hyperledger fabric1.0整体架构与记账逻辑架构的分析
hyperledger fabric1.0整体架构与记账逻辑架构的分析
大家好，又见面了，我是全栈君。
1、关于逻辑架构的一些问题
1）CLI客户端和peer节点之间是如何沟通的？
2）Peer节点之间如何数据传输处理，与cli和peer之间的方式有何不同？
3）数据何时进入orderer节点，orderer节点是如何处理的？（0.6里面就是共识这块怎么处理）
4）链码（CC）是如何与节点或cli或rest api交互的，怎么实现的？
2、新旧架构的比较
旧版本（0.6）的运行时架构：
新版本（1.0）的运行时架构：
3、fabric1.0记账的逻辑分析
Fabric账本逻辑架构
Fabric 1.0中的账本分为3种：
区块链数据，这是用文件系统存储在Committer节点上的。区块链中存储了Transaction的读写集。
为了检索区块链的方便，所以用LevelDB对其中的Transaction进行了索引。
ChainCode操作的实际数据存储在State Database中，这是一个Key Value的数据库，默认采用的LevelDB，现在1.0也支持使用CouchDB作为State Database。
当执行a向b转账10元，我们在cli中执行的命令为：
peer chaincode invoke -o orderer.example.com:7050 --tls $CORE_PEER_TLS_ENABLED --cafile /opt/gopath/src/github.com/hyperledger/fabric/peer/crypto/ordererOrganizations/example.com/orderers/orderer.example.com/msp/cacerts/ca.example.com-cert.pem -C mychannel -n devincc -c '{"Args":["invoke","a","b","10"]}'这个过程是这样的：
其中peer chaincode invoke表明这是一个Transaction调用。-c ‘{“Args”:[“invoke”,”a”,”b”,”10″]}’中的”invoke”说明调用的是example02.go中的invoke函数，具体函数我们可以看看到底实现了什么功能：
// Transaction makes payment of X units from A to B
func (t *SimpleChaincode) invoke(stub shim.ChaincodeStubInterface, args []string) pb.Response {
var A, B string // Entities
var Aval, Bval int // Asset holdings
var X int // Transaction value
var err error
if len(args) != 3 {
return shim.Error("Incorrect number of arguments. Expecting 3")
}
A = args[0]
B = args[1]
// Get the state from the ledger
// TODO: will be nice to have a GetAllState call to ledger
Avalbytes, err := stub.GetState(A)
if err != nil {
return shim.Error("Failed to get state")
}
if Avalbytes == nil {
return shim.Error("Entity not found")
}
Aval, _ = strconv.Atoi(string(Avalbytes))
Bvalbytes, err := stub.GetState(B)
if err != nil {
return shim.Error("Failed to get state")
}
if Bvalbytes == nil {
return shim.Error("Entity not found")
}
Bval, _ = strconv.Atoi(string(Bvalbytes))
// Perform the execution
X, err = strconv.Atoi(args[2])
if err != nil {
return shim.Error("Invalid transaction amount, expecting a integer value")
}
Aval = Aval - X
Bval = Bval + X
fmt.Printf("Aval = %d, Bval = %d\n", Aval, Bval)
// Write the state back to the ledger
err = stub.PutState(A, []byte(strconv.Itoa(Aval)))
if err != nil {
return shim.Error(err.Error())
}
err = stub.PutState(B, []byte(strconv.Itoa(Bval)))
if err != nil {
return shim.Error(err.Error())
}
return shim.Success(nil)
}其中主要的4个关于StateDatabase调用是：
Avalbytes, err := stub.GetState(A)
Bvalbytes, err := stub.GetState(B)
err = stub.PutState(A, []byte(strconv.Itoa(Aval)))
