吴明辉/张玉清：区块链系统中动态的资源感知背书策略

2023-04-14     发布：bat365正版唯一官网    点击：314次

在区块链系统Hyperledger Fabric平台中，客户端可以选择背书节点，通过静态配置或服务发现来验证用户提交的提案。但是，当有大量的提案请求到达时，背书人中资源消耗高的节点会对系统的性能产生影响，并产生更高能耗。尽管现有的解决方案为提升系统性能做出了突出的贡献，但并没有过多的讨论背书节点中高资源消耗节点与系统性能之间关系。因此，设计一个能够根据数据流的变化，在线对交易流进行调度以实现一个集群的负载平衡，已经成为一个迫切的需求。

为了解决上述的问题，我院教师张玉清副教授和硕士吴明辉等人提出了一个动态的资源感知背书策略（Dra-Fabric），目的是使系统中背书节点之间处于一个资源负载平衡的状态，并减少不必要的能源消耗。本文主要的贡献主要包括以下三方面：

1. 根据联盟区块链系统中背书节点计算负载不均匀分布的特点，分析集群中高资源消耗节点对系统整体性能的影响。通过量化计算节点的计算性能，研究高资源负载的节点与系统的吞吐量和响应延迟之间的关系，并基于波动的资源消耗负载，构建处理一笔交易提案所花费的时间与能源消耗模型。

2. 基于波动的交易数据流，提出了一种动态的资源感知的数据流分发策略。通过对背书节点上需要验证的交易信息的分配，降低背书节点中过高的计算负载。并建立节点资源消耗评估模型，通过CRITIC算法对资源消耗之间的属性进行数据分析以解决资源消耗之间的属性设置不当而产生的问题，通过PROMETHEE算法引入模糊函数以解决资源消耗在不同阶段的权重问题，并通过将两种方法相结合以建立背书节点优先级。

3. Dra-Fabric基于Hyperledger Fabric平台上实现，并在一个仿真的Hyperledger Fabric环境中根据系统吞吐量、响应延迟和能源消耗等指标进行评估。实验结果表明，与现有的背书策略相比，Dra-Fabric显著提高其吞吐量，降低了响应延迟和能源消耗。

如图1所示，Dra-Fabric系统由客户端、节点组织、Order服务和数据分析模块组成。用户提交的交易提案将由客户端发送给组织中的一些合适的背书节点。通过对背书节点的资源消耗信息进行分析，可以实现对背书节点动态选择以验证用户提交的提案，并可以通过配置客户端以指定背书节点的数量。此外，Dra-Fabric需要在客户端和背书节点上部署了一个监控器模块。所有监控数据均由客户端收集，用于选择背书节点。

图 1 Dra-Fabric系统架构

实验设计主要包括两个主要指标：系统吞吐量和响应时间。

1. 系统吞吐量：系统吞吐量可以反映系统的抗压能力，并被定义为系统每秒处理的用户请求数。系统吞吐量通常通过区块链系统中的TPS（每秒处理的事务数）来度量。TPS值越高，系统在处理事务时的性能就越好。

图2 系统TPS随着并发量的增加

当并发交易数的增量间隔为10时，Dra-Fabric的系统TPS高于默认背书策略的TPS。如图2所示，Dra-Fabric对于用户的读操作和写操作的平均系统TPS分别是136和132。默认的背书策略对于用户的读操作和写操作的平均系统TPS分别是120和116。很明显，与默认背书相比，Dra-Fabric系统具有更高的系统TPS。

2. 系统响应时间：系统响应时间是用户向系统发送请求与系统响应用户之间的时间间隔。在Hyperledger Fabric系统平台中，系统的响应时间越短，系统的性能就越好，用户对系统的评价也就越好。

图3 系统响应时间随着并发量的增加

当并发事务数量不断增加时，Dra-Fabric的系统响应时间低于默认背书的系统响应时间。如图3所示，随着并发事务的数量增加，系统的响应时间就越长。通过实验，我们很明显发现，相比于默认背书策略，Dra-Fabric有更低的系统响应时间。Dra-Fabric和默认背书策略之间的系统读操作和写操作响应时间的平均间隔分别为39 ms和46 ms。

上述研究成果发表在国际权威刊物《Expert Systems with Applications》，2022年IF=8.665，JCR一区

引用格式：Minghui Wu, Yuqing Zhang, Jianguo Yu, Zhangbing Zhou. A dynamic resource-aware endorsement strategy for improving throughput in blockchain systems [J]. Expert Systems with Applications, 2023, 225: 1-13

全文链接：https://doi.org/10.1016/j.eswa.2023.119989