柴震宇 鐘旭 楊碩 于七龍

（東北大學(xué)秦皇島分校 計算機與通信工程學(xué)院 河北省秦皇島市 066004）

1 引言

Hyperledger Fabric[4]是當(dāng)前流行的企業(yè)級開源區(qū)塊鏈開發(fā)框架，具備良好的可拓展性，支持在豐富的應(yīng)用場景下提供服務(wù)。在實際生產(chǎn)環(huán)境中，為提高效率，一般會根據(jù)應(yīng)用場景將Fabric節(jié)點分散部署在多臺服務(wù)器中，搭建Fabric區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)過程中的復(fù)雜的環(huán)境配置通常是開發(fā)者進行快速開發(fā)的瓶頸。針對此問題，已經(jīng)有一些實踐方案，2020年，林劍宏[5]提供了單機部署Fabric網(wǎng)絡(luò)的實踐方案，但該方案適用于初學(xué)者體驗Fabric網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)核心功能，不適用于多機搭建。此外，方案[6]提出了通過指定節(jié)點IP的方式多機快速部署Fabric節(jié)點，但方案無法多節(jié)點進行有效管理。2019年，鐘紹柏[7]提出利用Ubuntu、Docker、Docker Compose搭建Fabric鏈碼運行環(huán)境,并進行鏈碼調(diào)用測試，但該方案為討論Fabric多機部署與管理情況。方案[8]提出了基于Kubernetes的云化部署，該方案管理效率較高，但Kubernetes學(xué)習(xí)難度大，且運維成本高。

針對管理效率與實施成本問題，本文提出了基于Docker swarm實現(xiàn)Hyperledger Fabric的容器化部署與管理。方案具有以下特點：

（1）利用Docker容器技術(shù)部署Fabric節(jié)點，實現(xiàn)Fabric計算節(jié)點的快速部署；

（2）利用Docker Swarm管理容器工作負載與維護集群狀態(tài)，保證系統(tǒng)的高可用性與容錯性，因swarm兼容Docker API，使得其學(xué)習(xí)成本低，同時架構(gòu)簡單，部署與運維成本低，適用于中小規(guī)模的集群管理。本方案配置簡單且管理效率高效，可直接應(yīng)用于各類生產(chǎn)環(huán)境。

2 基于Docker Swarm部署Fabric分布式網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)

如圖1所示為基于Docker Swarm部署Fabric分布式網(wǎng)絡(luò)拓撲圖，網(wǎng)絡(luò)具有5個排序節(jié)點（Orderer）、6個組織（Org），每個組織下有2個peer節(jié)點。其中，排序節(jié)點通過廣播(broadcast)接口，接收客戶端發(fā)送的交易，并將交易進行排序；組織用于維護與管理peer節(jié)點；組織用于管理peer節(jié)點，當(dāng)peer節(jié)點較多時，可通過組織統(tǒng)一管理，同時，組織還為同組織內(nèi)peer節(jié)點通信機密性提供保護；peer節(jié)點包含了賬本和鏈碼，并維護賬本和鏈碼、處理事務(wù)提案(transaction proposal)及響應(yīng)(proposal response)，且通過不間斷申請更新事務(wù)使賬本適中處于最新狀態(tài)。每個排序節(jié)點間可相互通信，每個組織內(nèi)部節(jié)點及組織間也可相互通信。

圖1：基于Docker Swarm部署Fabric分布式網(wǎng)絡(luò)拓撲

系統(tǒng)中主要將Hyperledger Fabric中的各個組件不屬于Docker容器中運行，并通過Docker Swarm作為容器編排工具實現(xiàn)集中管理各容器，同時構(gòu)造一個自定義的虛擬網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)內(nèi)部通信，通過docker-compose啟動Fabric的相關(guān)組件，對運行中的Fabric組件容器進行管理與調(diào)度。

