【正文】 點發(fā)送“會議召開消息”，之后會延遲一段時間time_delay。“會議結(jié)束消息”是指會議定時到后“會議主持節(jié)點”向“會議參加節(jié)點”發(fā)送的消息，此消息包含了經(jīng)過整理后滿足“會議參加節(jié)點”定購信息的元數(shù)據(jù)及“重定購”的元數(shù)據(jù)?！皶h開始消息”是指“會議主持節(jié)點”向鄰居節(jié)點發(fā)送的消息，此消息中包含了“會議主持節(jié)點”信息、會議延遲時間（time_meet）以及TTL值，收到這條消息的“會議預(yù)參加節(jié)點”就會成為“會議參加節(jié)點”，同時會向“會議主持節(jié)點”發(fā)送“會議參加消息”，并會取出此“會議開始消息”的TTL值，如果TTL不為1，就會將此消息的TTL值減去1后向自己的鄰居節(jié)點進行轉(zhuǎn)發(fā)，反之就不會轉(zhuǎn)發(fā)。2. 會議相關(guān)消息定義與會議有關(guān)的消息分為：“會議召開消息”，“會議開始消息”，“會議參加消息”，“會議結(jié)束消息”，“會議否決消息”?！皶h參加節(jié)點”是指參加會議的節(jié)點所處的狀態(tài)?！皶h主持節(jié)點”是指召開會議的節(jié)點所處的狀態(tài)?！捌胀ü?jié)點”是所有節(jié)點最原始的狀態(tài)，即為所有節(jié)點初始化狀態(tài)。 輪值會議元數(shù)據(jù)分發(fā)的協(xié)議 輪值會議協(xié)議設(shè)計為了讓RMMD機制得到實際的應(yīng)用，并讓元數(shù)據(jù)分發(fā)策略得到實施，必須合理的設(shè)計輪值會議協(xié)議。第二，每一個被觸發(fā)的節(jié)點就是一個局部范圍內(nèi)的服務(wù)器，一方面它可以讓自己的元數(shù)據(jù)得到很好的更新，另一方面它又可以將自己的元數(shù)據(jù)分發(fā)給其他參加會議的節(jié)點，至于會議范圍的確定以及分發(fā)怎樣的元數(shù)據(jù)給會議參加節(jié)點，這些都會在下一節(jié)的RMMD的具體設(shè)計及實現(xiàn)中闡述。 輪值會議元數(shù)據(jù)分發(fā)的特點RMMD綜合了主動分發(fā)的準(zhǔn)確性和被動分發(fā)的低代價性，并采用了HLA數(shù)據(jù)分發(fā)管理中采用的數(shù)據(jù)過濾機制，它具有如下的幾個特點。如果完全滿足這些需求，則“主持人”就會按照每個“代表”的定購信息將其所需的元數(shù)據(jù)發(fā)送過去，并宣告會議的結(jié)束；如果不能滿足所有的元數(shù)據(jù)的定購需求，“主持人”會收集無法滿足的元數(shù)據(jù)，對這些元數(shù)據(jù)進行歸類統(tǒng)計，得到一個全局元數(shù)據(jù)“重定購”視圖，最后按照自己的元數(shù)據(jù)將滿足每個“代表”定購信息的元數(shù)據(jù)發(fā)送過去，同時將全局元數(shù)據(jù)“重定購”視圖中的一部分發(fā)送過去，再宣告會議結(jié)束，這樣定購信息沒有完全滿足的“代表”只好參加下次會議去獲取想要的元數(shù)據(jù)信息。 輪值會議元數(shù)據(jù)分發(fā)的原理，為了綜合這兩種分發(fā)方式的優(yōu)點，即主動元數(shù)據(jù)分發(fā)（Active Metadata Dissemination, ACTMD）的準(zhǔn)確性和被動元數(shù)據(jù)分發(fā)（Passive Metadata Dissemination, PASMD）的低代價性，再結(jié)合國內(nèi)外關(guān)于分發(fā)技術(shù)的相關(guān)研究成果，提出了一種新的元數(shù)據(jù)分發(fā)機制—輪值會議元數(shù)據(jù)分發(fā)(Rotating Meeting Metadata Dissemination, RMMD)。Zipflike定律分布中：概率表示訪問頻度，則排列第個對象的訪問概率為： ()其中，為Zipflike定律分布參數(shù)，n為所有數(shù)據(jù)的個數(shù)。Zipf定律也被稱為8020法則，即80%的訪問只會針對20%的數(shù)據(jù)。 Zipf定律：如果統(tǒng)計一篇較長文章中每個詞出現(xiàn)的頻率，按照高頻詞在前，低頻詞在后的遞減順序排列，并用自然數(shù)把這些詞編上等級序號，頻率最高的詞為1，頻率次高為2，以此類推。