吳言，藍(lán)雯飛*，王俊，張瀟，謝元艾, ，向鑫

（1 中南民族大學(xué) 計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院， 武漢 430074；2 香港教育大學(xué) 數(shù)學(xué)與資訊科技學(xué)系， 香港特別行政區(qū) 999077）

自從比特幣問世以后，區(qū)塊鏈技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域快速發(fā)展［1-4］. 以太坊的智能合約［5］和IBM 的Hyperledger Fabric［6］推動(dòng)了區(qū)塊鏈在企業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用.而在如今區(qū)塊鏈技術(shù)仍在不斷發(fā)展［7］，并且更加注重安全性、可擴(kuò)展性和可編程性.

區(qū)塊鏈?zhǔn)且环N去中心化的分布式數(shù)據(jù)庫技術(shù)［8］.與傳統(tǒng)的中心化系統(tǒng)相比，區(qū)塊鏈技術(shù)不僅解決了安全和單點(diǎn)故障的問題，而且提升了交易速度和透明度.共識(shí)算法是區(qū)塊鏈最核心的技術(shù)，解決了信任和一致性問題，是決定區(qū)塊鏈系統(tǒng)性能的主要因素.目前按照區(qū)塊鏈的類型，對(duì)共識(shí)算法可以分為三類：公有鏈共識(shí)，私有鏈共識(shí)和聯(lián)盟鏈共識(shí).其中公有鏈主要應(yīng)用工作量證明（PoW），該算法的實(shí)用性較差［9］；私有鏈主要采用分布式一致性算法Raft達(dá)成共識(shí)；聯(lián)盟鏈主要使用PBFT算法.

文獻(xiàn)［10］提出了一種匹配主從鏈結(jié)構(gòu)的分層拜占庭容錯(cuò)算法HBFT.每一次的共識(shí)系統(tǒng)會(huì)根據(jù)參與節(jié)點(diǎn)屬性的不同，分別執(zhí)行HBFT 算法中速度快、開銷小的簡化共識(shí)算法SCA（Simplified Consensus Algorithm）和開銷較大、容錯(cuò)能力強(qiáng)的拜占庭容錯(cuò)算法PBFT.文獻(xiàn)［11］提出了SG-PBFT 算法，將所有節(jié)點(diǎn)進(jìn)行分組，并初始化賦予積分，每次共識(shí)都會(huì)調(diào)整節(jié)點(diǎn)積分，一個(gè)時(shí)間周期結(jié)束根據(jù)積分調(diào)整分組，積分過低將不參與共識(shí).文獻(xiàn)［12］提出了一種PBFT 優(yōu)化算法，依靠引入C4.5 和積分投票機(jī)制來確定主節(jié)點(diǎn).文獻(xiàn)［13］提出了一個(gè)弱化主節(jié)點(diǎn)的概念，優(yōu)化整體的共識(shí)過程來提升性能.文獻(xiàn)［14］引入選舉投票機(jī)制，改變?cè)局鞴?jié)點(diǎn)的隨機(jī)選擇，通過投票機(jī)制選取主節(jié)點(diǎn).文獻(xiàn)［15］提出了QS-PBFT共識(shí)算法，優(yōu)化了主節(jié)點(diǎn)選取.上述方案能夠有效地提高共識(shí)的效率但是依然存在計(jì)算開銷較大、主節(jié)點(diǎn)選取安全性低、惡意節(jié)點(diǎn)未被處理等問題.本文所提出的DIG-PBFT（Dynamic Integral Grouping PBFT）共識(shí)算法引入了獎(jiǎng)勵(lì)積分機(jī)制，在共識(shí)過程中網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)會(huì)根據(jù)積分機(jī)制規(guī)則動(dòng)態(tài)進(jìn)行調(diào)整，信用度過低的節(jié)點(diǎn)會(huì)被加入候選集中并且禁止參與共識(shí)，從而大大提高了共識(shí)效率.本算法的核心是在共識(shí)過程中通過動(dòng)態(tài)的思想篩選出拜占庭節(jié)點(diǎn)，使得安全性更高的節(jié)點(diǎn)參與到共識(shí)中，大大提高主節(jié)點(diǎn)選取的安全性，并且通過分組來控制參與共識(shí)的節(jié)點(diǎn)數(shù)量以及優(yōu)化算法復(fù)雜的通信過程，來降低算法的時(shí)延，以提高算法性能.

