一种交易处理方法、装置、电子设备及存储介质

技术领域

本发明涉及区块链技术领域，尤其涉及一种交易处理方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

在基于区块链进行交易处理时，需要在对客户端发送的交易请求认证成功后，基于区块链中的智能合约对交易请求进行处理，并在处理完成后将处理结果反馈至客户端。由于不同的区块链节点连接的计算引擎不同，导致各计算引擎的处理过程数据和结果数据不同，进而导致区块链无法进行共识和上链存储的问题，以及在交易请求需要较长处理时长的情况下，客户端需要一直等待处理结果导致出现客户端的等待时长不可控的问题。

为了解决上述问题，需要对区块链的交易处理方式进行改进。

发明内容

本发明提供了一种交易处理方法、装置、电子设备及存储介质，以解决不同区块链节点连接不同计算引擎时，由于执行过程不同导致无法对执行结果进行共识和上链存储，以及在交易请求所需要的处理时长较长时，客户端等待时长不可控的问题。

第一方面，本发明实施例提供了一种交易处理方法，包括：

在接收到交易请求时，获取所述交易请求中所携带的模式类型；

确定与所述模式类型相对应的目标数据处理方式；其中，所述目标数据处理方式包括同步处理方式或异步处理方式；

基于所述目标数据处理方式，确定与所述交易请求相对应的目标交易结果；

依据所述目标数据处理方式中的反馈方式将所述目标交易结果反馈至目标客户端。

第二方面，本发明实施例还提供了一种交易处理装置，包括：

模式类型确定模块，用于在接收到交易请求时，获取所述交易请求中所携带的模式类型；

处理方式确定模块，用于确定与所述模式类型相对应的目标数据处理方式，其中，所述目标数据处理方式包括同步处理方式或异步处理方式；

结果确定模块，用于基于所述目标数据处理方式，确定与所述交易请求相对应的目标交易结果；

结果反馈模块，用于依据所述目标数据处理方式中的反馈方式将所述目标交易结果反馈至目标客户端。

第三方面，本发明实施例还提供了一种电子设备，包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本发明任一实施例所述的交易处理方法。

第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本发明任一实施例所述的交易处理方法。

本发明实施例的技术方案，通过在接收到交易请求时，获取所述交易请求中所携带的模式类型，通过对交易请求的模式类型进行判断，以确定与交易请求对应的目标数据处理方式。具体的，确定与所述模式类型相对应的目标数据处理方式，若模式类型为同步处理模式类型，则目标数据处理模式为同步处理方式，若模式类型为异步处理模式类型，则目标数据处理模式为异步处理方式。进一步的，基于所述目标数据处理方式，确定与所述交易请求相对应的目标交易结果，依据所述目标数据处理方式中的反馈方式将所述目标交易结果反馈至目标客户端。若目标数据处理方式为同步处理方式，则基于与区块链相连接的计算引擎对交易请求进行即时处理，并将得到的目标交易结果反馈至客户端，且在进行同步处理时只关注执行结果而不关注执行过程，以解决区块链节点关联计算引擎不同时，由于处理过程数据不同导致区块链无法共识并上链存储的问题。若目标数据处理方式为异步处理方式，则基于计算引擎对交易请求进行计算处理后，将目标交易结果发送至预先构建的结果区块链中，以在接收到客户端发送的获取交易请求对应的目标交易结果时，直接从结果区块链中获取相应的目标交易结果，从而解决计算引擎在执行交易请求的执行时间较长时，客户端的等待时长不可控，以及造成服务器资源不足或系统吞吐量降低的问题。实现了在区块链节点连接不同计算引擎时，根据各计算引擎的结果数据进行上链存储，以及在交易请求所需的处理时长较长时，直接从预先构建的结果区块链中获取执行结果的效果。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本发明的范围。本发明的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是根据本发明提供的一种基于Hyperledger Fabric区块链进行交易处理的示意图；

