区块链系统中的交易执行方法和节点

技术领域

本说明书实施例属于区块链技术领域，尤其涉及一种区块链系统中的交易执行方法和节点。

背景技术

区块链(Blockchain)是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链系统中按照时间顺序将数据区块以顺序相连的方式组合成链式数据结构，并以密码学方式保证的不可篡改和不可伪造的分布式账本。由于区块链具有去中心化、信息不可篡改、自治性等特性，区块链也受到人们越来越多的重视和应用。在区块链系统中，一般通过全节点作为参与共识的最小设施，全节点需要包括全量数据，以支持共识功能。

发明内容

本发明的目的在于提供一种区块链系统中的轻共识节点和共识方案，可以大大节省区块链系统中的存储资源，提供系统效率。

本说明书第一方面提供一种区块链系统中的交易执行方法，由所述区块链系统中的节点执行，所述区块链系统中的多个状态存储于存储设备中，所述节点存储有验证数据，所述验证数据与所述多个状态对应，所述方法包括：

根据待执行的第一交易，从所述存储设备读取第一状态；

基于所述验证数据对所述第一状态进行验证；

在验证通过的情况中，基于所述第一状态执行所述第一交易，得到待写入所述存储设备的第二状态；

基于所述第二状态更新所述验证数据。

本说明书第二方面提供一种区块链系统中的节点，所述区块链系统中的多个状态存储于存储设备中，所述节点存储有验证数据，所述验证数据与所述多个状态对应，所述节点包括：

读取单元，用于根据待执行的第一交易，从所述存储设备读取第一状态；

验证单元，用于基于所述验证数据对所述第一状态进行验证；

执行单元，用于在验证通过的情况中，基于所述第一状态执行所述第一交易，得到待写入所述存储设备的第二状态；

更新单元，用于基于所述第二状态更新所述验证数据。

本说明书第三方面提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序在计算机中执行时，令计算机执行第一方面所述的方法。

本说明书第四方面提供一种共识节点，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有可执行代码，所述处理器执行所述可执行代码时，实现第一方面所述的方法。

本说明书实施例的方案，在各个LVP中只保存验证数据，在存储设备中保持状态，使得LVP可基于验证数据对从存储设备读取的状态进行验证，从而可参与共识和交易执行过程，大大节省了区块链系统中数据存储的硬件成本和时间成本，提高了区块链系统的性能和效率。

附图说明

为了更清楚地说明本说明书实施例的技术方案，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说明书中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1示出了一实施例中的区块链架构图；

图2为PBFT共识算法中的共识过程示意图；

图3是相关技术中的共识节点的区块链数据存储的结构示意图；

图4为MPT树的结构示意图；

图5为本说明书实施例中的LVP中的状态哈希值树和存储哈希值树的示意图；

图6是本说明书实施例中的状态哈希值树的示意图；

图7为本说明书实施例中LVP中的另一种验证数据树的示意图；

图8为本说明书实施例中LVP中的另一种验证数据树的示意图；

图9为本说明书实施例中的交易执行方法的流程图；

图10为本说明书实施例中的一种区块链系统中的节点的架构图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本说明书中的技术方案，下面将结合本说明书实施例中的附图，对本说明书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说明书一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本说明书中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本说明书保护的范围。

图1示出了一实施例中的区块链架构图。在图1所示的区块链架构图中，区块链100中包括N个节点，图1中示意示出节点1-节点8。节点之间的连线示意性的表示P2P(Peer toPeer，点对点)连接，所述连接例如可以为TCP连接等，用于在节点之间传输数据。

区块链领域中的交易可以指在区块链中执行并记录在区块链中的任务单元。交易中通常包括发送字段(From)、接收字段(To)和数据字段(Data)。其中，在交易为转账交易的情况中，From字段表示发起该交易(即发起对另一个账户的转账任务)的账户地址，To字段表示接收该交易(即接收转账)的账户地址，Data字段中包括转账金额。

区块链中可提供智能合约的功能。区块链上的智能合约是在区块链系统上可以被交易触发执行的合约。智能合约可以通过代码的形式定义。在区块链中调用智能合约，是发起一笔指向智能合约地址的交易，使得区块链中每个节点分布式地运行智能合约代码。

在部署合约的场景中，例如，Bob将一个包含创建智能合约信息(即部署合约)的交易发送到如图1所示的区块链中，该交易的data字段包括待创建的合约的代码(如字节码或者机器码)，交易的to字段为空，以表示该交易用于部署合约。节点间通过共识机制达成一致后，确定合约的合约地址“0x6f8ae93…”，各个节点在状态数据库中添加与该智能合约的合约地址对应的合约账户，分配与该合约账户对应的状态存储，并存储合约代码，将合约代码的哈希值保存在该合约的状态存储中，从而合约创建成功。

