接收第一个响应消息开始计时的一段时间。具体实现中，第一节点设备可以在预设时长内接收由A个第二节点设备返回的响应消息，得到响应消息集，该响应消息集可以包括P个确认响应消息和Q个拒绝响应消息，P与Q之和小于或等于A，在预设时长内接收到A个第二节点设备返回的响应消息时，P+Q＝A，反之，在预设时长内未接收到A个第二节点设备中的至少一个第二节点设备返回的响应消息时，P+Q<A。
103、在所述P等于所述A时，执行所述分布式事务的预设操作。
其中，预设操作可以为用户自行设置或者系统默认，例如，预设操作可以为以下至少一种：cancommit操作、precommit操作、commit/rollback操作等等。在P等于A时，相当于第一节点设备接收由A个第二节点设备中的每一节点设备发送的确认响应消息，则可以执行分布式事务的预设操作。
举例说明下，以数字医疗系统为例，该数字医疗系统可以为区块链系统，该区块链系统包括第一节点设备和A个第二节点设备，A为大于1的整数，第一节点设备可以为该区块链设备的一个节点设备，第一节点设备在执行分布式事务时，向A个第二节点设备中的每一第二节点设备发送第一请求，并指示该每一第二节点设备能够处理第一请求时，返回确认响应消息以及在不能够处理第一请求时，返回拒绝响应消息，在预设时长内接收由A个第二节点设备返回的响应消息，得到响应消息集，响应消息集包括P个确认响应消息和Q个拒绝响应消息，P与Q之和小于或等于A，在P等于A时，执行分布式事务的预设操作，如此，底层支持了分布式事务机制，为数字医疗系统解决了跨链操作的数据一致性问题。不需要应用层做任何修改，让应用开发更简单，更专注业务的开发，有助于提升医疗系统数据处理效率以及安全性。
可选地，上述步骤103，执行所述分布式事务的预设操作，可以按照如下方式实施：
向所述A个第二节点设备中的每一第二节点设备发送预提交请求，并指示所述A个第二节点设备中的每一第二节点设备在接收到所述预提交请求之后，执行与所述预提交请求相应的事务操作，并将执行情况记录在事务日志。
其中，第一节点设备可以向A个第二节点设备中的每一第二节点设备发送预提交(PreCommit)请求，并指示A个第二节点设备中的每一第二节点设备在接收到预提交请求之后，执行与预提交请求相应的事务操作，并将执行情况记录在事务日志，该事务日志中记录第二节点设备能否成功执行预提交请求相应操作的情况。
可选地，上述步骤，向所述A个第二节点设备中的每一第二节点设备发送第一请求，可以包括如下步骤：
A1、确定所述第一节点设备与所述A个第二节点设备中的每一第二节点设备之间的信道评价值，得到A个信道评价值；
A2、获取所述第一节点设备与所述A个第二节点设备中的每一第二节点设备之间的预测传输时长，得到A个预测传输时长；
A3、依据所述A个信道评价值，对所述A个预测传输时长进行优化，得到A个有效 传输时长；
A4、依据所述A个有效传输时长确定所述A个第二节点设备中的每一第二节点设备对应的发送时刻，得到A个发送时刻；
A5、依据所述A个发送时刻分别向所述A个第二节点设备中的每一第二节点设备发送第一请求。
具体实现中，第一节点设备可以确定第一节点设备与A个第二节点设备中的每一第二节点设备之间的信道评价值，得到A个信道评价值，获取第一节点设备与A个第二节点设备中的每一第二节点设备之间的预测传输时长，得到A个预测传输时长，具体可以发送一个测试信号，通过该测试信号确定预测传输时长，进一步地，第一节点设备中可以预先存储信道评价值与调整系数之间的映射关系，确定A个信道评价值中每一信道评价值对应的调整系数，得到A个调整系数，通过A个调整系数对相应的A个预测传输时长进行调整，得到A个有效传输时长，其中，调整系数的取值范围可以为-1～1之间，例如，-0.15～0.15，则：有效传输时长＝(1+调整系数)*预测传输时长
进一步地，第一节点设备可以依据A个有效传输时长确定A个第二节点设备中的每一第二节点设备对应的发送时刻，得到A个发送时刻，例如，有效传输时长短的可以后发送，即发送时刻晚；有效传输时长长的可以先发送，即发送时刻早，如此，可以保证第一请求可以同时到达A个第二节点设备，进而，第一节点设备可以依据A个发送时刻分别向A个第二节点设备中的每一第二节点设备发送第一请求，如此，保证第一请求可以同时到达。
可选地，上述步骤A1，确定所述第一节点设备与所述A个第二节点设备中的每一第二节点设备之间的信道评价值，得到A个信道评价值，可以包括如下步骤：
A11、获取所述第一节点设备与第i个第二节点设备之间在预设时间段内的信号强度曲线i，所述第i个第二节点设备为所述A个第二节点设备中的任一第二节点设备；
A12、对所述信号强度曲线i进行采样，得到多个信号强度值；
A13、依据所述多个信号强度值进行均值运算，得到第一平均信号强度值；
A14、确定所述第一平均信号强度值对应的目标信号强度等级；
A15、按照预设的信号强度等级与第一评价值之间的映射关系，确定所述目标信号强度等级对应的目标第一评价值；
A16、依据所述多个信号强度值进行均方差运算，得到第一均方差；
A17、按照预设的均方差与第二评价值之间的映射关系，确定所述第一均方差对应的目标第二评价值；
A18、按照预设的信号强度等级与权值对之间的映射关系，确定所述目标信号强度等级对应的目标权值对，所述目标权值对包括目标第一权值和目标第二权值，所述目标第一权值为所述第一评价值对应的第一权值，所述第二目标权值为第二评价值对应的第二权值；
