Fabric 交易流程与通讯关系

Posted 2023-04-07 睿智的教练

Fabric 交易流程与通讯关系

文章目录

• Fabric 交易流程与通讯关系
• • 前言
  • 1、节点类型
  • 2、交易流程
  • 3、前置知识
  • • 3.1 grpc服务器
  • 4、交易流程中涉及的通讯
  • • 流程1、2 与 Endorse服务
    • 流程3、4 与 Broadcast服务
    • 流程5 与 Deliver服务
    • 流程6 与 Gossip服务
    • • Comm模块 与 GossipMessage
      • 节点发现服务 与 Discovery子模块
      • 区块散播 与 DataMsg
      • 区块拉取 与 Pull子模块
      • 反熵 与 state子模块
      • 节点状态信息分享 与 channel子模块
      • 私有数据 与 privdata子模块
  • 5、总结
  • 后言

前言

先来点免责说明，我不能保证下面的内容都对，算是我最近看Fabric源码的成果和总结。我会从Fabric处理交易的流程来介绍Fabric各个节点之间的通讯关系。

1、节点类型

Peer节点，可以分为：

1. 普通Peer节点：一般也叫Follower从节点，主要功能就是存储区块链，接收LeaderPeer节点散播的区块，并进行进一步的散播
2. leader节点：在一个组织内容动态选举或静态指定，允许存在至少一个leader节点，负责使用deliver服务客户端从orderer端拉取应用通道账本中的区块，并在组织内散播
3. anchor节点：用于与其他组织进行通信，相互散播、拉取或推送区块的节点
4. endorser节点：安装有链码的peer节点，提供Endorse服务
   • 链码容器：一般会以docker的形式运行在endorser节点宿主机上，它会通过chaincode-shim与endorser节点的数据交互，模拟出执行结果完成背书。

Orderer节点：提供排序服务的节点，主要接收客户端的Broadcast消息接收交易，并响应Leader节点的Deliver消息分发区块

客户端节点：客户端，它将发起交易，通过fabric-sdk实现

2、交易流程

1. 客户端初始化一个Transaction

   客户端A调用SDK，产生transaction proposal，它包含调用链码所需的参数，将proposal发送给该链码的背书策略所需要的Endorser节点。

   这块目前，我还没有过多涉及。

2. 背书节点验证proposal并模拟事务，返回背书结果

   

   1. 收到proposal的背书节点检查
      1. proposal是否合法
      2. 是否已经被提交
      3. 检查proposal是否被调用者用户Client A正确签名
      4. 确保Client A 有权利去执行该操作
   2. 把proposal提供参数作为chaincode的输入，根据当前的world state进行执行，生成事务结果，包括response value、read set、write set。目前不会对ledger进行修改
   3. 以上的事务结果在被背书节点签名后，作为proposal response返回给Client A

3. 检测proposal response

   1. Client A 验证收到的proposal response是否符合签名，并且比较response是否相同
   2. 如果是query response，则不必提交给orderer节点
   3. 把其中一致的proposal response写入到transaction中，判断是否满足背书政策，如果满足再提交给orderer节点，当然之后会有其他措施保证其符合

4. 客户端合并背书到事务中，并且将事务发送给排序服务，完成排序上链

   交易中包含读写集、背书节点的签名和channel ID，排序节点无需完成最终检查任务，只需要把事务按时间和channel进行排序，并且创建事务block

5. 区块分发，事务被验证和提交

   1. 排序节点把封装有transaction的block分发给所有加入对应channel的peers
   2. 每个peer会去检查区块中的事务
      1. 事务是否符合背书策略
      2. 根据事务中的read set，判断world state是否在期间有被修改过
   3. 根据以上判断，给block中的每个transaction打上是否有效的标签

6. 修改账本

   1. peer节点将区块添加到区块链上
   2. 将所有有效的事务的写集提交给world state 数据库
   3. 发送一个event给Client A，通知事务是否有效

   

3、前置知识

3.1 grpc服务器

gRPC是google开发的go语言RPC框架，它会采用ProtoBuffer的形式传输数据，跟http采用的json不同，二进制效率更高，还有很多细节我都不是很清楚。但是关键的内容在于grpc可以注册服务。发送端使用对应的Client发送消息，消息中会指明服务名、ServiceDesc来定位一个处理器；接收端则会接收消息，分派给合适的处理器处理。

