前言
【区块链|区块链研究实验室 | 如何基于tendermint实现fabric的拜占庭容错排序】HyperLedger Fabric作为一个架构灵活的企业级区块链平台，正在被越来越多的企业用于生产环境。
fabric orderer服务过程分析
我们先以最简单的solo为例，看一下Fabric的orderer节点接收排序请求后的主要处理逻辑。首先，orderer的排序服务需要实现consensus包的Consenter（排序引擎）interface，Consenter接口只需要实现一个HandleChain方法，该方法需要返回一个Chain对象。Chain对象需要实现Chain interface，实现Order（普通交易排序）、Configure（配置交易排序）、Start等主要方法。那我们现在来看一下当一个orderer节点启动后，将会经过怎样的步骤，如何实现对交易的排序。
1、当我们在fabric网络定义排序类型为solo的情况时，orderer节点启动会初始化一个solo consenter对象（参考代码orderer/common/server/main.go中的方法initializeMultichannelRegistrar）。
2、当orderer启动后，orderer节点会检查本地账本中存在的通道，此时发现只有一个testchainid通道（了解fabric的话，我们会知道当区块链网络创世时，会有一条默认名为testchainid的系统通道），solo consenter会为系统通道testchainid创建一个chain对象保存在orderer内存中，并启动监听来自orderer节点接收到的系统通道配置交易（testchainid只会接受配置类交易，如创建新的通道请求）。chain对象请求监听的原理其实是在chain的start方法中会启动一个goroutine监听一个名为sendChan的go chan。
3、此时我们假设有一个创建名为mychannel新信道的交易被orderer接收到，只能是testchainid系统通道对应的chain对象来进行处理，此时orderer节点会判断该交易类型为配置类型交易，则调用chain对象的configure方法，configure方法将交易写入chain.sendChan中。
4、此时，会触发sendChan的监听服务，监听服务会检查交易并将交易通过ch.support.BlockCutter().Ordered方法放入本地队列中等待出块，出块任务在启动orderer节点时时会启动一个chan timer，每隔固定时间（设置的batchTimeOut）会从队列中取出一定的交易数量（不超过设置的每个块最大的交易量）出块，并写入orderer本地账本，当mychannel的创建交易被成功受理出块，即意味着名为mychannel的新通道已经被创建。
5、mychannel通道创建后，solo consenter会通过HandleChain方法为之创建一个新的chain对象，mychannel chain对象会受理mychannel信道的交易排序，原理与以上同。
以上只是以solo的order type为例，fabric截止到目前的1.4版本，官方推荐使用更稳定的kafka排序。kafka排序与上述例子中solo排序的区别是：可以支持多个orderer节点，所有的交易可以请求任何一个orderer节点，请求的orderer节点本地排序出块后会通过kafka集羣将数据同步给其他的orderer节点，意味着排序服务可以实现更高的可用性。我们在查看orderer源码时，发现了官方已经在做raft排序。简单测试了一下，过程是能够走通了，大家可以耐心等release版本。
为什么要做pbft排序服务
我们认为目前已经release的kafka排序是能够满足初级的联盟链需求的。背景是，现在的联盟链更多是一强多弱型企业联盟，如一个大型公司主导区块链业务与技术，其上下游机构合作参与；如一个集团性企业布道区块链，其分子公司合作参与；如aws、阿里云等云厂商提供baas云服务，企业使用只需要向baas申请节点资源。以上情况中，kafka集羣大都需要部署到大型公司、集团总部或者云厂商，保证高计算能力和高可用，是可以支持比较高并发的上炼请求的（官方数据是TPS可以达到3000以上）。
为什么说是初级呢？我们可以发现以上列举的情况实际是有偏离区块链初衷的，区块链在联盟中更应该作为联盟企业间平等、互信合作的基础设施。当联盟间各个企业不存在一强多弱，真正是几家平等的企业在合作时，在技术设计中就会存在一个比较大的疑惑，kafka排序服务应该部署在哪里呢？也许部署到公有云上是一个选择，但当云厂商本身是利益的相关方呢？
所以我们认为，无论是官方正在开发的raft排序还是我们正在做的pbft排序，最重要的目的就是首先要允许orderer节点部署到不同的企业，每个企业都参与到fabric的排序服务，而不是像kafka排序一样需要将排序服务部署到一个中心化的机构。
