区块链确定性、终止和隔离
Blockchain determinism, termination and isolation
这个矩阵围绕确定性、终止和隔离的参数比较虚拟机（对于以太坊）和 Docker（对于 Hyperledger Fabric）。
这张图片没有很好地捕捉到所有信息。例如，对于 Hyperledger 中的确定性，它提出了合约开发的挑战，而不是 Docker 行为本身。
我很想知道，是什么设计决定导致 Hyperledger Fabric 选择 Docker 作为容器而不是它自己的 VM？
在 Hyperledger Fabric 的早期，有很多关于如何最好地实现智能合约的讨论。各种贡献者一直致力于客户参与/他们自己的项目，并发现了 EVM 中的缺陷（这是有充分理由的，因为尽管 EVM 是图灵完备的，具有操作代码，但它依赖于 gas 和帐户作为构造并且确实很难做到复杂的数据建模等）。
与其尝试创建一种新的合约语言和执行语言，我们决定尝试让人们发挥他们选择的编程语言的全部功能（今天完全支持 Golang，Java 是实验性的，Java脚本将在下一个版本中出现）。
现在为了允许多语言合约而不是创建复杂的嵌入式解释器等，我们选择在进程外编译和 运行 链代码。然后，我们需要找出一种方法来 "isolate"（并在一定程度上管理）这些外部流程，使用 Docker 似乎是一个非常可行的选择。
注意几点：
- 链代码进程/容器仅与对等进程通信（即它们启动与对等进程的通信并且不公开自己的端点）
- 链码实际上将命令传递给对等方（即，当您执行 Get/Put 状态时，这实际上是通过安全的 gRPC 连接发送给对等方的）
- 对等方实际管理/隔离每个链代码调用与其他调用（意味着一个调用不能从另一个调用访问任何状态）
- Hyperledger Fabric 本身提供了一种机制，其中链代码必须由对等节点的管理员实际安装（这是 运行 许可区块链的好处）。因此，在实际安装任何链代码之前，节点的管理员/所有者可以检查链代码并确保它没有做任何恶意的事情。
谈到非确定性，我们调查了一些事情。例如，我们研究了将各种语言的某些函数列入白名单。但最后，使用 v1.0 架构确保每个链代码调用的非确定性实际上并不是必需的。
在 v1.0 模型中，每个节点执行链代码，输出实际上是状态 accesses/changes 的 read/write 集。如果成功执行了链代码逻辑，则对等点将对响应进行签名。这称为模拟和背书。背书的数量（即必须成功 运行 链代码的节点）可通过策略配置。一旦为交易收集到足够的背书，它们就会被打包并提交给排序服务，然后排序服务创建有序交易块并将它们交付给同行进行验证和承诺。这个逻辑是 100% 确定性的（检查交易是否格式正确，确保有足够的背书来满足策略，最后进行经典的 MVCC 检查以避免冲突（aka "double-spend"）。
希望这对您有所帮助
这个矩阵围绕确定性、终止和隔离的参数比较虚拟机（对于以太坊）和 Docker（对于 Hyperledger Fabric）。
这张图片没有很好地捕捉到所有信息。例如，对于 Hyperledger 中的确定性，它提出了合约开发的挑战，而不是 Docker 行为本身。
我很想知道，是什么设计决定导致 Hyperledger Fabric 选择 Docker 作为容器而不是它自己的 VM？
在 Hyperledger Fabric 的早期，有很多关于如何最好地实现智能合约的讨论。各种贡献者一直致力于客户参与/他们自己的项目，并发现了 EVM 中的缺陷（这是有充分理由的，因为尽管 EVM 是图灵完备的，具有操作代码，但它依赖于 gas 和帐户作为构造并且确实很难做到复杂的数据建模等）。
与其尝试创建一种新的合约语言和执行语言，我们决定尝试让人们发挥他们选择的编程语言的全部功能（今天完全支持 Golang，Java 是实验性的，Java脚本将在下一个版本中出现）。
现在为了允许多语言合约而不是创建复杂的嵌入式解释器等，我们选择在进程外编译和 运行 链代码。然后，我们需要找出一种方法来 "isolate"（并在一定程度上管理）这些外部流程，使用 Docker 似乎是一个非常可行的选择。
注意几点： - 链代码进程/容器仅与对等进程通信（即它们启动与对等进程的通信并且不公开自己的端点） - 链码实际上将命令传递给对等方（即，当您执行 Get/Put 状态时，这实际上是通过安全的 gRPC 连接发送给对等方的） - 对等方实际管理/隔离每个链代码调用与其他调用（意味着一个调用不能从另一个调用访问任何状态） - Hyperledger Fabric 本身提供了一种机制，其中链代码必须由对等节点的管理员实际安装（这是 运行 许可区块链的好处）。因此，在实际安装任何链代码之前，节点的管理员/所有者可以检查链代码并确保它没有做任何恶意的事情。
谈到非确定性，我们调查了一些事情。例如，我们研究了将各种语言的某些函数列入白名单。但最后，使用 v1.0 架构确保每个链代码调用的非确定性实际上并不是必需的。 在 v1.0 模型中，每个节点执行链代码，输出实际上是状态 accesses/changes 的 read/write 集。如果成功执行了链代码逻辑，则对等点将对响应进行签名。这称为模拟和背书。背书的数量（即必须成功 运行 链代码的节点）可通过策略配置。一旦为交易收集到足够的背书，它们就会被打包并提交给排序服务，然后排序服务创建有序交易块并将它们交付给同行进行验证和承诺。这个逻辑是 100% 确定性的（检查交易是否格式正确，确保有足够的背书来满足策略，最后进行经典的 MVCC 检查以避免冲突（aka "double-spend"）。
希望这对您有所帮助