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Fabric区块链的网络节点本质上是互相复制的状态机，节点之间需要保持相同的账本状态。为了实现分布式节点的一致性，各个节点需要通过共识过程，对账本状态的变化达成一致性的认同。
Fabric区块链的共识过程包括3个阶段：背书、排序和校验。
在背书（endorsement）阶段中，背书节点对客户端发来的交易提案进行合法性校验，然后模拟执行链码得到交易结果，最后根据设定的背书逻辑判断是否支持该交易提案。如果背书逻辑决定支持交易提案，会把交易提案签名后发回给客户端。
客户端通常需要根据链码的背书策略，向一个或者多个成员的背书节点发出背书请求。背书策略会定义需要哪些节点背书交易才有效，例如需要5个成员的背书节点中至少3个同意；或者某个特殊身份的成员支持等。客户端只有在收集足够多的背书节点的交易提案签名，交易才能被视为有效。
排序（ordering）阶段就是由排序服务对交易进行排序，确定交易之间的时序关系。排序服务把一段时间内收到的交易进行排序，然后把排序后的批量交易打包成数据块（区块），再把区块广播给通道中的成员。采用排序共识方式，各个成员收到的是一组发生顺序相同的交易，从而保证了所有节点的数据一致性。
Fabric 1.0中的排序服务支持可插拔的架构，除了提供的SOLO和Kafka 模式外，用户可以添加第三方的排序服务。SOLO是单机模式，仅适合开发测试中使用。Kafka模式是基于Kafka开源的分布式数据流平台，具有高扩展性和容错能力，适合用在生产系统。Kafka模式只提供了CFT类型的容错能力，即仅可对节点的一般故障失效容错，缺乏对节点故意作恶的行为进行容错的能力。
排序服务是共识机制中重要的一环，所有交易都要通过排序服务的排序才可以达成全网共识，因此排序服务要避免成为网络上的性能瓶颈。
校验（Validation）阶段是确认节点对排序后的交易进行一系列的检验，包括交易数据的完整性检查、是否重复交易、背书签名是否符合背书策略的要求、交易的读写集是否符合多版本并发控制MVCC（Multiversion Concurrency Control）的校验等。当交易通过了所有校验后，将被标注为合法并写入账本中。因为所有的确认节点都按照相同的顺序检验交易，并且把合法的交易依次写入账本中，因此不同确认节点的状态能够始终保持一致。
在所有Peer节点中，交易信息必须按照一致的顺序写入账本（区块链的一致性基本原则）。例如，比特币通过POW机制竞争记账权，由最先完成数学难题的节点获取记账权并生成区块，决定本区块中的信息顺序，并广播给全网所有节点，以此来达成账本的共识。而Hyperledger Fabric采用了更加灵活、高效的共识算法，以适应企业场景下对高TPS的要求。目前，Hyperledger Fabric有三种交易排序算法：Solo、Kafka、SBFT。
Solo：只有一个排序服务节点负责接收交易信息并排序，是最简单的一种排序算法，一般用于开发测试环境中。Solo共识模式属于中心化的处理方式，不支持拜占庭容错。
Kafka：Kafka是Apache的一个开源项目，主要提供分布式的消息处理／分发服务，每个Kafka集群由多个服务节点组成。Hyperledger Fabric利用Kafka对交易信息进行排序处理，提供高吞吐、低延时的处理能力，并且在集群内部支持节点故障容错，但不支持拜占庭容错。
SBFT：简单拜占庭算法，支持拜占庭容错的可靠排序算法，包括容忍节点故障以及一定数量的恶意节点。目前，Hyperledger Fabric社区正在开发SBFT算法。
Solo共识模式指网络环境中只有一个排序节点，从Peer节点发送来的消息由一个排序节点进行排序和产生区块；由于排序服务只有一个排序节点为所有Peer节点服务，没有高可用性和可扩展性，不适合用于生产环境，通常用于开发和测试环境。Solo共识模式调用时序图如下：
Solo共识模式调用过程说明：
A、Peer节点通过gPRC连接排序服务，连接成功后，发送交易信息。
B、排序服务通过Recv接口，监听Peer节点发送过来的信息，收到信息后进行数据区块处理。
C、排序服务根据收到的消息生成数据区块，并将数据区块写入账本（Ledger）中，返回处理信息。
D、Peer节点通过deliver接口，获取排序服务生成的区块数据。
共识集群由多个排序服务节点（OSN）和一个Kafka集群组成。排序节点之间不直接通信，仅仅与Kafka集群通信。
在排序节点的实现里，通道(Channel)在Kafka中是以主题topic的形式隔离。
每个排序节点内部，针对每个通道都会建立与Kafka集群对应topic的生产者及消费者。生产者将排序节点收到的交易发送到Kafka集群进行排序，在生产的同时，消费者也同步消费排序后的交易。
关于如何理解HyperLeger Fabric共识机制就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。
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