許 倩，翟健宏

（1 哈爾濱工業(yè)大學(xué) 計算學(xué)部 哈爾濱 150001；2 哈爾濱工業(yè)大學(xué) 計算學(xué)部網(wǎng)絡(luò)空間安全系，哈爾濱 150001）

0 引言

2009 年，比特幣作為第一種虛擬貨幣誕生，標(biāo)志著區(qū)塊鏈技術(shù)在金融領(lǐng)域首次得到正式應(yīng)用。比特幣交易是建立在P2P 網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，在比特幣系統(tǒng)中，通過挖礦創(chuàng)建區(qū)塊鏈，礦工將交易打包進(jìn)區(qū)塊，使得已付款的交易變成“確認(rèn)”狀態(tài)以獲取信賴。依據(jù)其不同架構(gòu)，區(qū)塊鏈的發(fā)展可分為3 個階段：第一階段是比特幣區(qū)塊鏈，該階段以數(shù)字加密貨幣區(qū)為主要特征，旨在使任何兩個區(qū)塊鏈帳戶能夠順利地進(jìn)行節(jié)點對點的業(yè)務(wù)而無需第三方中介機構(gòu)；第二階段是以太坊區(qū)塊鏈，該階段以智能合約為主要特征，其特點是使用以太坊虛擬機（EVM）對區(qū)塊鏈進(jìn)行復(fù)雜算法的編程，通過編寫智能合約使得區(qū)塊鏈可以在電子貨幣之外的更豐富場景中得到應(yīng)用；第三階段是超越貨幣、金融范圍的區(qū)塊鏈應(yīng)用，這一階段區(qū)塊鏈充分融入人們的生產(chǎn)和生活，可被稱為區(qū)塊鏈時代。

2021 年10 月28 日，在Facebook Connect 大會上Facebook 首席執(zhí)行官馬克·扎克伯格宣布將Facebook 更名為“Meta”，來源于“元宇宙”，稱要在5年內(nèi)轉(zhuǎn)型成為一家元宇宙公司。2021 年9 月16日，清華大學(xué)新聞與傳播學(xué)院新媒體研究中心發(fā)布了《2020 年—2021 年元宇宙發(fā)展研究報告》，將“區(qū)塊鏈”作為元宇宙的底層架構(gòu)之一，在區(qū)塊鏈框架下搭建社交平臺、經(jīng)濟平臺，并結(jié)合UGC 搭建內(nèi)容平臺。這表明，在元宇宙元年的2021 年，區(qū)塊鏈將迎來一個發(fā)展的熱潮。

由于區(qū)塊鏈技術(shù)構(gòu)建的是若干個彼此隔離、無法通訊的完全單獨的網(wǎng)絡(luò)，所以每個節(jié)點也無法全部處在同一個網(wǎng)絡(luò)中。除了公共鏈?zhǔn)强梢詮V泛共存的，私人鏈和聯(lián)盟鏈可以支持各個組織都擁有各自的區(qū)塊鏈，甚至在一個組織內(nèi)部也能夠同時運行多條區(qū)塊鏈，所以這些區(qū)塊鏈可以彼此獨立，在單獨屬于自身的網(wǎng)絡(luò)中工作。但是由于區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用場景不斷豐富和復(fù)雜，各個區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)間往往彼此隔離，從而導(dǎo)致塊鏈間無法有效跨鏈操作，這使得通過區(qū)塊鏈技術(shù)實現(xiàn)全球價值互聯(lián)甚至是全球范圍內(nèi)的“元宇宙”的愿望難以實現(xiàn)。目前學(xué)術(shù)界有許多跨鏈技術(shù)的設(shè)計方案，但大多都有中心化或易受到攻擊等各種風(fēng)險，很難將其在實際中應(yīng)用。在區(qū)塊鏈跨鏈技術(shù)尚未成熟的今天，距離達(dá)到區(qū)塊鏈技術(shù)的大規(guī)模落地應(yīng)用的目標(biāo)還有一段距離。