图2是根据本发明实施例一提供的一种交易处理方法的流程图；

图3是根据本发明实施例一提供的一种基于同步处理方式对交易请求进行处理的流程图；

图4是根据本发明实施例二提供的一种交易处理方法的流程图；

图5是根据本发明实施例二提供的一种基于异步处理方式对交易请求进行处理的流程图；

图6是根据本发明实施例二提供的区块链主链、结果区块链和计算引擎的关联关系的示意图；

图7是根据本发明实施例三提供的一种交易处理装置的结构示意图；

图8是实现本发明实施例的交易处理方法的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。

需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。

在对本技术方案进行详细阐述之前，先对本技术方案的应用场景进行简单介绍，以便更加清楚地理解本技术方案。Hyperledger Fabric区块链(简称Fabric区块链)是一种面向企业的联盟链，在Fabric区块链中包括多种类型的节点，如，客户端节点、对等节点(即，peer节点)和排序节点(即，orderer节点)等，所述对等节点又包括背书节点、管理节点和提交节点等。其中，对等节点也可以理解为区块链中的区块链节点。在Fabric区块链中包括多个通道(channel)，每个通道具有自身封闭的账本数据和链码(chaincode)，所述链码即为Fabric区块链中的智能合约。如图1所示，对等节点可选择加入哪些通道，其在经过通道中已有的对等节点的身份验证之后可加入该通道。客户端节点(即，SDK)可以向Fabirc区块链中的某个通道发起交易提案，从而，客户端节点向该通道中的背书节点发送交易提案。通道中的背书节点具有交易提案系统接口，从而背书节点可通过调用该系统接口对从客户端节点接收的交易提案进行预执行并进行数字签名，并在预执行之后将预执行结果和数字签名返回给所述客户端节点。所述客户端节点在从各个背书节点接收到交易预执行结果和签名(即，交易结果)之后，将其发送给排序节点。排序节点用于对交易进行排序，并将经排序的交易按照固定的时间间隔打包成区块发送给管理节点。管理节点收到区块之后将区块广播给每个提交节点。提交节点收到区块之后验证区块中每个交易的执行状态，在区块的每个交易中标记其执行状态，然后将区块加入本节点的账本数据中(即，提交区块)。其中，每个对等节点都是提交节点，即，每个对等节点本地都包括通道的账本数据。其中，对等节点具有系统自带的查询链码，当对等节点需要查询区块链中的账本数据时，可以通过调用系统链码进行数据查询，所述账本数据包括交易数据和区块数据等。

但是，在实际应用中，现有区块链要求各区块链节点执行智能合约的数据状态完全相同，以此来确定执行结果是否一致，而在实际使用过程中，每个区块链节点所连接的计算引擎并不相同，因而在执行过程中生成的数据也不相同，无法在区块链上形成共识。且对于某些类型的交易任务来说，如，AI类任务，区块链中的智能合约的执行时间可能较长，导致客户端节点的等待时间不可控，严重降低了整个系统的运行，甚至可能会导致前置系统存在大量等待资源无法释放，造成服务器资源不足或系统吞吐量降低。

基于此，本技术方案在实际对客户端节点发起的交易请求进行处理时，通过确定交易请求对应的模式类型，并基于与所述模式类型相对应的数据处理方式对交易请求中携带的交易任务进行处理，最后将处理结果反馈至客户端节点。其中，所述模式类型包括同步处理模式类型和异步处理模式类型。

实施例一

图2为本发明实施例一提供了一种交易处理方法的流程图，本实施例可适用于在接收到客户端发送的交易请求时，确定交易请求对应的模式类型，若模式类型为同步处理模式，则基于区块链中的计算引擎对交易请求进行处理，并将处理结果即时反馈至客户端，若模式类型为异步处理模式，则将计算引擎的处理结果存储至预先构建的结果区块链中，并在检测到客户端获取与交易请求对应的处理结果时，直接从结果区块链中获取处理结果的情况，该方法可以由交易处理装置来执行，该交易处理装置可以采用硬件和/或软件的形式实现，该交易处理装置可配置于可执行交易处理方法的计算设备中。

如图2所示，该方法包括：

S110、在接收到交易请求时，获取交易请求中所携带的模式类型。

其中，交易请求可以理解为基于客户端节点发起的任务请求，在交易请求中包括待处理交易任务、任务名称、任务处理时长以及模式参数等信息。模式类型可以理解为基于交易请求中的模式参数确定的待处理任务所对应的任务类型，在本技术方案中，模式类型包括同步处理模式类型和异步处理模式类型。

在实际应用中，用户可以基于客户端节点发起交易请求，在区块链中的背书节点接收到该交易请求中，对交易请求进行解析处理，以根据交易请求中的模式参数确定交易请求所携带的模式类型。

可选的，获取交易请求中所携带的模式类型，包括：获取交易请求中的目标标识位；依据目标标识位的标识内容，确定交易请求的模式类型。

其中，目标标识位是指交易请求中携带的模式参数的标识字符，如，目标标识位可以用mode表示。标识内容是指目标标识位所携带的用于表示模式类型的标识字符，如，在本技术方案中，同步处理模式类型的标识内容可以用sync表示，异步处理模式类型的标识内容可以用async表示。

