对等网络churn问题评估模型与分析

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1、第6期杨冬等：对等网络Churn问题评估模型与分析·141·第28卷第6期通　信　学　报Vol.28No.62007年6月JournalonCommunicationsJune2007对等网络Churn问题评估模型与分析杨冬，董平，张宏科（北京交通大学电子信息工程学院，北京100044）摘要：提出一个Churn问题评估模型，以及基于该模型的2种比较模式和一个公式化描述。使用模型对3种常用对等网络分析得出以下重要结论：Chord算法在Churn环境下性能最优，影响Churn问题众多因素中最重要的是节点平均生

2、存时间，Churn带来的两类影响不可能同时有效解决，二者存在平衡制约关系。评估模型和相关结论可为Churn环境下研究现有对等网络和设计新对等网协议提供分析平台。关键词：计算机网络；对等网络；评估模型；Churn中图分类号：TP393.02文献标识码：A文章编号：1000-436X(2007)06-0039-09EvaluatingmodelandsimulationanalyzingforP2PChurnYANGDong,DONGPing,ZHANGHong-ke(SchoolofElectronicsa

3、ndInformationEngineering,BeijingJiaotongUniversity,Beijing100044,China)Abstract:MostP2PalgorithmsbasedondistributedHashtable(DHT)facedChurn,whichwascausedbythecontinuousprocessofnodejoiningandfailure.AChurnevaluatingmodelwasproposedanditsformulizeddescrip

4、tion,whichcouldgivesomeimportantinstructionsforanalyzingcurrentP2Palgorithmsanddesigningnewalgorithms.Usingthismodel，asimulationincludingthreeP2PalgorithmChord,Kelips,andTapestrywasdone.TheexperimentresultsshowthecapabilityofthesealgorithmsunderChurn,thea

5、dvantageofChordthanothers,andthemostimportantfactoraffectingChurn.Keywords:computernetwork；peertopeer；evaluatingmodel;Churn第6期杨冬等：对等网络Churn问题评估模型与分析·141·1引言收稿日期：2006-12-14；修回日期：2007-04-05对等网络(P2P,peertopeer)是目前计算机界关注的最热门话题之一，财富杂志更将对等网络列为影响Internet未来的四项科技之

6、一。特别在宽带业务领域，对等网应用围绕IP音频和视频文件共享快速发展，目前P2P应用占宽带流量60%（白天）和90%（晚上），企业用户的40%。对等网络是一种分布式网络，它打破了传统互联网的客户/服务器模式，在网络中的每个节点的地位都是对等的，每个节点既充当服务器，为其他节点提供服务，同时也享用其他节点提供的服务。基金项目：国家自然科学基金资助项目(60473001)；国家重点基础研究发展计划(“973”计划)基金资助项目(2007CB307100,2007CB307101)FoundationItems

7、:TheNationalNaturalScienceFoundationofChina(60473001);TheNationalBasicResearchProgramofChina(973Program)(2007CB307100,2007CB307101)对等网络算法按照拓扑结构可以分为非结构化和结构化两类。非结构化网络采用了随机图组织方式，实现简单，能够较快发现目的节点，对网络的动态变化体现了较好的容错能力。然而随着联网节点的不断增多，网络规模不断扩大，非结构化简单、盲目的查询方法将造成网络流量急

8、剧增加，从第6期杨冬等：对等网络Churn问题评估模型与分析·141·而导致网络中部分低带宽节点因网络资源过载而失效。为提高对等网络算法的可扩展性，提出了基于分布式散列表（DHT,distributedHashtable）的结构化对等网络查询算法，该类算法通过分布式散列函数，将输入的关键字惟一映射到某个节点上，然后通过某些路由算法同该节点建立连接。分布式散列表类结构最大的问题是维护机制复杂，节点频繁加入退出造成的节点抖动会极大