符合SmallWorld這一特性的網(wǎng)絡(luò)各個節(jié)點的連接度比較均勻，即基本上每個節(jié)點的聯(lián)結(jié)數(shù)都近似相等，同時任意兩個節(jié)點之間建立連接的長度都很小。Milgram的實驗表明：社會中任意挑選的兩個人之間，總存在一條由中間的熟人組成的短鏈把他們連接在一起，而他們也總能找到這條短鏈，這個結(jié)論用物理學(xué)的術(shù)語來說就是“小世界效應(yīng)”。 小世界網(wǎng)絡(luò)小世界(SmallWorld) [33,34,35]的概念來自于60年代末Milgram在哈佛完成的一個著名實驗：他在信封上寫上他在美國波士頓的一個朋友的地址，然后在在英國隨機選擇了若干人，要求他們把信通過中間人轉(zhuǎn)交給他的朋友，注意每次都要把信轉(zhuǎn)交給他認為最有可能找到收信人的熟人，下一個轉(zhuǎn)發(fā)者再按照同樣的方法將信轉(zhuǎn)發(fā)。一個管理節(jié)點負責(zé)管理多個普通節(jié)點，它會收集所轄域中的所有普通節(jié)點的元數(shù)據(jù)信息以及它們所請求的元數(shù)據(jù)信息，并進行匯總，同時通過一定的控制策略來與其他的管理節(jié)點進行交互，以獲取各自所需的元數(shù)據(jù)信息，最后將得到的元數(shù)據(jù)信息分發(fā)給所轄區(qū)的普通節(jié)點。這樣下層中的網(wǎng)格用戶就會被劃分到不同的虛擬組織域中，并且每個虛擬組織域中都有一個元數(shù)據(jù)服務(wù)器，這樣每個域內(nèi)是屬于集中控制的；同時所有的元數(shù)據(jù)服務(wù)器之間是純對等的，即構(gòu)成非結(jié)構(gòu)化的P2P。虛擬組織為所有參與者提供可用資源，獲取同一規(guī)范，并在資源可以被使用的條件下使用資源等功能[31,32]，每個虛擬組織管理的服務(wù)可理解為地理位置分布、邏輯位置相鄰、屬性相似的服務(wù)集合。對上述關(guān)鍵技術(shù)的充分研究，為第三章提出的一種新的元數(shù)據(jù)分發(fā)機制的設(shè)計和實現(xiàn)提供了相應(yīng)的基礎(chǔ)和依據(jù)。這種行為有點類似于質(zhì)點的活動方式，故而稱為質(zhì)點式。在該算法中，引用了概率論的知識。 質(zhì)點式(Particle)為了進一步降低分發(fā)的網(wǎng)絡(luò)流量以提高元數(shù)據(jù)分發(fā)的效率，本算法在引入網(wǎng)格勢能的同時又對分發(fā)的目標(biāo)進行概率處理。這類似于水流的形式，故而稱為水流式。而對于自身產(chǎn)生的更新消息，如果周圍節(jié)點相對勢能的平均值小于該節(jié)點的自身的勢能，則該節(jié)點可以向周圍的所有節(jié)點進行消息發(fā)送；否則不能進行消息發(fā)送。同時還有一個相對網(wǎng)格勢能：節(jié)點相對于某個遠程節(jié)點的勢能。網(wǎng)格上的一個節(jié)點的網(wǎng)格勢能可以被認為是可以被分派給某個節(jié)點上的應(yīng)用程序的處理能力。但是這種分發(fā)方式所產(chǎn)生的網(wǎng)絡(luò)流量也是非常大的，分發(fā)效率也不高。 鄰居式(Neighborhood) 為了減少泛洪式元數(shù)據(jù)分發(fā)過程中產(chǎn)生的極大網(wǎng)絡(luò)流量，鄰居式分發(fā)算法得以提出，在該算法中，每個網(wǎng)格節(jié)點具有一個鄰居半徑屬性R，即此節(jié)點了解半徑為R范圍內(nèi)的節(jié)點，這樣在節(jié)點產(chǎn)生了更新消息時，它就會在消息中設(shè)置TTL值為R，約定只有在TTL值大于0的情況下，消息才能進行轉(zhuǎn)發(fā)，這樣收到更新消息的鄰居節(jié)點就會判斷TTL是否大于0，如果大于0就會將其減1后向自己的鄰居節(jié)點進行轉(zhuǎn)發(fā)，否則不進行轉(zhuǎn)發(fā)。在這種算法中，假定每個節(jié)點都了解整個網(wǎng)格中所有節(jié)點的信息，這樣當(dāng)節(jié)點自身產(chǎn)生更新消息后，它會向網(wǎng)格中的所有節(jié)點發(fā)送消息。