1 共識(shí)機(jī)制

共識(shí)機(jī)制是一種在分布式系統(tǒng)中用于確定事實(shí)或狀態(tài)的算法.在該機(jī)制下，參與者通過協(xié)作來達(dá)成一致并生成新的區(qū)塊或更新現(xiàn)有的區(qū)塊鏈.共識(shí)機(jī)制可以確保網(wǎng)絡(luò)上的所有節(jié)點(diǎn)都同意最終的狀態(tài)，并且防止任何一方篡改數(shù)據(jù).一些常見的共識(shí)機(jī)制又可以分為證明類和拜占庭類［16］.

1.1 證明類共識(shí)機(jī)制

證明類的共識(shí)機(jī)制主要會(huì)依據(jù)某一種條件來選擇主節(jié)點(diǎn).常見的證明類機(jī)制有工作量證明（Proof of Work，PoW）、股權(quán)證明（Proof of Stake，PoS）以及委托股權(quán)證明（Delegated Proof of Stake，DPoS）［17］等等. PoW依賴于計(jì)算機(jī)的計(jì)算能力來解決數(shù)學(xué)難題，以此來獲得區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的信任和認(rèn)可.在PoW 中，礦工需要通過計(jì)算哈希函數(shù)來查找一個(gè)特定的數(shù)字，使其滿足預(yù)定的條件，這個(gè)過程被稱為挖礦［18］.礦工將自己的計(jì)算能力投入到網(wǎng)絡(luò)中，競爭誰最先找到下一個(gè)合法區(qū)塊，并且得到相應(yīng)的獎(jiǎng)勵(lì).由于挖礦需要大量的計(jì)算能力和電力支持，因此PoW 算法存在一些不足，例如，它對(duì)能源的需求可能導(dǎo)致對(duì)環(huán)境的不良影響，并且由于算力集中度較高，可能會(huì)出現(xiàn)中心化的問題；PoS 通過驗(yàn)證節(jié)點(diǎn)擁有的加密貨幣數(shù)量來選擇下一個(gè)出塊節(jié)點(diǎn)，而不是像PoW 一樣通過計(jì)算能力的競爭，這是因?yàn)檫@些節(jié)點(diǎn)將會(huì)抵押一定數(shù)量的加密貨幣作為“股份”，以獲得參與下一個(gè)出塊節(jié)點(diǎn)的機(jī)會(huì)，與PoW 相比，PoS算法在節(jié)約能源方面具有優(yōu)勢(shì)，因?yàn)樗恍枰M(jìn)行大量計(jì)算來解決數(shù)學(xué)難題，PoS 算法也存在一些不足，例如可能會(huì)出現(xiàn)寡頭壟斷、網(wǎng)絡(luò)安全性問題等；DPoS 與PoW，PoS 都不相同，DPoS 并不選擇出塊節(jié)點(diǎn)，而是通過選舉一組代表來管理網(wǎng)絡(luò).DPoS 算法主要解決了PoW 存在的能源浪費(fèi)和PoS可能出現(xiàn)的中心化問題.然而，DPoS 也存在一些短處.例如，由少數(shù)代表管理網(wǎng)絡(luò)可能導(dǎo)致中心化風(fēng)險(xiǎn)等.

