低维护开销的小世界P2P网络

为降低结构化P2P网络的维护开销,提高路由和查询的效率,提出了具有低维护开销的小世界P2P网络（LMCS）,并描述了网络的创建和维护方法。小世界特征使结构化P2P网络具有较高的路由和查询效率,同时利用成簇机制和扩展COU策略,有效地降低网络的维护开销。通过模拟仿真,LMCS呈现明显的小世界网络特征。与Chord相比,LMCS具有更低的维护开销和更高的查询效率。     

基于P2P的高效存储系统

结构化的P2P存储系统使用DHT技术将数据映射到相应的网络节点,从而进行数据的存放与查找[1][3].一些常数跳的路由算法可以取得理论上的两跳,甚至一跳的路由效率,但当网络节点达到一定规模后,庞大的路由表维护开销会极大地降低系统的存取效率和准确度,从而使得类似算法很难在实际中广泛应用.提出了基于路由和存储分开管理的常数跳P2P存储系统,与已有的一些系统相比,本系统在很大程度上降低了数据维护的开销,并且做到了很好的负载均衡性.     

基于匹配路径和概率平衡树的P2P语义路由模型

语义路由是P2P路由技术的关键研究内容之一.智能化路由策略语义表达灵活,但可扩展性和查全率较低;语义覆盖网络可扩展性好,但要么难以组织,要么维护开销很大.提出一种新的基于匹配路径和概率平衡树的P2P语义路由模型(match path and probability balance tree,简称MPPBTree),通过层次化和匹配路径组织资源存储结构和节点排布方式,达到一种近似平衡的分布特征,使节点能够根据查询内容本身进行路由决策,并同时保持较低的维护开销.模型支持灵活的语义搜索,拥有良好的可扩展性,保证任意节点的路由都能覆盖全网络.模型不要求任何中心服务的存在,所有的节点只需维护少量局部信息,且都会同时承担索引、存储、中继的功能,以均摊系统运行的负荷.     

面向拓扑一致性的层次化常数度P2P构建

常数度P2P模型成为近几年的研究热点,但对于拓扑一致性问题,将已有的方法简单地移植到常数度P2P均存在严重的不足。本文针对常数度P2P FissionE提出一种层次化解决方案CO-Fissio-nE:系统节点首先聚类成簇并组成低层overlay,然后由"下界重合"规则确定高层的簇间链接以保证高效的簇间通信。该规则同时限定了簇间邻居的最大值,因此选取常数度拓扑作为簇间overlay便能够保证各节点度数仍为常数量级;给出了CO-FissionE的路由、资源发布、查询及拓扑维护策略。实验表明该方法通过有限的开销有效地满足了拓扑一致性,降低了查询开销,是一种十分有效的FissionE改进方法,该方法的思想同时可以结合其他拓扑优化技术以及应用到其他常数度P2P。     

基于P2P网络的匿名通讯技术的研究与实现

P2P网络的应用给匿名通讯系统带来了可扩展性等优点,但同时P2P网络中节点的动态上下线又使得匿名通道缺乏稳定性.设计并实现了一种基于非结构化P2P网络的匿名通讯系统,称之为LeafageMix.与传统基于Mix网络的匿名通讯系统不同,该系统采用中继组的方式来建立匿名通道,使得匿名通道具有较强的抵抗节点失效能力,并提高了匿名通讯系统的实用性.     

SMR:一种支持高维数据KNN查询的P2P语义覆盖网络

高维数据查询处理技术一直是P2P领域的研究热点.现有方法大都存在维护代价大、查询处理性能不高的问题.提出一种有效支持高维数据KNN查询处理的P2P语义覆盖网络--语义多层环SMR(semantic multi-level ring).SMR能够按照语义信息将数据对象和节点划分成多个语义簇,每个语义簇通过维护近邻索引和远端索引将不同层次环中的语义簇相互连接,形成P2P语义覆盖网络.在SMR中,采用一种高效语义簇编码方法将高维语义空间转换成一维编码空间降低了高维空间维护代价.在此基础上,提出一种高效的KNN查询处理算法.基于真实数据集和合成数据集的实验表明,SMR具有良好的查询处理能力、语义簇划分能力和可扩展性.     

