Substrate开发者教程:构建权限网络指南
2025-07-05 15:01:34作者:房伟宁
前言
在区块链技术领域,网络可以分为许可型(Permissioned)和非许可型(Permissionless)两大类。本教程将指导开发者如何使用Substrate框架构建一个许可型区块链网络,通过节点授权机制控制网络参与权限。
预备知识
在开始本教程前,建议开发者具备以下基础:
- 已完成Substrate基础应用开发教程
- 了解Substrate的P2P网络架构
- 熟悉Rust编程语言和Substrate框架基础
许可型网络的应用场景
许可型网络在以下场景中具有独特优势:
- 企业联盟链:多个组织共同维护的私有区块链网络
- 数据敏感领域:如医疗健康、B2B账本等需要严格数据管控的环境
- 测试网络:在公开前进行大规模测试的预发布网络
技术实现方案
本教程将使用Substrate的node-authorization pallet实现节点授权机制。该模块提供以下核心功能:
- 节点身份管理
- 授权节点加入网络
- 权限控制机制
教程步骤详解
第一步:集成node-authorization pallet
- 在项目的
runtime/src/lib.rs中添加pallet依赖 - 配置pallet的trait实现
- 定义网络管理权限
impl pallet_node_authorization::Config for Runtime {
type Event = Event;
type MaxWellKnownNodes = MaxWellKnownNodes;
type MaxPeerIdLength = MaxPeerIdLength;
type AddOrigin = EnsureRoot<AccountId>;
type RemoveOrigin = EnsureRoot<AccountId>;
type SwapOrigin = EnsureRoot<AccountId>;
type ResetOrigin = EnsureRoot<AccountId>;
}
第二步:节点授权管理
通过dispatchable调用实现节点管理:
- 添加授权节点:将新节点的PeerId加入授权列表
- 移除节点:从授权列表中删除指定节点
- 交换节点:替换授权列表中的节点
- 重置列表:清空所有授权节点
第三步:网络启动与测试
- 启动初始授权节点
- 测试未授权节点连接被拒绝
- 通过交易添加新授权节点
- 验证新节点成功加入网络
技术要点解析
- PeerId管理:Substrate使用libp2p的PeerId作为节点唯一标识
- 网络握手:授权检查发生在P2P握手阶段
- 权限控制:通过origin机制控制管理权限
常见问题解决方案
- 节点无法连接:检查PeerId是否正确添加到授权列表
- 权限不足:确保调用具有正确的origin权限
- 网络分区:确保授权节点间可以互相发现和连接
进阶思考
- 如何实现更细粒度的权限控制?
- 结合身份认证系统增强节点管理
- 动态授权策略的实现方案
总结
通过本教程,开发者可以掌握Substrate权限网络的核心构建方法。这种网络架构特别适合企业级区块链应用场景,在保证去中心化的同时提供了必要的权限控制能力。理解这些概念和技术将有助于开发更复杂的区块链解决方案。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
408
3.15 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
226
252
暂无简介
Dart
674
160
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
664
321
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
659
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
263
326
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
220
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
135
868