鄭曉健等

摘要： 針對P2P網(wǎng)絡規(guī)模的擴大使基于洪泛的檢索方法易產(chǎn)生嚴重的通信消耗問題，提出一種區(qū)域資源聚集模型，對非結(jié)構(gòu)化對等網(wǎng)絡中分散的資源進行分層聚集，形成大粒度的資源實體，從而顯著縮減網(wǎng)絡規(guī)模，并綜合考慮影響資源檢索命中率的多種因素，構(gòu)造資源引用價值衰減函數(shù)來調(diào)節(jié)描述資源實體的引用價值向量和矩陣。檢索時從區(qū)域資源簇中具有最大引用價值的資源組開始逐步尋找所要的資源。實驗證明，該方法的消息轉(zhuǎn)發(fā)范圍得到控制、檢索命中率有顯著提高。

關鍵詞： P2P網(wǎng)絡；資源聚集；引用價值衰減；消息擴散

中圖分類號：TP393.01 文獻標識碼：A 文章編號：1006-4311（2014）05-0013-05

0 引言

隨著P2P網(wǎng)絡規(guī)模的擴大和資源的分散存儲使節(jié)點的相鄰節(jié)點大量增加且節(jié)點間的最大路徑增大，洪泛和隨機漫步等傳統(tǒng)檢索方法因此產(chǎn)生了大量無效通信，占用了網(wǎng)絡帶寬[1，7，11]，而大部分網(wǎng)絡節(jié)點的瓶頸在于通信時的帶寬，計算和存儲能力相比帶寬約束可以忽略[2，12]，因此提高有效通信成為研究的焦點。

一些P2P網(wǎng)絡利用社會特性構(gòu)建新型網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)和調(diào)整查找策略，節(jié)點轉(zhuǎn)發(fā)消息的范圍得到控制，使情況有所好轉(zhuǎn)[1，3]。

文獻[3]提出的Social Search模型將具有類似興趣的節(jié)點組成興趣簇，通過比較查詢請求與簇中節(jié)點的興趣相似度實現(xiàn)資源檢索，其中跨簇節(jié)點負責簇間消息的轉(zhuǎn)發(fā)。由于未限定簇的規(guī)模，大型簇產(chǎn)生的突發(fā)性簇間通信會使跨簇節(jié)點過載。

文獻[4]提出建立一個可分層的樹型自治系統(tǒng)模型，并給出相應的路由發(fā)現(xiàn)和更新算法，該模型可伸縮性好，通過動態(tài)調(diào)節(jié)保證路由效率。

文獻[1]提出一種通過資源引用效果、信任度和動態(tài)響應效率多因素選擇查找路徑的方法，并且發(fā)現(xiàn)引用效果會隨時間而衰減，因此采用基于時間的衰減函數(shù)對資源檢索進行修正，使命中率得到提高。但該方法沒有考慮資源訪問量的增加會延緩引用價值的衰減，另外，只通過時間因素對資源引用價值的衰減方式會造成部分資源特別是稀有資源的快速邊緣化，不利于資源的有效利用。為此本文提出P2P網(wǎng)絡區(qū)域資源聚集模型（Regional Resource Aggregation， RRA），根據(jù)資源的聚集效應[1]，將分散在網(wǎng)絡節(jié)點中的資源分層、分類聚集為資源分組、區(qū)域和簇，并簡化鏈接結(jié)構(gòu)，讓松散鏈接的小粒度的網(wǎng)絡節(jié)點變成為可伸縮性良好的大粒度的資源實體。各實體設置資源引用價值向量，通過多因素綜合構(gòu)造的資源引用價值衰減函數(shù)動態(tài)調(diào)節(jié)實體的引用價值。查找資源時檢索請求按類匹配區(qū)域資源簇，從簇中選擇引用價值最大的資源組開始尋找要檢索的資源，若查找不成功再將查找范圍逐步擴大到其他資源組或區(qū)域。實驗結(jié)果表明，該方法有效控制了消息轉(zhuǎn)發(fā)范圍、提高了檢索命中率。

