30,000,000 maxNonceCheckBlock 控制Nonce排重覆盖的块范围 取值范围： 大于等于1000, 缺省值: 1000 maxBlockLimit 控制允许交易上链延迟的最大块范围 取值范围：大于等于1000, 缺省值：1000 CAVerify 控制是否打开CA验证,取值：true或者false, 缺省 值: false omitEmptyBlock 控制是否忽略空块 缺省值：30,000,000 maxNonceCheckBlock 作用：控制Nonce排重覆盖的块范围 范围：大于等于1000 缺省值：1000 maxBlockLimit 作用：控制允许交易上链延迟的最大块范围 范围：大于等于1000 缺省值：1000 CAVerify 作用：控制是否打开CA认证 范围：true 或者 false 缺省值：false omitEmptyBlock 网络上出现了两个 记账结果，这个时候其他节点会随机选择一个，或者按顺序选择自己先接收到 的一个，继续在它基础上进行挖矿（基于该记账结果的基础，再挖到的新的一 次矿，称为新一次确认），由于网络有随机延迟，随机策略等区别，一般会有 一个记账结果会被更多人接受，有机会更快的被持续确认六次，另一个就被抛 弃了。这就是竞争和分叉处理。 POW的表现有点像单纯的原始年代，大家都凭力量和速度去挖矿淘金，谁先

min_block_generation_time 不可超过出空块时间1000ms，若设置值超 过1000ms，系统默认min_block_generation_time为500ms PBFT交易打包动态调整 考虑到CPU负载和网络延迟对系统处理能力的影响，PBFT提供了动态调整一 个区块内可打包最大交易数的算法，该算法会根据历史交易处理情况动态调 整区块内可打包的最大交易数，默认开启，也可通过将可变配置 group.group_id liper- benchmarks.git 执行HelloWorld合约测试 执行Solidity版转账合约测试 执行预编译版转账合约测试 测试完成后，会在命令行界面中展示测试结果（TPS、延迟等）及资源消耗 情况，同时会在caliper-benchmarks目录下生成一份包含上述内容的可视化 HTML报告。 caliper benchmark run所需的各项参数可以通过如下命令查看： 要参照网络、数据、记账者 参与度、链当前状态（如“区块高度”和“共识阶段”）等等多维度的信息进行 决策。 记账节点越多，协作成本越高，尤其是典型的PBFT算法，在节点增多时，共 识会越来越慢，交易延迟会越来越高。 如果让节点内部也“集群化”，采用“多 层分布式架构”，是否可以实现类似互联网海量服务系统这样的可平行扩展 呢？比如，将虚拟机改为多实例，并行计算交易，这样就可以解决计算瓶颈 问题。 但

--caliper-networkconfig networks/fisco- bcos/4nodes1group/fisco-bcos.json 执行预编译版转账合约测试 测试完成后，会在命令行界面中展示测试结果（TPS、延迟等）及资源消耗 情况，同时会在caliper-benchmarks目录下生成一份包含上述内容的可视化 HTML报告。 caliper benchmark run所需的各项参数可以通过如下命令查看： min_block_generation_time 不可超过出空块时间1000ms，若设置值超 过1000ms，系统默认min_block_generation_time为500ms PBFT交易打包动态调整 考虑到CPU负载和网络延迟对系统处理能力的影响，PBFT提供了动态调整一 个区块内可打包最大交易数的算法，该算法会根据历史交易处理情况动态调 整区块内可打包的最大交易数，默认开启，也可通过将可变配置 group.group_id --caliper-networkconfig networks/fisco-bcos/4nodes1group/fisco-bcos.json 测试完成后，会在命令行界面中展示测试结果（TPS、延迟等）及资源消耗 情况，同时会在caliper-benchmarks目录下生成一份包含上述内容的可视化 HTML报告。 caliper benchmark run所需的各项参数可以通过如下命令查看：

time(ms), the max block generation time is 1000 ms min_block_generation_time=500 PBFT交易打包动态调整 考虑到CPU负载和网络延迟对系统处理能力的影响，PBFT提供了动态调整一个区块内可打包最大交 易数的算法，该算法会根据历史交易处理情况动态调整区块内可打包的最大交易数，默认开启， 也 可 通 过 将 可 变 配 置group 都需要参照网络、数 据、记账者参与度、链当前状态（如“区块高度”和“共识阶段”）等等多维度的信息进行决策。 记账节点越多，协作成本越高，尤其是典型的PBFT算法，在节点增多时，共识会越来越慢，交易延迟 会越来越高。 如果让节点内部也“集群化”，采用“多层分布式架构”，是否可以实现类似互联网海量服 务系统这样的可平行扩展呢？比如，将虚拟机改为多实例，并行计算交易，这样就可以解决计算瓶颈 问题。 但 我们面向的“联盟链”领域，因为在准入标准，系统架构、参与节点数、共识机制等方面都和公链不同， 其性能表现远高于公有链，但是目前几个主流的区块链平台，在常规PC级服务器硬件上实测，TPS一般 是在千级的样子，交易延迟一般在1秒到10秒这个级别。（听说TPS十几万级和百万级千万级区块链已经 做出来了？好吧，期待） 笔者曾在大型互联网公司工作多年，在海量服务领域，面对C10K问题（concurrent 10000

