朱克濤 胡勝桃

摘要：針對以集中式數(shù)據(jù)庫為中心的傳統(tǒng)溯源系統(tǒng)中存在溯源數(shù)據(jù)易被篡改及可信度低的問題，在對稻米流通環(huán)節(jié)及溯源需求進(jìn)行分析后，該文提出基于區(qū)塊鏈技術(shù)分支中的Hyperledger Fabric構(gòu)建稻米質(zhì)量溯源系統(tǒng)，通過調(diào)用智能合約將稻米信息存儲在分布式賬本中，由于區(qū)塊鏈技術(shù)具有防篡改性和去中心化的特點，能夠保證稻米信息不易被篡改，從而提高稻米溯源信息的可信度，通過對系統(tǒng)進(jìn)行吞吐量測試，試驗結(jié)果表明本系統(tǒng)可應(yīng)用于生產(chǎn)實踐當(dāng)中。

關(guān)鍵詞：稻米;Hyperledger Fabric;智能合約;溯源信息

中圖分類號：TP399? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1009-3044（2022）21-0041-03

開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識碼（OSID）：

1 引言

稻米是世界上最重要的糧食作物之一，是全球農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的重要支柱[1]。近年來，食品安全問題頻發(fā)，農(nóng)藥、化肥、生長調(diào)節(jié)劑、獸藥等化學(xué)品濫用，工業(yè)廢棄物排放增加，造成毒大米泛濫，嚴(yán)重危害了人民的身體健康[2]。構(gòu)建一個溯源系統(tǒng)可以追溯稻米來源，有效解決質(zhì)量安全問題[3]。

目前，在對稻米溯源系統(tǒng)的研究上，主要以物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、RFID、二維碼技術(shù)、無線傳感網(wǎng)絡(luò)等為基礎(chǔ)，對稻米從農(nóng)田到餐桌的過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行追蹤溯源。傳統(tǒng)農(nóng)產(chǎn)品溯源系統(tǒng)普遍以集中式數(shù)據(jù)庫為中心[4]，從種植到銷售的各個環(huán)節(jié)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)都上傳至集中式數(shù)據(jù)庫中，這會帶來數(shù)據(jù)安全問題：一些商家可能會通過篡改數(shù)據(jù)而改變溯源數(shù)據(jù)的真實性;中心化數(shù)據(jù)庫一旦遭到攻擊或者發(fā)生損壞，其溯源數(shù)據(jù)可能會被破壞甚至消失;由此消費者無法獲取到可信的溯源數(shù)據(jù)。

區(qū)塊鏈技術(shù)具有去中心化存儲、隱私保護(hù)、防篡改等特點[5]，提供了開放、分散和容錯的事務(wù)機(jī)制，成為新一代匿名在線支付、匯款和數(shù)字資產(chǎn)交易的核心，被廣泛應(yīng)用于各大交易平臺[6]?？梢詫⑦@些技術(shù)與溯源業(yè)務(wù)結(jié)合起來進(jìn)而提高大米溯源的可信度和安全性。本文結(jié)合稻米從種植到銷售的流通過程（業(yè)務(wù)邏輯）提出采用Hyperledger Fabric構(gòu)建稻米質(zhì)量溯源系統(tǒng)，并通過安徽牧馬湖農(nóng)業(yè)開發(fā)集團(tuán)的稻米溯源案例對提出的溯源系統(tǒng)進(jìn)行安全性和業(yè)務(wù)性能分析。

2 系統(tǒng)模型

2.1 稻米質(zhì)量溯源流程分析

通過對牧馬湖農(nóng)業(yè)開發(fā)集團(tuán)下的稻米種植基地的考察，稻米流通主要分為五個環(huán)節(jié)：1）種植環(huán)節(jié)，將育苗期的水稻秧苗下地種植。2）加工環(huán)節(jié)，水稻成熟后需對其進(jìn)行剝殼、焯米、半成品加工等一系列的操作。3）質(zhì)檢環(huán)節(jié)，對加工好的水稻按批次取樣抽檢。4）運輸環(huán)節(jié)，質(zhì)檢合格的稻米通過貨車運輸至各銷售點。5）銷售環(huán)節(jié)，對接收的稻米產(chǎn)品進(jìn)行簽收以及出售。每個環(huán)節(jié)通過客戶端對應(yīng)的鏈碼將信息上傳至區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)中，數(shù)字編碼在系統(tǒng)中具有唯一性，消費者可以通過數(shù)字編碼在對應(yīng)客戶端中查詢稻米的流通信息，溯源流程如圖1所示。

2.2 系統(tǒng)架構(gòu)

Hyperledger Fabric作為聯(lián)盟鏈的代表具有去中心化、部署成本低、可擴(kuò)展性高和數(shù)據(jù)安全可追溯等特點[7]，其介于公有鏈與私有鏈之間，相較于公鏈更加適合企業(yè)內(nèi)部管理，只有通過認(rèn)證才可以加入聯(lián)盟鏈中，相較于私有鏈能夠?qū)ν夥?wù)，聯(lián)盟鏈更加符合實體對象較多的應(yīng)用場景，本文研究對象中涉及多方實體對象，所以本文選擇Hyperledger Fabric作為區(qū)塊鏈的技術(shù)切入點。