1 區(qū)域資源聚集模型的建立

1.1 模型描述

RRA模型的資源檢索方法是基于引用價值的。從總體變化趨勢上，資源的引用價值隨時間在不停地衰減[1]，但是同時存在多種影響資源引用價值衰減的因素，首先，如果節(jié)點資源不斷被其他節(jié)點訪問，說明該節(jié)點資源的影響力在持續(xù)甚至擴大，引用價值的衰減會延緩；另外，節(jié)點的度具有冪率分布特征，高度數(shù)節(jié)點的命中率較高且比較穩(wěn)定[7，8]，因而其資源的影響力和引用價值能夠長時間維持在較高水平上；最后，資源引用價值的衰減應該進行差異化處理。稀有資源的檢索命中率一般都很低[9]，為了保證資源特別是稀有資源不因長期不被訪問，而使引用價值迅速衰減，RRA采取兩段式衰減策略即設置資源引用最低保證值，使資源在沒有達到設定訪問次數(shù)前其引用價值不會快速衰減，超過最低保證值后才正常衰減。

P2P網(wǎng)絡中新節(jié)點的加入和退出是頻繁發(fā)生的事件[]，特別是對于那些暫時未被區(qū)域覆蓋到的節(jié)點必須及時加入到確定的區(qū)域內(nèi)，因為孤點將會影響檢索命中率。RRA采用就近加入?yún)^(qū)域的方法即挑選已經(jīng)屬于某區(qū)域的鄰近節(jié)點幫助發(fā)送加入?yún)^(qū)域請求，獲得批準后即可成為區(qū)域節(jié)點。

加入過程需要更新區(qū)域各資源組引用價值向量，接納節(jié)點的中心節(jié)點消息可立即更新，其他中心節(jié)點的更新由路經(jīng)的消息攜帶更新信息去各中心節(jié)點更新。

節(jié)點退出，普通節(jié)點的退出先要更新資源組中心節(jié)點消息，中心節(jié)點的更新需要先在本資源組挑選接任者，再通知組員和區(qū)域各組，更新方法與加入時相同。

1.3 基于區(qū)域資源簇的檢索策略

RRA模型以資源簇引用價值為基礎，從最大引用價值開始按類匹配資源組的檢索策略。

節(jié)點s產(chǎn)生查找資源r的請求q（r，sIP）并發(fā)送給其資源組的中心節(jié)點（如果是跨區(qū)域節(jié)點可以選擇資源組發(fā)送或都發(fā)送），通過歸類查詢獲知r∈mi，利用中心節(jié)點的區(qū)域引用價值矩陣獲取該區(qū)域的mi資源簇，按照該資源簇的引用價值由高到低的順序向?qū)馁Y源組的中心節(jié)點發(fā)送檢索請求或者同時向所有資源組的中心節(jié)點發(fā)送檢索請求，由資源組在組內(nèi)查詢資源r，然后通過sIP返回查詢結(jié)果。

如果在規(guī)定時間內(nèi)未獲得返回消息，則通過跨區(qū)域中心節(jié)點的區(qū)域引用價值矩陣的mi資源簇，選擇其他區(qū)域并發(fā)送查詢請求q（r，sIP），接收到請求的區(qū)域按照上述過程進行檢索。

基于區(qū)域資源簇的檢索算法：

2 實驗結(jié)果與分析

借鑒文獻[1，6，13]提出的簡化的NS2網(wǎng)絡模擬軟件，采用VC++6.0和SQL Server2008數(shù)據(jù)庫開發(fā)的P2P網(wǎng)絡模擬程序進行實驗。

程序讓每一個節(jié)點具有模擬的網(wǎng)絡連接、計算和存儲能力，方法是在關系數(shù)據(jù)庫中建立關系表描述節(jié)點的信息和鄰接關系，節(jié)點間的鄰居關系由鄰接關系表描述，節(jié)點的計算和存儲能力由節(jié)點信息表描述即設節(jié)點計算和存儲能力數(shù)據(jù)域，對節(jié)點計算和存儲能力的量化方法是設立由低到高10個等級以表示節(jié)點的能力值。endprint

實驗過程是用功能命令完成，執(zhí)行命令就是執(zhí)行關系查詢。通過關系查詢獲得節(jié)點的鄰居關系，節(jié)點間轉(zhuǎn)發(fā)消息即在節(jié)點信息表中查找鄰居節(jié)點的記錄。