1.2 拜占庭類共識(shí)機(jī)制

拜占庭類中一種常見的共識(shí)算法是Paxos［19］，該算法主要用于解決分布式系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)一致性問題，并被廣泛地應(yīng)用在分布式數(shù)據(jù)庫、分布式文件系統(tǒng)和分布式共識(shí)算法中.Paxos算法主要適用于拜占庭容錯(cuò)（Byzantine Fault Tolerance，BFT）的環(huán)境中.該算法通過提議階段、承諾階段、提議接受階段以及提議被接受階段等多個(gè)階段的消息交換，選出一個(gè)主節(jié)點(diǎn)并達(dá)成一致性，從而確保系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)一致，然而該算法在性能方面存在一些問題，因?yàn)樗枰M(jìn)行多次信息交換和狀態(tài)轉(zhuǎn)換，這會(huì)增加系統(tǒng)的延遲并且?guī)眍~外的開銷；另一個(gè)最常見的共識(shí)算法是PBFT［20］，它可以允許存在最多f個(gè)惡意節(jié)點(diǎn)的情況下保證分布式系統(tǒng)的一致性和可行性.在PBFT中，所有節(jié)點(diǎn)按照一定的順序輪流擔(dān)任主節(jié)點(diǎn)，其他節(jié)點(diǎn)則作為備份節(jié)點(diǎn).當(dāng)一個(gè)客戶端需要發(fā)送請(qǐng)求時(shí)，它將請(qǐng)求發(fā)送給當(dāng)前的主節(jié)點(diǎn)，主節(jié)點(diǎn)將請(qǐng)求廣播給其他備份節(jié)點(diǎn)，并等待至少f+1 個(gè)節(jié)點(diǎn)響應(yīng)確認(rèn)信息.如果主節(jié)點(diǎn)收到了足夠數(shù)量的確認(rèn)信息，就會(huì)執(zhí)行請(qǐng)求并將結(jié)果廣播給所有節(jié)點(diǎn)；否則，它會(huì)繼續(xù)等待確認(rèn)信息.每個(gè)節(jié)點(diǎn)都會(huì)維護(hù)一個(gè)日志來記錄所有已處理的請(qǐng)求，以確保系統(tǒng)的一致性.PBFT 算法的優(yōu)點(diǎn)在于其能夠在容忍一定數(shù)量的惡意節(jié)點(diǎn)的同時(shí)保證系統(tǒng)的一致性，且在正常情況下具有較高的效率、低延遲.PBFT的3個(gè)階段如圖1所示.在圖中C 表示發(fā)起請(qǐng)求的客戶端，0 表示主節(jié)點(diǎn)，1、2、3為從節(jié)點(diǎn)，這里假設(shè)節(jié)點(diǎn)3為拜占庭節(jié)點(diǎn).

圖1 PBFT共識(shí)算法的信息交換Fig.1 Information exchange of PBFT

2 目前共識(shí)算法存在的問題

共識(shí)機(jī)制具有較高的安全性、去中心化、較高的可擴(kuò)展性、較強(qiáng)公平性等優(yōu)勢(shì)，使其能夠更好地解決分布式環(huán)境下的數(shù)據(jù)同步和一致性問題.但是從現(xiàn)實(shí)中共識(shí)機(jī)制的應(yīng)用不難發(fā)現(xiàn)其存在一些問題有待解決.

PBFT 算法主要用于解決分布式網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中存在的拜占庭將軍問題，在一個(gè)分布式系統(tǒng)中，因?yàn)榇嬖诰W(wǎng)絡(luò)延遲、消息丟失等，節(jié)點(diǎn)之間可能會(huì)出現(xiàn)數(shù)據(jù)信息不一致的情況.PBFT 算法可以使各個(gè)節(jié)點(diǎn)在達(dá)成一致的同時(shí)，保證系統(tǒng)的安全性和可用性.PBFT算法是聯(lián)盟鏈中常見的共識(shí)算法，依舊存在一些問題，如主節(jié)點(diǎn)的選取十分隨機(jī)，對(duì)惡意節(jié)點(diǎn)沒有進(jìn)行處理，通信效率較低等.

2.1 主節(jié)點(diǎn)的選取

傳統(tǒng)PBFT 算法中主節(jié)點(diǎn)的選取一般是通過輪流機(jī)制來實(shí)現(xiàn)的，每個(gè)節(jié)點(diǎn)按照一定的順序依次擔(dān)任主節(jié)點(diǎn).具體來說，PBFT 算法中使用了一個(gè)叫做“視圖”的概念來進(jìn)行主節(jié)點(diǎn)的選擇.在PBFT中，每個(gè)節(jié)點(diǎn)維護(hù)著一個(gè)叫做“視圖號(hào)”的變量，用于記錄當(dāng)前節(jié)點(diǎn)所處的視圖編號(hào).當(dāng)某個(gè)節(jié)點(diǎn)需要選出主節(jié)點(diǎn)時(shí)，它會(huì)向網(wǎng)絡(luò)中廣播一個(gè)包含當(dāng)前視圖號(hào)的消息，其他節(jié)點(diǎn)收到該消息后會(huì)將自己的視圖號(hào)與之比較，如果發(fā)現(xiàn)自己的視圖號(hào)較小，則更新自己的視圖號(hào)，并等待當(dāng)前視圖的主節(jié)點(diǎn)發(fā)送下一個(gè)請(qǐng)求.最終主節(jié)點(diǎn)編號(hào)確定是通過視圖編號(hào)和共識(shí)節(jié)點(diǎn)的數(shù)量進(jìn)行模運(yùn)算得出來的.基于以上原則，PBFT算法能夠確保每個(gè)節(jié)點(diǎn)都有機(jī)會(huì)成為主節(jié)點(diǎn)，但是網(wǎng)絡(luò)中存在惡意節(jié)點(diǎn)，在最壞的情況下，惡意節(jié)點(diǎn)成為主節(jié)點(diǎn)的概率將會(huì)有大約三分之一，這樣高的概率在車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中是不能存在的.總之，傳統(tǒng)的PBFT算法在選擇主節(jié)點(diǎn)方面是不合適的，惡意節(jié)點(diǎn)成為主節(jié)點(diǎn)的概率過大會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)面臨較大的安全風(fēng)險(xiǎn).