基于节点异构性优化的P2P流媒体传输技术

提出一种基于节点异构性优化的P2P流媒体传输技术。与已有的P2P流媒体传输技术相比,新技术考虑了P2P环境下各节点在服务能力(包括上、下行带宽,在线时长等)上的异构性。为满足系统可扩展性的要求,方便系统管理,算法采用层次簇的思想,将节点按一定规则组成多层次簇结构,簇首节点负责管理本簇成员节点,有效减轻高层次节点的管理负担。同时采用GNP算法(GlobalNetworkPositioning,全局网络定位),通过计算各节点的GNP网络坐标找出邻近节点。将邻近节点划为同一个簇进行管理,让服务能力强的节点位于多播树的上层,并根据网络状况动态自调整系统结构,以实现系统负载平衡,提高系统服务质量。     

基于路由学习的非结构化P2P搜索技术研究

针对无结构化P2P环境下P2P泛洪搜索的盲目性和高资源消耗性,提出一个基于路由学习的非结构化P2P搜索算法,建立两个索引表,存储三类节点信息,通过学习关联节点的信息,建立路由表,并定时与路由表内节点交换信息,减少搜索时间,降低搜索开销。理论和仿真实验证明该算法能有效地提高搜索速度,降低搜索开销。     

双层环--一种新的P2P构建技术

以Chord为基础,提出了一种新的P2P系统——双层环。双层环中简化了节点路由表的构造、维护,并降低了路由表维护的带宽开销,同时改变了查询算法,降低了查询的平均路径长度。双层环中还部分地实现了结合物理层拓扑的构建方式,并留下了可进一步扩展的空间。     

TBSN:一种基于分类层次的P2P网络

构建语义覆盖网络是支持基于语义的搜索、提高P2P网络查找性能和可扩展性的重要手段.现有的基于分类层次的P2P语义覆盖网络并不能充分利用分类层次所包含的语义信息,为此提出了一种基于分类层次的P2P网络(TBSN),该网络充分考虑遵循某种分类层次的数据源的特点,能够利用分类层次所包含的语义信息,动态地将peer节点聚簇成不同的语义簇,语义簇之间根据语义关系建立相应的语义路由,从而形成了一种基于语义的P2P网络.每个语义簇由一个super-peer节点和多个peer节点组成,仅负责回答其语义子空间上的查询.查询根据语义首先被路由到可能有结果的语义簇中,然后转发给相关的peer节点,从而减少查询所涉及的节点和消息的数量,提高了网络的性能.实验表明,TBSN网络在查找性能和开销之间取得了良好的平衡,同时较好地保持了语义簇之间的负载平衡和簇中数据之间的语义关系.     

P2P网络中一种基于进化博弈的资源配置模型

合理的资源配置能够有效地改进非结构化P2P网络的查询性能,提高资源副本的可获得性.当前,资源配置研究多集中在各种类型资源副本的定量分析和分布式配置策略上,节点独立地选择资源副本进行配置,并未考虑节点间配置行为的交互作用.P2P网络中节点只维护若干与邻居节点的连接,掌握局部信息,因而在交互过程中可将节点视为有限理性节点.在分析查询性能与节点资源配置行为之间关系的基础上,构造查询性能相关的节点收益函数,将资源配置问题模型化为一种进化博弈,通过对进化过程的描述能够有效分析节点在资源配置过程中的交互关系以及可获得的查询性能.仿真实验结果表明,资源配置进化模型可获得更高的查询成功率和近似最优的平均查询跳数,且保持相对较低的冗余度.     

P2P流媒体系统服务器部署的优化设计

P2P流媒体系统中,内容服务器提供源数据并驱动数据扩散,是系统的重要组成部分,其部署方案会影响整个系统的流量变化.分析了服务器的优化部署问题,从服务器负载均衡、主干网内流量最小和调度代价最小3个优化目标建立系统模型,并给出了各个优化目标的算法实现,包括基于负载均衡的贪心算法和基于0-1规划的分支定界算法.最后,通过仿真实验验证了服务器部署方案对系统的影响,实验结果表明不同的优化目标满足了不同的部署需求.     

一种面向服务的P2P存储系统模型

P2P存储系统以功能对等的方式组成存储网络,面向服务的体系结构为存储资源的有效管理以及按需服务的实现提供了一种思路。提出的P2P存储系统模型采用分层思想,建立在结构化覆盖网络之上,将异构节点存储资源封装成服务块,以用户需求为出发点,通过服务的动态选取和组合,形成可定制的个人存储视图,并给出一种对等节点的功能部署结构。模型达到分散控制,具有良好的可扩展性。     