举一个Gossip服务的例子

// 服务描述
var _Gossip_serviceDesc = grpc.ServiceDesc
	ServiceName: "gossip.Gossip",
	HandlerType: (*GossipServer)(nil),
	Streams: []grpc.StreamDesc
		
			StreamName:    "GossipStream",
			Handler:       _Gossip_GossipStream_Handler,
			ServerStreams: true,
			ClientStreams: true,
		,
	,
	Metadata: "gossip/message.proto",


// 服务注册，把服务描述和对应的服务注册到grpc服务器中
func RegisterGossipServer(s *grpc.Server, srv GossipServer) 
	s.RegisterService(&_Gossip_serviceDesc, srv)


// grpc客户端
type GossipClient interface 
	// GossipStream is the gRPC stream used for sending and receiving messages
	GossipStream(ctx context.Context, opts ...grpc.CallOption) (Gossip_GossipStreamClient, error)


// 一个实现方法
func (c *gossipClient) GossipStream(ctx context.Context, opts ...grpc.CallOption) (Gossip_GossipStreamClient, error) 
    // 指定了对应的服务名和ServiceDesc
	stream, err := c.cc.NewStream(ctx, &_Gossip_serviceDesc.Streams[0], "/gossip.Gossip/GossipStream", opts...)
    // 返回了用于传输的连接客户端
	x := &gossipGossipStreamClientstream
	return x, nil

// 连接客户端
type Gossip_GossipStreamClient interface 
	Send(*Envelope) error			// 它将用于传输pb消息
	Recv() (*Envelope, error)		// 好像因为rpc支持双向传输，client也是可以接收消息的
	grpc.ClientStream


// grpc服务端
type GossipServer interface 
	// GossipStream is the gRPC stream used for sending and receiving messages
	GossipStream(Gossip_GossipStreamServer) error


// 处理器做的事情就是，调用注册入的grpc服务对应的方法，并传入连接服务器这个参数
func _Gossip_GossipStream_Handler(srv interface, stream grpc.ServerStream) error 
	return srv.(GossipServer).GossipStream(&gossipGossipStreamServerstream)

// 连接服务器
type Gossip_GossipStreamServer interface 
	Send(*Envelope) error
	Recv() (*Envelope, error)		// 它将用于接收pb消息

这个大概就是grpc服务器的简单应用，我们之后讨论的所有通讯关系都是基于grpc的，所有通讯的起点都是找到对应的服务，然后看它会进行怎样的处理，这也是我阅读源码的方式。

4、交易流程中涉及的通讯

根据第2部分中的交易流程讲解期间的通讯。其中步骤1、3大多涉及客户端部分，步骤4涉及排序服务，我暂时还没有搞明白，只能直接讲解它们之间的通讯。

流程1、2 与 Endorse服务

流程1、2都是关于客户端发送TransactionProposal给Endorser节点，并进行背书服务。

大致流程如下：

1. 客户端封装好交易Proposal，根据policy要求，将Proposal发送给Endorser节点，请求Endorse服务，主要传输SignedProposal
2. Endorser节点验证Proposal，判断Proposal的交易所需链码，启动对应的链码容器（如果未启动），然后异步向容器发送ChaincodeMessage（还细分多种类型，这里的是Transaction），并开始阻塞等待结果
3. 链码容器调用chaincode-shim中stub的putState方法（以此为例，getState等都类似），向endorser节点新绑定的端口（4中解释）发送PutState的ChaincodeMessage
4. Endorser节点会额外启动一个grpc服务器去监听一个端口（默认peer节点监听7051，链码监听端口7052）。它会处理来自链码容器的ChaincodeMessage，它会通过低层操作状态数据库的模块来查询状态的结果，来生成读集；再根据要修改的结果来生成写集，最后将模拟出的结果返回给Chaincode，返回的消息类型为Response的ChaincodeMessage
5. 链码容器在执行完链码后，会发送Completed的ChaincodeMessage给Endorser链码监听端口，监听端口线程会通知主线程执行完毕，事务模拟器由于运行在监听端口线程中，与主线程共享交易执行完毕的读写集。
6. Endorser节点将读写集签名和封装为Response，并且返回给客户端