2.2 惡意節(jié)點(diǎn)的處理

傳統(tǒng)的PBFT 算法中沒有任何的方案對(duì)惡意節(jié)點(diǎn)進(jìn)行處理.那么當(dāng)惡意節(jié)點(diǎn)成為主節(jié)點(diǎn)時(shí)，系統(tǒng)會(huì)因?yàn)闊o法按時(shí)達(dá)成共識(shí)而觸發(fā)視圖轉(zhuǎn)換來重新選擇主節(jié)點(diǎn)，這個(gè)過程需要消耗額外的時(shí)間和資源，并且會(huì)延長整個(gè)共識(shí)過程的時(shí)間.根據(jù)視圖轉(zhuǎn)換規(guī)則，這個(gè)被替換的惡意節(jié)點(diǎn)在之后的共識(shí)過程中依然有機(jī)會(huì)再次成為主節(jié)點(diǎn)，然后還會(huì)觸發(fā)視圖轉(zhuǎn)換，那么不處理惡意節(jié)點(diǎn)，有可能導(dǎo)致系統(tǒng)進(jìn)入惡意循環(huán).如果惡意節(jié)點(diǎn)的數(shù)量超過了算法所能容忍的范圍，那么就無法保證系統(tǒng)的安全性和正確性.

2.3 通信效率

第一點(diǎn)，因?yàn)镻BFT 未能對(duì)惡意節(jié)點(diǎn)進(jìn)行處理，當(dāng)惡意節(jié)點(diǎn)成為主節(jié)點(diǎn)后又要進(jìn)行視圖轉(zhuǎn)換，并且惡意節(jié)點(diǎn)仍有機(jī)會(huì)成為主節(jié)點(diǎn)，使得系統(tǒng)不得不多次進(jìn)行視圖轉(zhuǎn)換，這大大增加了系統(tǒng)的通信開銷；第二點(diǎn)，PBFT 在執(zhí)行共識(shí)過程中經(jīng)歷3 個(gè)階段：預(yù)準(zhǔn)備、準(zhǔn)備和提交.其中，預(yù)準(zhǔn)備階段和提交階段都需要所有節(jié)點(diǎn)向其他節(jié)點(diǎn)發(fā)送請(qǐng)求消息，以確定進(jìn)入下一階段所需的最小數(shù)量的準(zhǔn)備消息.這個(gè)過程需要所有節(jié)點(diǎn)之間進(jìn)行通信，并且必須等待所有節(jié)點(diǎn)都完成后才能進(jìn)入下一階段，這使得通信復(fù)雜度達(dá)到了Ο(n2)級(jí)別.然而車聯(lián)網(wǎng)對(duì)通信效率的要求很高，那么執(zhí)行傳統(tǒng)的共識(shí)算法，運(yùn)行效率可能會(huì)偏低.

