陈宇杰 FISCO BCOS开源社区 2019-08-08

作者语

原来的PBFT共识算法在区块打包、交易验签、区块执行、空块处理等方面有持续优化空间，为了让PBFT算法更快更稳，FISCO BCOS做了一系列优化，包括：

打包和共识并发进行；
不重复验签交易；
引入DAG并行交易执行框架，可并行执行区块内交易；
空块快速触发视图切换，并切换Leader，不落盘空块，消除空块落盘存储开销的同时，有效防止了节点作恶；
解决了节点宕机后，无法快速追上其他节点视图的问题，保证了系统的可用性。

本文分别从性能、存储和可用性三个方面，向大家细说FISCO BCOS的共识优化方案。

性能优化

考虑到Leader轮流串行打包交易、交易验签速度慢以及区块执行速度慢，都是导致性能问题的主要因素，FISCO BCOS做了如下优化：

打包和共识并发执行

PBFT共识算法在每一轮共识，都包括打包阶段和共识阶段，

Leader打包新区块时，所有共识节点都处于等待Prepae包的状态中，无法进入共识阶段；

共识节点处于共识阶段时，Leader的打包线程不工作，

但打包区块和共识是两个独立互斥的过程，可以并发执行。

设打包阶段的时间开销为t, 共识阶段时间开销为u，n轮共识的时间开销为n∗(t+u)；

但若下一轮共识的Leader参与共识阶段的同时，也提前打包区块，并在下一轮共识时，广播已经打包好的区块，则可将共识时间开销缩短为n∗u+t，时间开销降低了(n-1)*t，可以有效提升PBFT共识算法性能。

避免交易重复验签

共识节点收到Leader发送的Prepare包后，会从中取出区块，并验证区块内每笔交易签名的有效性，但交易验签是很耗时的操作，会增加PBFT Prepare阶段的时间开销，降低性能。

考虑到交易插入到交易池的时候，会进行一次验签，如下图所示，FISCO BCOS系统做了防止交易重复验签的优化，下面结合整个交易流的处理流程，详细说明FISCO BCOS防止交易重复验签的处理流程：

RPC接收客户端发送的交易后，进行交易验签；
交易验证通过后，被插入到交易池，同步模块广播交易；
其他节点的同步模块收到其他节点的交易后，并进行验签交易，并将有效交易插入到交易池；
共识模块收到Prepare包后，解出Prepare包内区块，判断区块内交易是否在交易池内，仅验证不包含在交易池内的交易签名。

经过上述优化后，将Prepare请求内包含10000笔交易的区块解码和验签时间，由2s降低为200ms，大大减少了Prepare阶段的时间开销。

区块并行执行

区块执行是PBFT共识算法的主要时间开销之一，没有做任何并行优化的情况下，PBFT共识算法几乎无法就一个包含上万笔交易的区块达成共识。

为了提升区块链系统TPS，FISCO BCOS系统开发了基于DAG的交易并行执行引擎，并引入了可并行的合约开发框架，支持并行执行交易，达到了上万的TPS。具体可参考这里：《区块链性能腾飞：基于DAG的并行交易执行引擎》。

存储优化

为保障系统正常运行、确认Leader可用、防止Leader故意作恶，基于PBFT共识算法的区块链系统在没有交易时，会产生空块，并就空块达成共识。

虽然空块共识是必要的，但考虑到当前区块链系统的QPS不大，落盘空块会耗费存储空间、降低硬盘利用效率(可存储的交易数)。

FISCO BCOS基于PBFT共识算法，实现了高效的空块处理方法，保证空块参与PBFT共识流程的同时，不落盘空块，提升了磁盘利用效率。详细方案可参考这里：《FISCO BCOS的PBFT空块处理》。

可用性优化

刚启动的节点或者新节点加入区块链网络时，若不能立即和其他节点视图达成一致，会影响系统容错性。

case1：4节点区块链系统，node0宕机，剩余三个节点容错节点数为0；node0重启若无法快速追上其他节点视图，系统可容错节点数仍然为0，且node0处于共识异常状态中。
case2：2节点区块链系统正常运行，新加入节点node2，若node2无法快速追上其他节点视图，系统会由于1个节点异常(新加入节点)而处于共识异常状态中。

针对上面问题，FISCO BCOS PBFT共识算法引入了快速视图追赶机制，刚启动节点向所有其他共识节点发送视图切换包，其他节点收到包后，向其回复最新视图，从而使得刚启动节点可快速和其他共识节点达成一致视图，系统在加入了新节点后也不会共识异常。

如上图所示，核心流程如下：

刚启动节点向所有其他节点广播视图切换请求包ViewChange，请求包内的视图ViewChange.toView为1；
其他节点收到toView远小于当前节点视图的ViewChange请求后，回复包含当前视图(view)的ViewChange包；
刚启动节点收集满2*f+1个ViewChange包后，切换到和其他共识节点一致的视图。

总结

以上详述了FISCO BCOS在共识算法上的优化策略，FISCO BCOS使用系统的方法使得PBFT算法性能和存储效率更高，可用性更强。

当然，除了前面提到的问题外，PBFT算法在网络复杂度上也有持续优化空间，FISCO BCOS开发团队也在积极调研最新的共识算法及共识算法优化策略，并寻求大规模节点共识的解决方案，敬请期待。

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