Fabric 1.4 源码分析 Endorser背书节点 本文档主要介绍fabric背书节点的主要功能及其实现. 1. 简介 Endorser节点是peer节点所扮演的一种角色,在peer启动时会创建Endorser背书服务器,并注册到本地gRPC服务器(7051端口)上对外提供服务,对请求的签名提案消息执行启动链码容器.模拟执行链码.背书签名等流程.所有客户端提交到账本的调用交易都需要背书节点背书,当客户端收集到足够的背书信息之后,再将签名提案消息.模拟执行的结果以及背书信息打包成交易信息发给

Fabric 1.4 源码分析 背书节点和链码容器交互 本文档主要介绍背书节点和链码容器交互流程,在Endorser背书节点章节中,无论是deploy.upgrade或者调用链码,最后都会调用ChaincodeSupport.LaunchInit()/Launch()以及ChaincodeSupport.execute()方法.其中Launch()方法启动链码容器,execute()方法调用链码. 1. 准备 ChaincodeSupport.Launch()首先进行判断,根据peer侧该版本链

☞ ░ 前往老猿Python博文目录 ░ 在Hyperledger Fabric区块链中,有背书节点进行背书,Hyperledger Fabric 使用背书策略来定义哪些节点需要执行交易. Hyperledger Fabric在区块链交易方面采取了一个新颖的思路,将智能 合约的执行与账本的更新分开使它可以提高交易吞吐量,支持更细粒度 的隐私控制,实现更灵活强大的智能合约.而这些特性得以实现的一个 关键因素就是在交易加入账本之前进行显式地交易背书. 1.背书 背书"这个词源来自银行票据业务,传统意

本项目中各个节点和树莓派的通信不区分信道,因此如果由树莓派发送给特定节点的数据会被所有节点接收到,因此子节点可以判别该数据是否发给自己的,需要在数据的第二个字节中加入目标节点的编号(第一个字节为源节点的编号). 设计思路:基于前面提到的两个节点进行双工通信,树莓派不断的向节点发送数据,为了保证数据发送可以到达,持续发送100ms. 树莓派代码 如下: #include <cstdlib> #include <iostream> #include <sstream> #i

 Hyperledger Fabric . Corda 和以太坊的对比 三种不同的框架 我们从 Hyperledger Fabric.R3 Corda和以太坊的白皮书中可以看到,三种框架在可能的应用领域上分别具有完全不同的想法. Fabric[1] 和 Corda[2] 的开发是受具体用例驱动的.其中,Corda 的用例来自于金融服务行业,这也是 Corda 可见的主要应用领域.Fabric 设计提供一种模块化.可扩展的架构,可用于从银行.医疗保健到供应链等各个行业. 以太坊表现出完全独立于任何

原创: Philipp Sandner 区块链前哨 昨天 编译|盖磊编辑|前哨小兵甲区块链前哨导语: 我们分析了 Hyperledger Fabric,R3 Corda 和以太坊这三种分布式账本技术间存在的最显著差异,目的是为决策者提供一个新的 DLT 指南,了解 Hyperledger Fabric.Corda 和以太坊的最适合用例. 更多干货内容请关注微信公众号“区块链前哨”,(ID:blockchain-666) 本文中,我们将简要分析 Hyperledger Fabric,R3 Cord

转自: https://blog.csdn.net/HiBlock/article/details/80212499 个人感觉对交易流程描述的比较清楚,转载以备查看. 1 典型交易流程 下图所示为Hyperledger Fabric 1.0典型的交易流程图. 从上一节的网络节点架构中,我们已经了解到基于Hyperledger Fabric 1.0的区块链应用中涉及几个节点角色:应用程序.背书节点.排序服务节点和主节点.在图3-4中,假定各节点已经提前颁发好证书,且已正常启动,并加入已经创建好的通

      看了看客户端安装链码的部分,感觉还是比较简单的,所以在这里记录一下.       还是先给出安装链码所使用的命令好了,这里就使用官方的安装链码的一个例子: #-n 指定mycc是由用户定义的链码名字,-v 指定1.0是链码的版本,-p ...是指定链码的路径 peer chaincode install -n mycc -v 1.0 -p github.com/hyperledger/fabric/examples/chaincode/go/chaincode_example02  

balance transfer 提供了很多查询接口,包括链码查询,根据区块号查询区块数据,根据交易ID查询交易信息,查询链上的区块数,查询已安装或已实例化的链码,查询通道. 源码解析 1.调用链码查询:调用指定背书节点上部署的普通chaincode对状态数据库进行查询操作,该方法只会发送交易提案到目标节点,并不会产生新的交易发送给排序服务. // 调用指定节点上部署的普通链码进行查询 app.get('/channels/:channelName/chaincodes/:chaincodeNa

目录 一.Hyperledger Fabric概述 二.基本术语 1.共享账本ledger 2.通道Channel 3.组织Org 4.智能合约Chaincode 5.背书Endorse 6.各种节点 6.1客户端节点 6.2peer节点(包含Committer,Endorser,Leader,Anchor这几种状态) 6.3排序服务节点orderer 6.4CA(Certificate Authority 证书颁发机构)节点 7.公钥基础结构PKI 8.成员服务提供者MSP 9.共识 10.策

