一种Chord优化改进算法

Chord协议是一种典型的结构化P2P网络协议,该协议将网络虚拟为环形拓扑结构,可以实现资源的快速查找与定位,查找效率得到了很大的提高,但随着网络规模的扩大,用户节点数量的增多,Chord算法在性能和稳定性方面都存在一定的下降,文章充分分析了Chord算法存在的缺陷和不足,提出一种MDT-Chord基于拓扑结构的双向多级Chord改进算法,为今后的Chord改进研究提供一种新的思路。     

Chord路由算法的分析与改进

在P2P网络中,如何高效地查找需要的资源是关系P2P网络性能的关键。传统的Chord的路由表信息冗余,查找效率不高,且不考虑实际物理网络的拓扑结构,因此使逻辑拓扑与物理拓扑不匹配,导致了较大的网路延迟。提出一种改进的Chord路由算法,该算法在一定程度上解决了上述两个问题,提高了搜索查询的效率。     

P2P网络中基于DHT的自适应Chord风险模型

针对Chord模型在节点加入或离开时产生大量消息,不适用于动态网络的问题,提出一种基于分布式哈希表（Distribute Hash Table,DHT）的自适应Chord模型,即Self-adaptive Chord。方法是该模型在节点加入或离开的时候暂不考虑整个网络逻辑拓扑的一致性,只简单更新其前驱节点和后继节点的路由表,而在节点转发消息时动态地调整各节点路由表,使得网络逻辑拓扑动态地趋向于一致。通过实验对比评估了自适应Chord和Chord性能,结果表明自适应Chord能有效降低由于网络动荡引发的消息数量,同时基本保留了Chord的高效率查询。结论为自适应Chord提供了一种在节点动荡频繁的环境下的候选解决方案。     

基于分组评分的改进的Chord搜索算法

针对目前结构化搜索技术存在的缺陷,提出基于分组评分的改进的Chord搜索算法,其中包括节点重要性评分机制和分组机制。在Chord搜索算法的基础上,设计一套效率更高的搜索机制。通过实验比较该算法在搜索不同数目节点时的成功率、搜索效率及重要性评分对搜索结果的影响,证明该算法可以提高搜索效率。     

双向主从式Chord资源搜索算法的研究

Chord是一种结构化的P2P网络模型,它具有速度快、无需中心控制、可扩展性强、负载平衡、高容错性能等优点。但是,Chord查找算法为单向查找,当目的节点与当前节点距离较远时,需经多次跳转,增加了路由延迟;Chord中能力较弱的节点来负责系统中大量的查询和下载,以及节点随时加入或离开系统的频繁变迁情况,这样会造成网络查询效率明显下降。改进的算法即双向主从式Chord算法支持双向搜索,并将网络中的节点分为超级节点和普通节点,由评估结果值较高的超级节点组成Chord主环。通过实验证明,改进算法有效地减少了路由跳数,降低了网络延迟。     

Chord路由算法的研究与改进

高效查找资源是P2P网络的关键。Chord是一种结构化的P2P网络,存在路由表信息冗余、查找效率不高的问题。为此,提出了一种改进的Chord路由算法,在不增加路由表长度的前提下,将路由表中的重复表项删除,同时增加相同数目的反向路由。仿真实验表明,算法消除了路由表信息冗余,减少了平均查找跳数,提高了查找效率,使提高查找效率和控制路由表长度得到很好的统一。     

基于物理拓扑的双向搜索Chord路由

Chord模型未充分利用逆时针上的路由信息,并且未考虑实际网络拓扑结构,使P2P系统存在高延迟、低效率的问题。针对该问题,充分利用节点路由表信息和节点在物理网络上的邻近性,并用超级节点存储最近同一簇内的查询结果,提出路由算法TBChord。模拟实验结果表明,该算法在路径长度、访问延迟方面的性能较Chord有一定的提高。     

G-Chord:具有本地性和可靠性的改进型Chord模型

覆盖网络与物理网络不一致和覆盖网络节点易失效是目前众多基于DHT机制的P2P覆盖网络所面临的问题.在Chord基础上提出一种基于改进型模型G-Chord(Grouping-based Chord),它不仅具有Chord的优良特性,还具有更佳的本地性和可靠性.G-Chord通过使用物理节点IP地址前缀作为覆盖网络节点标识并为每一个覆盖网络节点分配多个物理节点来解决上述问题.     