由于在实际应用中，交易请求所对应的待处理交易任务的任务处理时长可能较长，也可能较短。在任务处理时长较短时，区块链可以调用与区块链连接的计算引擎对待处理交易任务进行即时处理，并将处理的计算结果反馈至客户端节点。对于此类的待处理交易任务，将其目标标识位的标识内容设置为sync，以使区块链中的智能合约根据目标标识位的标识内容确定相应的交易请求对应同步处理模式类型。

若待处理交易任务所需要的任务处理时长较长，其表明区块链中的智能合约对待处理交易任务的执行时长较长，此时可能存在客户端节点等待时间不可控的问题。基于此，将与待处理交易任务所对应的目标标识位的标识内容设置为async，以使区块链中的智能合约根据标识内容确定相应的交易请求对应于异步处理模式类型。

示例性地，在区块链中包括引擎管理模块、交易分发模块、合约管理模块、异步数据处理模块和结构链管理模块。

具体的，在引擎管理模块中包括至少一个区块链节点，每个区块链节点可以注册各自区块链节点相对应的计算引擎到区块链的配置服务商，并将计算引擎的可执行文件的哈希值、计算引擎的执行入口地址、模拟执行入口地址等记录到区块链上。其中，可执行文件可以为二进制或jar包等。在与区块链相连接的客户端节点发送交易请求后，区块链中的智能合约可以读取交易请求中模式参数(即，目标标识位)。若目标标识位的标识内容为sync，表明该交易请求所对应的待处理交易任务可以在短时间内完成，则可以确定与交易请求对应的模式类型为同步处理模式类型，将进入同步处理流程。若目标标识位的标识内容为async，表明交易请求所对应的待处理交易任务需要较长的处理时长，则可以确定与交易请求对应的模式类型为异步处理模式化类型，将进入异步处理流程。

S120、确定与模式类型相对应的目标数据处理方式。

其中，所述目标处理方式包括与同步处理模式类型相对应的同步处理方式，以及与异步处理模式类型相对应的异步处理方式。

在本技术方案中，将执行智能合约的区块链作为区块链的主链，并在主链之外构建结果区块链。

这样设置的目的在于，当交易请求中的待处理交易任务所需要的处理时长较短时，所对应的模式类型为同步处理模式类型，此时可以基于区块链中的主链所对应的计算引擎直接对待处理交易任务进行计算处理，并将计算结果反馈至客户端节点。而在模式类型为异步处理模式类型时，其表明待处理任务所需要的处理是时长较长，此时客户端节点对应的等待时间不可控，因此需要对相应的待处理交易任务进行异步处理，以在处理完毕后将计算结果存储至预先构建的结果区块链中，并根据客户端节点的查询需求将从结果区块链中直接调取与查询需求相对应的计算结果反馈至客户端节点，从而避免客户端节点的等待时间不可控的问题，同时还可以达到降低区块链主链的计算压力的效果。

S130、基于目标数据处理方式，确定与交易请求相对应的目标交易结果。

在本技术方案中，目标数据处理方式包括与同步处理模式类型对应的同步处理方式和与异步处理模式类型对应的异步处理模式。相应的，若目标数据处理方式为同步处理模式，其表明在对待处理交易任务进行处理时，可以基于与区块链主链连接的计算引擎进行计算，并将计算结果直接反馈至客户端节点，则目标交易结果为基于区块链主链直接反馈至客户端节点的计算结果。

在本实施例中，若目标数据处理方式为同步处理方式，则在处理过程中，同步处理方式包括：基于区块链中各节点所对应的引擎名称获取引擎入口地址，并基于引擎入口地址调取相应的计算引擎，以基于计算引擎确定与交易请求相对应的目标交易结果。

在上述示例的基础上，合约管理模块可以将计算引擎对应的可执行文件的哈希值(hash值)注册到对应的区块链上，在目标数据处理方式为同步处理方式时，将区块链中的智能合约分为过程状态(process_state)和结果状态(result_state)。其中，过程状态可以记录每个合约引擎各自执行过程中的关键过程数据，结果状态记录各合约引擎执行完成后的计算结果。在此基础上，与区块链连接的客户端节点可以从各peer节点收集过程状态与结果状态，并将过程状态和结果状态发送至orderer节点，以基于orderer节点对计算引擎的计算结果进行排序并上链存储。

