区块链系统运行会产生数据不一致,对其数据的一致性检测以及数据一致性保障机制的研究是一项重要的课题。论文所述的主要工作包括:（1）针对数据一致性检测的数据预处理问题,确定一致性约束与等价关系,提出一种“划分及数据分片算法”,实现对待一致性检测的数据划分及切片,以得到合适的数据一致性检测粒度。针对区块链系统存在节点计算力不均衡问题,提出基于任务集中的“集中式数据一致性检测算法”,即“检测算法A”。建立数据一致性检测响应时间代价模型,对一致性检测的任务分配过程进行优化,提出“任务分配优化策略”及相应的“任务分配优化算法”。针对区块链系统节点计算力均衡问题,提出基于“任务分配优化策略”的“数据一致性优化检测算法”,即“检测算法B”。以查全率、查准率和检测响应时间代价为检测算法的评价指标,在不同的数据集下,实测“检测算法A”和“检测算法B”的查全率、查准率和检测响应时间代价。实验结果表明,“数据一致性优化检测算法”优于“集中式数据一致性检测算法”。由此可见,通过均衡节点计算负载,可进一步改善区块链系统数据一致性检测效果。（2）针对“PBFT算法”的共识成功率和共识效率低,以及可扩展性差等问题,对其共识形成算法进行改进研究,提出“基于PBFT的区块链系统全局共识机制”。确定节点聚类分组、节点信用积分评定,组内以节点信用积分为依据,选举确定参加最终共识算法的节点。在此基础之上,提出一种“基于PBFT的区块链系统全局共识算法”,即“I-PBFT算法”,以实现“基于PBFT的区块链系统全局共识机制”。在满足“PBFT共识机制”一致性、有效性和完整性下,减少各个阶段参与共识的节点数量,降低恶意节点对系统运行干扰的风险,提高共识网络系统的吞吐量和系统效率。在运行“I-PBFT算法”和“PBFT算法”下,分别测试网络系统的共识时延、吞吐量,以及共识节点可靠性等指标。实验结果表明,运行“I-PBFT算法”得到的网络系统性能指标均优于运行“PBFT算法”的结果。由此可见,“I-PBFT算法”为区块链系统的数据一致性保障提供优化工具。综上所述,论文所提出的有关数据一致性检测算法和全局共识算法可应用于区块链系统数据维护、管理和分析。