A19、依据所述目标第一评价值、所述目标第二评价值、所述目标第一权值和所述目标第二权值进行加权运算，得到所述第一节点设备与所述第i个第二节点设备之间的信道评价值。
本申请实施例中，上述预设时间段可以由用户自行设置或者系统默认。第一节点设备中可以预先存储预设的信号强度等级与第一评价值之间的映射关系、预设的均方差与第二评价值之间的映射关系以及预设的信号强度等级与权值对之间的映射关系。其中，权值对可以包括第一评价值的第一权值和第二评价值的第二权值，第一权值与第一二权值之和可以为1，当然，信号强度等级越高，则第一权值越大，信号强度等级越低，则第一权值越小。
具体实现中，第一节点设备可以获取第一节点设备在预设时间段内的信号强度曲线，并对信号强度曲线进行采样，得到多个信号强度值，具体采样方式可以为每隔预设时间间 隔进行采样或者随机采样，在此不做限定，预设时间间隔可以由用户自行设置或者系统默认。
进一步地，第一节点设备可以依据多个信号强度值进行均值运算，得到第一平均信号强度值，第一节点设备中还可以预先存储信号强度值与信号强度等级之间的映射关系，进而，可以依据该映射关系确定第一平均信号强度值对应的目标信号强度等级，可以按照上述预设的信号强度等级与第一评价值之间的映射关系，确定目标信号强度等级对应的目标第一评价值，另外，依据多个信号强度值进行均方差运算，得到第一均方差，均方差在一定程度上反应了信号强度的波动情况，当然，均方差越小，则说明信号强度稳定性越好，均方差越大，则说明信号稳定性越差。第一节点设备可以按照上述预设的均方差与第二评价值之间的映射关系，确定第一均方差对应的目标第二评价值。
进一步地，第一节点设备可以按照上述预设的信号强度与权值对之间的映射关系，确定目标信号强度对应的目标权值对，该目标权值对包括目标第一权值和目标第二权值，目标第一权值为第一评价值对应的第一权值，第二目标权值为第二评价值对应的第二权值，最终，可以依据目标第一评价值、目标第二评价值、目标第一权值和目标第二权值进行加权运算，得到第一节点设备与第i个第二节点设备之间信道评价值，即具体公式如下：
信道评价值＝目标第一评价值*目标第一权值+目标第二评价值*目标第二权值
如此，本申请实施例中，不仅选取一段时间内的信号强度曲线，且基于该信号强度曲线确定平均信号强度值以及均方差确定评价值，其一，可以反映信道在一段时间内的稳定性，其二，信号强度值反映了信道稳定性，信号强度值大，则信道越稳定，均方差则反映了信道稳定性，均方差越小，则说明信道越稳定，其三，在信号强度评价过程中，可以动态调节信号强度值对应的权重，以及均方差对应的权重，如此，能够实现精准信道质量。
进一步地，还可以包括如下步骤：
接收由所述A个第二节点设备中的任一第二节点设备在成功执行所述事务操作时返回的成功响应消息，并指示该任一第二节点设备等待执行预设指令。
具体实现中，预设指令可以由用户自行设置或者系统默认，例如，预设指令可以为最终指令，第一节点设备可以接收由A个第二节点设备中的任一第二节点设备在成功执行事务操作时返回的成功响应消息，并指示该任一第二节点设备等待执行预设指令。
可选地，上述步骤102之后，还可以包括如下步骤：
在所述P不等于所述A时，中断所述分布式事务。
具体实现中，P不等于A的话，第一节点设备则可以中断分布式事务。
具体实现中，三阶段分为cancommit，precommit，commit/rollback，CanCommit阶段，协调者可以向底层链发送cancommit请求，参与者如果可以提交就返回Yes响应，否则返回No响应。协调者根据每个底层链的反应情况来决定是否可以继续事务的PreCommit操作，具体地，根据响应情况，有以下两种可能情况：
情况一、假如协调者从所有的底层链获得的反馈都是Yes响应，那么就会进行事务的预执行：发送预提交请求。协调者向底层链发送PreCommit请求，并进入Prepared阶段；事务预提交。底层链接收到PreCommit请求后，会执行事务操作，并将undo和redo信息记录到事务日志中；响应反馈。如果底层链成功的执行了事务操作，则返回ACK响应，同时开始等待最终指令。
情况二、假如有任何一个底层链向协调者发送了No响应，或者等待超时之后，协调者都没有接到底层链的响应，那么就中断事务：发送中断请求。协调者向所有底层链发送abort请求。
进一步地，针对中断事务，底层链可以在收到来自协调者的abort请求之后(或超时之后，仍未收到底层链的请求)，执行分布式事务的中断操作。
针对该阶段进行真正的事务提交，可以包括如下四个步骤：
A、发送提交请求。协调者接收到底层链发送的ACK响应，那么他将从预提交状态进入到提交状态。并向所有底层链发送doCommit请求。
B、事务提交。底层链接收到doCommit请求之后，执行正式的事务提交。并在完成事务提交之后释放所有事务资源。
C、响应反馈。事务提交完之后，向协调者发送ACK响应。
D、完成事务。协调者接收到所有底层链的ACK响应之后，完成事务。
另外，协调者没有接收到底层链发送的ACK响应(可能是协调者发送的不是ACK响应，也可能响应超时)，那么就会执行中断事务。
可选地，上述步骤101之前，可以包括如下步骤：