具体的，区块链中每个区块链节点所连接的计算引擎可以是不同的，因此，各区块链节点在对待处理交易任务进行处理时，基于与各节点(即，区块链节点)所关联的引擎名称获取引擎入口地址，进而基于引擎入口指定调取相应的计算引擎，并基于计算引擎对待处理任务进行计算处理，得到与交易请求相对应的目标交易结果。

示例性地，区块链中的每个peer节点需要执行智能合约，在需要开展业务前，将计算引擎的属性信息登记注册到对应的区块链节点中，以基于智能合约调取与各区块链节点相对应的计算引擎。其中，计算引擎的属性信息包括但不限于引擎名称name、引擎可执行文件的散列值(hash值)、计算引擎的引擎入口地址address1、模拟执行入口地址address2以及执行该计算引擎的智能合约名称cc_name。其中，各区块链节点的引擎名称相同。

在此基础上，如图3所示，客户端节点发送交易请求至区块链中的交易分发模块，交易分发模块中的智能合约通过识别交易请求中携带的mode标志位(即，目标标识位)，并根据目标标识位中携带的sync(即，标识内容)确定与交易请求对应的模式类型为同步处理模式类型。此时，将交易请求发送至区块链节点的智能合约中，并由智能合约根据各区块链节点对应的引擎名称获取引擎执行入口地址(即，引擎入口地址)，并根据注册的可执行文件的哈希值hash验证计算引擎的可执行文件是否被篡改，若经验证后确定可执行文件未被篡改，则基于引擎入口地址调取相应的计算引擎，以基于计算引擎确定与交易请求相对应的目标交易结果。

S140、依据目标数据处理方式中的反馈方式将目标交易结果反馈至目标客户端。

在上述示例的基础上，再次参见图3，在基于计算引擎对待处理交易任务进行计算的过程中会产生过程信息和结果信息，此时，计算引擎通过与智能合约相连接的存储接口将过程信息和结果信息记录至智能合约状态数据库中，并将结果数据集合(即目标交易结果)反馈至客户端节点。其中，所述结果数据集合中包括过程信息和结果信息。

可选的，在所述目标数据处理方式为同步处理方式时，依据目标数据处理方式中的反馈方式将目标交易结果反馈至目标客户端之后，还包括：基于客户端对各节点反馈的目标交易结果进行检测；基于检测结果将至少一个目标交易结果发送至排序节点；基于排序节点中部署的融合计算智能合约，对至少一个目标交易结果进行处理；基于处理结果，将至少一个目标交易结果上链存储。

其中，排序节点可以理解为根据目标交易结果反馈至客户端节点的时间进行排序，并将目标交易结果存储至区块链中的区块链节点。融合计算智能合约可以理解为对目标交易结果进行二次计算分析的智能合约。目标交易结果中包括过程数据和/或结果数据。

在上述示例的基础上，再次参见图3，客户端节点在收集到区块链中各节点发送的数据结果(即，目标交易结果)后，客户端节点需要对各节点返回的目标交易结果进行检测。在本技术方案中，只要结果数据相同，即便是计算过程中的过程数据不同，也可以将目标交易结果进行上链存储。进一步的，客户端节点将目标交易结果发送至orderer节点(即，排序节点)，以基于排序节点中部署的融合计算智能合约对目标交易结果进行解析，并在解析到特定的合约标识后，如，合约名称，对客户端节点发送目标交易结果进行二次计算分析，如，对目标交易结果中的过程数据和状态数据进行融合计算和整合，生成唯一结果，并对得到的唯一结果进行排序，生成区块数据进行上链存储等操作。

示例性地，将目标交易结果进行离散分割，并定义各阶段的评估等级。其中，过程数据包括各评估等级的计算值以及计算中间的关键数据值。结果数据可以包括高、低、中、优秀、良好和及格等评估等级。如，目标交易结果中包括30个用户的考评分值，在此基础上，需要根据各用户考评分值确定与各用户对应的考评等级。则排序节点在接收到目标交易结果后，基于部署在排序节点中的融合计算智能合约可以对目标交易结果进行二次分析处理，以确定与各用户对应的考评等级，得到考评评估结果，并将考评评估结果进行上链存储。

