近年来,区块链技术经历了飞速发展,从最初仅用于数字货币领域,到现如今为金融、医疗、教育、工业等多个领域带来全新的解决方案和发展机遇,区块链技术目前在全球范围内受到认可和深入研究。共识机制作为区块链技术的核心组成部分之一,是确保系统安全和可靠性的基石。共识算法性能的高低直接决定了整个系统的效率和可用性。因此,设计一个高效的共识机制对于提升区块链系统的性能和保障安全可信具有至关重要的意义。本文对区块链Raft共识算法性能及应用进行了研究。首先,针对解决网络隔离分区出现的异常情况提出了引入预备候选者的Raft共识优化机制,该机制引入了过时节点的概念,在原Raft算法基础之上增加了名为预备候选者的角色以及用以执行选举正式候选者阶段前资格审查的Pre C RPC消息,通过资格审查这一举措将过时节点“筛选”出来。提出的Pre C-Raft算法能在集群出现过时节点时节约时间开销,降低选举耗时和共识时延,提升共识效率,使Raft算法能够应对更为极端的网络环境。其次,为解决领导者瓶颈问题及其他节点资源空闲利用率低问题,采用均衡负载的思想提出了基于跟随者子群划分的Raft共识优化机制,依据k-means聚类算法将网络中跟随者节点划分成不同的子群,通过节点行为评估和波达计数法选举出性能更优的来担任子群内部的主节点,将共识操作分散给集群各个跟随者节点组成的子群来共同负责,可以有效地减轻对领导者节点的依赖性,从而降低系统的单点故障风险,提高系统的可靠性和稳定性。这种分散共识机制的实现方式可以降低领导者节点上的资源消耗和整个网络中的通信开销,从而提高了集群的响应速度和吞吐量。最后,基于所提出的Raft共识优化机制,在医疗信息管理领域进行了应用和验证,设计并实现了基于FISCO BCOS的可信医疗信息管理系统,实现了医疗数字凭证的安全共享,并开展了性能测试。本文提出的优化机制在共识性能各方面均取得了较好的效果,提高了集群系统的高可用性和共识效率,对于进一步研究区块链共识理论及分布式系统应用具有良好的借鉴意义。此外,基于FISCO BCOS的可信医疗信息管理系统也为有效解决传统医疗数据信息的不透明、数据易被篡改、无法追溯等问题,提供了一种安全可信的区块链医疗数据凭证的共享途径。