本发明公开一种微服务架构下联邦学习的节点选择与聚合优化系统及方法，该系统包括：节点划分模块，用于根据具体的隐私保护需求将节点划分为数据节点和模型节点两类；参与模型聚合节点选择模块，用于由中心方根据节点信誉度选择参与模型聚合的模型节点和验证模型参数的数据节点；节点信誉度基于感知节点传输数据或模型的质量以及其历史信誉度生成；信用链和交易链构建模块，用于建立两条区块链，即信用链和交易链，分别记录节点的信誉度和每轮次联邦学习中心方和节点间交换数据或模型的类别。本发明针对节点不同的隐私需求，构建了特有的质量评估和模型聚合的方法，充分发挥联邦学习对于节点数据隐私保护和区块链不可篡改可追溯的优势。