一种针对P2P网络优化的Kademlia路由算法

为了加快P2P网络中热点查询的速度,针对Kademlia算法在查询效率和高速缓存策略方面存在的不足,文中采用快表技术和加权设置策略对该算法进行改进,避免了在高刷新频率缓存中查询效率低下的问题,为更高的查询命中率提供了更集中的热点资源.模拟实验证明此改进算法具有更短的查询延时和更少的平均路由跳数.

基于Kademlia的下关联规则挖掘算法研究

在分析和介绍了分布式关联规则挖掘方法和对等网模型Kademlia的基础上,通过改进经典的Apriori算法,设计了一种能够用于对等网模型Kademlia的分布式关联规则挖掘算法。该算法通过对其频繁项集阈值的设置,能够快速减少各结点在进行关联规则挖掘时产生的中间候选项集的数量,降低算法复杂度,提高算法执行效率,仿真实验结果表明了该算法的有效性和可扩展性。

优化型Kademlia的设计研究

通过对DHT路由算法中的Kademlia技术的系统分析,提出了一种基于P2P覆盖网络的优化Kademlia路由算法的架构。针对于DHT的构造和路由方法的改进,从整体角度出发,提出了优化型Kademlia的路由算法,它的实现是建立在Kademlia核心路由的基础上。在设计中,分别在PlanetSim、路由层、服务层、应用层等不同的网络环境中利用节点的异构性进行设计,采用新的技术对路由进行改进,以更好的实现路由层的负载均衡以及在很高的网络波动条件下提高DTH性能。

基于DHT的Kademlia路由算法改进

Kademlia是一种基于DHT的路由算法。针对该路由算法在热点资源查找定位方面所存在的问题,本文提出了一种改进策略,通过采用快速查表和权重设置对热点资源进行判断和缓存,从而提高系统的整体效率。仿真实验结果表明,改进后的Kademlia路由算法在一定条件下搜索性能优于原Kademlia路由算法。

基于路由注入的快速DHT网络资源发现方法

为提高抓取海量DHT节点上的网络资源效率,提出一种基于路由注入的DHT网络爬虫方法。结合Kademlia算法的特点,针对路由表各区间计算查询目标ID,获取已知节点保存的所有节点信息,提高遍历节点的速度;在与网络节点交互的过程中,生成适应已知节点路由表的爬虫节点ID,达到注入对方路由表的目的;实现持续地抓取对方节点的资源。实验结果表明,该方法既找到了路由表的最佳注入区间,提高了注入成功率,使得获取DHT网络资源的效率提高,并在Btbook网站中得到成功应用。

基于移动Ad Hoc网络的DHT覆盖系统研究

在分析与研究Ekta与MDPastry系统基础上,采用Kademlia作为DHT覆盖层协议,DSR作为网络层协议,本文提出了一种新型的基于Ad Hoc网络的DHT系统——MDKademlia。该系统优化了Kademlia的路由表及其维护机制,同时通过对RLM算法的改进,本文提出了ORLM算法实现节点的动态聚簇,降低了冗余的网络负载,增强了系统的可扩展性。仿真实验结果表明,本系统的路由成功率和网络负载两个关键指标均较为理想。

面向固定移动融合环境的P2PSIP系统设计

全业务运营是电信市场继语音和宽带接入服务之后的下一个增长点,而基于IP的融合有线网络和无线网络的语音服务则是全业务的重点之一。本文通过分析现有VoIP网络存在的问题以及固定移动融合网络环境下VoIP的特点,提出一种新型双层重叠网架构的P2PSIP架构,并阐述了新型架构的优点及双层重叠网之间的通信机制。新型架构能有效提高系统的安全性、健壮性和用户节点资源利用效率,更好的满足固定移动融合网络环境下VoIP对带宽、网络质量和安全性的要求。

用于联盟链的非拜占庭容错共识算法

随着区块链技术的发展,区块链出现了多种分类,兼顾公有链多中心特点和私有链高性能优势的联盟链成为了我国区块链的发展重心。结合联盟链中存在节点信任的特性,非拜占庭容错共识算法能为联盟链提供更好的性能支持。文中选取Raft共识算法作为研究对象,针对Raft共识算法中Leader节点选举和日志复制过程中的诸多问题,提出了一种可应用于联盟链的非拜占庭容错共识算法——KRaft(Kademlia-Raft)共识算法,该共识算法结合区块链网络层的双层Kademlia路由协议改进了Raft共识算法中的Leader节点选举和日志复制过程。首先,针对Raft共识算法Leader节点选举中存在的多Candidate节点分票和Follower节点增多引发的投票效率问题,KRaft共识算法利用双层Kademlia协议建立的K桶实现了Candidate节点集合内的稳定选举;其次,针对Raft共识算法日志复制过程中Leader节点单节点日志复制过程效率低和节点负载不均的问题,提出了均衡Leader节点负载的多Candidate节点并行日志复制方案,在提升数据吞吐量的同时提升了算法的可拓展性。本地多节点仿真实验的结果表明,KRaft共识算法相较于Raft共识算法,数据吞吐量提升了34.5%,Leader节点选举速度提升了55.6%。