基于自定义日志的Fabric的共识交易轨迹可视化追踪方法

doi:10.11772/j.issn.1001-9081.2021111935

《计算机应用》唯一官方网站 ›› 2022, Vol. 42 ›› Issue (11): 3421-3428.DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2021111935

• 2021 CCF中国区块链技术大会（CCF CBCC 2021） • 上一篇

基于自定义日志的Fabric的共识交易轨迹可视化追踪方法

李杉杉¹^,², 王岩泽¹^,², 邹英龙¹^,², 陈焕雷³, 张贺¹^,²(), 吴欧¹^,²

^1.南京大学软件学院, 南京 210023
^2.计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学), 南京 210023
^3.中国农业银行研发中心, 广州 511400

收稿日期:2021-11-14 修回日期:2022-01-21 接受日期:2022-02-28 发布日期:2022-05-07 出版日期:2022-11-10
通讯作者: 张贺
作者简介:李杉杉（1990—），女，山东平度人，助理研究员，博士，CCF会员，主要研究方向：微服务架构、区块链、软件工程
王岩泽（1998—），男，山西太原人，硕士研究生，CCF会员，主要研究方向：区块链
邹英龙（2000—），男，黑龙江哈尔滨人，主要研究方向：区块链
陈焕雷（1994—），男，海南海口人，硕士研究生，主要研究方向：区块链
张贺（1970—），男，天津人，教授，博士，CCF会员，主要研究方向：软件工程、面向服务计算、大数据、区块链 hezhang@nju.edu.cn
吴欧（1981—），女，辽宁新民人，讲师，硕士，主要研究方向：区块链、排队论。
基金资助:
国家重点研发计划项目(2019YFE0105500);国家自然科学基金资助项目(62072227);江苏省重点研发计划项目(BE2021002);江苏省政府间双边创新项目(BZ2020017);江苏省科研创新计划项目(KYCX_21_0061);挪威研究理事会项目(309494)

Consensus transaction trajectory visualization tracking method for Fabric based on custom logs

Shanshan LI¹^,², Yanze WANG¹^,², Yinglong ZOU¹^,², Huanlei CHEN³, He ZHANG¹^,²(), Ou WU¹^,²

^1.Software Institute，Nanjing University，Nanjing Jiangsu 210023，China
^2.State Key Laboratory for Novel Software Technology （Nanjing University），Nanjing Jiangsu 210023，China
^3.Agricultural Bank of China Guangzhou R&D Center，Guangzhou Guangdong 511400，China

Received:2021-11-14 Revised:2022-01-21 Accepted:2022-02-28 Online:2022-05-07 Published:2022-11-10
Contact: He ZHANG
About author:LI Shanshan， born in 1990， Ph. D.， assistant research fellow. Her research interests include microservice architecture， blockchain， software engineering.
WANG Yanze， born in 1998， M. S. candidate. His research interests include blockchain.
ZOU Yinglong， born in 2000. His research interests include blockchain.
CHEN Huanlei， born in 1994， M. S. candidate. His research interests include blockchain.
ZHANG He， born in 1970， Ph. D.， professor. His research interests include software engineering， service‑oriented computing， big data， blockchain.
WU Ou， born in 1981， M. S.， lecturer. Her research interests include blockchain， queuing theory.
Supported by:
National Key Research and Development Program of China(2019YFE0105500);National Natural Science Foundation of China(62072227);Key Research and Development Program of Jiangsu Province(BE2021002);Intergovernmental Bilateral Innovation Project of Jiangsu Province(BZ2020017);Jiangsu Scientific Research and Innovation Program(KYCX_21_0061);Research Council of Norway(309494)

摘要/Abstract

摘要：

联盟链缺少展示各个节点资源使用情况、健康状态、互相关系、共识交易流程等方面的可视化方法，为此提出一种基于自定义日志的Fabric共识交易轨迹追踪方法（FTL）。首先，以典型联盟链框架Hyperledger Fabric为基础设施实现区块链底层构建；然后，利用ELK工具链收集与解析Fabric的自定义共识交易日志，并利用Spring Boot作为业务逻辑处理框架；最后，采用专注于图分析领域的Graphin实现共识交易轨迹的可视化。实验结果表明，与原生Fabric应用相比，基于FTL的Fabric的应用框架在实现可视化追踪基础后，平均性能仅下降了8.8%，未造成显著延迟，可以为监管方提供更加智能的区块链监管方案。