基于tendermint的abci实现fabric排序服务
Tendermint提供了一个高性能、一致的、安全的BFT共识引擎，严格的分叉问责保证能够控制作恶者的行为。Tendermint非常适合用于扩展异构区块链，包括公有链以及注重的性能的许可链/联盟链，像Ethermint 就是一次对Ethereum以太坊POS机制的快速实现。使用Tendermint在许可/联盟链域中的成功案例包括Oracle ，CITA和Hyperledger Burrow 。tendermint项目的团队是正在进行著名跨链项目Cosmos研发的团队（相信很多同学一定关注过这个明星项目），而tendermint也是作为共识协议用于在Cosmos Hub上构建第一个分区。Tendermint独有的abci定义了区块链执行的标准接口，可以允许用户自定义实现接口内容，不需要修改tendermint源代码来集成他。关于更多tendermint的介绍这里不再赘述。
这里，我们通过tendermint的abci来实现fabric的orderer服务。
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fabric的排序方式，需要peer节点将交易proposal 发送给任一orderer节点，kafka排序是orderer节点藉助kafka消息队列，而raft排序是orderer节点藉助etcd实现区块传递给其他orderer节点。而在这里，我们让orderer节点藉助其内部的tendermint节点服务，将消息传递给其他orderer节点，并能够兼容其中的拜占庭节点。
下面我们藉助tendermint的abci接口，实现代码不侵入，完成orderer的tendermint pbft排序。
首先，新建一个全新的package实现fabric consensus的所有接口方法。这里可以判断，每次handleChain方法触发（一个新的fabric channel创建）时，尝试调用tendermint包的node.NewNode方法启动tendermint服务，可以多个channel只启动一个tendermint服务。
然后，每当有新的交易传递到orderer时，envelope类型的交易都会通过order方法和configure方法传递进来，这里我们只需要在两个方法中，将交易串行化为tendermint可以传递的数据类型如byte数组，调用tendermint节点的Mempool.checkTx方法，将交易打包到tendermint的内存池中即可。
之后的事情，打包到tendermint内存池中的交易，将进行多个orderer节点的pbft共识，这里会执行tendermint的标准p2p通信和多轮共识。
完成共识之后，需要我们通过tendermint的abci的DeliverTx和commit方法获取到共识后的交易，并调用fabric的CreateNextBlock方法和WriteBlock方法打包生成区块。即完成一个完整的交易共识并记账。
这里，有一个比较容易产生疑问的问题，我们知道fabric是多信道的账本结构，而tendermint是单通道账本，如何做到兼容两边？在这里，实际我们是需要写fabric和tendermint两套账本的，从上述过程我们可以看到，共识交易完成后需要每个orderer节点自行调用fabric自带的写区块方法在对应的通道中进行写块，而同时我们在abci中也创建了一个tendermint的基于leveldb的账本。即每一笔交易，我们也在tendermint的账本中记录了一份，只是没有区分通道，因为本来fabric中的orderer也是记录的全信道数据。该账本主要用于fabric追块，当某个orderer节点的tendermint块高度比其他节点小时，会触发tendermint的追块功能，从tendermint中读取交易后写入自己的tendermint账本，同时写入fabric对应通道的区块中。
以上整个过程，没有动过tendermint的源代码，只需要扩展一个新的实现fabric的consensus接口的类，在类中同时实现tendermint的abci接口即可。具体细节如果有读者感兴趣可以反馈给作者，可能后面会开源一个简单的demo出来。
代码已经通过单元测试和first network脚本集成测试。后续会补充基于hyperledger caliper的性能测试结果。现在还在概念验证阶段，很多功能还未完成，如动态添加orderer节点需要结合tendermint动态添加validator功能来做，性能也未优化，也或许还有一些其他问题，所有还未用于生产环境。 也希望各位读者若对方案有疑问或有见解可以随时指教，谢谢！
本文转载于公众号：区块链研究实验室
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