基于小世界特性的P2P网络搜索优化技术的研究

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随着信息技术的发展以及网络的普及,网络中的许多资源都需要共享。传统C/S模式的架构几乎不能承受住高并发量的客户访问,而且伴随共享资源的增多,对服务器的存储能力也提出了严峻的挑战。在对等网络中,每个结点参与了任务的执行,解决了集中式网络的单点失效和网络带宽的利用率。在结构化对等网络中,资源搜索的效率是log(n),虽然这种方式比集中式C/S模式的效率要低,但是它解决了集中式网络中对中心结点的依赖性。那么怎样提高现有的结构化对等网络的资源搜索效率成了一个研究的方向。本文通过对小世界网络的分析,发现小世界网络具有缩短整个网络直径的特点。所以如果能够在结构化对等网络中构建小世界网络,那么资源搜索的效率就会因为小世界网络的特性而得到很大程度的提高,本文因此提出了在结构化对等网络中建立具有小世界网络特性的算法,并以数学的理论严格地证明了算法的正确性和优越性。算法的思想在于利用数据包路由的过程,按照一定的概率重建途经的结点的短链链接,使得整个对等网络具有小世界网络的特性,从而降低了数据包在路由过程中转发的跳数,因此提高了资源搜索的效率,而且整个建立的过程需要比较小的额外开销。同时,在结构化对等网络中,为了对资源进行搜索,在应用层建立了一个逻辑结构,那么当结点在对多个结点选择时,便会按照这种逻辑上的拓扑结构进行结点的选择,但是逻辑上结点之间的距离并不能代表物理网络中结点之间的距离,即逻辑上相邻的结点在实际的物理网络中并不是相邻的结点,甚至可能是相隔非常远的结点,这便造成了逻辑层上结点之间传输数据所表现的高效性在实际的物理网络中却是效率最低的。本文提出了对结构化对等网络进行物理区域划分的思想,将整个对等网络在物理拓扑的层面划分为不同的区域,然后当结点加入网络时,首先确定结点所属的区域并保存该信息,当有结点需要对多个结点选择时,便可以根据每个结点所保存的区域信息来判断结点之间的相邻程度,找出距离源结点最为接近的结点作为目标结点,从而解决了对等网络中结点在逻辑应用层的结构与物理网络中的结构的矛盾,有效地提高了结点之间数据传输的效率。
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