基于邻近节点与兴趣分组的P2P网络模型

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P2P作为一种新兴网络计算模式,具有容错能力强、自组织、可扩展性好等优点。同时P2P技术也是目前国际计算机网络技术领域研究的一个热点,被《财富》杂志誉为将改变互联网未来的四大新技术之一。在P2P网络中,网络节点既是客户机又是服务器,使得网络更大的利用了闲散资源。但是,随着P2P网络用户量和规模的增加,P2P环境下的信息量也随之飞速增长,给用户在搜索、定位和获取资源上都带来了巨大的困难。就此,本文针对此类问题做了深入的分析和研究,其中主要包括如下工作:1.本文以全分布式非结构化拓扑结构为基础,采用Gnutella协议,提出了一种全新的P2P网络优化模型——NIP2P(Neighboring Node and Interest GroupingP2P)。NIP2P是将兴趣分组和物理位置相结合的P2P模型。它以用户的兴趣为分组的标准,将整个P2P网络分成多个兴趣组,每个兴趣组由一个中心节点来负责管理本兴趣组。然后在兴趣分组内,寻找每个节点在物理拓扑上距离较近的节点——物理邻近节点。通过邻近节点,可以缓解网络中节点以随机的方式构建而造成网络中相邻的两个节点可能在实际的网络环境中相距很远,导致路由开销过大,传输性能不理想的问题。2.NIP2P的搜索策略分为组内搜索和跨组搜索两种,其中组内搜索为主要搜索策略。为了减少单点失效带来的危害,引进了备用中心节点策略。NIP2P还改进了节点缓存策略,不但提高了搜索效率和成功率,而且还减少了P2P网络带宽占有量,提高了网络的稳定性。最后本文对NIP2P进行了分析和模拟实验,相比于传统的Gnutella搜索机制,本文所提方案提高了搜索效率,缩短了搜索路径。另外NIP2P还可以有效的减轻节点负担,降低网络开销。
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