3 DIG-PBFT算法模型

3.1 PBFT共識(shí)算法設(shè)計(jì)

針對(duì)共識(shí)算法存在的問題，為了能夠更好地貼合實(shí)際應(yīng)用，本文在PBFT 算法的基礎(chǔ)上做出一些改進(jìn)，引入了獎(jiǎng)勵(lì)積分分組機(jī)制，提出了DIG-PBFT（Dynamic Integral Grouping PBFT），具體的改進(jìn)如下：

（1）本方案會(huì)將所有的節(jié)點(diǎn)分為共識(shí)節(jié)點(diǎn)集和候選節(jié)點(diǎn)集，初始化時(shí)所有的節(jié)點(diǎn)會(huì)被分配初始的積分以及信用度，并且在一開始所有的節(jié)點(diǎn)都將分配到共識(shí)節(jié)點(diǎn)集中.共識(shí)節(jié)點(diǎn)集中的節(jié)點(diǎn)將會(huì)進(jìn)行共識(shí)過程，而候選節(jié)點(diǎn)集中的節(jié)點(diǎn)只是被迫接受共識(shí)結(jié)果并保存，并且等待處理.

（2）在不斷共識(shí)過程中，節(jié)點(diǎn)的積分以及信用度會(huì)根據(jù)獎(jiǎng)勵(lì)積分機(jī)制變化.每一次共識(shí)結(jié)束后會(huì)對(duì)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行判斷，當(dāng)節(jié)點(diǎn)的節(jié)分或者信用度低于閾值時(shí)，該節(jié)點(diǎn)將會(huì)被加入候選節(jié)點(diǎn)集等待系統(tǒng)對(duì)其進(jìn)行檢查處理.這一點(diǎn)體現(xiàn)了該算法的動(dòng)態(tài)分組特性.并且積分機(jī)制會(huì)使得積分和信用度高的節(jié)點(diǎn)被劃分到共識(shí)節(jié)點(diǎn)集中參與共識(shí)，而可能的惡意節(jié)點(diǎn)將大概率被劃分到候選節(jié)點(diǎn)集中.積分機(jī)制有效地提升了算法的安全性，并且即便是攻擊者想要控制積分較高的節(jié)點(diǎn)，那么他需要付出相對(duì)更多代價(jià)才行.換而言之，引入了獎(jiǎng)勵(lì)積分機(jī)制后，在不斷的共識(shí)過程中可以使得安全性更高的節(jié)點(diǎn)有更大的幾率當(dāng)選主節(jié)點(diǎn).

（3）改變主節(jié)點(diǎn)的選取方式.本方案的主節(jié)點(diǎn)選取將只在共識(shí)節(jié)點(diǎn)集中進(jìn)行.每次選取主節(jié)點(diǎn)時(shí)，將對(duì)共識(shí)節(jié)點(diǎn)集中的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行隨機(jī)編號(hào)，之后以節(jié)點(diǎn)的積分和信用度分別作為一級(jí)和二級(jí)評(píng)判依據(jù)，選取最優(yōu)節(jié)點(diǎn)作為主節(jié)點(diǎn).

（4）對(duì)PBFT 的通信過程進(jìn)行了簡化.將“回應(yīng)階段”的廣播過程進(jìn)行簡化，能夠在一定程度上降低通信復(fù)雜度，使得共識(shí)算法的效率有所提高.DIGPBFT 算法通信五階段如圖2 所示，圖中C 表示客戶端，0表示主節(jié)點(diǎn)，1、2、3、4表示從節(jié)點(diǎn)，其中模擬節(jié)點(diǎn)3為拜占庭節(jié)點(diǎn)，4為候選節(jié)點(diǎn).

圖2 DIG-PBFT共識(shí)算法的信息交換Fig.2 Information exchange of DIG-PBFT

DIG-PBFT算法的核心如圖3所示.

圖3 DIG-PBFT算法核心Fig.3 The core of DIG-PBFT

總結(jié)而言，將積分機(jī)制引入PBFT 算法，從而設(shè)計(jì)出的DIG-PBFT 算法能對(duì)傳統(tǒng)算法的短處如主節(jié)點(diǎn)的選取十分隨機(jī)、對(duì)惡意節(jié)點(diǎn)沒有進(jìn)行處理、通信效率較低等提供相應(yīng)的解決方案，能夠滿足車聯(lián)網(wǎng)高吞吐量和低網(wǎng)絡(luò)通信量的需求.

3.2 DIG-PBFT算法流程

DIG-PBFT算法的流程圖如圖4所示.