在调用合约的场景中，例如，Bob将一个用于调用智能合约的交易发送到如图1所示的区块链中，该交易的from字段是交易发起方(即Bob)的账户的地址，to字段为上述“0x6f8ae93…”，即被调用的智能合约的地址，交易的data字段包括调用智能合约的方法和参数。在区块链中对该交易进行共识之后，区块链中的各个节点可分别执行该交易，从而分别执行该合约，基于该合约的执行更新状态数据库。

区块链中的共识机制是区块链节点就区块信息(或称区块数据)达成全网一致共识的机制，可以保证最新区块被准确添加至区块链。当前主流的共识机制包括：工作量证明(Proof of Work，POW)、股权证明(Proof of Stake，POS)、委任权益证明(Delegated Proofof Stake，DPOS)、实用拜占庭容错(Practical Byzantine Fault Tolerance，PBFT)算法等。其中，在各种共识算法中，通常在预设数目的共识节点对待共识的数据(即共识提议)达成一致之后，从而确定对该共识提议的共识成功。具体是，在PBFT算法中，对于N≥3f+1个共识节点，可容忍f个恶意节点，也就是说，当N个共识节点中2f+1个节点达成一致时，可确定共识成功。在相关技术中，为了实现共识功能，在共识节点上存储全量的账本，即存储全部区块和全部账户的状态。从而，区块链中的每个节点可通过执行相同的交易而产生区块链中的相同的状态，以使得区块链中的每个节点存储相同的状态数据库。

图2为PBFT共识算法中的共识过程示意图。如图2所示，根据PBFT共识算法，可将共识过程划分为请求(Request)、预备(Pre-Prepare，PP)、准备(Prepare,P)和提交(Commit,C)四个阶段。假设一区块链中包括节点n1-节点n4四个共识节点，其中，节点n1例如为主节点，节点n2-节点n4例如为从节点，根据PBFT算法，在节点n1-节点n4中可容忍f＝1个恶意节点。具体是，在请求阶段，区块链的用户可通过其用户设备向节点n1发送请求，该请求例如为区块链交易的形式。在预备阶段，节点n1在从一个或多个用户设备接收到多个交易之后，可将该多个交易打包为共识提议，将该共识提议及节点n1对该共识提议的签名发送给其他共识节点(即节点n2-节点n4)，以用于生成区块，该共识提议中可包括该多个交易的交易体和该多个交易的提交顺序等信息。在准备阶段，各个从节点可对共识提议进行签名并发送给其他各个节点。假设节点n4为恶意节点，节点n1、节点n2和节点n3在分别接收到2f＝2个其他共识节点的对共识提议的签名之后，可确定准备阶段完成，可进入提交阶段。例如，如图2中所示，节点n1在接收到节点n2和节点n3的签名之后，验证节点n2和节点n3的签名都是正确的对共识提议的签名，则确定准备阶段完成，节点n2在接收到节点n3的签名和预备阶段节点n1的签名并验证通过之后，确定准备阶段完成。在提交阶段，各个共识节点对共识提议进行提交阶段的签名并发送给其他各个共识节点，各个共识节点在接收到2f＝2个其他共识节点的提交阶段的签名之后，可确定提交阶段完成，共识成功。例如，节点n1在接收到节点n2和节点n3的提交阶段的签名并验证之后，确定提交阶段完成，从而，节点n1可根据共识提议执行所述多个交易，生成并存储包括所述多个交易的区块(例如区块N)，根据多个交易的执行结果更新世界状态，并将多个交易的执行结果返回给用户设备。类似地，节点n2和节点n3在确定提交阶段完成之后，执行所述多个交易，根据多个交易的执行结果更新世界状态，并生成并存储区块N。通过上述过程，实现了节点n1、节点n2和节点n3的存储一致性。也就是说，节点n1-节点n4在存在一个恶意节点的情况下仍可以实现对共识提议的共识成功，完成对区块的执行。

图3是相关技术中的共识节点的区块链数据存储的结构示意图。在图3所示的区块链数据存储中，每一区块的区块头包括若干字段，例如上一区块哈希previous_Hash(图中的Prev Hash)，随机数Nonce(在一些区块链系统中这个Nonce不是随机数，或者在一些区块链系统中不启用区块头中的Nonce)，时间戳Timestamp，区块号Block Num，状态树根哈希State_Root，交易树根哈希Transaction_Root，收据树根哈希Receipt_Root等。其中，下一区块(如区块N+1)的区块头中的Prev Hash指向上一区块(如区块N)，即为上一区块的区块hash值(即区块头的哈希值)。通过这种方式，区块链上通过区块头实现了下一区块对上一区块的锁定。特别的，如前所述，state_root是当前区块中所有账户的状态组成的状态树(state trie)的根的哈希值，该状态树例如为MPT树(Merkle Patricia Tree)。

MPT树是结合了Merkle Tree(默克尔树)和Patricia Tree(压缩前缀树，一种更节省空间的Trie树，字典树)的一种树形结构。Merkle Tree算法对每个叶子节点都计算一个Hash(哈希)值，然后两两连接再次计算Hash，一直到最顶层的Merkle根。以太坊中采用改进的MPT树，MPT树例如是16叉树的结构。