B1、获取目标指纹图像；
B2、确定所述目标指纹图像的目标图像质量评价值；
B3、在目标图像质量评价值大于预设阈值时，将所述目标指纹图像与预设指纹模板进行匹配；
B4、在所述目标指纹图像与所述预设指纹模板匹配成功时，执行步骤101。
其中，预设阈值可以由用户自行设置或者系统默认。第一节点设备中可以预先存储预设指纹模板。该目标图像质量评价值可以基于人工智能技术对该目标指纹图像进行处理得到。具体实现中，第一节点设备可以获取目标指纹图像，可以采用至少一个图像质量评价指标对目标指纹图像进行图像质量评价，得到目标图像质量评价值，图像质量评价指标可以包括以下至少一种：信息熵、清晰度、边缘保持度、均方差、平均梯度等等，在此不做限定。进一步地，第一节点设备在目标图像质量评价值大于预设阈值时，将目标指纹图像与预设指纹模板进行匹配，且在目标指纹图像与预设指纹模板匹配成功时，执行步骤101，反之，则提示用户继续输入指纹图像。
进一步地，上述步骤B2，确定所述目标指纹图像的目标图像质量评价值，可以包括如下步骤：
B21、将所述目标指纹图像进行多尺度特征分解，得到低频特征分量和高频特征分量；
B22、将所述低频特征分量划分为多个区域；
B23、确定所述多个区域中每一区域对应的信息熵，得到多个信息熵；
B24、依据所述多个信息熵确定平均信息熵和目标均方差；
B25、确定所述目标均方差对应的目标调节系数；
B26、依据所述目标调节系数对所述平均信息熵进行调节，得到目标信息熵；
B27、按照预设的信息熵与评价值之间的映射关系，确定所述目标信息熵对应的第一评价值；
B28、获取所述目标指纹图像对应的目标拍摄参数；
B29、按照预设的拍摄参数与低频权重之间的映射关系，确定所述目标拍摄参数对应的目标低频权重，依据该目标低频权重确定目标高频权重；
B30、依据所述高频特征分量确定目标特征点分布密度；
B31、按照预设的特征点分布密度与评价值之间的映射关系，确定所述目标特征点分布密度对应的第二评价值；
B32、依据所述第一评价值、所述第二评价值、所述目标低频权重和所述目标高频权重进行加权运算，得到所述目标指纹图像的目标图像质量评价值。
具体实现中，第一节点设备可以采用多尺度分解算法将目标指纹图像进行多尺度特征分解，得到低频特征分量和高频特征分量，多尺度分解算法可以为以下至少一种：金字塔变换算法、小波变换、轮廓波变换、剪切波变换等等，在此不做限定。进一步地，可以将 低频特征分量划分为多个区域，每一区域的面积大小相同或者不同。低频特征分量反映了图像的主体特征，高频特征分量反映了图像的细节信息。
进一步地，第一节点设备可以确定多个区域中每一区域对应的信息熵，得到多个信息熵，依据多个信息熵确定平均信息熵和目标均方差，信息熵在一定程度上反映了图像信息多少，均方差则可以反映图像信息的稳定性。第一节点设备中可以预先存储预设均方差与调节系数之间的映射关系，进而，可以依据该映射关系确定目标均方差对应的目标调节系数，本申请实施例中，调节系数的取值范围可以为-0.15～0.15。
进一步地，第一节点设备可以依据目标调节系数对平均信息熵进行调节，得到目标信息熵，目标信息熵＝(1+目标调节系数)*平均信息熵。第一节点设备中可以预先存储预设的信息熵与评价值之间的映射关系，进而，可以按照预设的信息熵与评价值之间的映射关系，确定目标信息熵对应的第一评价值。
另外，第一节点设备可以获取目标指纹图像对应的目标拍摄参数，目标拍摄参数可以为以下至少一种：ISO、曝光时长、白平衡参数、对焦参数等等，在此不做限定。第一节点设备中还可以预先存储预设的拍摄参数与低频权重之间的映射关系，进而，可以按照预设的拍摄参数与低频权重之间的映射关系，确定目标拍摄参数对应的目标低频权重，依据该目标低频权重确定目标高频权重，目标低频权重+目标高频权重＝1。
进一步地，第一节点设备可以依据高频特征分量确定目标特征点分布密度，目标特征点分布密度＝高频特征分量的特征点总数量/区域面积。第一节点设备中还可以预先存储预设的特征点分布密度与评价值之间的映射关系，进而，可以按照预设的特征点分布密度与评价值之间的映射关系，确定目标特征点分布密度对应的第二评价值，最后，依据第一评价值、第二评价值、目标低频权重和目标高频权重进行加权运算，得到所述目标指纹图像的目标图像质量评价值，具体如下：
目标图像质量评价值＝第一评价值*目标低频权重+第二评价值*目标高频权重
如此，可以基于指纹图像的低频分量以及高频分量两个维度进行图像质量评价，能够精准得到与拍摄环境相宜的评价参数，即目标图像质量评价值。
可以看出，本申请实施例中所描述的基于区块链的数据处理方法，应用于区块链系统中的第一节点设备，区块链系统包括第一节点设备和A个第二节点设备，A为大于1的整数，在执行分布式事务时，向A个第二节点设备中的每一第二节点设备发送第一请求，并指示该每一第二节点设备能够处理第一请求时，返回确认响应消息以及在不能够处理第一请求时，返回拒绝响应消息，在预设时长内接收由A个第二节点设备返回的响应消息，得到响应消息集，响应消息集包括P个确认响应消息和Q个拒绝响应消息，P与Q之和小于或等于A，在P等于A时，执行分布式事务的预设操作，如此，底层支持了分布式事务机制，解决了跨链操作的数据一致性。不需要应用层做任何修改，让应用开发更简单，更专注业务的开发。