本項目在研究已有的跨鏈技術(shù)的基礎(chǔ)上，旨在提出一種新的跨鏈共識算法，結(jié)合信任度評價的思想，設(shè)計一個可行的跨鏈數(shù)據(jù)整合方案并對方案的實施進(jìn)行實驗分析，為跨鏈技術(shù)的研究提供新的解決思路和實踐基礎(chǔ)。

1 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

Ripple 實驗室于2012 年提出了Interledger 協(xié)議，并在2015 年11 月發(fā)布Interledger 白皮書［1］。Interledger 協(xié)議（ILP）作為跨鏈解決方案公證人機制的代表，解決了區(qū)塊鏈不同賬本之間的協(xié)同問題。ILP 協(xié)議支持賬本之間的安全轉(zhuǎn)移，并允許在兩個賬本上的任何賬戶成員之間創(chuàng)建連接。2013 年Herlihy［2］提出了原子交換的基本理念，原子交換是一種支持不同區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)之間資產(chǎn)快速交換的技術(shù)?！霸印贝砹私灰椎囊恢滦?，因此原子交換將交易劃分為兩種類型：完全成功或完全失敗。2014年BlockSream 提出了側(cè)鏈機制，通過雙向楔入技術(shù)，一筆資產(chǎn)進(jìn)行交易時首先在主鏈上鎖定，確認(rèn)無誤后在側(cè)鏈上釋放，以此實現(xiàn)價值的跨鏈轉(zhuǎn)移。2016 年Cosmos［3］被提出，基于建立區(qū)塊鏈互聯(lián)網(wǎng)的構(gòu)想，使用Tendermint 共識引擎和IBC 協(xié)議構(gòu)建出一個支持異構(gòu)區(qū)塊鏈接入并進(jìn)行互操作的網(wǎng)絡(luò)。2017 年Block Collider 項目構(gòu)建了在多個區(qū)塊鏈塊集上的高速分布式賬本，將這些鏈集成在一起并支持許多跨鏈功能。在區(qū)塊生成上，BlockCollider 的每個塊都引用每個橋接鏈的頭塊——這個元組被稱為“基元組”，以此來統(tǒng)一每個橋接鏈上的最新區(qū)塊，并在PoW 的基礎(chǔ)上設(shè)計了一種基于字符串編輯距離的Proof of Distance 共識算法來提高挖礦效率。

雖然國內(nèi)對區(qū)塊鏈跨鏈技術(shù)的研究起步較晚，但是近幾年也產(chǎn)生很多優(yōu)秀的研究方案，給予了國內(nèi)研究者很大的信心和鼓勵。2018 年，張詩童、秦波和鄭海彬［4］基于哈希鎖定技術(shù)提出了一個多方跨鏈協(xié)議，協(xié)議依據(jù)圖的搜索策略設(shè)計了“邊著色”自動撮合交易算法，同時提出一種價格磋商機制，解決了多方跨鏈資產(chǎn)的清結(jié)算問題；2019 年，趙濤等［5］借鑒路由器特點，提出了一個基于聚類簇中心的共識跨鏈交換模型；李莎莎等［6］針對主從多鏈，利用邏輯回歸設(shè)計了基于信譽度的智能合約；2021年戴炳榮等［7］，通過改進(jìn)Google 用于網(wǎng)頁重要性評價的PageRank 算法，提出跨鏈公證人機制評價模型；同年，謝家貴等［8］提出了一種基于星火區(qū)塊鏈的跨鏈機制，設(shè)計了一種主鏈可以接入兩種類型的子鏈：同構(gòu)子鏈和異構(gòu)子鏈的新型主子鏈架構(gòu)，并通過骨干節(jié)點執(zhí)行中繼合約完成跨鏈通信；2020 年10月，杭州趣鏈科技有限公司聯(lián)合浙江大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院共同提出了兼容異構(gòu)區(qū)塊鏈的通用跨鏈協(xié)議IBTP，并研發(fā)了一個基于側(cè)鏈中繼的異構(gòu)區(qū)塊鏈互操作平臺BitXHub［9］。

