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
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文檔簡介
1、互聯(lián)網(wǎng)和個人計算機(jī)的發(fā)展使得P2P網(wǎng)絡(luò)作為一種新的計算模式正在被越來越多的個人、公司、政府和組織所使用。P2P網(wǎng)絡(luò)允許計算參與者通過互聯(lián)網(wǎng)直接共享他們的資源。由于P2P網(wǎng)絡(luò)固有的不確定性、分布性和開放性特點,P2P網(wǎng)絡(luò)在規(guī)模增大和應(yīng)用普及的同時也面臨著嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。由于P2P網(wǎng)絡(luò)中資源分散地存儲在每個節(jié)點上,因此高效管理這些規(guī)模巨大的資源也變得越來越困難。
資源定位是P2P網(wǎng)絡(luò)研究的重要課題,一直以來受到研究者們的廣泛關(guān)注。
2、資源定位旨在通過建立資源索引向服務(wù)使用者提供快速訪問目標(biāo)資源的服務(wù)。本文系統(tǒng)回顧了P2P網(wǎng)絡(luò)中資源定位研究的發(fā)展歷程,分析了相關(guān)研究領(lǐng)域取得的成果,總結(jié)了非結(jié)構(gòu)化P2P網(wǎng)絡(luò)中資源定位的關(guān)鍵技術(shù)和所面臨的難點。文中以互聯(lián)網(wǎng)為背景,從優(yōu)化覆蓋網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、提升模型容錯能力和提高資源定位算法效率三個方面入手,針對大規(guī)模非結(jié)構(gòu)化P2P網(wǎng)絡(luò)資源定位所面臨的幾個關(guān)鍵問題進(jìn)行了深入研究并取得了如下成果:
(1)針對非結(jié)構(gòu)化P2P網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?/p>
3、結(jié)構(gòu)的不匹配問題,提出一種定位感知的分布式生成樹模型LAST。模型選用通信延遲作為底層網(wǎng)絡(luò)節(jié)點間距離;通過定義度量空間和節(jié)點間距離給出模型中鄰近節(jié)點判定依據(jù)及鄰近組選取規(guī)則;通過(a,b)編碼樹給出LAST覆蓋網(wǎng)絡(luò)的邏輯定義。LAST覆蓋網(wǎng)絡(luò)中,節(jié)點通過組織管理算法加入和離開覆蓋網(wǎng)絡(luò)。數(shù)學(xué)分析和仿真實驗表明,LAST模型具有小世界性質(zhì);相比分布式生成樹模型,對數(shù)時間復(fù)雜度的節(jié)點組織管理算法使得LAST模型具有較好的自適應(yīng)性和負(fù)載均衡性,
4、定位感知能力使得LAST模型可降低60%的平均距離和40%的平均延遲。
(2)針對非結(jié)構(gòu)化P2P網(wǎng)絡(luò)魯棒性差的問題,提出了一種容錯增強(qiáng)的FT-LAST模型。在LAST覆蓋網(wǎng)絡(luò)研究工作的基礎(chǔ)上,首先給出了節(jié)點關(guān)系向量相似的定義,然后基于節(jié)點關(guān)于關(guān)系向量相似性給出了代表元選取規(guī)則RBRS。在未增加冗余連接和副本數(shù)量的前提下,采用主動方式以較小的開銷增強(qiáng)了模型的容錯性。仿真實驗表明,F(xiàn)T-LAST模型顯著減少了關(guān)鍵節(jié)點出現(xiàn)的概率
5、,且在隨機(jī)錯誤概率低于65%時模型依然保持連通;給出了FT-LAST模型對特定錯誤容錯的數(shù)學(xué)分析結(jié)果,當(dāng)Ⅳ個網(wǎng)絡(luò)節(jié)點中有f個失效時,最多造成O(f/(logN-logf))個節(jié)點丟失,其性能優(yōu)于同類其它模型。
(3)針對非結(jié)構(gòu)化P2P網(wǎng)絡(luò)采用泛洪方式搜索資源開銷大、效率低的問題,提出了搜索半徑限制的資源定位算法SRL。在FT-LAST模型中,首先給出了搜索半徑的定義,并通過限制SRL算法的搜索半徑減少泛洪方式的網(wǎng)絡(luò)開銷;然
6、后給出了SRL算法的四種搜索策略,系統(tǒng)可根據(jù)任務(wù)緊急程度和用戶級別靈活地配置使用不同搜索策略;進(jìn)一步給出了在確保搜索結(jié)果滿意度的前提下確定搜索半徑的依據(jù),通過限制消息傳播提高了SRL算法的效率。數(shù)學(xué)分析證明了SRL算法具有常數(shù)階的時間復(fù)雜度;仿真實驗表明SRL算法的性能優(yōu)于同類其它算法。
(4)設(shè)計實現(xiàn)了一種基于FT-LAST模型的應(yīng)用服務(wù)平臺FlasWire。FlasWire以最為流行的Gnutella開源客戶端軟件Li
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