基于节点划分聚类的PBFT共识算法  

作　　者：秦伟杰 QIN Weijie

机构地区：[1]三峡大学计算机与信息学院,湖北宜昌443000

出　　处：《信息技术与信息化》2023年第1期65-69,共5页Information Technology and Informatization

摘　　要：由于集群中节点数量增多的需求,可扩展性问题一直是PBFT共识算法的研究热点。针对此问题,提出了一种基于节点划分聚类的PBFT共识算法,称为KPBFT算法。为减少PBFT算法中节点数量过大导致共识效率下降的问题,根据节点在PBFT共识过程中的响应情况作为数据维度,结合K-means++聚类算法对集群中的节点进行划分聚类并分级。选择聚类后的各级节点簇参与不同的共识过程,可以减少参与共识的节点总数,并且提高参与共识的节点质量。通过本地多节点仿真实验对比分析,节点划分聚类后的KPBFT算法可有效减少通信开销,提升多节点环境下的共识效率,使集群具有更好的可扩展性。

关 键 词：K-means++聚类算法 划分聚类 PBFT共识算法 可扩展性 共识效率 

分 类 号：TP311.13[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]