對于主動分發(fā)而言，根據(jù)對元數(shù)據(jù)分發(fā)處理的不同，即分發(fā)給什么樣的節(jié)點以及怎么樣轉(zhuǎn)發(fā)別的節(jié)點發(fā)來的元數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)主動分發(fā)策略也可以進行劃分，下面將逐一進行介紹[15,16]。在PULL方式下，內(nèi)容的分發(fā)是按需的。PULL是一種被動的分發(fā)技術(shù)，PULL分發(fā)通常由用戶請求驅(qū)動。通常，PUSH由內(nèi)容管理系統(tǒng)發(fā)起，將內(nèi)容從源或中心媒體資源庫分發(fā)到各邊緣的Cache 節(jié)點。從實現(xiàn)上來看，有兩種主流的分發(fā)技術(shù)：PUSH和PULL。內(nèi)容路由技術(shù)可以通過多種方法實現(xiàn)，包括DNS、應(yīng)用層重定向、傳輸層重定向等。最佳節(jié)點的選擇可以運用多種評估策略來實現(xiàn)，例如用戶與服務(wù)器距離最近、服務(wù)器負載最輕等。CDN的主要技術(shù)有內(nèi)容路由、內(nèi)容分發(fā)等[28,29,30]。CDN的基本思路就是通過在Internet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中增加一個完善、全面的中間層，利用緩存、復(fù)制、負載平衡和DNS重定向等技術(shù)，實時處理網(wǎng)絡(luò)流量和各節(jié)點的負載狀況，將用戶的請求導(dǎo)向最近的服務(wù)節(jié)點上，用戶就近取得所需的內(nèi)容，從而解決網(wǎng)絡(luò)擁塞、提高上網(wǎng)訪問的總體性能。對應(yīng)于交迭單元的多播組負責(zé)將數(shù)據(jù)更新傳送到多個定購聯(lián)邦成員。當(dāng)聯(lián)邦成員的定購區(qū)域與網(wǎng)格單元交迭時，就將聯(lián)邦成員加入到該網(wǎng)格單元對應(yīng)的多播組中。DDM中采用的數(shù)據(jù)分發(fā)算法一般采用基于網(wǎng)格的過濾方法，此方法是一種傳統(tǒng)的多播組分配方法。對象實例通過更新區(qū)域(update region)和訂購區(qū)域(subscribe region)描述向外發(fā)送數(shù)據(jù)和接收外部數(shù)據(jù)的約束條件。在HLA中，支持數(shù)據(jù)過濾的基本概念是區(qū)域(Region)。目前RTI提供聯(lián)邦管理、聲明管理、對象管理、所有權(quán)管理、時間管理和數(shù)據(jù)分發(fā)管理六大類服務(wù)以及一些必要的支持服務(wù)，其中數(shù)據(jù)分發(fā)管理DDM（Data Distribution Management）是一類關(guān)鍵的服務(wù)，其主要目的是為了盡可能地減少聯(lián)邦成員收到不需要的數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流量，以有效地使用系統(tǒng)的通信帶寬和處理機的計算能力來滿足系統(tǒng)的可擴縮性，這種機制即為一種數(shù)據(jù)過濾機制。 傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分發(fā)技術(shù) HLA中的數(shù)據(jù)分發(fā)技術(shù)高層體系結(jié)構(gòu)HLA（High Level Architecture）[25]是新一代分布式交互仿真標(biāo)準(zhǔn)，它的一個重要特征就是將仿真應(yīng)用與底層的通信和基本功能相分離，由運行支撐系統(tǒng)RTI（Runtime Infrastructure）[26,27]提供的服務(wù)來實現(xiàn)底層的通信和基本功能，聯(lián)邦成員不必涉及底層的網(wǎng)絡(luò)編程。顯然，被動分發(fā)的網(wǎng)絡(luò)資源的消耗甚小，但同時對于網(wǎng)絡(luò)資源頻繁變化的環(huán)境，元數(shù)據(jù)中存在很多錯誤，其他節(jié)點數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性無法得到滿足。 元數(shù)據(jù)分發(fā)方式分類現(xiàn)有的元數(shù)據(jù)分發(fā)方式基本可以分為兩類：被動分發(fā)和主動分發(fā)。