请参阅图2，图2是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，应用于区块链系统中的第一节点设备，所述区块链系统包括所述第一节点设备和A个第二节点设备，所述A为大于1的整数，如图所示，本基于区块链的数据处理方法包括：
201、在执行分布式事务时，向所述A个第二节点设备中的每一第二节点设备发送第一请求，并指示该每一第二节点设备能够处理所述第一请求时，返回确认响应消息以及在不能够处理所述第一请求时，返回拒绝响应消息。
202、在预设时长内接收由所述A个第二节点设备返回的响应消息，得到响应消息集，所述响应消息集包括P个确认响应消息和Q个拒绝响应消息，P与Q之和小于或等于A。
203、在所述P等于所述A时，执行所述分布式事务的预设操作。
204、在所述P不等于所述A时，中断所述分布式事务。
其中，上述步骤201-步骤204的具体描述可以参照上述图1所描述的相应步骤，在此不再赘述。
可以看出，本申请实施例中所描述的基于区块链的数据处理方法，如此，底层支持了分布式事务机制，解决了跨链操作的数据一致性。不需要应用层做任何修改，让应用开发更简单，更专注业务的开发。
与上述实施例一致地，请参阅图3，图3是本申请实施例提供的一种第一节点设备的结构示意图，该第一节点设备包括处理器和存储器。可选的，该第一节点设备还可包括通信接口。例如，如图所示，该第一节点设备包括处理器、存储器、通信接口以及一个或多个程序，上述一个或多个程序被存储在上述存储器中，并且被配置由上述处理器执行，应用于区块链系统中，所述区块链系统包括所述第一节点设备和A个第二节点设备，所述A为大于1的整数，本申请实施例中，上述程序包括用于执行以下步骤的指令：
在执行分布式事务时，向所述A个第二节点设备中的每一第二节点设备发送第一请求，并指示该每一第二节点设备能够处理所述第一请求时，返回确认响应消息以及在不能够处理所述第一请求时，返回拒绝响应消息；
在预设时长内接收由所述A个第二节点设备返回的响应消息，得到响应消息集，所述响应消息集包括P个确认响应消息和Q个拒绝响应消息，P与Q之和小于或等于A；
在所述P等于所述A时，执行所述分布式事务的预设操作。
可以看出，本申请实施例中所描述的基于区块链的第一节点设备，应用于区块链系统，区块链系统包括第一节点设备和A个第二节点设备，A为大于1的整数，在执行分布式事务时，向A个第二节点设备中的每一第二节点设备发送第一请求，并指示该每一第二节点设备能够处理第一请求时，返回确认响应消息以及在不能够处理第一请求时，返回拒绝响应消息，在预设时长内接收由A个第二节点设备返回的响应消息，得到响应消息集，响应消息集包括P个确认响应消息和Q个拒绝响应消息，P与Q之和小于或等于A，在P等于A时，执行分布式事务的预设操作，如此，底层支持了分布式事务机制，解决了跨链操作的数据一致性。不需要应用层做任何修改，让应用开发更简单，更专注业务的开发。
可选地，上述程序还包括用于执行以下步骤的指令：
在所述P不等于所述A时，中断所述分布式事务。
可选地，在所述执行所述分布式事务的预设操作方面，上述程序包括用于执行以下步骤的指令：
向所述A个第二节点设备中的每一第二节点设备发送预提交请求，并指示所述A个第二节点设备中的每一第二节点设备在接收到所述预提交请求之后，执行与所述预提交请求相应的事务操作，并将执行情况记录在事务日志。
可选地，上述程序还包括用于执行以下步骤的指令：
接收由所述A个第二节点设备中的任一第二节点设备在成功执行所述事务操作时返回的成功响应消息，并指示该任一第二节点设备等待执行预设指令。
可选地，在所述向所述A个第二节点设备中的每一第二节点设备发送第一请求方面，上述程序包括用于执行以下步骤的指令：
确定所述第一节点设备与所述A个第二节点设备中的每一第二节点设备之间的信道评价值，得到A个信道评价值；
获取所述第一节点设备与所述A个第二节点设备中的每一第二节点设备之间的预测传输时长，得到A个预测传输时长；
依据所述A个信道评价值，对所述A个预测传输时长进行优化，得到A个有效传输时长；
依据所述A个有效传输时长确定所述A个第二节点设备中的每一第二节点设备对应的 发送时刻，得到A个发送时刻；
依据所述A个发送时刻分别向所述A个第二节点设备中的每一第二节点设备发送第一请求。
可选地，上述程序还包括用于执行以下步骤的指令：
获取目标指纹图像；
确定所述目标指纹图像的目标图像质量评价值；
在目标图像质量评价值大于预设阈值时，将所述目标指纹图像与预设指纹模板进行匹配；
在所述目标指纹图像与所述预设指纹模板匹配成功时，执行所述向所述A个第二节点设备中的每一第二节点设备发送第一请求的步骤。
可选地，在所述确定所述目标指纹图像的目标图像质量评价值方面，上述程序包括用于执行以下步骤的指令：
将所述目标指纹图像进行多尺度特征分解，得到低频特征分量和高频特征分量；
将所述低频特征分量划分为多个区域；
确定所述多个区域中每一区域对应的信息熵，得到多个信息熵；
依据所述多个信息熵确定平均信息熵和目标均方差；
确定所述目标均方差对应的目标调节系数；
依据所述目标调节系数对所述平均信息熵进行调节，得到目标信息熵；
按照预设的信息熵与评价值之间的映射关系，确定所述目标信息熵对应的第一评价值；
获取所述目标指纹图像对应的目标拍摄参数；