由于實際P2P系統(tǒng)中節(jié)點的加入和退出、節(jié)點間的連接狀況（網(wǎng)絡延遲或故障）、節(jié)點查找請求的時機、查找的文件等都是隨機的和有一定時延的，因此由程序隨機產(chǎn)生功能命令及其參數(shù)，由相應關系查詢完成，節(jié)點間通信的網(wǎng)絡延遲通過計時器的計時中斷實現(xiàn)。實驗結(jié)果表明模擬程序可以保證P2P規(guī)模和單位時間查找請求數(shù)量及網(wǎng)絡消息的隨機性。

資源檢索命中率實驗由模擬軟件按表3所定的系統(tǒng)參數(shù)進行。建立節(jié)點信息表記錄節(jié)點信息及其鄰接關系；用RRA區(qū)域資源聚集算法按表3建立3種規(guī)模的模擬網(wǎng)絡；通過模擬軟件以不同速率隨機產(chǎn)生節(jié)點的資源查詢請求，并利用區(qū)域資源簇的檢索算法查找資源；計算出所有規(guī)模的檢索命中率的平均值，將RRA的實驗結(jié)果與SocialSearch和Kazaa進行比較，結(jié)果如圖6、7、8所示。

可以看出，RRA的檢索命中率有明顯提高，而且區(qū)域數(shù)和組規(guī)模對實驗結(jié)果有較大影響，設置較大區(qū)域數(shù)和組規(guī)模可以明顯減少檢索跳數(shù)，原因是減少了區(qū)域包含的資源組數(shù)，但也明顯增加了跨區(qū)域檢索消息量，從而增加跨區(qū)域節(jié)點的負荷。

另外，對部分孤點的檢索需要較大的檢索跳數(shù)，可以通過強制要求節(jié)點及時主動地尋找管轄區(qū)域，并更新引用價值矩陣的方法減少孤點。

3 結(jié)束語

本文提出建立區(qū)域資源聚集模型，實現(xiàn)P2P網(wǎng)絡資源實體的聚集方法。

通過定義的資源聚集運算實現(xiàn)了資源的分層聚集，資源組中心節(jié)點保存區(qū)域資源引用價值矩陣，并通過資源簇實現(xiàn)資源的按類檢索，RRA模型從邏輯上縮減網(wǎng)絡規(guī)模，使按照資源類型的查詢更加高效，較好地控制了無效網(wǎng)絡通信消息的擴散，提高了稀有資源檢索命中率。

參考文獻：

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[13]Hoong P K， Matsuo H. Push-pull two-layer super-peer based P2P live media streaming[J]. Journal of Applied Sciences， 2008， 8（4）： 585-593.endprint

實驗過程是用功能命令完成，執(zhí)行命令就是執(zhí)行關系查詢。通過關系查詢獲得節(jié)點的鄰居關系，節(jié)點間轉(zhuǎn)發(fā)消息即在節(jié)點信息表中查找鄰居節(jié)點的記錄。

由于實際P2P系統(tǒng)中節(jié)點的加入和退出、節(jié)點間的連接狀況（網(wǎng)絡延遲或故障）、節(jié)點查找請求的時機、查找的文件等都是隨機的和有一定時延的，因此由程序隨機產(chǎn)生功能命令及其參數(shù)，由相應關系查詢完成，節(jié)點間通信的網(wǎng)絡延遲通過計時器的計時中斷實現(xiàn)。實驗結(jié)果表明模擬程序可以保證P2P規(guī)模和單位時間查找請求數(shù)量及網(wǎng)絡消息的隨機性。

資源檢索命中率實驗由模擬軟件按表3所定的系統(tǒng)參數(shù)進行。建立節(jié)點信息表記錄節(jié)點信息及其鄰接關系；用RRA區(qū)域資源聚集算法按表3建立3種規(guī)模的模擬網(wǎng)絡；通過模擬軟件以不同速率隨機產(chǎn)生節(jié)點的資源查詢請求，并利用區(qū)域資源簇的檢索算法查找資源；計算出所有規(guī)模的檢索命中率的平均值，將RRA的實驗結(jié)果與SocialSearch和Kazaa進行比較，結(jié)果如圖6、7、8所示。