2 基于委員會輪換機制的跨鏈數(shù)據(jù)整合方案

2.1 基于委員會輪換機制的跨鏈數(shù)據(jù)整合方案總體設(shè)計

對區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行拓?fù)浜徒?，如圖1 所示。假設(shè)i為區(qū)塊鏈編號，則集合Li代表區(qū)塊鏈賬本中屬于鏈i的一個節(jié)點集，Li ＝｛pi1，pi2…，pin｝，其中pin表示鏈i中的節(jié)點。圖1 中有3 條區(qū)塊鏈，其節(jié)點集為 {L1，L2，L3｝；區(qū)塊鏈之間的跨鏈操作即節(jié)點集之間的互操作和數(shù)據(jù)訪問，即Li跨鏈向Lj發(fā)送或接受數(shù)據(jù)是可行的；集合C表示形成中繼鏈的一組委員會節(jié)點，C中的節(jié)點來自已有區(qū)塊鏈；委員會C中藍(lán)色節(jié)點來自區(qū)塊鏈1，綠色節(jié)點來自區(qū)塊鏈2，橙色節(jié)點來自區(qū)塊鏈3。

圖1 區(qū)塊鏈跨鏈網(wǎng)絡(luò)模型Fig.1 Blockchain cross-chain network model

跨鏈方案的核心分為兩部分：節(jié)點信任度的動態(tài)評估和定期委員會輪換機制。

對于每條鏈，在時間t時，計算每個節(jié)點之間的信任關(guān)系，構(gòu)建節(jié)點之間的信任關(guān)系矩陣Dt，并將信任度進(jìn)行正則化處理，得到最終的信任關(guān)系矩陣C t；為了充分考慮鏈中所有節(jié)點之間的信任和交互，根據(jù)間接節(jié)點的信任關(guān)系，計算節(jié)點之間的信任關(guān)系，得到信任的迭代公式通過迭代得到全鏈節(jié)點的信任值矩陣T*i。

對于得到信任值矩陣的鏈，根據(jù)其節(jié)點數(shù)目占所有鏈節(jié)點的比例進(jìn)行委員會節(jié)點分配。在每條鏈上的可靠節(jié)點中，選擇信任值排在前ci的節(jié)點作為委員會節(jié)點。每條鏈選擇出該鏈的委員會成員，共同管理委員會中繼鏈。對于跨鏈的交互，當(dāng)nu∈Lx，ns∈Ly，nu對ns發(fā)送消息時，Lx的委員會節(jié)點啟動跨鏈消息傳遞進(jìn)程，將消息打包成標(biāo)準(zhǔn)格式，在委員會成員中進(jìn)行廣播和驗證。通過Ly的委員會節(jié)點進(jìn)行背書請求和簽名接受，最后完成跨鏈消息的驗證，對消息進(jìn)行保存。當(dāng)委員會處理了B個消息后，所有鏈進(jìn)行信任度的重新計算，委員會進(jìn)行更新。

2.2 動態(tài)信任度計算模型

2.2.1 單個節(jié)點的信任關(guān)系計算

在網(wǎng)絡(luò)中，信任度計算所需的信息可以從以下3 方面進(jìn)行收集［10］：

（1）態(tài)度：表示主體（發(fā)送方）對客體（接收方）持有的積極或消極看法，即是否愿意向客體發(fā)送消息；

（2）行為：表示客體對主體動作的反應(yīng)行為，主體可以據(jù)此來確定對客體的信任程度；

（3）經(jīng)驗：是在一次交互中客體對主體行為的感知，會對信任度的確定產(chǎn)生影響。

對于上述3 個因素，經(jīng)驗往往會影響態(tài)度和行為。因為過去的好的經(jīng)驗會促使客體對主體做出積極響應(yīng)，同理過去不好的經(jīng)驗會促使主體對客體產(chǎn)生消極看法，進(jìn)而影響兩者的信任關(guān)系。因此本文選擇并收集經(jīng)驗來進(jìn)行之后的信任計算。

