区块链具有分布式结构、透明可信、不可篡改等特性,被广泛应用于金融、医疗和政务等领域中。共识算法作为区块链的核心技术之一,其作用是在分布式网络中确保多节点对某一提案的意见一致性。联盟链是当前区块链应用主要部署形式,其共识算法可分为故障容错类（Crash Fault Tolerant,CFT）和拜占庭容错类（Byzantine Fault Tolerant,BFT）。CFT类共识算法保证在分布式系统中出现节点宕机等故障的情况仍然能够达成意见一致,典型的有Kafka、Paxos、Raft等。BFT类共识算法除了考虑节点宕机情况,还考虑了系统存在恶意节点情况下仍然能够达成意见一致性,典型的如PBFT、Hotstuff、Honey Badger BFT等。当前,PBFT解决了拜占庭将军问题（The Byzantine Generals Problem）,成为众多BFT类共识算法优化的基础。然而,PBFT算法仍然存在公平性和性能略低的问题,一方面现有PBFT算法忽视了投票节点之间存在的差异性。可信节点与不可信节点在共识过程中具有同等投票权重,使得现有的算法在公平性上存在问题。另一方面,PBFT算法的容错能力与共识性能有待提升。PBFT算法可容忍的最大作恶节点数为总节点数的三分之一,共识的投票阶段需要收集到总节点数三分之二的投票,同时PBFT算法随机选取主节点的方式有较大的可能将作恶节点选为主节点并引起频繁的视图轮换,导致大规模节点场景下共识性能较差。针对以上问题,本文通过对PBFT算法进行研究,结合实际应用场景,提出了基于权重分配的PBFT算法WA-PBFT（Weight Assignment Practical Byzantine Fault Tolerance）。具体而言,本文的主要贡献有以下方面:（1）提出了基于深度森林信誉评估的节点权重计算模型。通过深度森林算法对节点所属企业的信用进行评估,并将评估为最高信誉等级的概率作为节点在区块链网络中的投票权重。模型利用深度森林算法,提高了预测性能,将企业信用作为节点的投票权重,解决了实际应用场景下对共识节点投票权重的合理分配问题。本文为了验证深度森林算法对企业信用评估的性能,选取了支持向量机,随机森林,逻辑回归,决策树等传统评估方法与深度森林算法在相同企业信用测试集下对准确率,查全率,查准率以及F1值等性能指标进行对比,确定了深度森林算法对企业信用评估具有更好的性能。（2）提出了基于节点权重分配的拜占庭容错共识算法WA-PBFT。通过基于深度森林信誉评估的权重计算模型,将节点权重纳入PBFT算法设计过程,通过考虑节点之间的差异性,为不同的节点在共识过程中分配不同的权重,以此保证共识过程的公平性,并提高了共识算法的性能。本文通过理论对WA-PBFT算法的活性、安全性以及容错能力进行了分析。设计实验对WA-PBFT算法的吞吐量与时延等性能指标进行了分析。证明WA-PBFT算法相较于PBFT算法在的活性、安全性、容错能力以及共识性能上有所提升,并且更符合实际的应用场景。（3）研发了融合WA-PBFT算法的区块链即服务（Blockchain as a Service,BaaS）系统。系统用于管理使用WA-PBFT作为共识算法的区块链网络,为WA-PBFT算法提供应用。该BaaS系统分为网络管理端与业务管理端,在网络管理端中可以可视化的查看,定制化的安装、部署区块链网络,在业务管理端可以通过智能合约技术实现对区块链网络的快速应用。