二、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。...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。...四、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。...这就为许多其他技术栈甚至不同语言的区块链底层的集成提供了思路。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。...而在这里，我们让orderer节点借助其内部的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。
（编者按：在上一篇文章中，我们聊了关于TF组件安装中的HA行为、多NIC安装、集群规模等问题，以及如何安装具有Tungsten Fabric CNI的Kubernetes HA环境。）...这样，控制器之间的HA和2个计算节点之间的overlay都完全配置好了！ 有些要点本文档没有覆盖，例如某些控制节点宕机时的行为，或在计算节点之间执行实时迁移。...https://hub.docker.com/r/opencontrailnightly/contrail-nodemgr/tags/ 关于在新的安装中选择什么样的标签，我有一些考虑。...由于latest是真正的开发分支，因此我不建议您将它们作为常规使用的标签，因为在某些情况下，此版本已被“破坏”以添加新的功能。...其它发行版本的分支更加稳定，因为在大多数情况下，它们只是进行了错误修复，尽管在创建新的分支后的某些特定时期内，发行版本的分支似乎也具有新的功能。
按某文分类将共识机制算法分为：证明类（适用于较大范围的区块链平台，可参考分层或者较大用户结合跨链技术一起使用），拜占庭故障类（主要包括拜占庭容错类算法，PBFT、RBFT等一些改进算法，为了解决一些拜占庭将军问题...，防止恶意节点影响主节点决策和一些失信问题），失效停止失效（raft类为主，可考虑相关算法PAXO等分布式一致性算法，鲁棒性网络容纳故障节点），能源电力领域考虑多使用POS、POA（以太坊网络共识），PBFT...raft（fabric网络使用的共识），所以若有相应的平台选定则可不用考虑共识问题，例如利用POS的原理，选择相对发电贡献大的运营商为主节点共识，又或者权威节点确定情况下采用raft手动超时选定主节点...以下相关算法均列举了国内外典型项目以及电力交易中考虑较多的hash计算量问题 可扩展性问题等。...参考：面向电力领域的区块链核心算法应用综述 A Survey on Efficient Consensus Mechanism for Electricity Information Acquisition
一、区块链 1.1区块链是什么 关于区块链有着不同的定义，有的是从技术的应用层面，有的是从技术层面，这里我根据不同的解释，汇总出了一个技术层面上的定义 区块链的本质是一个分布式数据库，每一个节点的数据由若若干个数据区块组成...，彼此可以互相交换信息 优点是系统可靠，扩展性强 缺点就是需要处理数据一致性问题， 为什么要处理数据一致性问题？...，在私有链和联盟链情况下，对一致性、正确性有很强的要求。...一般来说要采用强一致性的共识算法。而在公有链情况下，对一致性和正确性通常没法做到百分之百，通常采用最终一致性的共识算法。...其中又分为解决拜占庭将军问题的拜占庭容错算法，如PBFT等 另外解决非拜占庭问题的分布式一致性算法（Pasox、Raft），该类算法目前是联盟链和私有链链场景中常用的共识机制。
引言 拜占庭容错（Byzantine Fault Tolerance，BFT）是一种在分布式计算系统中实现容错的重要机制，旨在确保系统在存在恶意或故障节点的情况下仍能正常运作。...什么是拜占庭将军问题 拜占庭将军问题描述了一组分布式系统中的节点如何在某些节点可能故障或恶意作出错误信息的情况下，达成一致性决定。问题的核心是如何在分布式系统中处理和解决这些恶意节点带来的不确定性。...拜占庭容错算法的基本原理 拜占庭容错算法的核心思想是通过多次信息交换和验证，确保在大多数节点正常的情况下，系统能够达成一致性决策。...例如，Hyperledger Fabric 中采用了 PBFT 作为其共识机制，确保在有限的恶意节点存在下，区块链系统能够正常运作。...结论 拜占庭容错算法在分布式系统中扮演着至关重要的角色，通过确保系统能够在部分节点故障或恶意作恶的情况下正常运行，极大地提高了系统的可靠性和安全性。
