区块链技术具有去中心化、不可篡改、可追溯等优点,因此得到了广泛地应用。Hyperledger Fabric（Fabric）是一个代表性的联盟区块链平台,采用高度模块化架构,兼具公有链去中心化和私有链性能优异的特点,适用于开发商业环境下的企业级应用。Fabric交易处理流程（执行、排序、验证三个阶段）无需高计算量的工作量证明机制以达成共识,且执行阶段中交易能以并发方式执行,因此Fabric在性能上优于比特币这类公有链平台。然而,相较于传统的分布式系统,Fabric的性能仍存在较大的差距。尤其在交易出现并发冲突的情况下,Fabric的性能将大幅度下降,该不足严重阻碍了 Fabric在实际场景中的应用。因此,本文对Fabric交易并发性的优化问题展开了一系列研究工作,提出了冲突检测和交易合并两种优化方法,来提升Fabric性能。本文主要研究内容如下:1.本文针对Fabric在验证阶段识别冲突交易导致系统效率过低的问题,详细分析了产生并发冲突的原因,提出了基于缓存机制的冲突检测方法。通过在背书节点维护一个未验证交易缓存,执行阶段可以提前进行交易冲突检测,并中止识别出的冲突交易,以避免冲突交易占用系统资源,使得有效交易能更快地被节点处理。实验结果表明,该方法能较好地提高Fabric系统并发性能。2.本文针对资产转移场景下语义合法的冲突交易,分析了交易语义和状态更新过程,提出了基于合并机制的冲突优化方法。该方法以最大化合并交易数量为优化目标,通过预处理区块内只读交易和必然无效交易,减少区块内潜在冲突交易数量;通过合并交易算法获得最优合并交易子集的近似解,避免合法交易因并发冲突被标记为无效。实验结果证明,该方法在具有并发冲突的场景下,能显著提升Fabric系统的吞吐量和交易成功率。