is 1000 ms min_block_generation_time=500 PBFT交 交 交易 易 易打 打 打包 包 包动 动 动态 态 态调 调 调整 整 整 考虑到CPU负载和网络延迟对系统处理能力的影响，PBFT提供了动态调整一个区块内可打包最大交 易数的算法，该算法会根据历史交易处理情况动态调整区块内可打包的最大交易数，默认开启， 也 可 通 过 将 可 变 配 置group 都需要参照网络、数 据、记账者参与度、链当前状态（如“区块高度”和“共识阶段”）等等多维度的信息进行决策。 记账节点越多，协作成本越高，尤其是典型的PBFT算法，在节点增多时，共识会越来越慢，交易延迟 会越来越高。 如果让节点内部也“集群化”，采用“多层分布式架构”，是否可以实现类似互联网海量服 务系统这样的可平行扩展呢？比如，将虚拟机改为多实例，并行计算交易，这样就可以解决计算瓶颈 问题。 但 我们面向的“联盟链”领域，因为在准入标准，系统架构、参与节点数、共识机制等方面都和公链不同， 其性能表现远高于公有链，但是目前几个主流的区块链平台，在常规PC级服务器硬件上实测，TPS一般 是在千级的样子，交易延迟一般在1秒到10秒这个级别。（听说TPS十几万级和百万级千万级区块链已经 做出来了？好吧，期待） 笔者曾在大型互联网公司工作多年，在海量服务领域，面对C10K问题（concurrent 10000

time(ms), the max block generation time is 1000 ms min_block_generation_time=500 PBFT交易打包动态调整 考虑到CPU负载和网络延迟对系统处理能力的影响，PBFT提供了动态调整一个区块内可打包最大交 易数的算法，该算法会根据历史交易处理情况动态调整区块内可打包的最大交易数，默认开启， 也 可 通 过 将 可 变 配 置group 都需要参照网络、数 据、记账者参与度、链当前状态（如“区块高度”和“共识阶段”）等等多维度的信息进行决策。 记账节点越多，协作成本越高，尤其是典型的PBFT算法，在节点增多时，共识会越来越慢，交易延迟 会越来越高。 如果让节点内部也“集群化”，采用“多层分布式架构”，是否可以实现类似互联网海量服 务系统这样的可平行扩展呢？比如，将虚拟机改为多实例，并行计算交易，这样就可以解决计算瓶颈 问题。 但 我们面向的“联盟链”领域，因为在准入标准，系统架构、参与节点数、共识机制等方面都和公链不同， 其性能表现远高于公有链，但是目前几个主流的区块链平台，在常规PC级服务器硬件上实测，TPS一般 是在千级的样子，交易延迟一般在1秒到10秒这个级别。（听说TPS十几万级和百万级千万级区块链已经 做出来了？好吧，期待） 笔者曾在大型互联网公司工作多年，在海量服务领域，面对C10K问题（concurrent 10000

time(ms), the max block generation time is 1000 ms min_block_generation_time=500 PBFT交易打包动态调整 考虑到CPU负载和网络延迟对系统处理能力的影响，PBFT提供了动态调整一个区块内可打包最大交 易数的算法，该算法会根据历史交易处理情况动态调整区块内可打包的最大交易数，默认开启， 也 可 通 过 将 可 变 配 置group 都需要参照网络、数 据、记账者参与度、链当前状态（如“区块高度”和“共识阶段”）等等多维度的信息进行决策。 记账节点越多，协作成本越高，尤其是典型的PBFT算法，在节点增多时，共识会越来越慢，交易延迟 会越来越高。 如果让节点内部也“集群化”，采用“多层分布式架构”，是否可以实现类似互联网海量服 务系统这样的可平行扩展呢？比如，将虚拟机改为多实例，并行计算交易，这样就可以解决计算瓶颈 问题。 但 我们面向的“联盟链”领域，因为在准入标准，系统架构、参与节点数、共识机制等方面都和公链不同， 其性能表现远高于公有链，但是目前几个主流的区块链平台，在常规PC级服务器硬件上实测，TPS一般 是在千级的样子，交易延迟一般在1秒到10秒这个级别。（听说TPS十几万级和百万级千万级区块链已经 做出来了？好吧，期待） 笔者曾在大型互联网公司工作多年，在海量服务领域，面对C10K问题（concurrent 10000