微服务的诞生一方面解决了上述问题，但是另一方面却引入新的问题，其中主要问题之一就是：如何保证微服务间的业务数据一致性。...本文将通过一个商品采购的业务，来看看在Dubbo的微服务架构下，如何通过Fescar来保障业务的数据一致性。本文所述的例子中，Dubbo 和 Fescar 的注册配置服务中心均使用 Nacos。...dubbo.registry.nacos.version} 说明: 由于当前 apache-dubbo 与 dubbo-registry-nacos jar存在兼容性问题...整个 Dubbo 服务调用链路只需要在事务最开始发起方的 service 方法标注注解即可。 通过以上8个步骤，我们实现了用户采购商品的业务中库存、订单和账户3个独立微服务之间的数据一致性。...有关 Fescar 的更多信息： 分布式事务中间件 Fescar - RM 模块源码解读 关于开源分布式事务中间件Fescar，我们总结了开发者关心的13个问题 — 完 —
placeholder 就不用多介绍了，先来看下下面两个input控件，他们均是密码输入框，一个有 placeholder 属性，一个则没有： 如果你用360chrome浏览，就会出现这样的效果...： 位置不对 但是当鼠标触发焦点的时候，又正常了 最后就是，如果加过 placeholder 属性的输入框，输入的内容在没有到控件长度那 就自动截断了，而没有 placeholder 属性的控件则正常... 这2个问题目前只在 360chrome 上发现，虽然 360chrome 用的是 chrome24 的内核，但是我用原生 chrome24 内核测试，并未发现同样的问题，所以这个 bug 应该是...360chrome 自身造成的。
第一种: 在当前节点添加(错误) 这种方式构造出来的树是零零散散的节点，是每次给**current**赋值但是上一节点的**current.righr**是不变的,然后**current**和上一节点的...right就不连了,所以是错误的public TreeNode increasingBST(TreeNode root) { ArrayList list = new ArrayList...current = new TreeNode(a); current = current.right; } return node; }第二种: 在当前的右节点节点添加
摘要:关于java变量在工作内存和主存中的可见性问题 正文: package com.test;import java.util.concurrent.TimeUnit; public class...这个是我们大多数人想到的，但其实JVM针对现在的硬件水平已经做了很大程度的优化，基本上很大程度的保障了工作内存和主内存的及时同步，相当于默认使用了volatile。但只是最大程度！...在CPU资源一直被占用的时候，工作内存与主内存中间的同步，也就是变量的可见性就会不那么及时！后面会验证结论。 Q2：为什么取消注释中的任何一个代码块(1，2，3)，程序才会终止？...，以及sleep方法也会刷新主存的变量值到线程栈呢？，事实上我们前面说了synchronized只会保证在同步块中的变量的可见性，而is变量并不在该同步块中，所以显然不是这个导致的。...因为对于大量new Object()操作来说，CPU已经不是主要占时间的操作，真正的耗时应该在内存的分配上（因为CPU的处理速度明显快过内存，不然也不会有CPU的寄存器了），所以CPU空闲后会遵循JVM
题图摄于美国加州17英里：Lone Cypress 上两期文章阐述了超级账本 Fabric 1.0多节点部署概述以及多节点集群部署的准备工作（可点击），得到广大读者的关注，今天发布连载之三，介绍搭建...2.3 多节点 Fabric 的配置 以下各VM的工作目录为： $GOPATH/src/github.com/hyperledger/fabric/examples/e2e_cli 可在任意VM上运行以下命令...修改docker-compose-cli.yaml 在默认的情况下，docker-compose-cli.yaml会启动6个service（容器），它们分别为 peer0.org1.example.com...2.4 启动多节点Fabric集群 1.启动orderer 进入到 VM5 的 fabric/examples/e2e_cli 目录下，运行 docker-compose -f docker-compose-cli.yaml...此时通过 docker ps -a 命令能看到新容器： dev-peer0.org1.example.com-mycc-1.0 该值与实例化时的赋值一致，说明 peer0.org1 和 peer0.org2