為了獲得經(jīng)驗，固定主體（發(fā)送方），設(shè)為A，觀測其他節(jié)點對主體節(jié)點動作的積極行為反應(yīng)和消極行為反應(yīng)，來收集在主體節(jié)點視角下客體節(jié)點的行為信息，此行為信息作為之后信任度評估的信任信息。對于觀察者A 來說，B 的積極行為數(shù)目用a來表示，a初始化為0；B的消極行為數(shù)目用b表示，b初始化為0。當(dāng)A 觀察到B 是正常行為時，a ＝a ＋1；當(dāng)A 觀察到B 是異常行為時，b ＝b ＋1。對于時間t ＝n*Δt（n ＝1，2，3，…），得到第n個Δt的行為信息列表｛an，bn，tn｝（n ＝1，2，3，…）。

基于觀察者A 收集到的B 的積極行為和消極行為的信息，可以使用貝葉斯分布來對信任度進(jìn)行計算。因為beta 分布靈活且較為簡單，且僅有兩個參數(shù)，本文使用beta概率分布方程來刻畫信任度，公式（1）：

其中，α表示正因子；β表示負(fù)因子；α ＝a ＋1，β ＝b ＋1，0 ≤p≤1，α，β ＞0。

beta分布概率的期望，公式（2）：

使用期望來表示對于A 來說B 的信任度，公式（3）：

為了描述事件對信任度評估的動態(tài)影響，引入遺忘機制。因為過去觀察結(jié)果對當(dāng)前時間段的信任評估的影響會隨著時間的增加而減弱，即過去的觀察所占的權(quán)重低于近期觀察的權(quán)重。由此，引入遺忘機制來模型化這個影響減弱的現(xiàn)象：在時間t1時表現(xiàn)出K個積極行為和在時間t2（t2＞t1）表現(xiàn)出個積極行為是等價的，其中β（0＜β≤1）表示遺忘因子。

假設(shè)從t1到t2，分別有Δa和Δb個新增的積極行為和消極行為，則在時間t2，a更新為b更新為因為持續(xù)的積極行為會產(chǎn)生較好的聲譽，因此當(dāng)信任度大的時候，只有很少一部分壞的行為會破壞聲譽，即信任度越大，遺忘因子越小，因此可以使β ＝1-td。

在單個時間段內(nèi)如何進(jìn)行信任度評估的詳細(xì)表述見表1。

表1 單個節(jié)點的每個時間段的信任計算算法Tab.1 Trust calculation algorithm for each time period of a single node

2.2.2 信任關(guān)系矩陣構(gòu)建

為了防止惡意節(jié)點給其他惡意節(jié)點較高的信任值，給正常節(jié)點較低的信任值，從而影響到最終信任代表節(jié)點的選取，故將節(jié)點之間的信任值進(jìn)行正則化處理，得到最終的信任關(guān)系矩陣C t，公式（4）：

2.2.3 全鏈節(jié)點的信任值

節(jié)點可以通過檢測其他節(jié)點的行為得到節(jié)點和其它節(jié)點之間的信任關(guān)系，但事實上節(jié)點還可以利用其他節(jié)點的信任信息，對該節(jié)點做進(jìn)一步的信任評估。比如節(jié)點A 對節(jié)點D 的信任度，除了依據(jù)節(jié)點A 與D 的交互行為直接判斷之外，還可以通過其相鄰節(jié)點B 和C 進(jìn)行間接計算。即對于任意節(jié)點i，在時間節(jié)點j的信任度可以通過i的相鄰節(jié)點作為間接節(jié)點進(jìn)行計算，公式（5）：