系統(tǒng)架構(gòu)主要分為數(shù)據(jù)層、網(wǎng)絡(luò)層、合約層、應(yīng)用層，如圖2所示。

1）數(shù)據(jù)層包括水稻種植信息、加工信息、質(zhì)檢信息、運輸信息、銷售信息的采集。

2）網(wǎng)絡(luò)層采用Hyperledger Fabric的去中心化的分布式網(wǎng)絡(luò)，加入同一通道中的節(jié)點可以通過錨節(jié)點進(jìn)行通信，通過Kafka共識算法確保交易的一致性。

3）合約層方面，通過上述分析的溯源流程，針對每個環(huán)節(jié)編寫不同的智能合約（基于Go語言），通過智能合約實現(xiàn)應(yīng)用與區(qū)塊鏈的交互服務(wù)。

4）應(yīng)用層是提供稻米質(zhì)量溯源信息交互服務(wù)的可視化界面，通過智能合約提供的API接口對區(qū)塊數(shù)據(jù)進(jìn)行信息交互，主要為種植環(huán)節(jié)客戶端、加工環(huán)節(jié)客戶端、運輸環(huán)節(jié)客戶端、質(zhì)檢環(huán)節(jié)客戶端、消費者溯源客戶端。

3 系統(tǒng)實現(xiàn)

3.1 區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)模塊

基于所要構(gòu)建的系統(tǒng)架構(gòu)，設(shè)計了基于區(qū)塊鏈技術(shù)的網(wǎng)絡(luò)模型，如圖3所示，五個Peer節(jié)點分別對應(yīng)種植環(huán)節(jié)、加工環(huán)節(jié)、質(zhì)檢環(huán)節(jié)、運輸環(huán)節(jié)、銷售環(huán)節(jié)，分屬于五個組織：種植戶、加工廠商、質(zhì)檢廠商、運輸、銷售，排序節(jié)點采用Kafka集群的方式。Kafka具有高擴(kuò)展性的特點，具有很高的容錯能力[8]。Orderer節(jié)點對Peer節(jié)點驗證通過后的交易進(jìn)行排序，Orderer與Kafka集群直接通信，每個Peer節(jié)點根據(jù)業(yè)務(wù)邏輯編寫智能合約并且會有一個CA證書機(jī)構(gòu)用于身份注冊和認(rèn)證，采用支持復(fù)雜查詢的CouchDB狀態(tài)數(shù)據(jù)庫對Peer節(jié)點進(jìn)行數(shù)據(jù)的存儲，智能合約中提供的查詢功能可供消費者進(jìn)行信息的查詢。各組織及安裝智能合約的信息如表1所示。

3.2 智能合約設(shè)計

智能合約是一組情景—應(yīng)對型的程序化規(guī)則和邏輯， 是部署在區(qū)塊鏈上的去中心化、可信共享的程序代碼。智能合約同樣具有區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)的一般特征， 如分布式記錄、存儲和驗證， 不可篡改和偽造等[9]。由于溯源系統(tǒng)涉及種植、加工、質(zhì)檢、運輸、銷售五個環(huán)節(jié)且每個環(huán)節(jié)業(yè)務(wù)功能不完全相同。種植環(huán)節(jié)中需要上傳水稻基本信息和生長信息，基本信息可以一次上鏈，生長信息需要定期根據(jù)水稻生長情況上鏈;運輸環(huán)節(jié)中需要把水稻入庫出庫信息和運輸中定位信息上鏈;加工環(huán)節(jié)中需要把加工操作的步驟和加工人員信息上鏈;質(zhì)檢環(huán)節(jié)中需要把質(zhì)檢報告上鏈;銷售環(huán)節(jié)需要把簽收信息進(jìn)行上鏈，基于以上需求，本文采用分模塊的智能合約，對不同環(huán)節(jié)設(shè)計不同智能合約，對應(yīng)組織安裝其對應(yīng)業(yè)務(wù)邏輯的智能合約。本文溯源系統(tǒng)鏈碼采用Go語言編寫，鏈碼功能包括上傳和查詢稻米種植信息、運輸信息、加工信息、質(zhì)檢信息。以種植環(huán)節(jié)智能合約為例，智能合約結(jié)構(gòu)如下：

1）定義稻米結(jié)構(gòu)體，其中包含稻米名稱、種植時間、種植地點等，如圖4所示。

2）實現(xiàn)對鏈碼的初始化和調(diào)用，調(diào)用包括稻米溯源信息查詢、上鏈、初始化賬本等功能。

3）編寫實現(xiàn)方法，通過上述設(shè)計的功能編寫對應(yīng)的方法，圖6為稻米信息上傳功能代碼，對上傳信息判斷是否符合長度要求，若符合則將信息保存在賬本當(dāng)中。