流程3、4 与 Broadcast服务

流程3没有太多可以讲的，也基本不涉及节点间的通讯。但是流程4中，交易会由客户端通过AtomicBroadcast服务向Orderer节点提交

大致的流程如下：

1. 客户端将交易打包成Envelope，并通过AtomicBroadcast服务发送给Orderer节点
2. Orderer节点对Envelope进行验证并异步地进行排序，这块我还没有太多了解
3. Orderer节点在提交排序的任务后，直接返回BroadcastResponse

流程5 与 Deliver服务

流程5主要完成前两项工作，因为这个过程和流程6在逻辑和代码上非常接近，我就一起讲了

1. Leader节点通过Deliver服务向Orderer节点请求新区块
2. 验证区块，重点在判断区块中事务的有效性
3. 通过Gossip服务将区块应用到账本中（包括将区块写入到区块文件中和将新的键值对写入到状态数据库中）
4. 通过Gossip服务将区块散播给其他节点

其中步骤3、4是流程6要完成的主要任务之一，这里算是预告。然后步骤2不涉及通讯，就不多讲了。

调用Deliver服务的流程大致如下：

Leader节点在Channel初始化的过程中，会启动Deliver客户端，它会启动一个新线程来不断请求新区块，单个循环的流程：

0. 取得当前账本高度，决定好要取得区块的区间，再附带上该节点的身份信息等，构成一个SeekInfo
1. 随机选择一个Orderer节点，与之建立grpc连接，该连接会维持这整一个循环
2. Leader节点将SeekInfo打包成Envelope发送给Orderer节点
3. Orderer节点收到SeekInfo后，首先验证，然后根据SeekInfo要求的最低区块，得到其对应的迭代器
4. Orderer节点通过迭代器不断取得下一个区块，并打包成DeliverResponse_Block发送给Leader节点，不断重复直到满足SeekInfo
5. 满足SeekInfo后，Orderer节点发送DeliverResponse_Block消息，通知SeekInfo已经完整发送
6. 断开连接，重新回到步骤0，准备下一轮的区块请求

流程6 与 Gossip服务

流程6的讲解会不同于上面，因为Gossip服务过于复杂，远远不止区块添加这一个功能，各个功能之间不会有明显的时序性，我们将侧重点放在Gossip服务本身上，先分析其起分发器作用的comm模块，再根据Gossip消息类型介绍功能，最后整合来讲节点之间添加区块并达成一致的过程，顺便提一下，Gossip服务主要用于Peer之间。

Comm模块 与 GossipMessage

Comm模块主要负责两项任务：1. 处理收到的GossipMessage 2. 生成点对点的连接，并发送GossipMessage

1、处理收到的GossipMessage

Comm模块的核心类CommImpl是Gossip服务的实现类，它会负责处理所有来自其他节点的GossipMessage，它的处理方式很类似gRPC服务器，也是采用类似订阅发布（观察者模式）的设计模式。

它允许其他模块订阅一些类型的GossipMessage，Comm在收到对应的GM后，就会把消息发布给对应的模块，让其处理消息。不过，它倒不是简单地每个模块订阅一个类型的GossipMessage，具体的订阅过程可以看下面的GossipMessage的处理树，不过重点不在上面。

GossipMessage有以下类型，还可以根据功能稍微划分一下：

1. 节点发现服务
   • GM_AliveMsg
   • GM_MemReq
   • GM_MemRes
2. 区块散播
   • GM_DataMsg
3. 区块拉取
   • GM_Hello
   • GM_DataDig
   • GM_DataReq
   • GM_DataRes
4. 连接（直接在下面简单提一下）
   • GM_Empty（很简单，不讲）
   • GM_Conn（过程很相似TCP三次握手，不过是属于较底层的，也不是重点）
5. 节点状态信息分享
   • GM_StateInfo
   • GM_StateSnapshot
   • GM_StateInfoPullReq
6. 反熵，主动请求一连串区块（区块拉取是问别人有啥再要）
   • GM_StateReq
   • GM_StateRes
7. Leader选举（我暂时还没学，只是说有点啥消息）
   • GM_LeadershipMsg
   • GM_PeerIdentity
   • GM_Ack
8. 私有数据处理
   • GM_PrivateReq
   • GM_PrivateRes
   • GM_PrivateData