按照预设的拍摄参数与低频权重之间的映射关系，确定所述目标拍摄参数对应的目标低频权重，依据该目标低频权重确定目标高频权重；
依据所述高频特征分量确定目标特征点分布密度；
按照预设的特征点分布密度与评价值之间的映射关系，确定所述目标特征点分布密度对应的第二评价值；
依据所述第一评价值、所述第二评价值、所述目标低频权重和所述目标高频权重进行加权运算，得到所述目标指纹图像的目标图像质量评价值。
上述主要从方法侧执行过程的角度对本申请实施例的方案进行了介绍。可以理解的是，第一节点设备为了实现上述功能，其包含了执行各个功能相应的硬件结构和/或软件模块。本领域技术人员应该很容易意识到，结合本文中所提供的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，本申请能够以硬件或硬件和计算机软件的结合形式来实现。某个功能究竟以硬件还是计算机软件驱动硬件的方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
本申请实施例可以根据上述方法示例对第一节点设备进行功能单元的划分，例如，可以对应各个功能划分各个功能单元，也可以将两个或两个以上的功能集成在一个处理单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。需要说明的是，本申请实施例中对单元的划分是示意性的，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。
图4是本申请实施例中所涉及的基于区块链的数据处理装置400的功能单元组成框图。该基于区块链的数据处理装置400，应用于区块链系统中的第一节点设备，所述区块链系统包括所述第一节点设备和A个第二节点设备，所述A为大于1的整数，所述装置包括：
通信单元401，用于在执行分布式事务时，向所述A个第二节点设备中的每一第二节点设备发送第一请求，并指示该每一第二节点设备能够处理所述第一请求时，返回确认响 应消息以及在不能够处理所述第一请求时，返回拒绝响应消息；
所述通信单元401，还用于在预设时长内接收由所述A个第二节点设备返回的响应消息，得到响应消息集，所述响应消息集包括P个确认响应消息和Q个拒绝响应消息，P与Q之和小于或等于A；
执行单元402，用于在所述P等于所述A时，执行所述分布式事务的预设操作。
可以看出，本申请实施例中所描述的基于区块链的数据处理装置，应用于区块链系统中的第一节点设备，区块链系统包括第一节点设备和A个第二节点设备，A为大于1的整数，在执行分布式事务时，向A个第二节点设备中的每一第二节点设备发送第一请求，并指示该每一第二节点设备能够处理第一请求时，返回确认响应消息以及在不能够处理第一请求时，返回拒绝响应消息，在预设时长内接收由A个第二节点设备返回的响应消息，得到响应消息集，响应消息集包括P个确认响应消息和Q个拒绝响应消息，P与Q之和小于或等于A，在P等于A时，执行分布式事务的预设操作，如此，底层支持了分布式事务机制，解决了跨链操作的数据一致性。不需要应用层做任何修改，让应用开发更简单，更专注业务的开发。
可选地，所述执行单元402还具体用于：
在所述P不等于所述A时，中断所述分布式事务。
可选地，在所述执行所述分布式事务的预设操作方面，所述执行单元402具体用于：
向所述A个第二节点设备中的每一第二节点设备发送预提交请求，并指示所述A个第二节点设备中的每一第二节点设备在接收到所述预提交请求之后，执行与所述预提交请求相应的事务操作，并将执行情况记录在事务日志。
可选地，所述通信单元401还具体用于：
接收由所述A个第二节点设备中的任一第二节点设备在成功执行所述事务操作时返回的成功响应消息，并指示该任一第二节点设备等待执行预设指令。
可选地，在所述向所述A个第二节点设备中的每一第二节点设备发送第一请求方面，所述通信单元401还具体用于：
确定所述第一节点设备与所述A个第二节点设备中的每一第二节点设备之间的信道评价值，得到A个信道评价值；
获取所述第一节点设备与所述A个第二节点设备中的每一第二节点设备之间的预测传输时长，得到A个预测传输时长；
依据所述A个信道评价值，对所述A个预测传输时长进行优化，得到A个有效传输时长；
依据所述A个有效传输时长确定所述A个第二节点设备中的每一第二节点设备对应的发送时刻，得到A个发送时刻；
依据所述A个发送时刻分别向所述A个第二节点设备中的每一第二节点设备发送第一请求。
可选地，如图5所示，图5为图4所示的基于区块链的数据处理装置的又一变型结构，其与图4相比较，还可以包括获取单元403、确定单元404和匹配单元405，具体如下：
所述获取单元403，用于获取目标指纹图像；
所述确定单元404，用于确定所述目标指纹图像的目标图像质量评价值；
所述匹配单元405，用于在目标图像质量评价值大于预设阈值时，将所述目标指纹图像与预设指纹模板进行匹配；
由所述通信单元401在所述目标指纹图像与所述预设指纹模板匹配成功时，执行所述向所述A个第二节点设备中的每一第二节点设备发送第一请求的步骤。
可选地，在所述确定所述目标指纹图像的目标图像质量评价值方面，所述确定单元404 具体用于：
将所述目标指纹图像进行多尺度特征分解，得到低频特征分量和高频特征分量；
将所述低频特征分量划分为多个区域；
确定所述多个区域中每一区域对应的信息熵，得到多个信息熵；