本发明实施例的技术方案，通过在接收到交易请求时，获取所述交易请求中所携带的模式类型，通过对交易请求的模式类型进行判断，以确定与交易请求对应的目标数据处理方式。具体的，确定与所述模式类型相对应的目标数据处理方式，若模式类型为同步处理模式类型，则目标数据处理模式为同步处理方式，若模式类型为异步处理模式类型，则目标数据处理模式为异步处理方式。进一步的，基于所述目标数据处理方式，确定与所述交易请求相对应的目标交易结果，依据所述目标数据处理方式中的反馈方式将所述目标交易结果反馈至目标客户端。若目标数据处理方式为同步处理方式，则基于与区块链相连接的计算引擎对交易请求进行即时处理，并将得到的目标交易结果反馈至客户端，且在进行同步处理时只关注执行结果而不关注执行过程，以解决区块链节点关联计算引擎不同时，由于处理过程数据不同导致区块链无法共识并上链存储的问题。若目标数据处理方式为异步处理方式，则基于计算引擎对交易请求进行计算处理后，将目标交易结果发送至预先构建的结果区块链中，以在接收到客户端发送的获取交易请求对应的目标交易结果时，直接从结果区块链中获取相应的目标交易结果，从而解决计算引擎在执行交易请求的执行时间较长时，客户端的等待时长不可控，以及造成服务器资源不足或系统吞吐量降低的问题。实现了在区块链节点连接不同计算引擎时，根据各计算引擎的结果数据进行上链存储，以及在交易请求所需的处理时长较长时，直接从预先构建的结果区块链中获取执行结果的效果。

实施例二

图4为本发明实施例二提供的一种交易处理方法的流程图，可选的，对基于异步处理方式对交易请求进行处理的过程进行细化。

如图4所示，该方法包括：

S210、在接收到交易请求时，获取交易请求中所携带的模式类型。

S220、确定与模式类型相对应的目标数据处理方式。

S230、若目标数据处理方式为异步处理方式，则基于异步处理方式确定与交易请求相对应的目标交易结果。

在实际应用中，在接收到客户端节点发送的交易请求后，获取交易请求中携带的目标标识位mode，并根据目标标识位中携带的标识内容async确定交易请求的模式类型为异步处理模式类型，相应的，与交易请求相对应的目标数据处理方式为异步处理方式。

其中，若目标数据处理方式异步处理模式，其表明在对待处理交易任务进行处理时，可以将待处理交易任务交接至与区块链相连接的计算引擎进行处理，在得到计算结果后将计算结果存储至预先构建的结果区块链中，此时，目标交易结果为基于从结果区块链中调取并反馈至客户端节点的计算结果。

在本实施例中，若目标数据处理方式为异步处理方式，则在处理过程中，异步处理方式包括：基于区块链中各节点中的智能合约生成与交易请求相对应的调取标识；基于调取标识、异步处理时长、计算引擎名称以及节点标识，生成计算任务；基于计算引擎确定与计算任务相对应的目标交易结果。

其中，调取标识为与交易请求相对应的唯一性标识信息。异步处理时长可以理解为在基于计算引擎对交易请求中的待处理交易任务进行计算处理时所需要的时长。节点标识可以理解用于关联计算引擎和区块链节点的标识性信息。计算任务可以理解为与区块链相连接的服务器根据智能合约发送的信息生成的异步处理任务。

在实际应用中，需要对交易请求中的待处理交易任务进行异步处理时，基于区块链中的智能合约生成与交易请求相对应的调取标识，并将该调取标识以及交易请求中携带的异步处理时长、计算引擎名称和节点标识发送至与区块链相连接的服务器，并基于服务器生成计算任务。进一步的，将生成的计算任务发送至相应的计算引擎，以基于计算引擎对计算任务进行处理，得到目标交易结果。其中，异步处理时所使用的计算引擎和是与同步处理时所使用的计算引擎相同，也可以是预先设置的专门用于计算异步处理任务的计算引擎。

示例性地，如图5所示，客户端节点发送交易请求至区块链中的交易分发模块，在交易分发模块接收到客户端节点发送的交易请求后，根据交易请求中携带的mode标志位(即，目标标识位)中的标识内容async确定与交易请求相对应的模式类型为异步处理模式类型。进一步的，交易分发模块将交易请求发送至智能合约，由智能合约生成与交易请求对应的唯一地址address(即，调取标识)，并将基于合约参数传入交易请求对应的过期时间time1(即，异步处理时长)、计算引擎名称以及指定计算的节点名称(即，节点标识)等发送至与区块链相连接的服务器，基于服务器生成计算任务，以基于计算引擎确定与计算任务相对应的目标交易结果，并将该计算任务记录在区块链主链中后返回，后续进行原有的上链流程。

