p2p網(wǎng)絡(luò)搜索算法介紹(參考版)
2025-06-28 22:41本頁面
【正文】 敬請期待。隨著計算機，網(wǎng)絡(luò)等，硬件資源的不斷提升，P2P技術(shù)將在今后的網(wǎng)絡(luò)生活中扮演舉足輕重的角色。先從P2P的定義開始，以P2P網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)（包括：中心化拓撲，全分布結(jié)構(gòu)化拓撲，全分部分結(jié)構(gòu)化拓撲，半分布式拓撲）為線索，展示了各種結(jié)構(gòu)所對應的搜索算法。 綜上所述：在實際應用中，每種拓撲結(jié)構(gòu)的P2P網(wǎng)絡(luò)都有其優(yōu)缺點，下表從可擴展性、可靠性、可維護性、發(fā)現(xiàn)算法的效率、復雜查詢等方面比較了這四種拓撲結(jié)構(gòu)的綜合性能。這樣當查詢到達時可以直接確定資源的位置，而不需要再次轉(zhuǎn)發(fā)查詢信息。首先每個群給本節(jié)點的資源做索引。 Gnutella2的搜索方法 Gnutella2建立SuperNode（超級節(jié)點）,它存儲著離它最近的葉子節(jié)點的文件信息，這些SuperNode,再連通起來形成一個Overlay ，它首先從它連接的SuperNode的索引中尋找，如果找到了文件，則直接根據(jù)文件所存儲的機器的IP地址建立連接，如果沒有找到，則SuperNode把這個查詢請求發(fā)給它連接的其他超級節(jié)點，直到得到想要的資源,KaZaa，POCO等都是基于這種超級節(jié)點的思想。如果請求者同意繼續(xù)漫步，則又開始隨機選擇下一步漫步的節(jié)點，否則中止搜索。搜索方式如圖：圖8 非結(jié)構(gòu)化P2P搜索算法（2）——迭代遞增搜索算法[2]l Random Walk（隨機漫步）搜索方法：在隨機漫步中，請求者發(fā)出K個查詢請求給隨機挑選的K個相鄰節(jié)點。這種策略可以減少搜索半徑，但是在某些特殊的情況下有可能增加搜索的重復性。l Iterative Deepening（迭代遞增）搜索方法迭代遞增是Flooding方法的改進，它的特殊之處在于它的TTL值不是遞減的，而是遞增的。跟Flooding搜索方法不同，搜索源只是隨機的選取一定比例的相鄰節(jié)點作為查詢信息的發(fā)送目標，而不是發(fā)送給所有相鄰節(jié)點。在搜索過程中可能出現(xiàn)循環(huán)，但是由于有TTL控制，所以這個循環(huán)不會永遠進行下去，當TTL=0的時候自然結(jié)束。如圖所示：搜索的節(jié)點一開始TTL=3，它每傳播一次TTL減1，如果TTL減到0還沒有搜索到資源，則停止。如果它相鄰的節(jié)點都沒有這個被查詢文件，就把這條消息轉(zhuǎn)發(fā)給自己的相鄰節(jié)點。l Flooding 搜索方法 在最初的Gnutella協(xié)議中，使用的是Flooding方法，在網(wǎng)絡(luò)中，每個節(jié)點都不知道其他節(jié)點的資源。盲目搜索：在網(wǎng)絡(luò)中傳播查詢信息，并把這些信息散播給每一個節(jié)點。Small World特征的發(fā)現(xiàn)和引入會對P2P搜索算法產(chǎn)生重大影響[2]。因此，P2P搜索算法中如何縮短路徑長度的問題變成了如何找到這些“短鏈”的問題。在符合Small World特性的網(wǎng)絡(luò)模型中，可以根據(jù)結(jié)點的聚集度將結(jié)點劃分為若干簇(Cluster)，在每個簇中至少存在一個度最高的結(jié)點為中心結(jié)點。這種拓撲結(jié)構(gòu)和前文提到過的半分布式拓撲有點類似。實際網(wǎng)絡(luò)體現(xiàn)的冪規(guī)律分布的含義可以簡單解釋為在網(wǎng)絡(luò)中有少數(shù)結(jié)點有較高的“度”，多數(shù)結(jié)點的“度”較低。其中后者即指對重疊網(wǎng)絡(luò)(Overlay Network)的重新認識。需要查找該資源時，采用同樣的方法可定位到存儲該資源的結(jié)點所以矛盾是顯而易見的，由于DHT的精確關(guān)鍵詞映射的特性決定了無法和信息檢索等領(lǐng)域的研究成果結(jié)合，阻礙了基于DHT的P2P系統(tǒng)的大規(guī)模應用。第一種算法的原理是：資源所對應的散列值被隨機存儲在節(jié)點上，當用戶需要搜索某個文件時，請求計算機將該文件名或者關(guān)鍵字所對應的散列值與周圍節(jié)點的散列值做對比，如果散列值相差較大，則
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