状态树中包含以太坊网络中每个账户所对应的存储内容的键值对(key andvalue pair)。状态树中的“键”可以是一个160位的标识符(以太坊账户的地址)，这个账户地址中包含的字符分布于从状态树的根节点到叶子节点的路径中的各个节点中。参考图3中所示，MPT状态树的叶子节点(例如节点t4和节点t5)还包括各个账户的Value。其中，当账户为用户账户(又称为外部账户)时，例如图3中的账户A，账户的Value中包括计数器(Nonce)和余额(Balance)。当账户为合约账户时，例如图3中的账户B，账户的Value中包括计数器(Nonce)、余额(Balance)、合约代码哈希值(CodeHash)和存储树根哈希值(Storage_root)。其中，所述计数器，对于外部账户代表从账户地址发送的交易数量；对于合约账户，是账户创建的合约数量。

状态树中的节点通过哈希进行连接，具体是，可以基于父节点的子节点中的数据生成哈希值，将该生成的哈希值存储在父节点中。图4为MPT树的结构示意图。假设图4中的标示“t2”的节点对应于图3中的状态树中的节点t2，标示“t4”的节点对应于图3中的状态树中的叶子节点t4。如图4所示，图4中的各个叶子节点中包括的状态分别表示为state1、state2、state3、state4，各个状态也即为各个账户的Value。图4中各个节点中的左侧框中的字符用于对账户进行索引，叶子节点到根节点之间的路径中的各个节点中包括的字符拼接起来即为该叶子节点对应的账户地址。例如，state1所在叶子节点到根节点之间的各个节点包括字符“f”、“5”和“324”，从而可以得到state1对应的账户地址为“f5324”。

在图4中，包括“5”的节点的子节点中包括叶子节点，在计算该节点中包括的hash(324,74)时，可通过如下的公式(1)计算：

hash(324,74)＝hash(hash(324,hash(state1)),hash(74,hash(a,c))) (1)

也就是说，在计算图4中的叶子节点t4的哈希值hash(324,hash(state1)时，对节点t4中的“324”和state1的哈希值hash(state1)进行拼接，然后对拼接的数据计算哈希值，得到叶子节点的哈希值。在计算图4中的非叶子节点(例如包括“74”的节点)的哈希值hash(74,hash(a,c))时，对该节点中的数据直接拼接，然后对拼接得到的数据计算哈希值。可以理解，状态树中的节点的哈希值为基于节点的全部数据计算得到的哈希值，状态树中的非叶子节点、且非根节点的节点中包括的哈希值是对其全部子节点的哈希值拼接之后取哈希得到的哈希值。

如此可在状态树中从下至上计算叶子节点与根节点之间的每个节点中包括的哈希值，从而最后可将计算得到的图3中的节点t2的哈希值与节点t3的哈希值拼接，并对拼接得到的数据取哈希，从而生成节点t1的哈希值。该节点t1的哈希值即为该状态树的状态根，记录在区块N的State_Root字段中。

在MPT树的一种变型中，可以包括分支节点，分支节点可以连接多个子节点，且分支节点中包括其连接的每个子节点中的数据的哈希值，即，分支节点中包括与多个主节点分别对应的多个哈希值，叶子节点连接在分支节点之后。该变型中还包括扩展节点，扩展节点可连接于分支节点之前或之后，扩展节点具有一个子节点，扩展节点中包括与其连接的子节点中的全部数据的哈希值。在该MPT树变型中，同样地可基于各层节点递归得到根节点的哈希值。本说明书实施例方案也同样适用于该种MPT树变型。

状态树例如还可以包括稀疏默克儿树(sparse Merkle Tree，SMT)，其中，在SMT树中包括与多个区块对应的多棵子树，每棵子树的根节点的版本号与区块号对应，通过基于多棵子树的根节点的哈希值进行哈希计算，可得到状态树的根节点的哈希值。每棵子树中的叶子节点中包括该节点的状态版本号(version)、该节点对应的key、以及状态值(value)。其中，在子树根节点的版本号最大的子树中，各个叶子节点的版本号即为该叶子节点对应的账户或变量的最新版本。在SMT树中，基于版本号和key可以唯一确定一个状态。在该SMT树中，同样地可基于各层节点递归得到根节点的哈希值。本说明书实施例方案也同样适用于该种SMT树。

智能合约在区块链上完成部署后，会产生一个对应的合约账户。这个合约账户一般会具有一些状态，这些状态由智能合约中的状态变量所定义、并在智能合约创建、执行时产生新的值。如图3所示，合约的相关状态保存在存储树(storage trie)中，图3中示意示出了账户B对应的合约的存储树。存储树根节点st1的hash值即存储于上述storage_root中，从而将该合约的所有状态通过根hash锁定到状态树中该合约账户的Value(即账户状态)下。存储树也可以具有MPT树形结构，与图4所示状态树类似地，从根节点到叶子节点的路径中的每个节点可包括用于寻址变量名的字符，叶子节点中存储有变量的Value，从而存储了变量名(也可以称为状态地址)到状态值的key-value映射。例如，参考图3中的存储树，该存储树的叶子节点st2、st3例如包括变量a的Value、变量b的Value等，以变量a为例，在存储树中的根节点到叶子节点st2的节点路径中的各个节点包括的字符构成变量a的变量名称，该变量名称可以类似地由16进制字符构成。