圖4 DIG-PBFT算法流程Fig.4 The process of DIG-PBFT

算法的具體流程描述如下：

（1）首先根據(jù)積分機(jī)制對(duì)所有節(jié)點(diǎn)進(jìn)行積分的初始化，將所有節(jié)點(diǎn)先加入共識(shí)節(jié)點(diǎn)集中.根據(jù)選取主節(jié)點(diǎn)的規(guī)則選出主節(jié)點(diǎn)；

（2）判斷系統(tǒng)是否滿足共識(shí)條件，將共識(shí)節(jié)點(diǎn)集中的節(jié)點(diǎn)占總節(jié)點(diǎn)的比率作為判斷依據(jù)，當(dāng)該值不小于規(guī)定的閾值時(shí)，系統(tǒng)可以繼續(xù)進(jìn)行共識(shí)，倘若小于閾值系統(tǒng)將進(jìn)行等待；

（3）客戶端向主節(jié)點(diǎn)發(fā)起共識(shí)請(qǐng)求；

（4）主節(jié)點(diǎn)開始執(zhí)行共識(shí)信息交換；

（5）共識(shí)結(jié)束后，根據(jù)積分機(jī)制對(duì)所有參與共識(shí)的節(jié)點(diǎn)的積分以及信用度進(jìn)行更新；

（6）判斷節(jié)點(diǎn)的積分或信用度是否低于閾值，如果節(jié)點(diǎn)的積分或信用度有一個(gè)低于對(duì)應(yīng)的閾值，該節(jié)點(diǎn)將會(huì)被加入候選節(jié)點(diǎn)集中，遍歷所有共識(shí)節(jié)點(diǎn)集中的節(jié)點(diǎn)；

（7）對(duì)于加入候選節(jié)點(diǎn)集的所有節(jié)點(diǎn)，都會(huì)接受系統(tǒng)的檢查和處理，等待處理完成后重新賦予初始積分，并重新添加到共識(shí)節(jié)點(diǎn)集中；

（8）一次請(qǐng)求結(jié)束.

算法的偽代碼如Algorithm 1所示.

4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

在實(shí)驗(yàn)部分，本文使用Python3.9 編程實(shí)現(xiàn)PBFT、HBFT 以及DIG-PBFT 等算法，在本地開啟多個(gè)節(jié)點(diǎn)用來模擬各個(gè)算法的共識(shí)過程，并記錄算法的吞吐量和共識(shí)時(shí)延.仿真實(shí)驗(yàn)所使用的電腦CPU型號(hào)為I5-12400F，主頻為4.4 GHz，內(nèi)存32 G，顯卡型號(hào)為RTX3070.

4.1 共識(shí)時(shí)延

共識(shí)時(shí)延是用來評(píng)估共識(shí)算法性能的主要指標(biāo)之一，是指客戶端提出請(qǐng)求到共識(shí)結(jié)束的時(shí)間差.實(shí)驗(yàn)中，將網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)數(shù)設(shè)定為20，共識(shí)輪數(shù)設(shè)定為60，在同一條件下分別記錄每一種算法的共識(shí)時(shí)延，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖5 所示.在圖5 中PBFT，HBFT以及DIG-PBFT 算法的平均時(shí)延分別為3.46 ms，2.56 ms，1.96 ms，從圖像可以看出DIG-PBFT 時(shí)延明顯低于PBFT 算法，在前期的共識(shí)中HBFT 算法和DIG-PBFT算法的時(shí)延差距不大，但是在后期能夠展現(xiàn)出DIG-PBFT 算法的優(yōu)勢(shì).主要原因在于共識(shí)過程中不斷篩選出拜占庭節(jié)點(diǎn)并進(jìn)行處理，使得安全性更高的節(jié)點(diǎn)參與共識(shí)，從而提高了達(dá)成共識(shí)的效率.隨后的實(shí)驗(yàn)將共識(shí)輪數(shù)定為100輪，測(cè)試在不同節(jié)點(diǎn)數(shù)下，每一種共識(shí)算法的平均共識(shí)時(shí)延，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖6 所示.從圖6 能夠看出隨著節(jié)點(diǎn)數(shù)的增加，算法的共識(shí)時(shí)延增長速率越來越快，然而DIGPBFT算法的性能要明顯優(yōu)于其他算法.