可以看出，RRA的檢索命中率有明顯提高，而且區(qū)域數(shù)和組規(guī)模對實驗結(jié)果有較大影響，設置較大區(qū)域數(shù)和組規(guī)?？梢悦黠@減少檢索跳數(shù)，原因是減少了區(qū)域包含的資源組數(shù)，但也明顯增加了跨區(qū)域檢索消息量，從而增加跨區(qū)域節(jié)點的負荷。

另外，對部分孤點的檢索需要較大的檢索跳數(shù)，可以通過強制要求節(jié)點及時主動地尋找管轄區(qū)域，并更新引用價值矩陣的方法減少孤點。

3 結(jié)束語

本文提出建立區(qū)域資源聚集模型，實現(xiàn)P2P網(wǎng)絡資源實體的聚集方法。

通過定義的資源聚集運算實現(xiàn)了資源的分層聚集，資源組中心節(jié)點保存區(qū)域資源引用價值矩陣，并通過資源簇實現(xiàn)資源的按類檢索，RRA模型從邏輯上縮減網(wǎng)絡規(guī)模，使按照資源類型的查詢更加高效，較好地控制了無效網(wǎng)絡通信消息的擴散，提高了稀有資源檢索命中率。

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實驗過程是用功能命令完成，執(zhí)行命令就是執(zhí)行關系查詢。通過關系查詢獲得節(jié)點的鄰居關系，節(jié)點間轉(zhuǎn)發(fā)消息即在節(jié)點信息表中查找鄰居節(jié)點的記錄。

由于實際P2P系統(tǒng)中節(jié)點的加入和退出、節(jié)點間的連接狀況（網(wǎng)絡延遲或故障）、節(jié)點查找請求的時機、查找的文件等都是隨機的和有一定時延的，因此由程序隨機產(chǎn)生功能命令及其參數(shù)，由相應關系查詢完成，節(jié)點間通信的網(wǎng)絡延遲通過計時器的計時中斷實現(xiàn)。實驗結(jié)果表明模擬程序可以保證P2P規(guī)模和單位時間查找請求數(shù)量及網(wǎng)絡消息的隨機性。

資源檢索命中率實驗由模擬軟件按表3所定的系統(tǒng)參數(shù)進行。建立節(jié)點信息表記錄節(jié)點信息及其鄰接關系；用RRA區(qū)域資源聚集算法按表3建立3種規(guī)模的模擬網(wǎng)絡；通過模擬軟件以不同速率隨機產(chǎn)生節(jié)點的資源查詢請求，并利用區(qū)域資源簇的檢索算法查找資源；計算出所有規(guī)模的檢索命中率的平均值，將RRA的實驗結(jié)果與SocialSearch和Kazaa進行比較，結(jié)果如圖6、7、8所示。

可以看出，RRA的檢索命中率有明顯提高，而且區(qū)域數(shù)和組規(guī)模對實驗結(jié)果有較大影響，設置較大區(qū)域數(shù)和組規(guī)?？梢悦黠@減少檢索跳數(shù)，原因是減少了區(qū)域包含的資源組數(shù)，但也明顯增加了跨區(qū)域檢索消息量，從而增加跨區(qū)域節(jié)點的負荷。

另外，對部分孤點的檢索需要較大的檢索跳數(shù)，可以通過強制要求節(jié)點及時主動地尋找管轄區(qū)域，并更新引用價值矩陣的方法減少孤點。

3 結(jié)束語

本文提出建立區(qū)域資源聚集模型，實現(xiàn)P2P網(wǎng)絡資源實體的聚集方法。

通過定義的資源聚集運算實現(xiàn)了資源的分層聚集，資源組中心節(jié)點保存區(qū)域資源引用價值矩陣，并通過資源簇實現(xiàn)資源的按類檢索，RRA模型從邏輯上縮減網(wǎng)絡規(guī)模，使按照資源類型的查詢更加高效，較好地控制了無效網(wǎng)絡通信消息的擴散，提高了稀有資源檢索命中率。

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