缓存一致性问题 当程序在运行过程中， 会将运算需要的数据从主存复制一份到 CPU 的高速缓存当中， 那么 CPU 进行计算时就可以直接从它的高速缓存读取数据和向其中写入数据， 当运算结束之后， 再将高速缓存中的数据刷新到主存当中...此时线程 2 的高速缓存当中 i 的值还是 0， 进行加 1 操作之后， i 的值为1， 然后线程 2 把 i 的值写入内存。 最终结果 i 的值是 1， 而不是 2。 这就是著名的缓存一致性问题。...也就是说， 如果一个变量在多个 CPU 中都存在缓存（一般在多线程编程 时才会出现） ， 那么就可能存在缓存不一致的问题 如何解决缓存一致性的问题 为了解决缓存不一致性问题， 通常来说有以下 2...这样就解决了缓存不一致的问题。但是上面的方式会有一个问题， 由于在锁住总线期间， 其他 CPU 无法访问内存， 导致效率下。...通过缓存一致性协议 所以就出现了缓存一致性协议。 该协议保证了每个缓存中使用的共享变量的副本是一致的。
节点是区块链的通信主体，是一个逻辑概念。多个不同类型的节点可以运行在同一物理服务器上。有多种类型的节点：客户端、Peer节点、排序服务节点和CA节点。下图为网络节点架构图2-1： ?...图2-1所示的Peer节点还有一种角色是主节点（Leader Peer），代表的是和排序服务节点通信的节点，负责从排序服务节点处获取最新的区块并在组织内部同步。...Fault Tolerance，拜占庭容错)。...现在是通过Kafka/ Zookeeper实现的CFT，未来将提供基于 etcd/Raft 的Raft共识订购服务以及完全分散的BFT订购服务 ##CA节点 CA节点是Hyperledger Fabric1.0...参考资料 《深度探索区块链：Hyperledger Fabric技术与应用》 Pluggable Consensus
分布式系统的基本概念 FLP不可能原理和CAP原理 FLP 不可能原理（FLP impossibility）：在网络可靠，存在节点失效（即便只有一个）的最小化异步模型系统中，不存在一个可以解决一致性问题的确定性算法...1985年 FLP 原理实际上说明对于允许节点失效情况下，纯粹异步系统无法确保一致性在有限时间内完成。 科学告诉你什么是不可能的；工程则告诉你，付出一些代价，我可以把它变成可能。...在这种模式下，不可逆转的共识应该在1秒内完成。 在这种情况下，其实DPOS是拜占庭容错的特殊解，如何理解特殊解？...在POW或者其他的POS共识里，节点不限、随机出块顺序的问题，就变成只要解决「固定数量和固定出块顺序情况下的拜占庭问题」，其难度就大大降低。...HyperLedger Fabric下一代共识：SBFT PBFT在Fabric0.6的时候被采用，但是由于一些说不清的原因，在Fabric1.0中并没有采用PBFT，而是使用Kafka进行排序，作为共识节点
需要了解 Fabric 基本架构的读者可参考文后相关文章。 图1.1 单节点下的Fabric网络结构图 Fabric 源码中包含一个简单的e2e单机部署示例，方便用户理解、研究和开发应用。...图1.2 多节点下的Fabric网络结构图 虽然e2e_cli的示例比较简单，但它把多个节点混合部署在一起，无法区分哪些配置对应哪个节点。...另外，在实际场景中，Fabric 节点可能会由不同的组织分别拥有和维护，peers 和 orderer 必然会分布在不同的物理节点上，因此多节点的Fabric 部署成为需要解决的问题，图1.2是多节点...但是在多节点的情况下，容器之间不能进行直接通讯，因此需要把容器的7051端口映射到宿主机上，通过各个宿主机的7051端口来实现节点间通信。...启动多节点Fabric集群 在各个节点上配置好 Fabric 的启动环境后，需要依次登录到节点上通过docker-compose up的方式启动 Fabric 节点。
使用mysqldump导出数据的时候，我们最关心的问题之一就是表的一致性。简单的说就是所有表是不是同一时间的数据和结构。随着备份参数的不同，表的一致性和对数据库的影响也会不一样。...情况一，在不使用任何其他参数的情况下 mysqldump -h127.0.0.1 -uwxp -p'wxp' test > dump.sql 很简单，只是指定了连接地址，账号密码，和需要导出的数据库...在没有指定参数的情况下，默认会使用lock-tables参数。...官方文档关于这两个的区别 START TRANSACTION If the transaction isolation level is REPEATABLE READ (the default level...，可以使用lock-tables，lock-all-tables，single-transaction三个参数来控制表的一致性问题。