其中，節(jié)點k是節(jié)點i的相鄰節(jié)點；dik表示節(jié)點i對節(jié)點k的信任度；dkj表示節(jié)點k對節(jié)點j的信任度。

為了充分考慮鏈中所有節(jié)點之間的信任和交互，本文根據(jù)間接節(jié)點的信任關(guān)系計算節(jié)點之間的信任關(guān)系。以此類推，最終利用全網(wǎng)節(jié)點的信任關(guān)系計算節(jié)點的信任值。其中迭代公式（6）為：

信任矩陣C中的每個元素表示節(jié)點之間的直接信任關(guān)系，信任度高的關(guān)系數(shù)值接近1，信任度低的關(guān)系數(shù)值接近0，節(jié)點之間交互很少的情況下為0.5。初始化每個節(jié)點的信任值都是相同的，為因此T初始值為一個值全為的列向量。假設(shè)收斂誤差為ε，根據(jù)迭代公式不斷迭代，直至收斂得到最終全鏈節(jié)點的信任值。節(jié)點信任值的計算算法見表2。

表2 全鏈節(jié)點的信任值計算算法Tab.2 Trust value calculation algorithm of full-chain nodes

2.3 基于定期委員會輪換的共識算法

2.3.1 委員會的建立和迭代

委員會是從每條鏈中選擇若干特殊節(jié)點經(jīng)選舉組成，委員會成員之間通過協(xié)議進(jìn)行消息的傳遞和確認(rèn)，并在規(guī)定時間進(jìn)行委員會成員的重新選舉。委員會的建立分為兩方面：委員節(jié)點的分配和委員會成員的選舉與更迭。

2.3.1.1 節(jié)點分配算法

2.3.1.2 委員會成員選舉與更迭

對于每個節(jié)點ni∈Li，選擇（IP，PK）［IP 地址和公鑰］作為其識別。從鏈集合｛L1，L2，…Ln｝中分別選擇｛C1，C2，…，Cn｝ 節(jié)點作為委員會節(jié)點構(gòu)成中繼鏈，其中

在算法2 中，得到了在全鏈節(jié)點的信任值向量T*。為了使鏈中被選舉稱為委員會的節(jié)點能夠被其他節(jié)點充分信任，同時也為了提高整體信任度，在鏈的所有節(jié)點中，選擇信任值最大的前ci個節(jié)點作為委員會成員。

在本文的跨鏈數(shù)據(jù)傳輸中，委員會成員是中間樞紐和核心，起到至關(guān)重要的作用。為了防止委員會成員中心化，從每條鏈中選舉出大于1 個委員會成員；同時，委員會成員也很難維持其信任度一直處于較高水平，因此在一定時間后，需要重新競爭委員會節(jié)點，選出新的委員會成員。對于算法2 得到的信任矩陣T*，每次委員會一輪工作結(jié)束后，重新進(jìn)行計算得到新的信任矩陣，進(jìn)行委員節(jié)點的更迭。

2.3.2 協(xié)議設(shè)計

對于不同鏈來說，發(fā)送消息沒有統(tǒng)一的格式，為了方便委員會節(jié)點進(jìn)行消息的收發(fā)和確認(rèn)，本文定義一種統(tǒng)一的消息格式，并通過消息中間件對即將在委員會節(jié)點中進(jìn)行跨鏈傳遞和確認(rèn)的消息進(jìn)行加工。定義消息的符號為表示鏈L*的節(jié)點u向其他鏈的節(jié)點s發(fā)消息，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)見表3。

表3 消息數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)Tab.3 Message data structure