面向用户需求的非结构化P2P资源定位泛洪策略

在非结构化P2P网络中,如何对用户所需资源进行快速、准确定位是当前研究的热点问题,也是P2P应用领域面临的核心问题之一.相关的非结构化P2P资源定位算法在查准率、查全率和查询成本上难以同时被优化,这会造成严重的网络带宽负担以及巨大的索引维护开销.为此,提出一种面向用户需求的非结构化P2P资源定位策略(user requirements resource location strategy,简称U2RLS).该策略的创新点是:在原有非结构化P2P网络资源定位泛洪算法的基础上,融入用户需求、用户偏好、用户兴趣度等因素,首先进行用户资源子网划分;采用带有用户需求信息的泛洪和查询索引机制,对用户所需资源进行精确定位.该策略有效避免了因海量信息引起的网络风暴、信息重叠和资源搜索偏覆盖等问题,从而解决了查询节点盲目使用中继节点的现象.实验结果表明:面向用户需求的非结构化P2P资源定位策略U2RLS以其高搜索成功率、有限网络资源消耗和短查询时间响应等优势,能够显著地提高用户资源定位效率.     

一种基于分组管理的混合式P2P存储系统

利用P2P的方法建立了一个P2P存储系统。以预测的网络距离对参与节点进行分组,形成由超节点维护管理的覆盖网络。使用覆盖网络拓扑结构保持机制、DHT数据存储机制,依据数据访问率不同的数据备份机制和数据修复机制,提高了系统的可靠性和数据存储效率。在仿真实验基础上,验证了该存储系统的性能。     

一种基于点路结合的骨干网P2P缓存部署方法

P2P应用的广泛流行给ISP骨干网络带来了前所未有的流量压力,P2P缓存(peer-to-peer caching)技术是目前缓解这种流量压力的最有效手段之一,缓存部署方法对P2P缓存系统的运行效率有重要影响.已有缓存部署方法分为两类：基于骨干节点的部署方法(node-based cache deployment, NCD)和基于骨干链路的部署方法(link-based cache deployment, LCD).在不同的P2P流量分布情形下,NCD与LCD各有优劣,但是,这两类方法未能充分发挥缓存的性能.提出一种基于点路结合的骨干网P2P缓存部署方法(node-Link based cache deployment, NLCD),根据缓存部署过程中P2P流量分布和缓存存储状态的动态变化,灵活选择骨干节点或骨干链路作为部署位置.建立了以网络负载最小化为目标的缓存部署模型,基于该模型将P2P缓存部署问题建模为一个最优化问题,由于流量分布和缓存状态会在部署过程中不断变化,不具有最优子结构性质.证明了该最优化问题为NP完全问题,并设计了一种启发式贪婪算法进行求解.实验结果表明,针对典型的H&S型、Ladder型骨干网络拓扑,使用NLCD的平均链路使用率比使用LCD低5%~15%,比使用NCD低7%~30%.     

基于Kademlia的P2P网络资源定位模型改进

根据基于分布式散列表(DHT)的P2P网络资源定位方法,将虚拟节点引入结构化P2P系统,在拓扑形成时充分利用网络访问的区域性和物理网络中节点的邻近性来降低访问延迟并优化路由选择。构建一种改进的基于Kademlia的P2P网络资源定位模型,提高了网络可扩展性和可管理性及网络运行效率和资源利用率。仿真结果表明,改进后的模型继承了DHT和Kademlia的优点,在路由选择、查找成功率和平均逻辑路径长度等方面的性能均优于原Kademlia模型。     

基于Kademlia的P2P多维范围查询系统

结构化P2P网络具有良好的可扩展性,但难以支持多关键词查询、范围查询等复杂查询。该文分析已有复杂查询方法,提出一种基于Kademlia的P2P多维范围查询系统K-net。K-net在进行多维范围查询时,完成高维范围数据降维和范围划分,减少查询所需带宽。模拟结果显示,该系统具有良好的查询准确度和可扩展性。     

一种对等网络拓扑构建的优化实现方案

针对对等网络中的文件污染问题,提出一种基于免疫克隆的拓扑构建方案来抑制污染传播。通过分析文件对象的污染传播模型,借鉴免疫学习的思想,优化网络中的节点连接。仿真实验表明,该算法可增加节点的集聚性,能够以较低的通信代价对恶意节点进行有效屏蔽,抑制污染文件在共享网络中的传播,提高对等文件系统的可用性。     

针对非结构化P2P网络稳定性的搜索策略

对于分层非结构化P2P网络,到目前为止,节点稳定性是影响搜索结果的一个主要原因,提出建立一种维护模型来有效提高这种分层非结构化P2P网络的稳定性.在此维护模型中,普通节点作为一个隐性的备份,在超级节点退出时,取代超级节点成为新的超级节点,使得整个网络具有较好的鲁棒性.并详细介绍了该算法的实验.同时,在一定程度上优化了分层非结构化P2P网络的搜索算法.该维护模型的核心是一个取代算法.