其中，对存储树中的各个节点的哈希值的计算可参考对状态树中的节点的哈希值计算方法。具体是，在计算存储树中的叶子节点的哈希值时，对该叶子节点中包括的部分key和叶子节点中的状态的哈希值进行拼接，然后对拼接的数据计算哈希值，得到叶子节点的哈希值。在计算存储树中的非叶子节点且非根节点的节点的哈希值时，对该节点中的数据直接拼接，然后对拼接得到的数据计算哈希值，得到该节点的哈希值。

概括地说，FVP节点中包括树状的状态数据，该状态数据的叶子节点中包括账户或合约变量的状态，状态数据中的从根节点到叶子节点的路径中的各个节点包括所述状态的key，所述状态数据中的父节点中包括基于其子节点中的数据计算得到的哈希值。

仍参考图3，区块链中的节点在执行完成区块N之后，进行对下一批交易的共识，并在共识通过之后执行区块N+1，从而与执行区块N类似地生成与区块N+1对应的状态数据，该状态数据包括状态树及各个合约对应的存储树。其中，区块N+1的状态数据与区块N的状态数据重复的数据可以引用区块N中的数据，而不需要重复存储。如此，在每个共识节点都存储完整的区块数据和状态数据的情况下，需要占用较大的存储空间。

本说明书实施例提供一种轻共识节点(Light Validating Peer,LVP)，LVP中仅保存对状态的验证数据，例如，保存状态树和存储树中的哈希值数据，而不保存状态树和存储树中的各个账户或变量的Value(即各个状态)，同时将状态树和存储树中的各个账户或变量的Value存储到区块链系统之外的存储设备中，通过如此，区块链系统中通过包括多个LVP，仍可以进行共识，并在共识成功之后基于从存储设备读取的状态执行交易。图5为本说明书实施例中的LVP中的状态哈希值树和存储哈希值树的示意图。如图5所示，在LVP中的状态哈希值树和存储哈希值树中，与图3中的FVP中的状态树和存储树相比，将状态树和存储树中的叶子节点中的状态替换为了该状态的哈希值，例如，将状态树中的节点t4中的state1替换为状态哈希值树的节点t4中的hash(state1)，将存储树中的节点st2中的state5替换为存储哈希值树中节点st2中的hash(state5)。图6为图5中的状态哈希值树的示意图。如图6中所示，在状态哈希值树中，叶子节点中包括账户地址的末尾字符、及状态树中的对应的叶子节点的状态哈希值。如，状态哈希值树中的叶子节点t4中包括状态树中的叶子节点t4中“state1”的hash(state1)。状态哈希值树中的除叶子节点和根节点之外的各个节点中包括的哈希值可使用与状态树中相同的计算方法生成。例如，图6中的包括“5”的节点中的hash(324,74)可通过上述公式(1)计算得到。存储哈希值树也可以具有与图6所示的结构类似的结构。

图5和图6中所示的状态哈希值树和存储哈希值树可用于对从存储设备读取的状态进行验证，因此，可将这些数据统称为验证数据。可以理解，验证数据不限于包括如图5或图6所示的结构，例如，为了对读集进行验证，验证数据中可至少包括状态树和存储树中各个叶子节点的状态的哈希值。对于上述MPT树变型，仅需要将MPT树变型中的叶子节点中的状态删除，即可以将经过该删除后的哈希值树用作为LVP节点中的验证数据。

图7为本说明书实施例中LVP中的另一种验证数据树的示意图。如图7所示，在验证数据中的叶子节点中可包括状态的内容识别符(Content-ID，CID)，以用于对状态进行验证。该验证数据树中的各个父节点中包括的哈希值基于其全部子节点的数据生成。例如hash(324,74)＝hash(hash(324，CID(state1))，hash(74，hash(a，c)))。该验证数据树可应用于将状态存储到例如IPFS的去中心化网络中的场景中，在IPFS中可将状态CID与状态关联存储，从而可基于状态CID从IPFS中读取到状态。