在委員會成員之間進(jìn)行消息交互時，委員會集合C中的節(jié)點將使用第一個字段來驗證消息發(fā)送者的身份，如果不是C中的成員，則視為非法交易。

對于委員會C，將對信息進(jìn)行驗證以達(dá)成共識。對于傳統(tǒng)的PBFT 共識方法，當(dāng)信息被2×f ＋1 個節(jié)點確認(rèn)后，就可以被視為可信的。但是，傳統(tǒng)PBFT 算法在委員會機制中將會引起委員會的串通欺騙行為。假設(shè)一個委員會集合C ＝｛a：1，b：2，c：3，d：3，e：1｝，即分別有1，2，3，3，1 個節(jié)點來自鏈a，b，c，d，e。則對于鏈c 和d，其被選為委員會的成員數(shù)目最多且都為3，有可能串通起來進(jìn)行欺騙。為了解決上述問題，本文提出一個基于距離的消息驗證機制。

首先定義區(qū)塊鏈之間的距離。設(shè)Di，j為區(qū)塊鏈Li和Lj之間的距離，定義Di，j ＝｜｜Li ｜-｜Lj ｜｜，如果｜Li ｜＝｜Lj ｜且i≠j，則Di，j ＝1。

由此得到委員會之間的距離矩陣，設(shè)委員會有n個成員，則D ＝［D1，D2，…Dn］T，其中，Di是對委員會節(jié)點i來說的距離向量，Di ＝［Di，1，Di，2，…Di，n］。

對委員會節(jié)點i與節(jié)點j，之間的權(quán)重為Wij，公式（7）：

其中，ξ（*）是標(biāo)準(zhǔn)化函數(shù)。

若i，j是被選自于同一條鏈的，則Wij ＝1。通過上述方式計算委員會節(jié)點之間的權(quán)重，因為若兩個集合之間的區(qū)別越小，則權(quán)重的影響越大，交流和信任越強。

委員會維護(hù)一個交易數(shù)據(jù)池τ，來對消息進(jìn)行統(tǒng)計，并根據(jù)消息個數(shù)來發(fā)送更改視圖的要求，進(jìn)行委員會的更新。每次委員會更新也意味著數(shù)據(jù)池的清空。設(shè)B為交易數(shù)據(jù)池的界限，即0 ≤｜τ ｜≤B；C中異常節(jié)點的數(shù)目是建立一個對鏈的映射R（Li）＝｛p ｜p∈C∩p∈Li｝，即R（Li）為委員會中屬于鏈Li的成員。驗證機制流程如下：

（1）請求階段：nu∈Lx，ns∈Ly，nu對ns發(fā)送消息，則找到節(jié)點nr∈R（Lx），通過消息中間件打包消息為并和節(jié)點對其他委員會節(jié)點的權(quán)重向量Wx*T一起發(fā)送；

（2）請求背書階段：nz∈R（Ly）獲得數(shù)據(jù)，將背書請求根據(jù)權(quán)重Wx*T 從大到小發(fā)送給其他節(jié)點，權(quán)重越大，優(yōu)先權(quán)越高；

（3）驗證簽名階段：在委員會中除了R（Ly）的所有節(jié)點收到背書的請求后，驗證數(shù)據(jù)。如果節(jié)點證實了信息，用自己的私鑰對消息進(jìn)行簽名sig（v，m），發(fā)送驗證的消息和自己的簽名sign；

（4）廣播和提交：收到2×θ ＋1 個背書簽名后，nz記錄消息＝（m，sig（u，k），k），并將交易數(shù)據(jù)提交給nr，并廣播給所有節(jié)點，同時同步到委員會的內(nèi)存池，以便在循環(huán)結(jié)束將消息進(jìn)行封裝打包成塊；

（5）委員會節(jié)點nz和ns位于統(tǒng)一條鏈，nz將對ns進(jìn)行鏈內(nèi)的消息傳遞和驗證。

3 實驗測試

3.1 功能測試

本文測試環(huán)境：操作環(huán)境為Windows 11，項目環(huán)境為Maven 3.5.3、Java 1.8，編碼工具為IntelliJ IDEA 2020.1.3 x64。