依据所述多个信息熵确定平均信息熵和目标均方差；
确定所述目标均方差对应的目标调节系数；
依据所述目标调节系数对所述平均信息熵进行调节，得到目标信息熵；
按照预设的信息熵与评价值之间的映射关系，确定所述目标信息熵对应的第一评价值；
获取所述目标指纹图像对应的目标拍摄参数；
按照预设的拍摄参数与低频权重之间的映射关系，确定所述目标拍摄参数对应的目标低频权重，依据该目标低频权重确定目标高频权重；
依据所述高频特征分量确定目标特征点分布密度；
按照预设的特征点分布密度与评价值之间的映射关系，确定所述目标特征点分布密度对应的第二评价值；
依据所述第一评价值、所述第二评价值、所述目标低频权重和所述目标高频权重进行加权运算，得到所述目标指纹图像的目标图像质量评价值。
可以理解的是，本实施例的基于区块链的数据处理装置的各程序模块的功能可根据上述方法实施例中的方法具体实现，其具体实现过程可以参照上述方法实施例的相关描述，此处不再赘述。
本申请实施例还提供一种计算机存储介质，其中，该计算机存储介质存储用于电子数据交换的计算机程序，该计算机程序使得计算机执行如上述方法实施例中记载的任一方法的部分或全部步骤，上述计算机包括第一节点设备。
可选的，本申请涉及的存储介质可以是计算机可读存储介质。进一步可选的，本申请涉及的存储介质如计算机可读存储介质可以是非易失性的，也可以是易失性的。
本申请实施例还提供一种计算机程序产品，上述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，上述计算机程序可操作来使计算机执行如上述方法实施例中记载的任一方法的部分或全部步骤。该计算机程序产品可以为一个软件安装包，上述计算机包括第一节点设备。该计算机程序产品可以为一个软件安装包。
需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本申请并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本申请，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本申请所必须的。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置，可通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如上述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
上述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
上述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储器中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储器中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本申请各个实施例上述方法的全部或部分步骤。而前述的存储器包括：U盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储器中，存储器可以包括：闪存盘、只读存储器(英文：Read-Only Memory，简称：ROM)、随机存取器(英文：Random Access Memory，简称：RAM)、磁盘或光盘等。
以上对本申请实施例进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。

Claims (20)

  1. 一种基于区块链的数据处理方法，其中，应用于区块链系统中的第一节点设备，所述区块链系统包括所述第一节点设备和A个第二节点设备，所述A为大于1的整数，所述方法包括：
    在执行分布式事务时，向所述A个第二节点设备中的每一第二节点设备发送第一请求，并指示该每一第二节点设备能够处理所述第一请求时，返回确认响应消息以及在不能够处理所述第一请求时，返回拒绝响应消息；
    在预设时长内接收由所述A个第二节点设备返回的响应消息，得到响应消息集，所述响应消息集包括P个确认响应消息和Q个拒绝响应消息，P与Q之和小于或等于A；
    在所述P等于所述A时，执行所述分布式事务的预设操作。
  2. 根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括：
    在所述P不等于所述A时，中断所述分布式事务。
  3. 根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述执行所述分布式事务的预设操作，包括：
    向所述A个第二节点设备中的每一第二节点设备发送预提交请求，并指示所述A个第二节点设备中的每一第二节点设备在接收到所述预提交请求之后，执行与所述预提交请求相应的事务操作，并将执行情况记录在事务日志。
  4. 根据权利要求3所述的方法，其中，所述方法还包括：
    接收由所述A个第二节点设备中的任一第二节点设备在成功执行所述事务操作时返回的成功响应消息，并指示该任一第二节点设备等待执行预设指令。
