主流区块链技术比较以及fabric用于企业区块链的优势

如今区块链技术已经发展的如火如荼,多家企业都针对区块链技术进行研究,目前区块链框架有很多,除了比特币的应用以外,以太坊与fabric、corda技术算是如今最为火热的技术。

如图所示的比较内容,比起以太坊,作为一个区块链框架,Fabric采用了松耦合的设计,将共识机制、身份验证等组件模块化,使之在应用过程中可以方便地根据应用场景来选择相应的模块上,除此之外,Fabric还采用了容器技术,将智能合约代码(Chaincode)放在Docker中运行,从而使智能合约可以用几乎任意的高级语言来编写。以太坊(Ethereum)的目标是提供一个带有图灵完备语言的区块链,用这种语言可以创建合约来编写任意状态转换功能。用户只要简单地用几行代码来实现逻辑,就能够创建一个基于区块链的应用程序,并应用于货币以外的场景,但这并不是说以太坊不能作为企业的私人区块链部署, 它拥有一个成熟的生态系统,并使得智能合约和业务逻辑的开发变得非常简单,这是一个巨大的优势。

在共识机制上,比特币和以太坊采用了工作量证明(Proof-of-Work)机制来保证账本数据的一致性。工作量证明同时也是一种代币分发机制,它通过经济激励的方式来鼓励节点参与区块的构造过程,节点在构造区块的时候需要穷举一个随机数以使得区块符合规定的难度要求,一旦区块链出现分叉,诚实的节点将选择工作量较大的链条,而抛弃工作量较小的。由于假设所有节点都是逐利的,而选择工作量较小的链条就会使自己获得的激励无效,所以最终所有的节点都会是诚实的,从而使每个节点的区块链数据都保持一致。

Fabric的设计了基于拜占庭容错(Byzantine Fault Tolerance)模型的共识机制。节点被分为普通节点和记账节点(Validating Peer),只有记账节点才会参与到区块的构造过程,这种角色的分离使得算法的设计者有机会将运行共识算法的节点数量限定在一个可控的规模内。

拜占庭容错模型对网络中的节点做出了假设和要求:如果共识中有f个节点会出现拜占庭故障,那么至少需要3f+1个节点参与共识才能避免网络出现分叉。在这个模型下,每个区块的构造过程都需要至少2f+1个节点的参与才能够完成,而不像工作量证明机制下每个节点都独立构造区块。一旦区块被构造出来,它就无法被撤销,因为2f+1个诚实的记账节点不会在同一高度对两个不同的区块进行签名认证。

相比较而言,工作量证明机制提供了极高的灵活性和可用性,因为每个节点都独立构造区块而几乎不需要其他节点的参与,节点可以随时加入或者退出网络,即使全网只剩下一个节点,网络还是可以继续工作,但是相应的它也失去了交易的最终性;而拜占庭容错的机制则与之相反,牺牲了一定的灵活性和可用性,记账节点必须在线提供服务而不能退出网络,一旦出现1/3的记账节点停机,那么网络将变得不可用,但它保证了交易的最终性。在容错性上,以太坊的容错率是50%,但是fabric的容错率只有1/3。

Hyperledger Fabric 构建于一种模块化架构之上,该架构将交易处理分为 3 个阶段:分布式逻辑处理和协商(“链代码”)、交易订购,以及交易验证和提交。这种分离提供了一些优势:不同节点类型之间需要的信任和验证水平更低,网络可伸缩性和性能得到了优化。

交易生命周期

从图的左侧开始:1) 应用程序将交易提案提交给背书对等节点。2) 背书策略规定需要多少个背书者和/或何种背书者组合来签署提案。背书者执行链代码,以便在网络对等节点中模拟该提案,并创建一个读/写集。3) 然后背书对等节点将经过签署的提案回复(背书)发回给应用程序。4) 应用程序将交易和签名提交给订购服务,后者 5) 创建一批或一组交易,并将它们传送给提交对等节点。6) 提交对等节点收到一批交易后,对于每个交易,它会 7) 确认满足背书策略,并检查读/写集以检测冲突的交易。如果两项检查都通过,则将该组交易提交到账本,并在状态数据库中反映出每个交易的状态更新。

这种架构更加适合商业公司的应用,它提供了强大的灵活性,可以比较自由的应用商业逻辑。 基本上可以理解为针对企业的量身定做,目标就是希望通过利用区块链技术简化企业间流程的公司,也就是解决企业间信用的问题。打个比方,以太坊是公开环境的区块链,针对某个交易它无法做到让某人看,但另外一些人无法看的效果,但这是这个却是商业业务中最普遍的要求。但Fabric却可以做到的,而且不止于此。

Jiahui Zhu

Jiahui Zhu

JH. Zhu is a research guy, who is much interested in the sport blockchain development. He enjoys every talk about the chaincode, block, peers, orders.

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