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随着计算机技术以及通信技术的迅猛发展,互联网络用户开始迅猛增加,网络上出现了越来越多的存储信息以及大量丰富的具有很高使用价值的内容,使得整个互联网的内容存储的中心渐渐从网络核心移向靠近终端接入用户的边缘。内容存储方式的转变致使互联网上的内容交换模式也随即发生了巨人的转变,从传统的基于客户机/服务器(Client/Server,C/S)的内容交换模式演变到如今的基于对等模式(Peer-to-Peer,简称P2P)的内容交换模式。
作为新兴的网络模型,P2P模型具备高的搜索效率及好的可扩展性等优点,很好的解决了C/S模式中单点故障问题。从而P2P应用得到了迅速的发展,在电子商务、即时通信、文件共享等各个领域都有了广泛的应用。而P2P应用是基于P2P模型的基础之上的,因此找到一个高效的P2P模型是P2P课题研究的一个尤为重要内容。
本文首先对研究的课题进行了大量的学习、研究,对研究背景及P2P模型的研究现状进行了较为全面的介绍。接着对P2P对等模型的发展、基本概念、特征、P2P在各个领域的应用以及其发展趋势进行了深入的介绍,并且对P2P的四种网络拓扑结构进行了全面的阐述和比较,通过讨论四种P2P网络拓扑结构的优缺点之后,特别针对半分布式非结构化P2P网络,深入的分析了该网络拓扑存在的一些问题,提出了一种新的更好的模型。我们还对提出的新模型的关键算法做了详细的介绍,并单独对该模型中超级节点的选取的问题做了全面的阐述,最后对模型进行了仿真。
当前存在的这些P2P模型都或多或少的有一些缺点。首先,中心化的P2P模型有经常会碰到单点失败的现象；而全分布式结构化的P2P模型存在很复杂的维护机制,其网络动态适应性比较差；对于全分布式非结构化的P2P模型来说,其扩展性较差是比较明显的缺点；而还有一种半分布式的P2P模型虽然也存在某些局限性,但更重要的是它还结合了以上三种模型的优势。因此,本文以半分布式P2P模型为基础,深入分析了P2P节点与节点之间的异构性以及网络动态性,提出了基于节点性能的自适应的P2P模型BNP-P2P。此模型依据节点的异构性定义了节点的性能,自组织组成服务簇；根据网络实时的变化以及自身的需要自行选择节点之间的相互连接,所以在自适应方面有很大改善。我们还深入分析与研究了BNP-P2P模型中超级节点的选取,提出了基于CPU动态性能的超级节点选取方法。该方法评估超级节点的动态性能的标准是基于BP神经网络来预测超级节点的CPU负载,这样普通节点在请求时可以选择一个目前性能最强好的超级节点连接,得到相对较好的服务。
最后我们设计了仿真实验从三个方面对BNP-P2P模型与Gnutella模型的性能进行了比较,验证了BNP-P2P模型的性能,结果表明,BNP-P2P模型较Gnutella模型来说,有明显提高。