这样设置目的在于，若交易请求的模式类型为异步处理模式类型，表明交易请求中携带的待处理交易任务所需要的执行时长较长，若直接基于区块链中的智能公约进行计算处理，将会导致超时问题。基于此，本技术方案中在对异步处理模式类型的待处理交易任务进行处理时，需要生成相应的计算任务，并将计算任务发送至区块链中的结果区块链，以基于结果区块链对该计算任务进行计算处理，从而降低区块链中主链的计算压力，避免出现区块链处理超时的问题。

在此基础上，基于计算引擎监控区块链的落块信息；基于落块信息，将目标交易结果和计算任务对应存储至结果区块链上，以在接收到获取与交易请求相对应的目标交易结果时，基于计算任务从结果区块链上调取。

其中，落块信息可以理解为区块链是否在原区块链的基础上创建新区块的信息。结果区块链可以理解为在对交易请求中的待处理交易任务进行异步处理时，用于存储异步处理结果的区块链。

需要说明的是，结果区块链是在区块链主链的基础上预先设置的区块链，区别于区块链主链。这样设置的好处在于，将异步处理结果上链存储至结果区块链中，以在检测到客户端节点的查询需求时，直接从结果区块链中获取相应的处理结果。也就是说，客户端节点不需要一直等待区块链中的计算引擎反馈处理结果，从而解决了在待处理交易任务需要较长的处理时长时，客户端节点的等待时间不可控的问题。

具体的，在执行异步处理时，基于计算引擎计算得到与交易请求相对应的计算结果，此时，需要将计算结果存储至结果区块链上。在对计算结果进行上链存储之前，需要基于计算引擎确定结果区块链中最后一个区块的区块存储空间是否满足存储需求。若区块存储空间充足，则不需要重新创建新区块，反之，若区块存储空间不足，则此时可以创建新区块，将异步处理得到的目标交易结果和计算任务存储至结果区块链中的新区块中，并将新区块与区块链中的最后一个区块相连接，对原结果区块链进行更新。进一步的，在接收到获取与交易请求相对应的目标交易结果时，直接从结果区块链中获取与交易请求对应的目标交易结果。

这样设置的好处在于，此时区块链节点上的执行任务较少，执行速度快，且对区块链主链不造成影响，因此，区块链主链可以正常开展其他业务。

在上述示例的基础上，再次参见图5，在将目标交易结果和计算任务对应存储至结果区块链上之前，还包括：基于计算任务中的异步处理时长、当前时刻以及接收交易请求所对应的接收时刻，确定是否存储目标交易结果。

在实际应用中，在对计算任务进行处理时通常需要预估计算任务所对应的异步处理时长，如，可以将预先设置的与计算任务对应的最大处理时长作为异步处理时长。进一步的，根据当前时刻以及接收交易请求对应的接收时刻确定已处理时长，并根据异步处理时长和已处理时长确定是否将目标交易结果存储至结果区块链中。具体的，若已处理时长大于异步处理时长，其表明计算引擎对计算任务的处理时长过长，则不对计算引擎对应的目标交易结果进行上链存储。若已处理时长小于异步处理时长，则表明计算引擎在预设时长内完成对计算任务的处理，此时，将计算引擎得到的目标交易结果存储至结果区块链中。

这样设置的目的在于，在计算引擎对计算任务进行处理的过程中，由于网络原因或计算引擎故障原因等，可能出现任务处理异常导致计算引擎无法正常处理计算任务，此时可以终端计算引擎的处理过程，且不对计算引擎处理过程中的过程数据和结果数据进行上链存储，避免计算引擎无限制的对计算任务进行处理，降低计算引擎的运行负载，提高计算引擎的执行速度。

S240、依据目标数据处理方式中的反馈方式将目标交易结果反馈至目标客户端。

在上述示例的基础上，再次参见图5，将计算引擎对计算任务的处理过程中的过程状态和结果状态(即，目标交易结果)发送至结果区块链中的智能合约，并基于智能合约检测目标交易结果对应的过期时间、以及参与计算列表等确定目标交易结果是否有效。进一步的，在检测通过后，将目标交易结果与计算任务的唯一地址进行绑定以将目标交易结果反馈至目标客户端。

可选的，在接收到客户端发送的获取与交易请求相对应的目标交易结果时，从区块链中确定与交易请求相对应的计算任务；基于计算任务从结果区块链中调取目标交易结果。

其中，在进行异步处理时，交易请求中的待处理交易任务所对应的目标交易结果存储在结果区块链中。若检测到基于客户端发送的获取与交易请求对应的目标交易结果时，则可以从区块链主链中确定与交易请求对应的计算任务，并根据计算任务所绑定的唯一地址从结果区块链中获取目标交易结果。