方案中Docker Swarm內(nèi)置的跨主機容器通信方案是overlay網(wǎng)絡(luò)，overlay通過虛擬出一個子網(wǎng)，讓處于不同主機的容器能透明地使用該子網(wǎng)，所以跨主機的容器通信就變成了在同一個子網(wǎng)下的容器通信，邏輯上形成同一主機下的bridge網(wǎng)絡(luò)通信。構(gòu)建Hyperledger Fabric分布式網(wǎng)絡(luò)的核心在于使各個節(jié)點都處于同一個overlay網(wǎng)絡(luò)中，使其中的有關(guān)組件能夠與其他分布式節(jié)點進行通信。

2.3 兩組心率變異性和心率減速力指標分析 研究組SDNN、SDANN、RMSSD、LF、HF及心率減速力水平明顯低于對照組，差異有統(tǒng)計學(xué)意義(P<0.05)，見表3。

如表1所示為圖1中網(wǎng)絡(luò)節(jié)點地址規(guī)劃，基于Fabric多機使用環(huán)境，表1中每一個主機用于構(gòu)建一個組織(Org)，即每個組織對應(yīng)一個IP地址，組織間可通過物理網(wǎng)絡(luò)通信，組織內(nèi)部的peer節(jié)點通過overlay網(wǎng)絡(luò)相互通信，每個peer不對應(yīng)具體IP地址，peer之間通過虛擬內(nèi)網(wǎng)間有效的域名通信。

表1：網(wǎng)絡(luò)節(jié)點地址

3 系統(tǒng)實施

3.1 實施流程

如圖2所示為系統(tǒng)部署流程，主要內(nèi)容有：

圖2：應(yīng)用部署流程

（1）安裝Docker并拉取鏡像：安裝Docker及與應(yīng)用有關(guān)依賴軟件、拉取基本鏡像為前置條件，本方案中為Hyperledger Fabric官方鏡像；

（2）組建Docker Swarm集群：將各個服務(wù)主機加入相同的Docker Swarm集群中；

（3）創(chuàng)建overlay network：各個節(jié)點所需要共同加入overlay network，以實現(xiàn)節(jié)點間通信；

（4）配置Docker-compose文件：該文件定義了需要管理的服務(wù)與相關(guān)環(huán)境，本文中主要為Hyperledger Fabric中的orderer節(jié)點、peer節(jié)點與客戶端(Client)控制臺；

（5）啟動Docker節(jié)點：配置完畢后，可用上一步生成的Docker-compose的相關(guān)文件啟動Docker容器，容器內(nèi)部運行節(jié)點服務(wù)；

（6）應(yīng)用部署：該流程部署相關(guān)的Hyperledger fabric分布式應(yīng)用，到此為止，Hyperledger Fabric的分布式網(wǎng)絡(luò)就構(gòu)建完畢，開發(fā)者可基于此開發(fā)應(yīng)用程序。

3.2 實施步驟

方案測試環(huán)境采用6臺虛擬機用于分布式節(jié)點部署，節(jié)點操作系統(tǒng)為Ubuntu20.04，分配1核(vCPU)，2G內(nèi)存，20G硬盤。部署操作主要參考圖2中的核心流程，部署中的核心步驟如下所示：

（1）環(huán)境安裝與鏡像拉取，在每一個組織(Org)的主機中拉取docker、docker swarm鏡像，拉取成功后可驗證相關(guān)組件版本信息，如圖3所示為主機中Docker版本信息，如圖4所示為Docker compose，如圖5所示為Docker images的版本信息，為了保持系統(tǒng)安全性與可擴展性，各類基礎(chǔ)組件安裝時應(yīng)選擇穩(wěn)定版本部署。

圖3：Docker版本

圖4：Docker-compose版本

圖5：Docker images信息

（2）組建Docker swarm集群。在各個主機中分別通過“docker swarm init --advertise-addr ＜host-1 ip address＞”、“docker swarm join-token manager”、“＜output from jointoken manager＞ --advertise-addr ＜host-2 ip address＞”命令構(gòu)建Docker swarm，部署成功可查看部署后的集群。如圖6所示為通過“docker node ls”查看本項目中集群節(jié)點信息，其中，每個節(jié)點的“Ready”狀態(tài)代表節(jié)點狀態(tài)正常，管理狀態(tài)(MANAGER STATUS)為“Leader”表示該節(jié)點可進行集群任務(wù)調(diào)度，當(dāng)Leader節(jié)點發(fā)生故障時，其它主機將重新推舉產(chǎn)生新的Leader管理集群。