  5. 根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述向所述A个第二节点设备中的每一第二节点设备发送第一请求，包括：
    确定所述第一节点设备与所述A个第二节点设备中的每一第二节点设备之间的信道评价值，得到A个信道评价值；
    获取所述第一节点设备与所述A个第二节点设备中的每一第二节点设备之间的预测传输时长，得到A个预测传输时长；
    依据所述A个信道评价值，对所述A个预测传输时长进行优化，得到A个有效传输时长；
    依据所述A个有效传输时长确定所述A个第二节点设备中的每一第二节点设备对应的发送时刻，得到A个发送时刻；
    依据所述A个发送时刻分别向所述A个第二节点设备中的每一第二节点设备发送第一请求。
  6. 根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述方法还包括：
    获取目标指纹图像；
    确定所述目标指纹图像的目标图像质量评价值；
    在所述目标图像质量评价值大于预设阈值时，将所述目标指纹图像与预设指纹模板进行匹配；
    在所述目标指纹图像与所述预设指纹模板匹配成功时，执行所述向所述A个第二节点设备中的每一第二节点设备发送第一请求的步骤。
  7. 根据权利要求6所述的方法，其中，所述确定所述目标指纹图像的目标图像质量评价值，包括：
    将所述目标指纹图像进行多尺度特征分解，得到低频特征分量和高频特征分量；
    将所述低频特征分量划分为多个区域；
    确定所述多个区域中每一区域对应的信息熵，得到多个信息熵；
    依据所述多个信息熵确定平均信息熵和目标均方差；
    确定所述目标均方差对应的目标调节系数；
    依据所述目标调节系数对所述平均信息熵进行调节，得到目标信息熵；
    按照预设的信息熵与评价值之间的映射关系，确定所述目标信息熵对应的第一评价值；
    获取所述目标指纹图像对应的目标拍摄参数；
    按照预设的拍摄参数与低频权重之间的映射关系，确定所述目标拍摄参数对应的目标低频权重，依据该目标低频权重确定目标高频权重；
    依据所述高频特征分量确定目标特征点分布密度；
    按照预设的特征点分布密度与评价值之间的映射关系，确定所述目标特征点分布密度对应的第二评价值；
    依据所述第一评价值、所述第二评价值、所述目标低频权重和所述目标高频权重进行加权运算，得到所述目标指纹图像的目标图像质量评价值。
  8. 一种基于区块链的数据处理装置，其中，应用于区块链系统中的第一节点设备，所述区块链系统包括所述第一节点设备和A个第二节点设备，所述A为大于1的整数，所述装置包括：
    通信单元，用于在执行分布式事务时，向所述A个第二节点设备中的每一第二节点设备发送第一请求，并指示该每一第二节点设备能够处理所述第一请求时，返回确认响应消息以及在不能够处理所述第一请求时，返回拒绝响应消息；
    所述通信单元，还用于在预设时长内接收由所述A个第二节点设备返回的响应消息，得到响应消息集，所述响应消息集包括P个确认响应消息和Q个拒绝响应消息，P与Q之和小于或等于A；
    执行单元，用于在所述P等于所述A时，执行所述分布式事务的预设操作。
  9. 一种节点设备，其中，包括处理器、存储器，所述存储器用于存储一个或多个程序，并且被配置由所述处理器执行，以实现基于区块链的数据处理方法，所述方法包括：
    在执行分布式事务时，向A个第二节点设备中的每一第二节点设备发送第一请求，并指示该每一第二节点设备能够处理所述第一请求时，返回确认响应消息以及在不能够处理所述第一请求时，返回拒绝响应消息；
    在预设时长内接收由所述A个第二节点设备返回的响应消息，得到响应消息集，所述响应消息集包括P个确认响应消息和Q个拒绝响应消息，P与Q之和小于或等于A；
    在所述P等于所述A时，执行所述分布式事务的预设操作。
  10. 根据权利要求9所述的节点设备，其中，还包括：
    在所述P不等于所述A时，中断所述分布式事务。
  11. 根据权利要求9或10所述的节点设备，其中，所述执行所述分布式事务的预设操作，包括：
    向所述A个第二节点设备中的每一第二节点设备发送预提交请求，并指示所述A个第二节点设备中的每一第二节点设备在接收到所述预提交请求之后，执行与所述预提交请求相应的事务操作，并将执行情况记录在事务日志。
  12. 根据权利要求9或10所述的节点设备，其中，执行所述向所述A个第二节点设备中的每一第二节点设备发送第一请求，包括：
    确定与所述A个第二节点设备中的每一第二节点设备之间的信道评价值，得到A个信道评价值；
    获取与所述A个第二节点设备中的每一第二节点设备之间的预测传输时长，得到A个预测传输时长；
    依据所述A个信道评价值，对所述A个预测传输时长进行优化，得到A个有效传输时 长；
    依据所述A个有效传输时长确定所述A个第二节点设备中的每一第二节点设备对应的发送时刻，得到A个发送时刻；
    依据所述A个发送时刻分别向所述A个第二节点设备中的每一第二节点设备发送第一请求。
  13. 根据权利要求9或10所述的节点设备，其中，还包括：
    获取目标指纹图像；