(3) 語法結(jié)構(gòu)負責(zé)定義元數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的結(jié)構(gòu)以及如何描述這種結(jié)構(gòu)，即元數(shù)據(jù)在計算機應(yīng)用系統(tǒng)中的表示方法和相應(yīng)的描述規(guī)則，這些稱為元數(shù)據(jù)的描述語言和語法結(jié)構(gòu)。(2) 語義結(jié)構(gòu)是定義元數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)中元素的具體語義描述方法，尤其是定義描述時所采用的公用標(biāo)準(zhǔn)、最佳實踐或自定義的語義描述要求(Instructions)。一般而言，元數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)包括三個方面的內(nèi)容：內(nèi)容結(jié)構(gòu)、語義結(jié)構(gòu)和語法結(jié)構(gòu)。元數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)是描述某類資源的具體對象時所有規(guī)則的集合。因此元數(shù)據(jù)的規(guī)范化和標(biāo)準(zhǔn)化問題也就逐漸提上了日程。唯一能夠在不同數(shù)據(jù)管理軟件間交換元數(shù)據(jù)的途徑是制定統(tǒng)一的元數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)。另外元數(shù)據(jù)應(yīng)用的廣泛性，參與制定元數(shù)據(jù)模式的團體眾多等原因，都是造成元數(shù)據(jù)模式大量出現(xiàn)的原因[23]。元數(shù)據(jù)及其提供的服務(wù)在數(shù)據(jù)網(wǎng)格中對數(shù)據(jù)集的發(fā)布、發(fā)現(xiàn)和存取都起著極其重要的角色。用戶元數(shù)據(jù)用于對單個用戶所使用的數(shù)據(jù)集進行描述。虛擬組織元數(shù)據(jù)描述的是某個特定虛擬組織所使用的數(shù)據(jù)集內(nèi)容。特定域元數(shù)據(jù)的屬性通常為某些應(yīng)用團體所開發(fā)的元數(shù)據(jù)實體。 用戶元數(shù)據(jù)User Metadata虛擬組織元數(shù)據(jù)Virtual Organization Metadata特定域元數(shù)據(jù)DomainSpecific Metadata無關(guān)域元數(shù)據(jù)DomainIndependent Metadata物理元數(shù)據(jù)Physical Metadata 元數(shù)據(jù)的五種類型無關(guān)域元數(shù)據(jù)描述一般元數(shù)據(jù)屬性，這些元數(shù)據(jù)屬性無論在應(yīng)用域還是在虛擬組織中都會涉及和描述，如對邏輯名字，數(shù)據(jù)對象的創(chuàng)建者和維護者，授權(quán)和審查信息，共享池或視圖中的數(shù)據(jù)對象集等信息的描述。最底層的物理元數(shù)據(jù)包括描述物理存儲系統(tǒng)數(shù)據(jù)對象的元數(shù)據(jù)和副本定位元數(shù)據(jù)，其中物理存儲系統(tǒng)包括文件系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)。 元數(shù)據(jù)的分類元數(shù)據(jù)的應(yīng)用領(lǐng)域不同，對元數(shù)據(jù)就會有各自不同的分類方法[21]。4. 選擇功能根據(jù)元數(shù)據(jù)提供的描述信息，結(jié)合使用環(huán)境，用戶便可對信息對象做取舍決定，選擇適合用戶使用的資源。因此利用元數(shù)據(jù)進行簡單、復(fù)雜或綜合的信息查詢，可以提高查詢效率。2. 檢索功能元數(shù)據(jù)是提供檢索的基礎(chǔ)。1. 描述功能元數(shù)據(jù)的基本功能就是對信息資源進行描述，供用戶讀取以便了解自己所獲信息是否是所需要的。元數(shù)據(jù)的產(chǎn)生對管理龐大的信息數(shù)據(jù)起著不可忽視的作用。較寬泛的元數(shù)據(jù)定義：元數(shù)據(jù)是描述一個具體的資源對象，并能對這個對象進行定位、管理，且有助于它的發(fā)現(xiàn)與獲取的數(shù)據(jù)。