Hyperledger Fabric的共识算法和比特币有很大不同，首先，前者是由permissioned节点组成的分布式系统，所有记账节点都是可信的（不会恶意伪造交易信息），所以，不需要POW算力证明。同时，Hyperledger Fabric的各个节点的交易信息统一由排序服务节点（orderer service node）处理，保证每个节点上的交易顺序一致，天然避免了分叉问题。目前，Hyperledger Fabric提供两种排序算法，SOLO和Kafka，其中SOLO模式只有一个order服务节点负责接收交易信息并排序，这是最简单的一种排序算法，不适合大规模的实际生产环境，一般用在实验室测试环境中。

下面重点介绍Kafka算法。

一、排序服务原理

排序服务是由一组orderer节点（Ordering Service Node，简称OSN）组成，OSN在网络中的角色是代理节点，多个OSN会对接到Kafka集群，利用Kafka完成共识功能。

 客户端APP通过SDK将验证后的交易信息发送给OSN，然后，OSN对消息做初步校验后，封装成Kafka消息格式，发送到Kafka集群，对交易信息统一排序。

二、 什么是kafka

Hyperledger Fabric的核心共识算法通过Kafka集群实现，简单来说，就是通过Kafka对所有交易信息进行排序（如果系统存在多个channel，则对每个channel分别排序）。Kafka最初由Linkedin公司开发，后来成为Apache的一个开源项目。

 Kafka是一个分布式的流式信息处理平台，目标是为实时数据提供统一的、高吞吐、低延迟的性能。Kafka由以下几类角色构成：

Broker：消息处理节点，主要任务是接收producers发送的消息，然后写入对应的topic的partition中，并将排序后的消息发送给订阅该topic的consumers。 大量的Broker节点提高了数据吞吐量，并互相对partition数据做冗余备份（类似RAID技术）。

Zookeeper：为Brokers提供集群管理服务和共识算法服务（paxos算法），例如，选举leader节点处理消息并将结果同步给其它followers节点，移除故障节点以及加入新节点并将最新的网络拓扑图同步发送给所有Brokers。

Producer：消息生产者，应用程序通过调用Producer API将消息发送给Brokers。

Consumer：消息消费者，应用程序通过Consumer API订阅topic并接收处理后的消息。

Broker上的消息布局

Kafka将消息分类保存为多个topic，每个topic中包含多个partition，消息被连续追加写入partition中，形成目录式的结构。一个topic可以被多个consumers订阅。简单来说，partition就是一个FIFO的消息管道，一端由producer写入消息，另一端由consumer取走消息（注意，这里的取走并不会移除消息，而是移动consumer的位置指针）。

 Hyperledger Fabric中的每个channel对应一个topic（topic名称就是channelID），每个topic只有一个partition（0号分区），没有利用到多分区的负载均衡特性。每条交易信息对应partition中的一个record消息记录，形成一条有序的交易信息链，最后，经过分割打包后，形成区块链，写入committing peer节点。

 总结

Hyperledger Fabric作为企业级的区块链项目，更加注重TPS吞吐量和部署成本，所以，采用的Kafka共识算法。相比于POW共识算法，Kafka更加高效，节能环保，而且提供容错机制，保证系统稳定运行。此外，一些高性能公链也自主研发了一些创新的共识算法，比如UENC的DPOW的共识算法等。