is 1000 ms min_block_generation_time=500 PBFT交 交 交易 易 易打 打 打包 包 包动 动 动态 态 态调 调 调整 整 整 考虑到CPU负载和网络延迟对系统处理能力的影响，PBFT提供了动态调整一个区块内可打包最大交 易数的算法，该算法会根据历史交易处理情况动态调整区块内可打包的最大交易数，默认开启， 也 可 通 过 将 可 变 配 置group 都需要参照网络、数 据、记账者参与度、链当前状态（如“区块高度”和“共识阶段”）等等多维度的信息进行决策。 记账节点越多，协作成本越高，尤其是典型的PBFT算法，在节点增多时，共识会越来越慢，交易延迟 会越来越高。 如果让节点内部也“集群化”，采用“多层分布式架构”，是否可以实现类似互联网海量服 务系统这样的可平行扩展呢？比如，将虚拟机改为多实例，并行计算交易，这样就可以解决计算瓶颈 问题。 但 我们面向的“联盟链”领域，因为在准入标准，系统架构、参与节点数、共识机制等方面都和公链不同， 其性能表现远高于公有链，但是目前几个主流的区块链平台，在常规PC级服务器硬件上实测，TPS一般 是在千级的样子，交易延迟一般在1秒到10秒这个级别。（听说TPS十几万级和百万级千万级区块链已经 做出来了？好吧，期待） 笔者曾在大型互联网公司工作多年，在海量服务领域，面对C10K问题（concurrent 10000

min_block_generation_time 不可超过出空块时间1000ms，若设置值超 过1000ms，系统默认min_block_generation_time为500ms PBFT交易打包动态调整 考虑到CPU负载和网络延迟对系统处理能力的影响，PBFT提供了动态调整一 个区块内可打包最大交易数的算法，该算法会根据历史交易处理情况动态调 整区块内可打包的最大交易数，默认开启，也可通过将可变配置 group.group_id 若出现网络问题导致的长时间拉取代码失败，则尝试以下方式: 执行HelloWorld合约测试 执行Solidity版转账合约测试 执行预编译版转账合约测试 测试完成后，会在命令行界面中展示测试结果（TPS、延迟等）及资源消耗 情况，同时会在caliper-benchmarks目录下生成一份包含上述内容的可视化 HTML报告。 caliper benchmark run所需的各项参数可以通过如下命令查看： 要参照网络、数据、记账者 参与度、链当前状态（如“区块高度”和“共识阶段”）等等多维度的信息进行 决策。 记账节点越多，协作成本越高，尤其是典型的PBFT算法，在节点增多时，共 识会越来越慢，交易延迟会越来越高。 如果让节点内部也“集群化”，采用“多 层分布式架构”，是否可以实现类似互联网海量服务系统这样的可平行扩展 呢？比如，将虚拟机改为多实例，并行计算交易，这样就可以解决计算瓶颈 问题。 但

min_block_generation_time 不可超过出空块时间1000ms，若设置值超 过1000ms，系统默认min_block_generation_time为500ms PBFT交易打包动态调整 考虑到CPU负载和网络延迟对系统处理能力的影响，PBFT提供了动态调整一 个区块内可打包最大交易数的算法，该算法会根据历史交易处理情况动态调 整区块内可打包的最大交易数，默认开启，也可通过将可变配置 group.group_id --caliper-networkconfig networks/fisco- bcos/4nodes1group/fisco-bcos.json 执行预编译版转账合约测试 测试完成后，会在命令行界面中展示测试结果（TPS、延迟等）及资源消耗 情况，同时会在caliper-benchmarks目录下生成一份包含上述内容的可视化 HTML报告。 caliper benchmark run所需的各项参数可以通过如下命令查看： 要参照网络、数据、记账者 参与度、链当前状态（如“区块高度”和“共识阶段”）等等多维度的信息进行 决策。 记账节点越多，协作成本越高，尤其是典型的PBFT算法，在节点增多时，共 识会越来越慢，交易延迟会越来越高。 如果让节点内部也“集群化”，采用“多 层分布式架构”，是否可以实现类似互联网海量服务系统这样的可平行扩展 呢？比如，将虚拟机改为多实例，并行计算交易，这样就可以解决计算瓶颈 问题。 但