以前从来没有写过博客,从这段时间开始才开始写一些自己的博客,之前总觉得写一篇博客要耗费大量的时间,而且写的还是自己已经学会的,觉得没什么必要.但是当开始用博客记录下来的时候,才发现有些学会的地方只是自己觉得已经学会了,还是有太多地方需要学习,眼高手低了,所以以后会养成写博客的好习惯,保持记录. 今天记录一下之前阅读过的源码:Peer节点背书提案过程. 1 起点 首先定位到core/endorser/endorser.go这个文件中的ProcessProposal()方法在第450行.其实对于Pe

在ros下实现节点编程,实现一个节点发送消息,另一个节点接收.实现方式有多种,可以直接在命令窗口创建工作空间包以及节点,用catkin_make进行编译,添加.bash路径,然后执行rosrun  package  node_name .这种方式对于一个ROS初学者来说容易出错,而且很多网上的教程中出现了不同的问题,比如需要修改CMakeLists.txt和package.xml中的内容,相当繁琐.为了避免不必要的麻烦,初学者可以应用IDE进行节点编程,达到一定的水平后,再用上面的方式去实现.下

在fabric中,共识过程意味着多个节点对于某一批交易的发生顺序.合法性以及它们对账本状态的更新结构达成一致的观点.满足共识则意味着多个节点可以始终保证相同的状态,对于以同样顺序到达的交易可以进行一致的处理. 具体来看,fabric中的共识包括背书.排序和验证三个环节的保障. 我们先来研究下背书策略. 一.什么是背书策略 chaincode在实例化的时候,需要指定背书策略.这里的背书策略就是需要什么节点背书交易才能生效. 发起交易的时候,发起端(一般是SDK),需要指定交易发给哪些节点进行背书验

看一下Peer节点的启动过程,通常在Fabric网络中,Peer节点的启动方式有两种,通过Docker容器启动,或者是通过执行命令直接启动. 一般情况下,我们都是执行docker-compose -f docker-*.yaml up命令通过容器启动了Peer节点,而如果直接启动Peer节点则是执行了peer node start这条命令.看起来,这两种方式所使用的命令毫无关系,但事实上,在Docker容器中启动Peer节点也是通过执行了peer node start这条命令来启动Peer节点,

HyperLedger:超级账本项目 一.Fabric中的节点 1.节点术语 [1].Orderers: 提供共识服务的网络节点,例如,使用Kafka或PBFT [2].Peers:     维护账本的网络节点,通常在Hyperledger Fabric中担任背书或者记账角色. [3].Comitter:     检查交易的合法性,最终将交易提交到区块链中. 2.Orderers & Peers & Comitter节点关系 Orderers & Peers & Comit

Redis的主从复制功能,可以实现Redis实例的高可用,避免单个Redis 服务器的单点故障,并且可以实现负载均衡. 一:主从复制过程 Redis的复制功能分为同步(sync)和命令传播(commandpropagate)两个操作: 同步操作用于将从节点的数据库状态更新至主节点当前所处的数据库状态: 命令传播操作则用于在主节点的数据库状态被修改,导致主从节点的数据库状态不一致时,让主从节点的数据库重新回到一致状态: 1:同步 当客户端向从节点发送SLAYEOF命令,或者从节点的配置文件中配置了

简单的c# TCP通讯(TcpListener) C# 的TCP Socket (同步方式) C# 的TCP Socket (异步方式) C# 的tcp Socket设置自定义超时时间 C# TCP socket发送大数据包时,接收端和发送端数据不一致 服务端接收Receive不完全 在发送端,一次发送200k个字节,在接收端,一次接收200k个字节, 但是在接收端,经常会出现 socket.receive 接收不全的情况 , 偶尔接收的包也是正常的,用Wireshark抓包发现,每次发送都分成

前几天同事做了一个效果,希望在原本使用了遮罩组件 Mask 的技能图标(让技能图标变成圆形)上在添加一个置灰的功能,但问题来了:因为是动态根据游戏中玩家的条件才动态置灰,以修改 Mask 下子节点 Image 组件的材质来实现的,但是实际上怎么修改也不起作用,呈现出的效果都只停留在第一次运行时的样子. 一开始我也以为是 shader 的问题,修改的 property 没有生效,但是通过各种测试发现 shader 是已经修改成功的了.就是没有应用上,在查阅了各方资料无效果的情况下只能翻阅 unit

背书策略 背书策略用于指导peer如何确定交易是否得到了的认可.当一个peer接收到一个事务时,它会调用与事务的Chaincode相关联的VSCC(验证系统链代码),作为事务验证流程的一部分,以确定交易的有效性.一个交易包含了一个或多个peer背书节点中的背书支持.VSCC的任务是做出以下决定: 所有的背书都是有效的(也就是说,它们是有效的签名,而不是预期的消息). 有适当数量的背书 背书来自预期的来源(s) 背书策略指的是第二和第三点其中的一种方式. CLI中的背书策略语法 在CLI中,使用一

Zookeeper的大部分操作都是通过选举产生的.比如,标记一个写是否成功是要在超过一半节点发送写请求成功时才认为有效.同样,Zookeeper选择领导者节点也是在超过一半节点同意时才有效.最后,Zookeeper是否正常是要根据是否超过一半的节点正常才算正常.这是基于CAP的一致性原理. zookeeper有这样一个特性:集群中只要有过半的机器是正常工作的,那么整个集群对外就是可用的.也就是说如果有2个zookeeper,那么只要有1个死了zookeeper就不能用了,因为1没有过半,所以2个