首先，對3 個關(guān)鍵模塊——信任度計算模塊、委員會選舉模塊和共識機制模塊進(jìn)行功能測試。

（1）信任度計算模塊測試。在信任度計算模塊測試中，設(shè)置3 個節(jié)點，鏈內(nèi)消息傳遞。根據(jù)算法，每次交易后，節(jié)點更新自己用于計算的信任因素Δa，Δb，在時間從nΔt到達(dá)下一個時刻（n ＋1）Δt時，節(jié)點的信任信息進(jìn)行更新，見表4。

表4 節(jié)點信任關(guān)系向量的更新Tab.4 Update result of node trust relationship vector

（2）委員會選舉模塊測試。當(dāng)進(jìn)行委員會選舉時，首先對每個網(wǎng)絡(luò)更新該網(wǎng)絡(luò)的信任關(guān)系矩陣和信任向量，根據(jù)信任向量中每個節(jié)點的信任值從大到小進(jìn)行委員會的選舉。在本實驗中，在網(wǎng)中設(shè)置4 個節(jié)點，選擇3 個節(jié)點作為委員會節(jié)點。

在消息傳遞下，該模塊的執(zhí)行結(jié)果見表5。每次選舉網(wǎng)絡(luò)信任向量進(jìn)行更新，并選擇信任值最大的前3 個節(jié)點作為委員會節(jié)點。

表5 委員會選舉結(jié)果Tab.5 Committee Election Results

（3）共識算法模塊測試。在本模塊測試中，構(gòu)建3 個網(wǎng)絡(luò)，每個網(wǎng)絡(luò)6 個節(jié)點，委員會成員數(shù)目為6，消息數(shù)據(jù)池限制為5，θ ＝1，至少需要2θ ＋1＝3個節(jié)點簽名。

測試消息共20 條，其中8 條為跨鏈消息，12 條為鏈內(nèi)消息。根據(jù)算法，當(dāng)5 條跨鏈消息得到驗證后，消息數(shù)據(jù)池滿，進(jìn)行一次委員會更迭。此時，交易數(shù)據(jù)池中已經(jīng)完成驗證等待進(jìn)一步打包成區(qū)塊的消息見表6，迭代后的新委員會成員見表7。

表6 數(shù)據(jù)池滿載消息Tab.6 Datapool full message

表7 委員會成員Tab.7 Committee members

3.2 性能測試

對本文提出的基于委員會輪換機制的跨鏈數(shù)據(jù)整合方案執(zhí)行時間進(jìn)行測試，主要觀察委員會成員個數(shù)和數(shù)據(jù)量兩者對消息跨鏈傳遞時間的影響。

3.2.1 委員會成員個數(shù)對跨鏈消息傳遞時間影響

在上文對共識算法的分析中，每條跨鏈消息需要2× θ ＋1 個節(jié)點的驗證簽名，而θ又與委員會成員個數(shù)相關(guān)，因此可以推測跨鏈的事件與委員會成員個數(shù)有關(guān)。

為方便測試，構(gòu)造3 個網(wǎng)絡(luò)，對每個網(wǎng)絡(luò)添加6個節(jié)點和8 個節(jié)點的情況進(jìn)行分別實驗。

實驗一通過控制臺輸入來進(jìn)行單一消息的發(fā)送。改變委員會成員數(shù)目，得到在不同委員會成員數(shù)目時跨鏈傳輸消息的時間，如圖2 所示?？梢钥吹?，當(dāng)委員會成員數(shù)目增加時，跨鏈消息傳輸時間顯著降低。

圖2 單一數(shù)據(jù)時在不同委員會節(jié)點下的執(zhí)行時間Fig.2 Execution time under different committee nodes for a single data