需要说明的是，客户端节点在发送交易请求时，只有区块链主链可以对交易请求进行处理。而在实际应用中，对交易请求进行处理时，基于计算引擎得到的目标交易结果并未存储在区块链主链中，而是存储在结果区块链中，因此，为了方便客户端节点从区块链中调取目标交易结果，需要将区块链主链、计算任务和结果区块链中的目标交易结果进行关联，以使在接收到客户端发送的获取交易请求对应的目标交易结果时，快速从结果区块链中获取相应的目标交易结果。

可选的，若目标处理方式为异步处理方式，则在上链存储时，将至少一个目标交易结果与计算任务关联。

示例性地，交易请求中A对应的区块链主链中的区块1，在对交易请求A进行异步处理时，将异步处理得到的目标交易结果存储至结果区块链的区块2中，并将存储路径信息存储至区块链主链的区块1中。在检测到客户端获取与交易请求A目标交易结果时，通过区块1中的存储路径信息可知需要从区块2中获取与交易请求对应的目标交易结果。

可选的，在所述目标数据处理方式为异步处理方式时，依据目标数据处理方式中的反馈方式将目标交易结果反馈至目标客户端之后，还包括：基于客户端对各节点反馈的目标交易结果进行检测；基于检测结果将至少一个目标交易结果发送至排序节点；基于排序节点中部署的融合计算智能合约，对至少一个目标交易结果进行处理；基于处理结果，将至少一个目标交易结果上链存储。

在上述示例的基础上，再次参见图5，客户端节点在收集到区块链中各节点发送的数据结果(即，目标交易结果)后，客户端节点需要对各节点返回的目标交易结果进行检测。与同步处理相类似的，客户端节点将目标交易结果发送至orderer节点(即，排序节点)，以基于排序节点中部署的融合计算智能合约对目标交易结果进行解析，并在解析到特定的合约标识后，如，合约名称，对客户端节点发送目标交易结果进行二次计算分析，并将分析处理结果再次关联至处理计算任务的计算引擎中。

需要说明的是，在本技术方案中，如图6所示，区块链的主链可以与至少一个结果区块链相关联，如区块链主链可以与结果链1、结果链2和结果链3相关联，且每个结果区块链可以与连接相同的计算引擎，也可以连接不同的计算引擎，如，结果链1与计算引擎组1相关联，结果链2和结果链3均可以与计算引擎组2相关联。

这样设置的好处在于，通过将区块链的主链与多个结果区块链关联，同时将各结果区块链关联多个计算引擎可以在进行异步处理时有效地减轻主链压力降低服务器网络负载。

本实施例的技术方案，若目标数据处理方式为异步处理方式，则基于异步处理方式确定与交易请求相对应的目标交易结果，在确定目标数据处理方式为异步处理方式时，表明交易请求需要较长的处理时长，此时，调取与区块链相连接的计算引擎进行计算处理，并将得到的目标交易结果存储至预先构建的结果区块链中。在此过程中，区块链主链可以正常执行其他功能，客户端节点也可以执行其他业务，不需要一直等待计算引擎反馈的目标交易结果。进一步的，依据目标数据处理方式中的反馈方式将目标交易结果反馈至目标客户端，也就是说，在检测到客户端节点获取交易请求对应的目标交易结果时，直接从结果区块链中获取与交易请求对应的目标交易结果，从而解决了交易请求对应的处理时长较长时，客户端等待时长不可控的问题。

实施例三

图7为本发明实施例三提供的一种交易处理装置的结构示意图。如图7所示，该装置包括：模式类型确定模块310、处理方式确定模块320、结果确定模块330和结果反馈模块340。

其中，模式类型确定模块310，用于在接收到交易请求时，获取交易请求中所携带的模式类型；

处理方式确定模块320，用于确定与模式类型相对应的目标数据处理方式，其中，目标数据处理方式包括同步处理方式或异步处理方式；

结果确定模块330，用于基于目标数据处理方式，确定与交易请求相对应的目标交易结果；

结果反馈模块340，用于依据目标数据处理方式中的反馈方式将目标交易结果反馈至目标客户端。

本发明实施例的技术方案，通过在接收到交易请求时，获取交易请求中所携带的模式类型；确定与模式类型相对应的目标数据处理方式；基于目标数据处理方式，确定与交易请求相对应的目标交易结果；依据目标数据处理方式中的反馈方式将目标交易结果反馈至目标客户端。实现了在区块链节点连接不同计算引擎时，根据各计算引擎的结果数据进行上链存储，以及在交易请求所需的处理时长较长时，直接从预先构建的结果区块链中获取执行结果的效果。