元數(shù)據(jù)最常見的寬泛定義“關(guān)于數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)”已經(jīng)得到了普遍認可，但由于這一定義過于簡單抽象，對它的認可只是表明在元數(shù)據(jù)的本質(zhì)方面人們達成的共識。實際上，這些信息就是用于描述資源、方法、數(shù)據(jù)集和用戶的元數(shù)據(jù)，概括地說，元數(shù)據(jù)目錄為用戶身份認證、數(shù)據(jù)定位、訪問控制、數(shù)據(jù)復(fù)制等提供支持[18]。元數(shù)據(jù)管理服務(wù)命名、描述、收集、組織和管理數(shù)據(jù)網(wǎng)格中的資源信息，這些信息就是用于描述資源、方法、數(shù)據(jù)集和用戶的元數(shù)據(jù)。良好地表示、存儲、訪問和使用大量資源信息是數(shù)據(jù)網(wǎng)格運行的基本前提。第五章為總結(jié)與展望，最后為致謝與參考文獻。第三章為輪值會議元數(shù)據(jù)分發(fā)機制，首先介紹了設(shè)計此分發(fā)機制的背景知識，隨后提出了一種新的元數(shù)據(jù)分發(fā)機制，最后對對這種分發(fā)機制進行了設(shè)計和實現(xiàn)。本文各章的內(nèi)容安排如下：第一章為緒論，介紹了本課題的研究背景，然后介紹了國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀。本文通過對傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分發(fā)技術(shù)，特別式網(wǎng)格中的元數(shù)據(jù)分發(fā)技術(shù)的研究，提出了一種新的元數(shù)據(jù)分發(fā)機制，并設(shè)計實現(xiàn)了這種分發(fā)策略，通過仿真實驗的對比驗證，實驗結(jié)果表明這種分發(fā)策略確實綜合了主動分發(fā)的準(zhǔn)確性以及被動分發(fā)的低代價性。而元數(shù)據(jù)主動分發(fā)可以在最大可能上保證元數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，從而可以增加節(jié)點數(shù)據(jù)的有效性，但由于分發(fā)數(shù)據(jù)過多，對網(wǎng)絡(luò)資源的使用也是最多的。這種行為有點類似于質(zhì)點的活動方式，故而稱為質(zhì)點式。不同的是：即使相對勢能比自身勢能要低，節(jié)點也并不一定可以發(fā)送消息。這類似于水流的形式，故稱為水流式。而對于自身產(chǎn)生的更新消息，如果周圍節(jié)點相對勢能的平均值小于該節(jié)點的自身的勢能，則該節(jié)點可以向周圍的所有節(jié)點進行消息發(fā)送；否則不能進行消息發(fā)送。同時還有一個相對網(wǎng)格勢能：節(jié)點相對于某個遠程節(jié)點的勢能。網(wǎng)格上的一個節(jié)點的網(wǎng)格勢能可以被認為是可以被分派給某個節(jié)點上的應(yīng)用程序的處理能力。
3. 水流式
在這種方法中，采用的其實是一種特殊節(jié)點法，根據(jù)某種方式來確定出某些特殊節(jié)點。也就是說：當(dāng)自身產(chǎn)生更新消息后，也向網(wǎng)格中的所有節(jié)點發(fā)送消息。對于主動分發(fā)而言，根據(jù)對元數(shù)據(jù)分發(fā)處理的不同，即分發(fā)給什么樣的節(jié)點以及怎么樣轉(zhuǎn)發(fā)別的節(jié)點發(fā)來的元數(shù)據(jù)，可以將主動分發(fā)策略分為以下幾種[15,16]。顯然，被動分發(fā)的網(wǎng)絡(luò)資源的消耗甚小，但同時對于網(wǎng)絡(luò)資源頻繁變化的環(huán)境，元數(shù)據(jù)中存在很多錯誤，其他節(jié)點數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性無法得到滿足。中心節(jié)點局部Site A局部局部Site CSite BSite X 元信息服務(wù)邏輯結(jié)構(gòu)圖 傳統(tǒng)網(wǎng)格中元數(shù)據(jù)分發(fā)技術(shù)現(xiàn)有的元數(shù)據(jù)分發(fā)方式基本可