圖6：Docker swarm集群

（3）創(chuàng)建overlay network。在主機中通過“docker network create --attachable --driver overlay basic-network”命令構(gòu)建overlay網(wǎng)絡(luò)，如圖7所示為構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)完畢后通過“docker network ls”命令查看網(wǎng)絡(luò)信息，其中，DRIVER為“overlay”、SCOPE為“swarm”的網(wǎng)絡(luò)為新建的overlay network。創(chuàng)建overlay network之后，運行在多個節(jié)點(nodes)上的容器(container)可通過內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)進行通信與訪問。

圖7：創(chuàng)建overlay network的目錄

（4）配置Docker-compose文件。如表2所示為各主機的Docker-compose文件與節(jié)點信息，compose文件是一個YAML文件，用于定義services、network和volumes等參數(shù)。本方案中有6臺主機，對應(yīng)需要配置6臺主機的dockercompose文件。配置相關(guān)文件可啟動Hyperledger Fabric節(jié)點。

表2：主機Docker-compose文件

（5）啟動節(jié)點。在各主機輸入“docker-compose -f ＜ hostn.yaml＞ -f ＜ordern.yaml＞ up -d”命令啟動節(jié)點，其中“-f”參數(shù)表示指定文件，“-d”參數(shù)表示后臺啟動。如圖8所示，為節(jié)點啟動成功后在Host1中通過“docker ps -a”命令查看容器運行情況，其中，STATUS為“up”表示節(jié)點正常啟動與運行。

圖8：Host 1節(jié)點啟動情況

（6）應(yīng)用部署。根據(jù)Hyperledger Fabric的業(yè)務(wù)流程，首先需要完成加入通道(peer channel join)、更新錨節(jié)點(peer channel update)、安裝鏈碼(install chaincode)、審批鏈碼(approve chaincode)、提交鏈碼(commit chaincode)、初始化鏈碼(init chaincode)等步驟完成之后，才能進入業(yè)務(wù)核心流程調(diào)用鏈碼。其中，通道分為系統(tǒng)通道與應(yīng)用通道，分別用于傳輸管理與交易信息；錨節(jié)點是每個組織中若干個peer節(jié)點的代表，負責(zé)與其它組織通信；安裝鏈碼即部署Fabric智能合約，鏈碼被編譯成一個獨立的應(yīng)用程序，運行于隔離的Docker容器中；審批鏈碼用于允許向通道提交鏈碼，F(xiàn)abric中需要超過一般的組織審批鏈碼后才可向通道提交鏈碼；鏈碼的初始化只需要執(zhí)行一次，在任意節(jié)點上執(zhí)行即可。

如圖9所示為Fabric多機部署測試，部署完畢后，可驗證各排序節(jié)點間與組織內(nèi)部節(jié)點間網(wǎng)絡(luò)是否暢通，圖9(a)為驗證排序節(jié)點間網(wǎng)絡(luò)連接，圖9(b)為驗證組織內(nèi)部節(jié)點間網(wǎng)絡(luò)連接。

圖9

以上部署及測試結(jié)果表明，基于Docker Swarm的Hyperledger Fabric多機部署具有可行性。因Docker swarm是Docker官方社區(qū)開發(fā)的原生集群管理工具，其使用標準的docker API，使得Docker swarm學(xué)習(xí)成本低，同時架構(gòu)簡單，運維成本低，有利于快速部署與二次開發(fā)。

4 結(jié)束語

本文針對Fabric多機的管理效率低與實施成本高問題，研究了基于容器技術(shù)的Hyperledger Fabric的多機部署，并通過實驗的方式驗證了有關(guān)Hyperledger Fabric節(jié)點在Docker Swarm的容器編排管理的可行性。方案具有可快速部署、易于管理等特點，針對于普通規(guī)模的Fabric集群部署與管理具有一定優(yōu)勢，且可直接應(yīng)用于各類生產(chǎn)環(huán)境。方案未對部署規(guī)模較大集群效率與性能進行測試，下一步將針對規(guī)模較大集群時的精細管理做出探索。