【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及区块链电子，特别涉及一种区块链性能的优化方法及装置。
技术介绍
1、区块链是一种分布式账本技术，它通过去中心化、共识机制、加密算法等方式，实现了数据的安全、可信、不可篡改的存储和传输。区块链在金融、物联网、供应链管理等领域有着广泛的应用前景。
2、由于区块链需要在网络中广播和验证交易数据，并且每个节点都需要维护一份完整的账本副本，这就导致了区块链系统的吞吐量、时延、存储等性能指标受到限制。
3、现有区块链性能优化技术存在以下问题：
4、源码重构、硬件加速等方法需要额外的软件模块或硬件设备来支持优化技术，这增加了区块链系统的成本和复杂性，并对区块链系统带来潜在的硬件故障或攻击；
5、由于区块链系统的去中心化、分布式和动态特性，建模分析区块链系统复杂又耗时，已有工作大多仍停留在小范围的静态负载下对网络性能的分析建模，无法保证在大规模数据下的建模稳定性，而影响性能的因素和参数可能会动态且不可预测地变化，动态性能优化的难点问题尚未解决；
6、区块链网络性能受到多种因素的影响，通过多因素之间的最佳平衡来提高区块链系统的吞吐量、延迟和可扩展性，但由于区块链网络参数之间的相互依赖性和权衡取舍，配置参数的调整复杂且具有挑战性。
7、为解决上述区块链网络性能优化问题，本专利技术提供了一种区块链网络交易时延动态自适应优化方法，综合考虑交易到达率、交易大小等影响因素，对区块链网络进行综合性能评估；其次，基于性能评估数据，建立区块链网络性能预测模型，获得应用负载、网络
技术实现思路
1、(一)技术方案
2、本专利技术的实施例提供一种区块链性能的优化方法，包括获取区块链的第一交易信息、第一配置参数和第一性能信息，其中，第一性能信息用于表征区块链在具有第一交易信息和第一配置参数情况下的性能；获取区块链性能预测模型，其中，区块链性能预测模型用于基于区块链所具有的交易信息和配置参数预测区块链的性能信息；基于智能优化算法对区块链性能预测模型在具有第一交易信息情况下进行求解，得到第二配置参数和第二性能信息，其中，区块链性能预测模型基于第一交易信息和第二配置参数生成区块链的第二性能信息，第二性能信息为区块链性能预测模型在具有第一交易信息的情况下所预测的区块链的最佳性能信息；基于第二性能信息和第一性能信息得到区块链的性能优化幅度，并基于性能优化幅度，将区块链的第一配置参数修改为第二配置参数。
3、可选地，第一性能信息中包括第一性能指标项和第一性能指标值，其中，第一性能指标项包括：交易时延信息、交易吞吐量信息和交易失败率信息中的一个或多个，第一性能指标值为区块链在具有第一交易信息和第一配置参数情况下的第一性能指标项所对应的数值；第二性能信息包括第一性能指标项和第二性能指标值，第二性能指标值为区块链在具有第一交易信息和第二配置参数情况下的第一性能指标项所对应的数值；基于第二性能信息和第一性能信息得到区块链的性能优化幅度包括：将第二性能指标值和第一性能指标值的比率作为区块链的性能优化幅度。
4、可选地，智能优化算法包括：贝叶斯优化算法、粒子群优化算法、蚁群算法、遗传算法和模拟退火算法中的一种或多种，基于智能优化算法对区块链性能预测模型在具有第一交易信息情况下进行求解包括：基于智能优化算法求解区块链性能预测模型在具有第一交易信息的情况下的所预测的第一性能指标项所对应的最小值；将第一性能指标项所对应的最小值作为第二性能值。
5、可选地，基于性能优化幅度，将区块链的第一配置参数修改为第二配置参数包括：获取区块链的优化阈值，在性能优化幅度大于优化阈值的情况下，将区块链的第一配置参数修改为第二配置参数。
6、可选地，获取区块链性能预测模型包括：确定用于实现区块链性能预测模型的机器学习算法，机器学习算法包括向量机算法、xgboost算法、lightgbm算法以及catboost算法中的一种或多种，对机器学习算法进行预训练，得到区块链性能预测模型。
7、可选地，对机器学习算法进行预训练包括：获取区块链的交易信息数据集、配置参数数据集和性能信息数据集，交易信息数据集包括多个不同的交易信息，性能信息数据集包括多个不同的配置参数，性能信息数据集包括多个性能信息，其中，性能信息数据集中的每个性能信息对应于交易信息数据集中的一个交易信息和配置参数数据集中的一个配置参数；以及基于交易信息数据集、配置参数数据集和性能信息数据集对机器学习算法进行预训练。
8、可选地，基于交易信息数据集、配置参数数据集和性能信息数据集对机器学习算法进行预训练之前还包括：对区块链的交易信息数据集、配置参数数据集和性能信息数据集中的数据进行清洗和标准化。