然后我再放一个各种GossipMessage被各个模块处理的树形结构

2、生成点对点的连接，并发送GossipMessage

Comm生成连接的方式是：

1. 使用gRPC生成grpc层面的客户端连接
2. 通过grpc连接发送GM_Empty来Ping目标节点（Gossip服务提供Ping和GossipStream两种服务）
3. 直接调用GossipStream服务，互相发送GM_Conn完成Gossip层次的三次握手以验证身份，并正式生成连接

GossipMessage最特别的就是GM_Empty和GM_Conn，GM_Empty会通过Ping服务来发送和处理，GM_Conn虽然也通过GossipStream服务发送，但是它是直接通过调用服务发送的。

创建连接后，其他所有GossipMessage将会由连接进行发送，连接可以视为对GossipStream服务和点对点连接的一个封装。

Comm模块会负责对连接管理，它会以pkiID2Conn的方式去保存连接，必要时关闭对应的连接。

节点发现服务 与 Discovery子模块

节点发现服务的作用就是让节点发现网络中有哪些其他节点。

一个节点会维护其他节点的状态，状态有三种：活的、死的、不认识的。整个节点发现服务就是在维护节点的状态，这个过程是没有很强的时序性的，我会一点点地介绍该模块会改变节点的状态的机制。

1. 在模块的基础机制和GM_AliveMsg的作用下，节点的状态会有以下的变化情况：

   

2. 本节点会周期性地向其他节点发送GM_AliveMsg，通知本节点活着，其他节点收到AliveMsg除了会修改对应节点的状态外，还会继续散播该消息

3. 本节点会周期性地向被视为死亡的节点发送GM_Empty消息来Ping这些节点，查看死活，之后做什么看下一条

4. 本节点可以向其他节点发送GM_MemReq，请求其他节点当前存储的节点存活信息，收到GM_MemRes后，可以得知其所知的存活节点和死亡节点，对于存活节点，它会将这些存活信息视为GM_AliveMsg处理，而对于死亡节点，只会认识一下，添加到死亡节点中。此外，当然都能收到它的GM_MemRes，该节点必然是存活的。

   GM_MemReq会在以下三种情况下发送：

   1. comm会周期性地让Discovery模块去随机向k（设置的）个存活节点发送
   2. 成功复活一个死亡的节点后，向其发送，就是刚刚的机制3说的
   3. 当连接到Anchor节点和bootstrap节点（这个我不是很了解）后会向其发送

   在加入这些机制后，状态转换会变成
   

该服务发现的一个重要应用就是Gossip服务的散播（Gossip）功能，它的实现方式就是通过discovery服务找到节点，然后再通过comm模块下的点对点连接来对所有找到的节点散播消息。

区块散播 与 DataMsg

区块散播是区块链达成最终一致性的最核心的方式，但是它过程并不复杂：

1. 区块散播最初发生在Leader节点调用Deliver服务取得区块后，Leader节点除了会把区块写入账本，还会把区块封装到GM_DataMsg中，散播给其他节点。
2. 其他节点收到DataMsg后，除了将它加入到账本中外，也会将该DataMsg继续散播给其他节点。

它往往能解决大部分一致性的问题，它会被动地接收其他节点的区块；此外，还有两种主动取得区块的机制，它们就将在后面介绍：

1. 区块拉取，问别人有啥区块（不一定要已经加入到账本，加入到msgStore和puller即可），再从中挑选我没有的
2. 反熵，找账本高度最高的人索要比自己高的部分

区块拉取 与 Pull子模块

区块拉取的作用就是为了账本的最终一致性，它的工作流程也向上面说的一样，先问别人有啥区块，从中挑选出自己要的，再让别人发给你。

除了这个流程之外，我们要关心的问题就是puller是如何维护它存储的GM_DataMsg的。通常puller中的DataMsg和msgStore是同步的，

DataMsg添加会发生在：

1. 区块散播，收到GM_DataMsg，在写入账本前会先写入msgStore和puller中
2. 收到GM_DataUpdate，也会把其中的DataMsg写入到msgStore和puller中
3. 散播消息时，如果是GM_DataMsg，也会写入两者（这应该是专门给Leader节点用的）

在将DataMsg删除之前，我们首先得知道MessageStore，它的特点是存储的数据会过期，且可以过期回调函数，其实之前的Discovery模块中实现从死亡到不认识也是靠这个过期回调。DataMsg的删除靠的就是MsgStore的过期功能，在msgStore的消息过期后，它同时也会删除puller中的消息