err = stub.PutState(B, []byte(strconv.Itoa(Bval)))1.客户端SDK把'{“Args”:[“invoke”,”a”,”b”,”10″]}’这些参数发送到endorser peer节点， 2.endorser peer会与ChainCode的docker实例通信，并为其提供模拟的State Database的读写集，也就是说ChainCode会执行完逻辑，但是并不会在stub.PutState的时候写数据库。 3.endorser把这些读写集连同签名返回给Client SDK。 4.SDK再把读写集发送给Orderer节点，Orderer节点是进行共识的排序节点，在测试的情况下，只启动一个orderer节点，没有容错。在生产环境，要进行Crash容错，需要启用Zookeeper和Kafka。在1.0中移除了拜占庭容错，没有0.6的PBFT，也没有传说中的SBFT，不得不说是一个遗憾。 5.Orderer节点只是负责排序和打包工作，处理的结果是一个Batch的Transactions，也就是一个Block，这个Block的产生有两种情况，一种情况是Transaction很多，Block的大小达到了设定的大小，而另一种情况是Transaction很少，没有达到设定的大小，那么Orderer就会等，等到大小足够大或者超时时间。这些设置是在configtx.yaml中设定的。 6.打包好的一堆Transactions会发送给Committer Peer提交节点, 7.提交节点收到Orderer节点的数据后，会先进行VSCC校验，检查Block的数据是否正确。接下来是对每个Transaction的验证，主要是验证Transaction中的读写数据集是否与State Database的数据版本一致。验证完Block中的所有Transactions后，提交节点会把吧Block写入区块链。然后把所有验证通过的Transaction的读写集中的写的部分写入State Database。另外对于区块链，本身是文件系统，不是数据库，所有也会有把区块中的数据在LevelDB中建立索引。
查询a账户的cli命令是：
peer chaincode query -C mychannel -n devincc -c '{"Args":["query","a"]}'这样系统会调用ChainCode中的invoke函数，但是传入的function name是query。也就是会执行如下代码：
} else if function == "query" {
// the old "Query" is now implemtned in invoke
return t.query(stub, args)
}
// query callback representing the query of a chaincode
func (t *SimpleChaincode) query(stub shim.ChaincodeStubInterface, args []string) pb.Response {
var A string // Entities
var err error
if len(args) != 1 {
return shim.Error("Incorrect number of arguments. Expecting name of the person to query")
}
A = args[0]
// Get the state from the ledger
Avalbytes, err := stub.GetState(A)
if err != nil {
jsonResp := "{\"Error\":\"Failed to get state for " + A + "\"}"
return shim.Error(jsonResp)
}
if Avalbytes == nil {
jsonResp := "{\"Error\":\"Nil amount for " + A + "\"}"
return shim.Error(jsonResp)
}
jsonResp := "{\"Name\":\"" + A + "\",\"Amount\":\"" + string(Avalbytes) + "\"}"
fmt.Printf("Query Response:%s\n", jsonResp)
return shim.Success(Avalbytes)
}我们可以看到，我们只是调用了stub.GetState(A)，并没有写操作，那么会像前面说的Transaction一样那么复杂吗？答案是不会。因为调用调用的是peer query，在代码中，只有invoke的时候才会执行Transaction步骤中的4、5、6、7.但是如果我们使用peer invoke，那么会怎么样呢？比如如下的命令：
peer chaincode invoke -o orderer.example.com:7050 --tls $CORE_PEER_TLS_ENABLED --cafile /opt/gopath/src/github.com/hyperledger/fabric/peer/crypto/ordererOrganizations/example.com/orderers/orderer.example.com/msp/cacerts/ca.example.com-cert.pem -C mychannel -n mycc -c '{"Args":["query","a"]}'那么从代码上来看，虽然我们是一个查询，却会以Transaction的生命周期来处理。
Fabric不支持对同一个数据的并发事务处理，也就是说，如果我们同时运行了a->b 10元，b->a 10元，那么只会第一条Transaction成功，而第二条失败。因为在Committer节点进行读写集版本验证的时候，第二条Transaction会验证失败。这是我完全无法接受的一点！
Fabric是异步的系统，在Endorser的时候a->b 10元，b->a 10元都会返回给SDK成功，而第二条Transaction在Committer验证失败后不进行State Database的写入，但是并不会通知Client SDK，所以必须使用EventHub通知Client或者Client重新查询才能知道是否写入成功。
不管在提交节点对事务的读写数据版本验证是否通过，因为Block已经在Orderer节点生成了，所以Block是被整块写入区块链的，而在State Database不会写入，所以会在Transaction之外的地方标识该Transaction是无效的。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/107825.html原文链接：https://javaforall.cn