关键词: Hyperledger Fabric, 区块链, 监管, 共识交易, 追踪, 日志

Abstract:

Concerning that the federated chain lacks visualization methods to show the resource usage， health status， mutual relationship and consensus transaction process of each node， a Fabric consensus transaction Tracking method based on custom Log （FTL） was proposed. Firstly， Hyperledger Fabric， a typical federation framework， was used as the infrastructure to build the bottom layer of FTL. Then， the custom consensus transaction logs of the Fabric were collected and parsed by using the ELK （Elasticsearch， Logstash， Kibana） tool chain， and Spring Boot was used as the business logic processing framework. Finally， Graphin which focuses on graph analysis was utilized to realize the visualization of consensus trade trajectory. Experimental results show that compared with native Fabric applications， FTL Fabric?based application framework only experienced an 8.8% average performance decline after the implementation of visual tracking basis without significant latency， which can provide a more intelligent blockchain supervision solution for regulators.

Key words: Hyperledger Fabric, blockchain, supervision, consensus transaction, tracking, log

中图分类号:

TP391

李杉杉, 王岩泽, 邹英龙, 陈焕雷, 张贺, 吴欧. 基于自定义日志的Fabric的共识交易轨迹可视化追踪方法[J]. 计算机应用, 2022, 42(11): 3421-3428.

Shanshan LI, Yanze WANG, Yinglong ZOU, Huanlei CHEN, He ZHANG, Ou WU. Consensus transaction trajectory visualization tracking method for Fabric based on custom logs[J]. Journal of Computer Applications, 2022, 42(11): 3421-3428.

图/表 13

图1 区块链链式结构

Fig. 1 Chain structure of blockchain

图2 Docker日志处理机制

Fig. 2 Log processing mechanism of Docker

图3 自定义日志原理流程

Fig. 3 Principle and process of customized log

图4 ProcessProposal 背书服务交互过程

Fig. 4 Interaction of endorser service in ProcessProposal

图5 Broadcast广播服务交互过程

Fig. 5 Interaction of Broadcast service

图6 Deliver分发服务交互过程

Fig. 6 Interaction of Deliver service

表1 自定义日志字段格式

Tab. 1 Customized log field format

字段	字段说明	示例
log_type	标识位，为了区分 Fabric 原有的日志	for_trace_log
trace_txid	交易 ID	6645e8d225b40f29769b
trace_channelid	通道 ID	mychannel
source_ip	发送方信息	172.20.0.1：36444
dest_ip	接收方信息	orderer.example.com
event_type	事件类型，判断共识交易处于哪个环节中	broadcast

图7 FTL整体架构设计

Fig. 7 Overall architecture design of FTL

表2 FTL工具开发涉及组件或框架的版本信息

Tab. 2 Version information of components or frameworks involved in FTL tool development

组件	版本信息
Filebeat	docker.elastic.co/beats/filebeat：7.10.2
Logstash	docker.elastic.co/logstash/logstash：7.10.2
Elasticsearch	docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch：7.10.2
Prometheus	prom/prometheus：v2.25.1
Grafana	grafana/grafana：7.4.3
Spring Boot	2.4.2
Ant Design Pro	4.5.0
Graphin	2.0.1

图8 Graphin实现共识交易节点调用轨迹可视化

Fig. 8 Visualizing consensus transaction node call trajectory using Graphin

图9 Grafana可视化Fabric指标数据

Fig. 9 Metrics data of Fabric in Grafana visualization

表3 性能测试环境

Tab. 3 Environment of performance testing

环境项	说明	环境项	说明
虚拟机	VMware Workstation 14 Pro	Docker 版本	19.03.12
操作系统	CentOS 7	Fabric 版本	2.3.0
内存	6G	Tape 版本	0.1.1
CPU	2 核

图10 原生Fabric源码和基于FTL修改过的Fabric源码的性能差异对比

Fig. 10 Performance difference comparison in source codes of original Fabric and FTL-?based Fabric

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基于自定义日志的Fabric的共识交易轨迹可视化追踪方法

Consensus transaction trajectory visualization tracking method for Fabric based on custom logs

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