图8为本说明书实施例中LVP中的另一种验证数据树的示意图。如图8所示，该验证数据树与SMT树对应，在该树的各个节点都包括版本号，该版本号表示该节点中的数据被更新的次数。与SMT树类似，该验证数据树也可以包括多棵子树。图8所示为验证数据树中的一棵子树，其中，图8中的节点s1为该子树的根节点。节点s1中包括版本号和哈希值。子树根节点下的各个节点中包括版本号、索引字符和哈希值。该验证数据树中的父节点中包括的哈希值也基于其全部子节点的数据生成，例如：

hash(324,74)＝hash(hash(50,324,hash(state1)),hash(70,74,hash(a,c)))。

叶子节点s4中包括state1的版本号50、state1的索引数据(即key中的字符)324和state1的哈希值hash(state1)。假设该根节点的版本号100对应于当前最大区块号，则该子树中各个叶子节点中的版本号为该账户或变量的状态的最新版本。例如，叶子节点s4中的版本号50为账户f5324的状态state1的最新版本，即，账户f5324在100个区块中写入了50次。该验证数据树可应用于将状态存储到例如NAS的中心化网络中的场景中，在NAS中可将状态版本号和状态key与状态关联存储，从而可基于版本号和key从NAS中读取到状态。

图9为本说明书实施例中的交易执行方法的流程图。该方法可由区块链系统中的多个LVP和存储设备执行。假设多个LVP中的LVP1为主节点，区块链系统中的除主节点之外的LVP为从节点。主节点负责发起共识提议，以与从节点进行对共识提议的共识，并且，主节点可以向存储设备写入状态。从节点可从存储设备读取状态，但是不对存储设备写入数据，从节点的其他操作(包括步骤S903、S905和步骤S907)与主节点相同。下文以LVP1为例进行描述

如图9所示，首先，在步骤S901，LVP1从存储设备读取第一状态。

LVP1可以从用户客户端或者其他FVP接收用户发送的交易。该交易可以为转账交易，或者可以为调用合约的交易等。LVP1在接收到一定量的交易之后，可以在接收到的交易中选出多个交易进行共识，以用于生成新的区块。

LVP1可生成共识提议，以用于对该多个交易的排列顺序进行共识。在一种实施方式中，该共识提议中可包括所述多个交易的交易列表，该交易列表中包括顺序排列的多个交易的交易体。在另一种实施方式中，在共识提议中可包括顺序排列的多个交易的交易标识(如各个交易的哈希值)，同时，LVP1可通过广播将多个交易各自的交易体广播给其他各个节点，从而使得减小了共识提议的数据量，节省了共识过程中用于签名的计算量。

各个LVP对共识提议共识成功之后，可根据共识提议中的多个交易的排列顺序执行该多个交易。例如，LVP1在执行多个交易中的每个交易时，可根据交易中包括的读操作从存储设备读取状态(为与下文写入的状态相区别，本说明书实施例中将该读取的状态称为第一状态，将写入存储设备的状态称为第二状态)，以用于执行该交易。

假设所述多个交易中的交易Tx1包括对账户A的余额的更新(例如减少预设金额)，该交易在执行时需要首先读取账户A的value(即包括Nonce和Balance)，然后根据读取的账户A的value获取账户A的新的value，例如，根据该交易对Nonce值加1，对Balance值减少预设金额，得到账户A的更新的Nonce值和Balance值，其构成了账户A的更新的Value。从而，LVP1在执行该交易时需要读取账户A的状态，同时，该交易的写集中也包括对账户A的写入。假设LVP1在执行交易Tx1中对账户A的状态读取为在执行多个交易过程中首次对账户A的状态读取，也就是说，LVP1本地未缓存有之前读取的账户A的状态，LVP1需要从存储设备读取账户A的状态。

具体是，在一种实施方式中，LVP1中存储有如图6所示的验证数据，存储设备中将状态哈希值与状态关联存储，LVP1可从图6所示验证数据中账户A对应的叶子节点中获取账户A对应的状态哈希值hash(state1)。然后，LVP1可向存储设备发送读请求，该读请求中包括hash(state1)，以用于从存储设备读取hash(state1)对应的state1。

在一种实施方式中，LVP1中存储有如图7所示的验证数据，存储设备中将状态的CID与状态关联存储，LVP1可从图7所示验证数据中账户A对应的叶子节点中获取账户A对应的CID(state1)。然后，LVP1可向存储设备发送读请求，该读请求中包括CID(state1)，以用于从存储设备读取CID(state1)对应的state1。

在一种实施方式中，LVP1中存储有如图8所示的验证数据，存储设备中将账户A的最新状态(state1)的版本号和账户A的key与状态state1关联存储，LVP1可从图8所示验证数据中账户A对应的叶子节点中获取账户A的最新状态对应的版本号和key。然后，LVP1可向存储设备发送读请求，该读请求中包括版本号(50)和账户A的key(即f5324)，以用于从存储设备读取版本号(50)和账户A的key(即f5324)对应的state1。

假设该多个交易中的交易Tx2包括对账户B对应的合约中的变量a的更新操作，由于对变量a的写入会导致对账户B中的Storage_root的更新，因此，该交易也包括对账户B的写入操作。为了对账户B和变量a进行写入，该交易在执行时需要读取账户B的Key-Value键值对和变量a的键值对。假设该交易对账户B和变量a的读取为多个交易在执行过程中对账户B和变量a的首次读取，则LVP1可类似地从存储设备读取账户B的状态和变量a的状态。其中，账户B的状态中包括账户B的Nonce、Balance、CodeHash和Storage_root各个字段的值。变量a的状态包括变量a的状态值。

