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摘要：一种基于划分聚类的PBFT算法，它包括以下步骤：步骤1：采集区块链集群中所有节点的数据，数据包括节点的在共识过程中的响应速度、响应次数比例；步骤2：将节点的响应速度以及响应次数比例作为二维坐标系的两个数据维度，绘制得到节点响应情况分布图；步骤3：输入K‑means++划分聚类算法模型，通过节点的响应情况将集群内所有节点进行聚类划分；步骤4：将划分后的节点分为3种节点簇，分别为Good节点簇、Normal节点簇以及Bad节点簇；步骤5：划分后的三类节点分别参与到PBFT算法的不同共识阶段中，最后共同完成整个共识过程。本发明的目的是为了解决现有的PBFT算法会由于繁杂的通讯过程产生大量的通信开销，从而导致算法的性能大幅下降的技术问题。

主权项：1.一种基于划分聚类的PBFT算法的方法，其特征在于，它包括以下步骤：步骤1：采集区块链集群中所有节点的数据，数据包括节点的在共识过程中的响应速度、响应次数比例；步骤2：将节点的响应速度以及响应次数比例作为二维坐标系的两个数据维度，绘制得到节点响应情况分布图；步骤3：输入K-means++划分聚类算法模型，通过节点的响应情况将集群内所有节点进行聚类划分；步骤4：将划分后的节点分为3种节点簇，分别为Good节点簇、Normal节点簇以及Bad节点簇；步骤5：划分后的三类节点分别参与到PBFT算法的不同共识阶段中，最后共同完成整个共识过程；在步骤2中，二维坐标系中两个数据维度的定义如下：将节点响应次数比例作为二维坐标系的x轴，且响应次数比例M满足公式：MGoodi为Good节点簇中任一节点i的响应次数比例，MNormali为Normal节点簇中任一节点i的响应次数比例，MBadi为Bad节点簇中任一节点i的响应次数比例，其中T为集群已经历的共识周期数，该节点在T个周期中参与了准备过程的次数为pi、参与了提交过程的次数为ci、参与了回复过程的次数为ri；将节点的响应速度作为二维坐标系的y轴，并根据节点响应客户端或主节点信息的耗时来定义节点的响应速度，以n次响应速度的均值来表示该节点的响应速度V，满足公式：V表示该节点的响应速度，其中，该节点的第i次的响应耗时时长为ti，并使用其倒数值表示节点单次的响应速度，若该节点在一个周期内的响应次数为n，将节点n次的响应速度求和后除以响应次数，得到n次响应速度的平均值V；在步骤4中，在将划分后的节点分为3种节点簇时，采用以下步骤：步骤1：根据二维坐标系中的节点簇划分结果，得到n个节点的聚类中心点坐标；步骤2：对比得到一个与坐标系原点欧式距离最远的聚类中心点，作为Good节点簇的聚类中心；步骤3：对比得到一个与坐标系原点欧氏距离最近的聚类中心点，作为Bad节点簇的聚类中心；步骤4：剩下的节点簇为Normal节点簇；在步骤5中，三类节点分别参与到PBFT算法的不同共识阶段中，以共同完成整个共识过程，包括以下步骤：步骤1：Good节点从选举过程就参与到PBFT共识过程中，即在集群接收到客户端的消息请求后，从Good节点中选取一个主节点开始预准备和准备过程，所有的Good节点都将参与共识的全过程；步骤2：Normal节点簇在提交阶段参与到共识过程，辅助信息的验证和转发，并参与回复过程；步骤3：Bad节点簇在集群达成共识的回复过程参与共识，被动更新节点的本地日志，并向客户端发送回复信息；最终完成共识过程。

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百度查询： 三峡大学 一种基于划分聚类的PBFT算法的方法