    确定所述目标指纹图像的目标图像质量评价值；
    在所述目标图像质量评价值大于预设阈值时，将所述目标指纹图像与预设指纹模板进行匹配；
    在所述目标指纹图像与所述预设指纹模板匹配成功时，执行所述向所述A个第二节点设备中的每一第二节点设备发送第一请求的步骤。
  14. 根据权利要求13所述的节点设备，其中，执行所述确定所述目标指纹图像的目标图像质量评价值，包括：
    将所述目标指纹图像进行多尺度特征分解，得到低频特征分量和高频特征分量；
    将所述低频特征分量划分为多个区域；
    确定所述多个区域中每一区域对应的信息熵，得到多个信息熵；
    依据所述多个信息熵确定平均信息熵和目标均方差；
    确定所述目标均方差对应的目标调节系数；
    依据所述目标调节系数对所述平均信息熵进行调节，得到目标信息熵；
    按照预设的信息熵与评价值之间的映射关系，确定所述目标信息熵对应的第一评价值；
    获取所述目标指纹图像对应的目标拍摄参数；
    按照预设的拍摄参数与低频权重之间的映射关系，确定所述目标拍摄参数对应的目标低频权重，依据该目标低频权重确定目标高频权重；
    依据所述高频特征分量确定目标特征点分布密度；
    按照预设的特征点分布密度与评价值之间的映射关系，确定所述目标特征点分布密度对应的第二评价值；
    依据所述第一评价值、所述第二评价值、所述目标低频权重和所述目标高频权重进行加权运算，得到所述目标指纹图像的目标图像质量评价值。
  15. 一种计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被处理器执行时使所述处理器执行基于区块链的数据处理方法，所述方法包括：
    在执行分布式事务时，向A个第二节点设备中的每一第二节点设备发送第一请求，并指示该每一第二节点设备能够处理所述第一请求时，返回确认响应消息以及在不能够处理所述第一请求时，返回拒绝响应消息；
    在预设时长内接收由所述A个第二节点设备返回的响应消息，得到响应消息集，所述响应消息集包括P个确认响应消息和Q个拒绝响应消息，P与Q之和小于或等于A；
    在所述P等于所述A时，执行所述分布式事务的预设操作。
  16. 根据权利要求15所述的计算机可读存储介质，其中，还包括：
    在所述P不等于所述A时，中断所述分布式事务。
  17. 根据权利要求15或16所述的计算机可读存储介质，其中，所述执行所述分布式事务的预设操作，包括：
    向所述A个第二节点设备中的每一第二节点设备发送预提交请求，并指示所述A个第二节点设备中的每一第二节点设备在接收到所述预提交请求之后，执行与所述预提交请求 相应的事务操作，并将执行情况记录在事务日志。
  18. 根据权利要求15或16所述的计算机可读存储介质，其中，执行所述向所述A个第二节点设备中的每一第二节点设备发送第一请求，包括：
    确定与所述A个第二节点设备中的每一第二节点设备之间的信道评价值，得到A个信道评价值；
    获取与所述A个第二节点设备中的每一第二节点设备之间的预测传输时长，得到A个预测传输时长；
    依据所述A个信道评价值，对所述A个预测传输时长进行优化，得到A个有效传输时长；
    依据所述A个有效传输时长确定所述A个第二节点设备中的每一第二节点设备对应的发送时刻，得到A个发送时刻；
    依据所述A个发送时刻分别向所述A个第二节点设备中的每一第二节点设备发送第一请求。
  19. 根据权利要求15或16所述的计算机可读存储介质，其中，还包括：
    获取目标指纹图像；
    确定所述目标指纹图像的目标图像质量评价值；
    在所述目标图像质量评价值大于预设阈值时，将所述目标指纹图像与预设指纹模板进行匹配；
    在所述目标指纹图像与所述预设指纹模板匹配成功时，执行所述向所述A个第二节点设备中的每一第二节点设备发送第一请求的步骤。
  20. 根据权利要求19所述的计算机可读存储介质，其中，执行所述确定所述目标指纹图像的目标图像质量评价值，包括：
    将所述目标指纹图像进行多尺度特征分解，得到低频特征分量和高频特征分量；
    将所述低频特征分量划分为多个区域；
    确定所述多个区域中每一区域对应的信息熵，得到多个信息熵；
    依据所述多个信息熵确定平均信息熵和目标均方差；
    确定所述目标均方差对应的目标调节系数；
    依据所述目标调节系数对所述平均信息熵进行调节，得到目标信息熵；
    按照预设的信息熵与评价值之间的映射关系，确定所述目标信息熵对应的第一评价值；
    获取所述目标指纹图像对应的目标拍摄参数；
    按照预设的拍摄参数与低频权重之间的映射关系，确定所述目标拍摄参数对应的目标低频权重，依据该目标低频权重确定目标高频权重；
    依据所述高频特征分量确定目标特征点分布密度；
    按照预设的特征点分布密度与评价值之间的映射关系，确定所述目标特征点分布密度对应的第二评价值；
    依据所述第一评价值、所述第二评价值、所述目标低频权重和所述目标高频权重进行加权运算，得到所述目标指纹图像的目标图像质量评价值。
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