反熵 与 state子模块

因为之前都是在讲把DataMsg交给state子模块写入账本，还有各种达成数据最终一致性的方法，所以我们先把这块内容插队讲一下，让节点状态信息共享的内容放后面。

1、写入账本功能

首先，我们先讲state子模块是如何将区块写入账本的，准确的说是state子模块除了调用kvLedger来将区块写入账本以外还提供了其他什么功能，kvLedger是实际上将区块写入账本的实现类。state子模块主要为该功能提供了缓存的功能，它能提前接收后续的区块，采用滑动窗口的方式接收和提交区块。

• 灰色：已经写入到区块中
• 黑色：超过缓存器，无法缓存
• 黄色：下一个待写入账本的区块，到达后即可窗口右移一格
• 绿色：已经到达并被缓存的区块
• 红色：暂未到达的区块，等待到达

当黄色对应的区块到达时，窗口即可右移，将该区块写入到账本中，不过此处调用的是privdata子模块的coordinator，它也仅仅是为kvLedger提供加强方法，coordinator会在私有数据部分介绍。

2、反熵功能

该功能就像之前说的，向其他节点索要账本中比自己高的部分，该过程会周期性地执行。

节点状态信息分享 与 channel子模块

节点状态信息分享只是channel子模块的一个功能，channel子模块会统筹其他子模块完成与该channel相关的功能，但是此处我们只考虑节点状态信息分享。

它的机制比较类似节点发现服务，功能也是提供其他节点的信息，AliveMsg主要提供了节点是否存活、节点账本高度、endpoint、pkiID、系统时间等信息，而StateInfoMsg会提供更多信息，例如安装了哪些链码，是否属于channel（stateInfo是channel作用域下的，由gossipChannel管理）等。

节点状态信息共享有着和节点发现服务很类似的机制：

1. 周期性发送自己的状态GM_StateInfo，其他节点收到会存入到一个stateInfoMsgStore，并散播给其他节点。stateInfoMsgStore和AliveMsgStore类似，里面的消息也会过期。
2. 周期性向随机几个节点发送GM_StateInfoPullReq，收到该消息的节点会从stateInfoMsgStore取出所有StateInfo消息，打包成一个GM_StateInfoSnapshot并发送给请求者

因为和节点发现服务很类似，我连画图都懒得画了。。。

私有数据 与 privdata子模块

先科普一下什么叫私有数据。。。大概，这块我之前看到就跳过的，最近才学，而且我还从没有应用过。

• 私有数据是由链码创建的，以链码为作用域的数据
• 它的每个键值对可以通过[channel, namespace, collection, key]来进行定位
  • channel：即链码所属的channel
  • namespace：即链码的id，这是链码的隐式属性
  • collection：集合，由链码创建，是私有数据库中的存储单位，本身也可以视为一个逻辑上的非关系型数据库
  • key：存储在集合中的键
• 私有数据库中存储私有数据集合的键为[blockNum, txNum, namespace, collection]，存储的内容为私有数据在模拟时产生的键值对
  • blockNum：区块号
  • txNum：交易在区块的第几个
• 链码在提交时，可以创建私有数据，创建私有数据需要设置一个配置，内容大致包括：
  • Name：集合名
  • MemberOrgsPolicy：判断是否是该私有数据集合的成员，它将决定哪些角色有权限存储私有数据
  • RequiredPeerCount：背书节点至少需要将私有数据发送给多少节点存储
  • MaximumPeerCount：背书节点至多可以发送给多少节点
  • BlockToLive：私有数据会在区块链中存活多久
• 世界状态数据库中不会存入私有数据，仅保存键和值的hash值，用于告知该数据已经提交到账本中
• 私有数据的流动大概是下面这个过程：
  1. 客户端应用程序提交一个提案请求，让属于授权集合的背书节点执行链码函数（读取或写入私有数据）。 私有数据，或用于在链码中生成私有数据的数据，被发送到提案的 transient（瞬态）字段中。
  2. 背书节点模拟交易，并将私有数据存储在 瞬态数据存储（ transient data store ，节点的本地临时存储）中。它们根据组织集合的策略将私有数据通过gossip分发给授权的 Peer 节点。
  3. 背书节点将提案响应发送回客户端。提案响应中包含经过背书的读写集，这其中包含了公共数据，还包含任何私有数据键和值的 hash。私有数据不会被发送回客户端。更多关于带有私有数据的背书的信息，请查看这里。
  4. 客户端应用程序将交易（包含带有私有数据 hash 的提案响应）提交给排序服务。带有私有数据 hash 的交易同样被包含在区块中。带有私有数据 hash 的区块被分发给所有节点。这样，通道中的所有节点就可以在不知道真实私有数据的情况下，用同样的方式来验证带有私有数据 hash 值的交易。
  5. 在区块提交的时候，授权节点会根据集合策略来决定它们是否有权访问私有数据。如果节点有访问权，它们会先检查自己的本地 瞬态数据存储 ，以确定它们是否在链码背书的时候已经接收到了私有数据。如果没有的话，它们会尝试从其他已授权节点那里拉取私有数据，然后对照公共区块上的 hash 来验证私有数据并提交交易和区块。当验证或提交结束后，私有数据会被移动到这些节点私有数据库和私有读写存储的副本中。随后 瞬态数据存储 中存储的这些私有数据会被删除。