可选的，模式类型确定模块包括：标识位获取子模块，用于获取交易请求中的目标标识位；

模式类型确定子模块，用于依据目标标识位的标识内容，确定交易请求的模式类型。

可选的，结果确定模块包括：第一结果确定子模块，用于在目标数据处理方式为同步处理方式时，基于区块链中各节点所对应的引擎名称获取引擎入口地址，并基于引擎入口地址调取相应的计算引擎，以基于计算引擎确定与交易请求相对应的目标交易结果。

可选的，结果确定模块包括：标识生成子模块，用于在目标数据处理方式为异步处理方式时，基于区块链中各节点中的智能合约生成与交易请求相对应的调取标识；

任务生成子模块，用于基于调取标识、异步处理时长、计算引擎名称以及节点标识，生成计算任务；

第二结果确定子模块，用于基于计算引擎确定与计算任务相对应的目标交易结果。

可选的，结果确定模块，还包括：落块信息监控子模块，用于基于计算引擎监控区块链的落块信息；

调取子模块，用于基于落块信息，将目标交易结果和计算任务对应存储至结果区块链上，以在接收到获取与交易请求相对应的目标交易结果时，基于计算任务从结果区块链上调取。

可选的，结果确定模块，还用于在将目标交易结果和计算任务对应存储至结果区块链上之前，基于计算任务中的异步处理时长、当前时刻以及接收交易请求所对应的接收时刻，确定是否存储目标交易结果。

可选的，结果确定模块，还用于在接收到客户端发送的获取与交易请求相对应的目标交易结果时，从区块链中确定与交易请求相对应的计算任务；基于计算任务从结果区块链中调取目标交易结果。

可选的，交易处理装置，还包括：检测模块，用于基于客户端对各节点反馈的目标交易结果进行检测；其中，目标交易结果中包括过程数据和/或结果数据；

排序模块，用于基于检测结果将至少一个目标交易结果发送至排序节点；

处理模块，用于基于排序节点中部署的融合计算智能合约，对至少一个目标交易结果进行处理；

存储模块，用于基于处理结果，将至少一个目标交易结果上链存储。

可选的，存储模块，还用于若目标处理方式为异步处理方式，则在上链存储时，将至少一个目标交易结果与计算任务关联。

本发明实施例所提供的交易处理装置可执行本发明任意实施例所提供的交易处理方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。

实施例四

图8示出了本发明的实施例的电子设备10的结构示意图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备(如头盔、眼镜、手表等)和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本发明的实现。

如图8所示，电子设备10包括至少一个处理器11，以及与至少一个处理器11通信连接的存储器，如只读存储器(ROM)12、随机访问存储器(RAM)13等，其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，处理器11可以根据存储在只读存储器(ROM)12中的计算机程序或者从存储单元18加载到随机访问存储器(RAM)13中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 13中，还可存储电子设备10操作所需的各种程序和数据。处理器11、ROM 12以及RAM 13通过总线14彼此相连。输入/输出(I/O)接口15也连接至总线14。

电子设备10中的多个部件连接至I/O接口15，包括：输入单元16，例如键盘、鼠标等；输出单元17，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元18，例如磁盘、光盘等；以及通信单元19，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元19允许电子设备10通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。

处理器11可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。处理器11的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的处理器、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。处理器11执行上文所描述的各个方法和处理，例如交易处理方法。

在一些实施例中，交易处理方法可被实现为计算机程序，其被有形地包含于计算机可读存储介质，例如存储单元18。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 12和/或通信单元19而被载入和/或安装到电子设备10上。当计算机程序加载到RAM 13并由处理器11执行时，可以执行上文描述的交易处理方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，处理器11可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行交易处理方法。

本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。

用于实施本发明的交易处理方法的计算机程序可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些计算机程序可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器，使得计算机程序当由处理器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。计算机程序可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。

在本发明的上下文中，计算机可读存储介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的计算机程序。计算机可读存储介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。备选地，计算机可读存储介质可以是机器可读信号介质。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。

为了提供与用户的交互，可以在电子设备上实施此处描述的系统和技术，该电子设备具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给电子设备。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。

可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)、区块链网络和互联网。

计算系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决了传统物理主机与VPS服务中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。

应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发明中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本发明的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。

上述具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围之内。