實驗二通過文件導(dǎo)入，發(fā)送批量數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)個數(shù)為20 條，其中10 條鏈內(nèi)傳輸數(shù)據(jù)，10 條為跨鏈數(shù)據(jù)，實驗結(jié)果如圖3 所示。

圖3 批量數(shù)據(jù)時在不同委員會節(jié)點下的執(zhí)行時間Fig.3 Execution time under different committee nodes with large amounts of data

如圖3 所示，網(wǎng)絡(luò)中共有18 個節(jié)點的，當(dāng)委員會成員數(shù)目為5 時，執(zhí)行時間最少；網(wǎng)絡(luò)中共有24個節(jié)點的，當(dāng)委員會成員數(shù)目為11 時，執(zhí)行時間最少。在兩種網(wǎng)絡(luò)中傳輸批量數(shù)據(jù)時，隨著委員會成員數(shù)目的增多，數(shù)據(jù)傳輸?shù)目倳r間均減少。當(dāng)委員會成員數(shù)目為3 個時，也就是占節(jié)點總數(shù)的比例很小時，數(shù)據(jù)傳輸?shù)目倳r間最大，且遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于其他情況。

因此，需要根據(jù)委員會總數(shù)來選擇委員會成員數(shù)目，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點總數(shù)很大時，委員會成員的數(shù)目也應(yīng)相應(yīng)較大，以避免增加執(zhí)行時間。

3.2.2 在不同數(shù)據(jù)量下的跨鏈消息傳遞時間

維持在同一區(qū)塊鏈內(nèi)的交易數(shù)據(jù)為10 條不變，改變跨鏈交易時數(shù)據(jù)個數(shù)，能夠看到當(dāng)數(shù)據(jù)量增加時，執(zhí)行時間也相應(yīng)增加，基本成線性變化，變化趨勢如圖4 所示?？梢酝茰y在委員會成員數(shù)目固定時，數(shù)據(jù)量是影響算法執(zhí)行效率的最主要因素，且在本算法中，執(zhí)行時間與數(shù)據(jù)量大致成線性變化趨勢。

圖4 不同數(shù)據(jù)量下的執(zhí)行時間Fig.4 Execution time with different amounts of data

4 結(jié)束語

本文針對不同區(qū)塊鏈之間無法跨鏈傳輸數(shù)據(jù)的問題，設(shè)計并實現(xiàn)了一個基于委員會定期輪換機制的跨鏈數(shù)據(jù)整合方案，為區(qū)塊鏈跨鏈技術(shù)的研究提供了新的解決思路和實踐基礎(chǔ)。本文的研究成果包含以下幾個方面：

（1）設(shè)計了一個動態(tài)信任評估模型。充分考慮到區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)是P2P 網(wǎng)絡(luò)，具有高可變性，因此將節(jié)點的信任值視為動態(tài)變化的，引入遺忘機制刻畫節(jié)點信任值的演化過程。

（2）設(shè)計了委員會選舉和迭代算法。本文將節(jié)點的信任值作為委員會選舉的標(biāo)準(zhǔn)，為了避免單一委員會節(jié)點造成中心化問題，選取信任值最大的一些節(jié)點而不是某個節(jié)點作為該鏈的委員會成員。同時，為了防止委員會成員之間串通欺騙，委員會不是固定的，在一個工作周期后，將對節(jié)點信任度進(jìn)行重新評估，對委員會進(jìn)行更新。

（3）設(shè)計了一個基于距離的消息驗證機制。借鑒了PBFT 共識算法思想，提出適用于屬于不同鏈的委員會成員之間的消息驗證機制。在該機制中，委員會成員通過鏈之間的距離得到權(quán)重向量，并根據(jù)權(quán)重向量的大小進(jìn)行背書請求，當(dāng)節(jié)點收到一定數(shù)目的來自其他節(jié)點的背書簽名后，委員會節(jié)點之間達(dá)成共識，完成跨鏈消息的傳輸。