一种超节点P2P网络中基于语义的协同缓存管理机制

超节点P2P(Super-peer P2P)结合了P2P结构和C/S结构的优点,是当前应用最广的一类P2P系统。在超节点P2P网络中,文件访问是最基本的操作,往往使用缓存技术来提高其操作效率。目前大多数超节点P2P网络使用传统的"尽力而为"的缓存机制,该机制没有区分超节点网络中不同节点对资源的需求及关注程度不同,导致偶尔访问的对象替换经常访问的对象。针对"尽力而为"缓存机制的不足,本文提出一种基于语义信息的协同缓存管理机制SCOCM(Semantic-based Cooperative Cache Management mechanism for super-peer networks),应用已经请求对象的语义信息主动地选择对象放置缓存,以兴趣度的远近驱逐缓存内的对象,减少缓存对象的替换,使得每个缓存中缓存的对象之间尽可能地保持语义联系。实验结果表明,基于语义信息的协同缓存管理机制与LRU相比可大大降低缓存的替换率,提高缓存的存取效率,命中率也较高。

一种基于语义相似的P2P搜索机制

现有P2P网络规模大、动态性高、异构性强,有效的搜索技术一直是P2P系统研究中的核心问题。本文针对无结构P2P网络泛洪搜索机制的盲目性所导致的查询开销大、效率低的问题,提出了一种基于语义相似的P2P搜索机制SRVN,通过积累历史搜索经验获得路由指引信息,帮助搜索结点快速发现与搜索内容最相关的结点,从而提高搜索效率和目标命中率。实验结果显示,使用SRVN搜索机制,有效地提高了Gnutella查询性能。

TARSB:一种基于相对搜索介数的P2P拓扑演化策略

近几年来,对等网络(P2P networks)得到了很好的发展,然而其巨大的网络开销也逐渐成为阻碍其进一步推广的主要问题。在其最重要的应用领域——P2P文件共享系统中,早期的系统往往基于一种单一的拓扑结构,忽略了成员之间的差异对网络本身的影响,使得其理想的结构与实际网络之间存在很大差距,难以达到预期的搜索效率。针对P2P文件共享系统进行研究,提出了相对搜索介数(Relative Search Betweenness)来刻画各种异构性对搜索过程的综合影响,并设计了一种基于相对搜索介数的拓扑演化策略:TARSB。该策略通过动态自适应地调整覆盖网络结构来平滑各结点在搜索性能上的差异,从而达到提高网络整体搜索性能的效果。实验表明,TARSB策略在保证搜索命中率的情况下,大大降低了搜索报文的数量,并使网络自主演化成一种更加稳定和高效的拓扑结构。