在步骤S903,LVP1基于验证数据对第一状态进行验证。

在一种实施方式中，LVP1中存储了区块链系统中的各个状态的哈希值、以及到该哈希值的索引数据(例如账户地址或变量名称)作为验证数据，例如上述hash(state1)。LVP1在从读取账户A的状态state1之后，可使用验证数据中的hash(state1)对读取的state1进行验证。

在另一种实施方式中，LVP中存储了如图5所示的状态哈希值树和存储哈希值树作为验证数据。LVP在从存储设备中获取状态之后，可基于状态哈希值树和存储哈希值树对读取的各个状态进行简单支付验证(Simplified Payment Verification，SPV)。例如，读取的状态包括账户A的Value，LVP可计算读取的账户A的Value的哈希值(例如hash1)，基于状态哈希值树中的其他叶子节点的值(即状态哈希值)与hash1向上层层计算各个节点的哈希值，直到计算状态哈希值树的根哈希值(例如root1)，确定root1与LVP中存储的状态哈希值树的根哈希值是否一致，如果一致，则认为该读取的账户A的Value为正确的。LVP1在从存储设备读取账户B的Value和变量a的Value的情况下，LVP1可类似地基于状态哈希值树和存储哈希值树对账户B的Value和变量a的Value进行spv验证。

在一种实施方式中，在LVP1中存储有与上述MPT树变型对应的验证数据时，由于该验证数据中类似地包括MPT树变型中的各个状态的哈希值，并且验证数据中的各层节点通过哈希进行连接，因此，可类似地基于该验证数据对读取的状态进行验证，在此不再赘述。

在另一种实施方式中，LVP1中存储了如图7所示的验证数据，该验证数据中也可以类似地包括与状态树和存储树分别对应的验证数据树。LVP在从存储设备中读取例如账户A的状态之后，可基于读取的账户A的状态计算账户A的状态CID，并使用验证数据中的CID(state1)对计算的账户A的状态CID进行验证，以对读取的账户A的状态进行验证。类似地，LVP1中还可以根据图7所示的验证数据，对计算的账户A的状态CID进行SPV验证，以对读取的账户A的状态进行验证。

在另一种实施方式中，LVP1中存储了如图8所示的验证数据，该验证数据中也可以类似地包括与状态树和存储树分别对应的验证数据树。LVP在从存储设备中读取例如账户A的状态之后，可基于验证数据中的与账户A对应的叶子节点(即图8中的节点s4)中的hash(state1)对读取的账户A的状态进行验证。类似地，LVP1中还可以根据图8所示的验证数据，对读取的账户A的状态进行SPV验证。

除此之外，LVP中还可以存储有各个区块的区块头，如图3中所示，区块头中可以包括状态树的根哈希值、交易树的根哈希值和收据树的根哈希值，区块头可用于对交易、收据等数据进行spv验证，并可用于生成下一个区块的区块头。

在步骤S905，LVP1根据第一状态执行交易，得到写入的第二状态。

LVP1在执行交易时，在对从存储设备读取的状态验证通过之后，可基于该读取的账户或变量的状态进行对该交易的执行，根据该交易中的对账户或合约变量的写操作，得到该交易的写集，该写集中包括账户的键值对或合约账户和合约变量的键值对，用于更新相应账户或合约变量的状态。LVP1在从存储设备读取账户或合约变量的状态之后，可以缓存该状态，并在执行对该账户或合约变量的写入时，在缓存中更新该账户或合约变量的状态，以用于后续在执行交易过程中的对该账户或合约变量的状态的读取。

具体是，假设如上文所述多个交易中的交易Tx1包括对账户A的余额的更新，假设LVP1从存储设备读取的账户A的value为V1，LVP1根据该交易对V1进行更新，从而得到账户A的更新的value(假设该value为V2)，其中V2中包括更新的Nonce值和更新的Balance值，从而可在该交易Tx1的写集中写入账户A的更新的键值对，并更新缓存中的账户A的状态值。

假设如上文所述，多个交易中的交易Tx2包括对账户B对应的合约的变量a的写入，LVP1从存储设备中读取的账户B的value为V3、变量a的value为V4，根据该交易对V4进行处理，得到变量a的更新的value(假设为V5)，计算V5的哈希值，代入图5中的存储哈希值树，计算根节点st1的哈希值，以根节点st1的哈希值作为账户B的更新的storage_root，结合从存储设备读取的账户B的Nonce、Balance和CodeHash，计算出账户B的更新的value(假设为V6)，从而可在该交易Tx2的写集中包括账户B的更新的键值对和变量a的更新的键值对。