9、可选地，获取区块链的交易信息数据集、配置参数数据集和性能信息数据集包括：获取区块链运行的历史数据，并将历史数据中的历史交易信息数据、历史配置参数数据和历史性能信息数据分别存储至交易信息数据集、配置参数数据集和性能信息数据集；和/或基于区块链性能测试工具对区块链进行测试，得到测试数据，并将测试数据中的测试交易信息数据、测试配置参数数据和测试性能信息数据分别存储至交易信息数据集、配置参数数据集和性能信息数据集。
10、可选地，获取区块链的第一交易信息、第一配置参数包括：获取区块链的交易大小信息、交易类型信息和交易到达率信息中的至少一项作为第一交易信息；以及获取区块链的区块大小参数、区块切割时间参数和区字节数参数中的至少一项作为第一配置参数。
11、本专利技术的实施例还提供一种区块链性能的优化装置，包括：采集模块：用于获取区块链的第一交易信息、第一配置参数和第一性能信息，其中，第一性能信息为区块链具有第一交易信息和第一配置参数情况下的性能；预测模块：用于获取区块链性能预测模型，其中，区块链性能预测模型用于基于区块链所具有的交易信息和配置参数预测区块链的性能信息；优化模块：用于基于智能优化算法对区块链性能预测模型在具有第一交易信息情况下进行求解，得到第二配置参数和第二性能信息，其中，区块链性能预测模型基于第一交易信息和第二配置参数生成区块链的第二性能信息，第二性能信息为区块链性能预测模型在具有第一交易信息的情况下所预测的区块链的最佳性能信息；以及修改模块：用于基于第二性能信息和第一性能信息得到区块链的性能优化幅度；并基于性能优化幅度，将区块链的第一配置参数修改为第二配置参数。
12、(二)有益效果
13、本专利技术设计了一种区块链性能的优化方法及装置，通过采集区块链的实时信息和参数，并基于区块链预测模型和智能优化算法动态调整区块链的参数，从而使得区块链在各种负载的波动下都能达到最优的性能。
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1.一种区块链性能的优化方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一性能信息中包括第一性能指标项和第一性能指标值，其中，所述第一性能指标项包括：交易时延信息、交易吞吐量信息和交易失败率信息中的一个或多个，所述第一性能指标值为所述区块链在具有所述第一交易信息和第一配置参数情况下的所述第一性能指标项所对应的数值；
3.根据权利要求1或2的方法，其特征在于，所述智能优化算法包括：贝叶斯优化算法、粒子群优化算法、蚁群算法、遗传算法和模拟退火算法中的一种或多种，所述基于智能优化算法对所述区块链性能预测模型在具有所述第一交易信息情况下进行求解包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述性能优化幅度，将所述区块链的第一配置参数修改为所述第二配置参数包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取区块链性能预测模型包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对所述机器学习算法进行预训练包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于所述交易信息数
8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述获取所述区块链的交易信息数据集、配置参数数据集和性能信息数据集包括：
9.根据权利要求1的方法，其特征在于，所述获取区块链的第一交易信息、第一配置参数包括：
10.一种区块链性能的优化装置，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种区块链性能的优化方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一性能信息中包括第一性能指标项和第一性能指标值，其中，所述第一性能指标项包括：交易时延信息、交易吞吐量信息和交易失败率信息中的一个或多个，所述第一性能指标值为所述区块链在具有所述第一交易信息和第一配置参数情况下的所述第一性能指标项所对应的数值；
3.根据权利要求1或2的方法，其特征在于，所述智能优化算法包括：贝叶斯优化算法、粒子群优化算法、蚁群算法、遗传算法和模拟退火算法中的一种或多种，所述基于智能优化算法对所述区块链性能预测模型在具有所述第一交易信息情况下进行求解包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述性能优化幅度，将...
【专利技术属性】
技术研发人员：王轶，李天祥，周喜，马玉鹏，赵凡，王保全，韩云飞，
申请(专利权)人：中国科学院新疆理化技术研究所，
类型：发明
国别省市：
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