随着互联网络规模快速增长,在提供资源的服务器成为网络性能瓶颈之时,对等网络(Peer-to-Peer, P2P)正在重新引起研究者的注意。P2P是一种分布式系统,能充分利用网络软硬件资源,它的最重要应用是资源共享。资源搜索是实现这一功能最重要的基础,它的效率直接决定系统效率,这也是当前P2P领域研究的热点问题。与其它大规模分布式系统一样,P2P系统性能既取决于它的拓扑结构合理性和有效性,又与它使用的搜索策略有关。作为当前P2P应用系统的主流模型,混合式P2P系统具备集中式系统与分布式系统的优点,具有较好的拓扑结构和搜索性能,但是它也面临着超级节点负载大,搜索算法效率低等问题。混合式P2P系统应用面临的最关键问题是资源搜索效率。本文基于拥塞控制理论和多目标最优化理论,从超级节点的负载及性能和路由算法等方面展开了深入分析和研究,提出了一系列切实可行的提高搜索效率的方法,本文主要研究工作如下：(1)在混合式P2P系统里超级节点接收到的消息包括查询消息和非查询消息,其中对查询消息的处理效率决定了系统性能,但是对非查询消息的处理将会影响到对查询消息的处理效率。本文提出了基于三层结构的混合式P2P系统,将查询消息和非查询消息分别由不同超级节点处理,同时将对查询消息的处理过程分解为判断转发和获取资源信息两阶段,也分别在两超级节点上执行。与传统混合式P2P系统比较,超级节点的负载降低,查询消息转发时延变短。(2)目前流行的多种超级节点选择方法存在一个共同的不足就是选择的超级节点都是单节点,因此存在单节点失败导致系统性能下降,甚至崩溃的问题。在本文中提出了一种新超级节点构成方式——虚拟化超级节点,它由簇中多个能力较强的节点联合构成,充当超级节点,并根据负载变化动态调整组成节点数,从而提高了超级节点的可靠性。(3)各种启发式搜索方法考虑最多的两个因素是邻节点拥有的相关资源数和链路延时等因素对搜索效率的影响,但是都忽略了同一节点收到的对同一关键字查询的消息之间存在着差异性。本文提出了一种基于查询消息状态的查询消息路由算法,根据查询消息状态确定各因素的权重,然后综合考虑邻节点的相关资源数量和节点间延时两因素来选择消息转发路径。实验证明该方法能够有效提高系统效率。在混合式P2P系统里资源搜索效率主要受制于超级节点,本文以提高搜索算法效率为目标,降低超级节点负载和提高超级节点性能两个方面缩短对查询消息的处理时间,使用自适应查询消息状态的路由算法提高查询消息转发效率。实验证明了这三种优化方法能提高混合式P2P系统的搜索效率,可以应用到有关P2P资源的共享系统中,提高P2P应用系统的性能。