可选的，区块链系统中的多个LVP在如上所述执行完成所述多个交易之后，可以对多个交易的执行结果进行共识。

共识节点(即LVP)可类似地通过图2所示的共识过程进行对多个交易的执行结果的共识。具体是，各个共识节点在执行多个交易得到各个交易的写集和收据之后，可根据多个交易的交易体、各个交易的写集和收据计算该多个交易对应的状态树根哈希值、交易树根哈希值和收据树根哈希值。基于该多个交易对应的状态树根哈希值、交易树根哈希值、收据树根哈希值、以及上一个区块的区块哈希(即区块头哈希值，如图3中的Prev Hash所示)计算该多个交易对应的区块(区块B1)的区块哈希(即区块B1的区块头哈希值)。LVP1可在PP阶段向其他共识节点发送共识提议，该共识提议中包括区块B1的区块哈希。其他LVP在接收到该共识提议之后，可比较从LVP1接收的区块哈希与自己计算的区块B1的区块哈希是否一致，如果一致，则对该区块哈希进行签名并发送给其他各个共识节点。如此在完成图2中的PP阶段、P阶段和C阶段之后，完成对区块哈希的共识。在共识节点完成对区块哈希的共识之后，从而可保证各个共识节点对多个交易的执行结果一致，从而各个节点可根据多个交易的执行结果更新验证数据。

在步骤S907，LVP1根据第二状态更新验证数据。

具体是，LVP1在得到各个交易的写集之后，根据各个交易的写集得到该多个交易对应的写集(例如wset1)，该写集wset1中包括根据所述多个交易的写操作而将用于更新区块链系统中的状态的账户的key-value对或合约账户和合约变量的key-value对，且该写集wset1中的更新的状态待存储到存储设备中。在对多个交易的执行结果成功共识之后，各个LVP(包括LVP1)可基于wset1中的各个状态(即第二状态)更新该LVP中的验证数据。

在一种实施方式中，LVP中的验证数据包括各个账户和各个合约变量的状态的哈希值。以LVP1为例，假设写集wset1中包括将写入存储设备的账户A的键值对，LVP1可基于wset1中的账户A的key找到验证数据中该key对应的value哈希值的存储位置，计算wset1中的账户A的状态哈希值，将账户A的状态的哈希值写入到所述存储位置处。可以理解，其他LVP也与LVP1类似地更新本地的验证数据

假设写集wset1中包括将写入的账户B的键值对和变量a的键值对，LVP1首先根据变量a的更新的value，计算更新的状态哈希值，在验证数据中更新变量a的状态哈希值。之后，LVP根据账户B的更新value，计算更新的状态哈希值，在验证数据中更新账户B的状态哈希值。

在另一种实施方式中，LVP中的验证数据包括如图5所示的状态哈希值树和存储哈希值树。以LVP1为例，LVP1可首先如在上一种实施方式中所述更新状态哈希值树和存储哈希值树中的与写集中多个状态对应的叶子节点中的状态哈希值。然后可基于更新的叶子节点，向上更新状态哈希值树和存储哈希值树中的各层节点中包括的哈希值，直到更新状态哈希值树和存储哈希值树的根节点的哈希值。

在另一种实施方式中，LVP中的验证数据包括如图7所示的验证数据。例如，LVP1可首先计算写集wset1中各个状态的CID，更新验证数据中与写集中各个状态对应的叶子节点中的CID。然后可基于更新的叶子节点，向上更新验证数据中的各层节点中包括的哈希值，直到更新验证数据的根节点的哈希值。

在另一种实施方式中，LVP中的验证数据包括如图8所示的验证数据。例如，LVP1可首先计算写集wset1中各个状态的哈希值，更新验证数据中与写集中各个状态对应的叶子节点中的状态哈希值。然后可基于更新的叶子节点，然后向上更新验证数据中的各层节点中包括的哈希值，直到更新验证数据的根节点的哈希值。

另外，各个LVP在对区块哈希完成共识之后，可存储所生成的区块的区块头，以用于进行SPV验证，以及用于进行对下一个区块的生成。

在步骤S909，LVP1向存储设备存储第二状态。

所述存储设备可以为去中心化存储系统，如分布式存储系统(Inter PlanetaryFile System，IPFS)。在IPFS中，可以将状态与状态的CID关联地存储。从而，当LVP1中存储如图7所示的验证数据的场景中，可将生成的状态CID与状态关联地存储到存储设备中，从而，LVP1在读取状态时，可从验证数据中获取该状态对应的CID，并根据该CID从存储设备中读取状态。

所示存储设备也可以为中心化存储系统，例如网络附属存储(Network AttachedStorage，NAS)。在NAS中，对应于图8所示的验证数据，可将状态的版本号和key与状态关联地存储到存储设备中。

可以理解，存储设备中不限于通过上述方式进行存储，例如，对应于图6所示的验证数据，存储设备中也可以将状态的哈希值与状态关联地存储，或者将状态的key与状态关联地存储等。

另外，LVP1还将生成的区块存储到存储设备中。

本说明书实施例的方案，在各个LVP中只保存验证数据，在存储设备中保持状态，使得LVP可基于验证数据对从存储设备读取的状态进行验证，从而可参与共识和交易执行过程，大大节省了区块链系统中数据存储的硬件成本和时间成本，提高了区块链系统的性能和效率。