对等网络Chord分布式查找服务的研究

在大规模Internet网络的应用中，查找服务是对等网络系统所面临的核心问题。Chord提供了一种高效和稳定的查找服务，Chord的可扩展性特点适用于大规模对等网络系统。在节点退出或加入时，Chord提供了高效稳定的机制。基于Chord的文件共享系统(SFS)是一个用于对等网络的只读存贮系统，它可以提供高效率的、鲁棒的和负载平衡的文件存取功能。SFS采用了完全分布式体系结构(没有服务器)，很容易地扩展到大规模网络。SFS核心分为二层：DHT层和Chord层，使用Chord算法来定位查找服务。     

一种基于连通度选择的改进P2P资源搜索算法

P2P网络普遍采用Chord算法,该算法使用一致性哈希函数为关键字和节点分别分配一个m位的标识符,使关键字较均匀地分配到节点上,以获得一个负载均衡的环形结构。该文在Chord算法中引入连通度选择,根据对节点已收发信息的分析,建立信息连通键值,调整节点关键字序列,减少低效信息的查询与传输。仿真实验证明,改进后的算法具有更低盲点率、更高即效性和搜索能力。     

Chord路由表结构的改进与优化

如何高效定位所需资源是P2P网络和网格计算中的一个核心问题。P2P资源定位协议Chord的路由表结构含有一定的冗余信息,导致查询效率不高。针对该缺陷,文章对其进行改进与优化,使平均查询路径长度由(1/2)logN缩短到(1/2)logN-(1/4)logR(N),查询效率明显提高。     

对等网络的chord及其改进算法综述

随着个人计算机性能的提高和互连网用户的急剧增长,如何有效利用网络中大量的闲散资源已成为一个热点问题,P2P研究正是在这种背景下展开的。本文介绍了基于分布式哈希表的chord算法及其chord算法的两个改进算法。     

对等网络的chord及其改进算法综述

随着个人计算机性能的提高和互连网用户的急剧增长，如何有效利用网络中大量的闲散资源已成为一个热点问题，P2P研究正是在这种背景下展开的。本文介绍了基于分布式哈希表的chord算法厦其chord算法的两个改进算法。     

对等网络中DHT搜索算法综述*

在P2P网路中如何快速准确地对资源进行定位是衡量其性能的一个关键。现在的分布式P2P系统普遍采取的是DHT（distributed hash table,分布式哈希表）搜索方法。基于DHT的P2P网络搜索算法的研究已经是P2P研究的一个热点。从P2P定义出发,介绍了P2P网络按照拓扑结构的分类发展;然后深入介绍了目前对等网络几种分布式哈希查找算法Chord、CAN、SkipNet和Cycloid等,并对这些算法从拓扑结构、路由复杂度、路由表大小、容错性、扩展性、负载平衡性等方面进行了评估比较;最后分析了这些算法的优缺点及今后研究的重点。     

一种基于结构化P2P网络的拓扑匹配算法*

基于结构化的P2P系统在构建覆盖网络时未考虑到与实际物理网络层的结合,导致逻辑拓扑结构与物理拓扑结构严重不匹配问题,提出一种协议无关的拓扑匹配算法,通过事件触发的方式触发网络调整逻辑层的网络拓扑结构。模拟实验表明,本算法在一定程度上提高了网络的拓扑匹配度,降低了网络开销。     

一种基于Small World的P2P覆盖网络的研究

Small World网络的两个主要特性是平均路径长度小和聚集系数大,参照Small World网络的两个主要特性,提出了一种基于Small World的P2P覆盖网络模型（SWPP）,并在SWPP中定义了一套DHT协议,以该协议为基础,提出了SWPP的路由算法及路由容错算法,分析了路由长度及路由优化方法,最后通过数值实验分析了SWPP性能。     

MIKAD：一种多兴趣聚类的P2P网络模型*

为降低P2P网络中数据检索的路由跳数,提高路由效率,提出一种多兴趣聚类的P2P网络模型MIKAD（multi-interest clustering KAD）。该模型通过文档聚类算法维护节点兴趣,将结构化网络Kademlia与兴趣聚类相结合,使兴趣相似节点在逻辑上位于邻居位置,提高了P2P网络中路由的效率。同时利用关键词的同义词特性,降低了网络的复杂度,提高了检索的精度。最后使用PeerSim模拟器对模型进行了实验测试,结果表明,随着节点及数据增多,该模型具有较好的查询效率。     

基于分布式编程语言的Chord协议和算法

P2P分布式哈希表(DHT)协议本身简洁并且易于理解,但是命令式语言与分布式架构的不匹配使得实现和部署一个拥有全部功能的类似Chord的组件相当困难和复杂。针对这些问题,提出一种基于Bloom系统来设计P2P分布式哈希表协议的方法。首先,阐述了Bloom系统的分布式逻辑编程语言要素;其次,设计了一个最小分布式系统;再次,通过定义永久、暂时、异步通信和周期集合,设计了指表维护算法、后继列表算法以及维持稳定算法等,实现一个Chord原型系统。实验结果证明,原型系统能完成Chord所有功能,并且与传统语言相比,代码量减少60%。分析表明最终的算法代码和分布式哈希表协议规范高度一致,不仅增强了代码的可读性和重用性,而且加深了对协议本身及其应用的理解。     

无结构对等中网络资源发现方法研究的最新进展

为了提高无结构对等网络的资源查找效率,消除冗余网络流量,出现了许多查询算法。在分析这些算法特点的基础上,将它们大致分成四类：基于前向传递的方法、基于缓存的方法、基于查询和数据双重复制的方法、基于拓扑优化的方法。进一步深入分析其优缺点之后,指出任何一类查询算法都只优化了某一方面的性能,如果能将某几类方法有机集成,使它们相互补充,定能取得更好的效果。最后给出了一些重要的结论。