圖5 共識(shí)時(shí)延結(jié)果對(duì)比Fig.5 Comparison of consensus delay results

圖6 平均共識(shí)時(shí)延對(duì)比Fig.6 Comparison of average consensus delay

4.2 吞吐量

吞吐量也是用來評(píng)估共識(shí)算法性能的主要指標(biāo)之一.是指一個(gè)系統(tǒng)或網(wǎng)絡(luò)在單位時(shí)間內(nèi)可以處理的數(shù)據(jù)量.在高性能計(jì)算領(lǐng)域，吞吐量也可以用于描述系統(tǒng)在單位時(shí)間內(nèi)可以執(zhí)行的操作數(shù)或計(jì)算量.在本文的實(shí)驗(yàn)中，吞吐量TPS表現(xiàn)為單位時(shí)間系統(tǒng)完成共識(shí)的數(shù)量，在不同節(jié)點(diǎn)數(shù)下，實(shí)驗(yàn)中設(shè)置客戶端發(fā)送1000次共識(shí)請(qǐng)求，并記錄每一秒完成的共識(shí)數(shù)量.實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖7 所示.可以看出，各個(gè)算法的吞吐量隨著節(jié)點(diǎn)數(shù)的增加而減少.顯然DIGPBFT算法達(dá)到了更好的效果.因?yàn)樵撍惴ㄍㄟ^動(dòng)態(tài)積分分組在大量的共識(shí)過程中有著更高的效率，也就使得共識(shí)所消耗的時(shí)間更短，同等的時(shí)間內(nèi)能夠處理更多的共識(shí)請(qǐng)求.

圖7 吞吐量對(duì)比Fig.7 Throughput comparison

4.3 安全性分析

DIG-PBFT算法在主節(jié)點(diǎn)的選擇上與PBFT算法的視圖轉(zhuǎn)換技術(shù)不同，采用了選擇共識(shí)節(jié)點(diǎn)組中信用度更高的節(jié)點(diǎn)作為主節(jié)點(diǎn)的方案，該方案大大降低了PBFT算法選取主節(jié)點(diǎn)的不可靠性和低安全性.

本文中主節(jié)點(diǎn)的選取方案主要依賴節(jié)點(diǎn)的信用度.在節(jié)點(diǎn)參與共識(shí)的過程中，節(jié)點(diǎn)的積分和信用度會(huì)根據(jù)節(jié)點(diǎn)的行為進(jìn)行調(diào)整改變，安全誠實(shí)節(jié)點(diǎn)的積分和信用度會(huì)增加，惡意節(jié)點(diǎn)的積分和信用度會(huì)降低，每次共識(shí)結(jié)束后，積分或者信用度低于閾值的節(jié)點(diǎn)將會(huì)被認(rèn)定為惡意節(jié)點(diǎn)，并被加入候選節(jié)點(diǎn)組，同時(shí)禁止其參與共識(shí)，等待處理.這樣做保證了能使絕大部分安全誠實(shí)節(jié)點(diǎn)有更多的機(jī)會(huì)當(dāng)選主節(jié)點(diǎn)并參與共識(shí).總體來看DIG-PBFT 算法能在保證容錯(cuò)性不變的基礎(chǔ)上，通過動(dòng)態(tài)地調(diào)整參與共識(shí)的節(jié)點(diǎn)，提高了系統(tǒng)的共識(shí)效率和安全性.

5 總結(jié)

本文通過分析PBFT 算法所存在的問題（如主節(jié)點(diǎn)的選取十分隨機(jī)、對(duì)惡意節(jié)點(diǎn)沒有進(jìn)行處理、通信效率較低等），提出了DIG-PBFT 算法.文中將動(dòng)態(tài)積分分組機(jī)制引入算法，通過該機(jī)制，可以在共識(shí)過程中動(dòng)態(tài)地篩選出拜占庭節(jié)點(diǎn)并禁止其參與共識(shí)，使得安全性更高的節(jié)點(diǎn)最大可能地參與到共識(shí)過程中，極大地提高了共識(shí)效率.仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了DIG-PBFT 算法的吞吐量更大、時(shí)延更低.同時(shí)通過實(shí)驗(yàn)結(jié)果也能發(fā)現(xiàn)當(dāng)網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)數(shù)量大量增加，對(duì)算法的影響非常大.在未來的工作中，將進(jìn)一步研究在網(wǎng)絡(luò)中存在大量節(jié)點(diǎn)的情況下，如何提高算法的性能.