图10为本说明书实施例中的一种区块链系统中的节点的架构图，所述区块链系统中的多个状态存储于存储设备中，所述节点存储有验证数据，所述验证数据与所述多个状态对应，所述节点用于执行图9所示方法，包括：

读取单元101，用于根据待执行的第一交易，从所述存储设备读取第一状态；

验证单元102，用于基于所述验证数据对所述第一状态进行验证；

执行单元103，用于在验证通过的情况中，基于所述第一状态执行所述第一交易，得到待写入所述存储设备的第二状态；

更新单元104，用于基于所述第二状态更新所述验证数据。

本说明书实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序在计算机中执行时，令计算机执行如图9所示的方法。

本说明书实施例还提供一种节点，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有可执行代码，所述处理器执行所述可执行代码时，实现如图9所示的方法。

在20世纪90年代，对于一个技术的改进可以很明显地区分是硬件上的改进(例如，对二极管、晶体管、开关等电路结构的改进)还是软件上的改进(对于方法流程的改进)。然而，随着技术的发展，当今的很多方法流程的改进已经可以视为硬件电路结构的直接改进。设计人员几乎都通过将改进的方法流程编程到硬件电路中来得到相应的硬件电路结构。因此，不能说一个方法流程的改进就不能用硬件实体模块来实现。例如，可编程逻辑器件(Programmable Logic Device,PLD)(例如现场可编程门阵列(Field Programmable GateArray，FPGA))就是这样一种集成电路，其逻辑功能由用户对器件编程来确定。由设计人员自行编程来把一个数字系统“集成”在一片PLD上，而不需要请芯片制造厂商来设计和制作专用的集成电路芯片。而且，如今，取代手工地制作集成电路芯片，这种编程也多半改用“逻辑编译器(logic compiler)”软件来实现，它与程序开发撰写时所用的软件编译器相类似，而要编译之前的原始代码也得用特定的编程语言来撰写，此称之为硬件描述语言(Hardware Description Language，HDL)，而HDL也并非仅有一种，而是有许多种，如ABEL(Advanced Boolean Expression Language)、AHDL(Altera Hardware DescriptionLanguage)、Confluence、CUPL(Cornell University Programming Language)、HDCal、JHDL(Java Hardware Description Language)、Lava、Lola、MyHDL、PALASM、RHDL(RubyHardware Description Language)等，目前最普遍使用的是VHDL(Very-High-SpeedIntegrated Circuit Hardware Description Language)与Verilog。本领域技术人员也应该清楚，只需要将方法流程用上述几种硬件描述语言稍作逻辑编程并编程到集成电路中，就可以很容易得到实现该逻辑方法流程的硬件电路。

控制器可以按任何适当的方式实现，例如，控制器可以采取例如微处理器或处理器以及存储可由该(微)处理器执行的计算机可读程序代码(例如软件或固件)的计算机可读介质、逻辑门、开关、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器的形式，控制器的例子包括但不限于以下微控制器：ARC 625D、Atmel AT91SAM、Microchip PIC18F26K20以及Silicone Labs C8051F320，存储器控制器还可以被实现为存储器的控制逻辑的一部分。本领域技术人员也知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现控制器以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得控制器以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器等的形式来实现相同功能。因此这种控制器可以被认为是一种硬件部件，而对其内包括的用于实现各种功能的装置也可以视为硬件部件内的结构。或者甚至，可以将用于实现各种功能的装置视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。

上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为服务器系统。当然，本申请不排除随着未来计算机技术的发展，实现上述实施例功能的计算机例如可以为个人计算机、膝上型计算机、车载人机交互设备、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任何设备的组合。

虽然本说明书一个或多个实施例提供了如实施例或流程图所述的方法操作步骤，但基于常规或者无创造性的手段可以包括更多或者更少的操作步骤。实施例中列举的步骤顺序仅仅为众多步骤执行顺序中的一种方式，不代表唯一的执行顺序。在实际中的装置或终端产品执行时，可以按照实施例或者附图所示的方法顺序执行或者并行执行(例如并行处理器或者多线程处理的环境，甚至为分布式数据处理环境)。术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、产品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、产品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，并不排除在包括所述要素的过程、方法、产品或者设备中还存在另外的相同或等同要素。例如若使用到第一，第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。

为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种模块分别描述。当然，在实施本说明书一个或多个时可以把各模块的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现，也可以将实现同一功能的模块由多个子模块或子单元的组合实现等。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、装置(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。

内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁盘存储、石墨烯存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。

本领域技术人员应明白，本说明书一个或多个实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本说明书一个或多个实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本说明书一个或多个实施例可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本说明书一个或多个实施例可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本说明书一个或多个实施例，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本说明书的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。以上所述仅为本说明书一个或多个实施例的实施例而已，并不用于限制本说明书一个或多个实施例。对于本领域技术人员来说，本说明书一个或多个实施例可以有各种更改和变化。凡在本说明书的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在权利要求范围之内。