3.3 上鏈與溯源流程設(shè)計

本文溯源系統(tǒng)上鏈流程如圖7所示，開發(fā)工具采用Fabirc- SDK-Java（以下簡稱SDK），首先客戶端發(fā)起上鏈服務(wù)請求，SDK對請求的用戶通過CA進(jìn)行認(rèn)證，認(rèn)證通過后對應(yīng)組織節(jié)點的鏈碼會被調(diào)用，調(diào)用成功后上鏈信息會被存儲在CouchDB數(shù)據(jù)庫，上鏈信息結(jié)果會被返回客戶端。溯源過程與上鏈流程相似，用戶輸入溯源碼后，系統(tǒng)會將溯源碼對應(yīng)的稻米信息通過前端頁面顯示給用戶。

4 系統(tǒng)測試與分析

4.1 功能測試

測試平臺為VMware虛擬機(jī)中預(yù)裝的Centos7.9，虛擬機(jī)為內(nèi)存16G、硬盤50G的配置，Hyperledger Fabric采用1.4.0版本，部署方式用單機(jī)多節(jié)點部署，運行在Docker容器中。

Hyperledger Fabric網(wǎng)絡(luò)啟動前，需配置crypto-config.yaml和configtx.yaml文件用于生成組織信息、證書信息、創(chuàng)世區(qū)塊等，通過docker-compose.yaml文件啟動網(wǎng)絡(luò)。待網(wǎng)絡(luò)啟動后創(chuàng)建通道會生成通道配置文件，所有節(jié)點加入同一個通道當(dāng)中，Org1、Org2、Org3、Org4、Org5分別對應(yīng)五個環(huán)節(jié)的組織，將不同的鏈碼安裝到對應(yīng)組織的Peer節(jié)點，客戶端發(fā)起服務(wù)請求后，Peer節(jié)點會調(diào)用智能合約完成對應(yīng)功能，圖8為上鏈數(shù)據(jù)詳情。在系統(tǒng)查詢界面，輸入溯源碼可以完整地看到稻米流通的信息，圖9為對稻米溯源信息查詢。查看種植過程，會調(diào)用智能合約進(jìn)行查詢。上述操作的區(qū)塊鏈后臺反饋如圖10，顯示認(rèn)證成功后會根據(jù)輸入的溯源碼進(jìn)行查詢并將查詢信息通過SDK傳送至客戶端，用戶就完成對稻米信息的查詢。

4. 2 性能測試

對于區(qū)塊鏈溯源來說，吞吐量 （ Transaction Per Second ，TPS） 可以很直觀地反映系統(tǒng)的整體性能，吞吐量計算公式如下：

TPS = 事務(wù)處理數(shù)量 / 響應(yīng)時間? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （1）

系統(tǒng)吞吐量可以由服務(wù)器單位時間內(nèi)處理的交易數(shù)量來表示，以牧馬湖農(nóng)業(yè)開發(fā)集團(tuán)稻米流通為例，稻米生產(chǎn)為按需加工，因此稻米溯源信息為同一批次的稻米，對同一次批次稻米只需上鏈一次，更多是需要對稻米信息進(jìn)行查詢，所以本試驗主要針對系統(tǒng)查詢請求的吞吐量進(jìn)行測試，測試工具采用Caliper-Benchmark對區(qū)塊鏈進(jìn)行基準(zhǔn)測試。圖11為測試結(jié)果，本次測試系統(tǒng)在交易并發(fā)量為50～1300筆/s時，系統(tǒng)吞吐量的變化情況。經(jīng)過壓力測試，交易并發(fā)量在50～150筆/s時，系統(tǒng)吞吐量提升較為明顯，交易量700～1100筆/s時，系統(tǒng)吞吐量無明顯的變化，交易并發(fā)量在1200筆/s附近達(dá)到峰值，之后再提升交易量，由于交易并發(fā)量較大，系統(tǒng)吞吐量已呈下降趨勢。通過對系統(tǒng)測試，其功能性得到有效驗證，系統(tǒng)吞吐量可以達(dá)到200～310筆/s，可以應(yīng)用于生產(chǎn)實踐當(dāng)中[10]。

5 結(jié)論

本文研究從稻米質(zhì)量溯源流程出發(fā)，設(shè)計并實現(xiàn)了基于Hyperledger Fabric的稻米質(zhì)量溯源系統(tǒng)，利用Hyperledger Fabric具有去中心化和不可被篡改的特性，有效解決了稻米質(zhì)量溯源信息可信度低的問題，從性能上來看，本文設(shè)計的系統(tǒng)交易吞吐量可達(dá)200～300筆/s，方案的可行性得到了驗證，通過將水稻質(zhì)量溯源與區(qū)塊鏈技術(shù)結(jié)合能夠有效防止不法商家通過篡改稻米信息而將質(zhì)量不合格的產(chǎn)品流入市場。

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【通聯(lián)編輯：梁書】