privdata子模块为了完成上面的数据流程，会进行以下的流程：

1. 这里首先由背书节点在模拟完交易后，将私有数据部分打包成GM_privateData发送给有权限的节点，节点接收到后就会把私有数据存入到瞬态存储中
2. 后续到节点要提交区块的时候，会检查区块是否需要取得私有数据，然后再取得要获取哪些私有数据，然后尝试从瞬态存储中取得，取得成功后就可以提交到账本中了

当然事事不可能那么顺心，在提交区块的阶段会有以下情况，我用流程图来表示：

大致情况分为三种：

1. 收到Endorser节点发送的GM_PrivateData，在瞬态存储中直接取得
2. 瞬态存储中没有，但是成功从其他节点处取得
3. 无法从其他节点处取得，只能先提交区块，并标记出缺少了哪些私有数据，尝试通过reconcile取得

上面的时序图就是情况1，现在再讲讲其他两种情况

情况2：

情况3：

这基本就是privdata子模块实现私有数据流动的过程。

但是还有一个点要讲一下，那就是coordinator，之前我们在state子模块中提到，state提交区块的功能只是提供一个缓存的功能，实际上调用的coordinator的StoreBlock功能，那么coordinator做了什么呢？

coordinator主要提供了取得私有数据的功能，其中的情况1、2就是coordinator做到的，之后它将调用PeerLedger.CommitLegacy从而调用kvLedger来真正地将区块写入到账本中

5、总结

后言

这篇文章，不是啥官方的东西，只是我自己在阅读源码后整理出来的，除了有些图和文字来自官网，其他基本都是我自己胡诌出来的，大家有问题的话可以在评论区提出来。。。

Fabric上链流程

参考技术A 看看一笔交易的上链过程：

1. 应用提出交易，首先从客户端发起一笔交易提交到3个Endorsing Peer，该笔交易的背书政策P（E0,E1,E2必须签名），客户端应用程序为智能合约提交一个交易。它必须提交给所需的对等点E0,E1,E2

2. 背书节点执行提议，将签名数据，传回给客户端。E0、E1、E2将分别执行提出事务。这些执行都不会更新至账本，每次执行都将获一组读和写数据，称为读写集，交易可以签名与加密。

3. 应用接受回复，读写集将异步返回给应用程序，读写集由每个背书节点签名，并且每个都记录了版本号(这些信息将在后面的共识过程中进行核对)。

4，交易排序，Ordering Node对交易进行排序，应用程序将背书节点的响应作为交易提交给排序节点，排序与应用程序的提交并行发生在fabric上。

5.   Orderer交付给记账节点，order service将所有交易打包到区块中，然后分发给提记账节点，记账节点可以交付给同层中的其他记账节点。目前支持的排序算法:Solo(单节点，开发)，Kafka(崩溃容错)，RAFT。

6. 记账节点验证交易，每个记账节点会根据背书政策进行验证。还要检查读写集对于当前世界状态是否仍然有效。验证有效的交易，将适用于世界状态（world state）并保留在区块链账本上，无效的交易也保留在区块链账上，但不更新世界状态。

7. 记账节点通知应用程序，当交易成功或失败时，以及当区块被添加到分类账时，应用程序将收到连接的记账节点的通知(事件触发器)。