联盟链部分去中心化的特性提高了对区块链网络中节点安全的可控性,存储在联盟链上的数据可以根据节点权限的不同实现严格的访问控制,因而能够适用于各类应用场景。但现有的联盟链共识算法无法满足对验证速度和吞吐量具有较高要求的现实场景,因此共识算法的性能有待进一步提高。此外,激励机制能够充分调动网络中各节点的积极性,促进共识算法稳定有效的运行,但现有的联盟链激励机制往往被忽略,且缺乏对现实场景的激励需求的考虑。因此,研究基于联盟链的共识算法和激励机制对更多特定场景的联盟链项目的落地具有现实意义。本文的主要贡献如下:提出了一种基于信用模型的Raft共识算法。首先针对联盟链中拜占庭节点的特点提出了基于信用的节点评价指标,并采用基于RBF的OC-SVM构建节点信用评价模型,旨在解决联盟链中拜占庭节点与诚实节点间样本不平衡的问题。然后提出了TNL机制,用以解决共识过程中非拜占庭节点之间的通信问题。最后,对节点信用评价模型的准确性以及CRaft的吞吐量和时延进行的实验结果表明,节点信用评价模型能够将联盟链中所有的拜占庭节点识别出来,与联盟链共识算法PBFT相比CRaft具有更高的吞吐量和更小的时延。提出了一种基于积分型通证可累计评价的激励机制,用以对电子商务场景下联盟链网络中节点的积极行为进行激励,促进共识过程的持续和稳定运行。首先提出采用积分型通证代替传统的中心化积分,用户使用通证进行满意度量化,解决了积分流通的局限性问题。然后对用户通证进行可累计使用的设计,旨在激励商家形成良好的竞争关系;对用户的通证余量进行时间衰减约束的设计,旨在激励用户通过消费来获取更多通证的行为。用户的评价信息经IPFS转存实现了链外存储,用以确保评价信息的不可篡改。最后,通过联盟链开发平台Hyperledger Fabric对该激励机制进行了智能合约的开发,实验结果表明该激励机制能够正确运行,具有可行性和一定的有效性。