首先，Fabric使用了被动或者主备复制[6,13]，这种方式经常在分布式数据库中被使用，但它是基于中间件的非对称更新处理[24,25]，并且被移植到了拜占庭错误的非信任环境下。...在Fabric中，每个交易仅仅被一小部分节点执行，允许并行执行，解决潜在的不确定性问题，借鉴“执行验证”BFT复制[21]。...不确定的代码。另一个关于这种并发地排序执行架构的问题是不确定性地交易问题。在共识完之后在状态复制机中执行操作，需要保证确定性，账本的复制，所有节点状态的一致性，但是这个方式违背了区块链最初的设计。...从许多概念证明的应用的反馈来看，这种方法的局限性立即变得清晰。举个例子，用户经常观察到节点间状态不一致并报告共识协议的bug；在所有情况下，仔细检查会发现罪魁祸首是非确定性交易。...在这个意义上，Fabric在拜占庭模型中引入了一种新的混合复制范例，它结合了被动复制（状态更新的预一致计算）和主动复制（执行结果和状态更改的后一致验证）。
/pubs/byz.pdf 拜占庭问题假设一个场景，拜占庭的多个军队围攻地方的一个城市，军队的将军通过信使交换信息，在观察敌军的情况后将军们必须达成统一的作战计划。...但是将军中可能有叛徒，会阻止其它将军达成一致决定。 将军们就需要一个算法保证所有忠诚的将军达成一致的行动，少数的叛徒将军无论如何阻碍也不能得逞。...2.4 非拜占庭问题 非拜占庭问题, 可以认为攻城的将军都是可信任的, 但节点可能会奔溃无法通信，Paxos和Raft算法是归属到这一类。...值得一提的是, hyperledger fabric 0.6还是实现了PBFT, 可惜效率低下, 1.0之后直接切换kafka/zookeeper集群实现的共识, 实际应该也是raft, 效率大幅提升。...而实际上联盟链对于成员的加入都严格的审核和限制, 节点可以认为是信任的。 一致性和共识是区块链的核心，希望文章对大家有帮助。
Paxos和Raft对节点的前提假设是不作恶，只是偶尔可能不响应而已。而真实情况是节点可能会作恶（伪造消息），在这样的场景下，如何在众多节点中达成一致性问题，这是拜占庭将军问题所要讨论的。...拜占庭将军问题，通过比喻的方式来描述分布式一致性中一类最难的问题： 假设将军总数3，叛徒将军数1....提案人是叛徒，发送不同的提案给不同的节点，但其他三个节点之间进行通信后，他们自己也能达成一个共识。...所以在前几期讲PBFT的时候说道，假设节点总数为N,f为拜占庭错误节点,N满足:N=3f+1。 也是为了满足这一特性。 共识算法的核心就是解决拜占庭将军问题（分布式网络一致性问题）。...所以在PAXO改进了以后，raft不能解决拜占庭将军问题，结合PBFT，设计一种基于PBFT的raft，解决拜占庭容错还能容纳故障节点。这是一个很好方向。
春节又要来了，远行的小伙伴们将开始一场刺激的抢票之旅，关于购票，从程序角度上而言，大致分为这么几步： 1、 检查是否有剩余的票 2、 购票后票数减一 3、 账户上扣除金额 4、 获得火车票 如果执行顺利...，一切ok，如果中途执行出现异常，比如扣除金额的时候出现异常，你账户上的金额未减，也没有获得火车票，但剩余票数却莫名地少了一张，这就是我们常说的事务的一致性问题，是由于数据库运行中途发生故障，导致数据库中的状态部分改变...，使数据出现不一致的情况。...开发一个系统让他能够在常规状况下运行是要花费很多时间和精力的，开发一个健壮的系统使他能够应对各种异常情况，发生错误后我们能够很快定位解决问题，手动乃至自动恢复到正常运行的状态，则需要更细致的思考。...这是为了将它和当前事务独立开来，使startShelve()执行完毕后提交插入的记录，而不被外层调用方法的回滚影响。下面简单罗列下事务的传播属性： REQUIRED 如果存在一个事务，则支持当前事务。
新增数据时 ，写入数据库；访问数据时，缓存缺失，查数据库，更新缓存（始终是处于”数据一致“的状态，不会发生数据不一致性问题) 更新（修改/删除）数据时 ，会有个时序问题：更新数据库与删除缓存的顺序（这个过程会发生数据不一致性问题...） 在更新数据的过程中，可能会有如下问题： 无并发请求下，其中一个操作失败的情况 并发请求下，其他线程可能会读到旧值 因此，要想达到数据一致性，需要保证两点： 无并发请求下，保证 A 和 B 步骤都能成功执行...利用 Canal，即将负责更新缓存的服务伪装成一个 MySQL 的从节点，从 MySQL 接收 Binlog，解析 Binlog 之后，得到实时的数据变更信息，然后根据变更信息去更新/删除 Redis...因此，使用这种策略时，需要考虑出现不同步问题时的降级或补偿方案。 B. 高并发情况 使用以上策略后，可以保证在单线程/无并发场景下的数据一致性。...或者，在”先更新数据库，再删除缓存”方案下，“读写分离 + 主从库延迟”也会导致不一致： 解决方案： a.延迟消息 凭借经验发送「延迟消息」到队列中，延迟删除缓存，同时也要控制主从库延迟，尽可能降低不一致发生的概率
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