重叠型p2p网络中的查询负载均衡策略研究

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1、重叠型P2P网络屮的查询负载均衡策略研究王珏（华东交通大学软件学院，江西南昌33013）摘要：重亞型P2P网络是由超级结点Chord网络和普通结点网络叠加而成的混合型网络。在重叠型P2P网络中的查询易导致超级结点的负载不均衡。木文提出一种资源发布和查询过程中的负载均衡策略，通过将超级结点的资源信息组织为B+树，利用B+树的均衡性来实现超级结点的负载均衡。实验结果表明：在网络中资源发布数和查询数较多的情况下，该方法能够在相对不降低搜索性能的前提下，有效地解决重叠型P2P网络中超级结点负载不均衡的问题。关键词

2、：重叠型P2P网络;超级结点;负载均衡;负载转移中图分类号:TP393文献标识码:A1引言目前，基于分布式哈希表（DistributedHashTable,DHT）的结构化P2P网络已成为P2P技术已成为P2P应用的主流。在结构化P2P网络中，所冇的结点不论其能力如何，在资源查询和访问中都承担相同的角色：各结点通过承载一定的键值空间来分担网络负载。理想悄况下，各结点负载均匀分布，系统具有良好的负载均衡并能发挥最优性能。然而，已有研究表明：（1）P2P网络屮节点的计算能力（包括存储空间、带宽及CPU性能等）

3、具有很人差异性⑴；（2）结点的稳定性也存在很大差界，在P2P网络中节点可随吋、任意地加入或离开网络⑵。随着P2P网络规模的增长，弱节点（指计算能力差，或动态变化剧烈，或计算能力差且动态变化剧烈的节点）严重地制约了P2P网络的性能⑶。为了解决结构化P2P网络的上述问题，多种不同的P2P网络结构被提出，其中广泛应用的是重叠型P2P网络。本文研究基于一种基于超级结点（Super-Peer,SP）的重叠型P2P网络，该网络能够充分利用网络界构性使有能力的结点（称为超级结点）承担较多负载。相比结构化P2P系统，该璽

4、叠型P2P网络既具冇集中式查询的效率，同时分布式查询方法也使其具备自治性和对动态环境的适应性，提高了P2P网络性能⑷。但是，重叠型P2P网络中，由于超级结点DHT使川的哈希函数或者查询关键字请求量（热度）不相同等原因，导致超级结点的负载分布不均衡。本文通过分析重叠型P2P网络屮超级结点查询索引的分布情况，参考B+树中结点键值分布策略和相关算法，提出—•种查询中超级结点负载均衡的策略，使得负载在查询过程中根据查询索引请求屋动态平衡。并通过模拟实验分析了杏询过程中超级结点负载情况和对查询算法效率的影响。2重叠

5、型P2P网络概述2.1重叠型P2P网络纽织结构重亞型P2P网络是由超级结点Chord网络和普通结点网络亞加而成的混合型网络，由上下两层网络重叠而成：上层网络由超级结点按照DHT协议组成，在大多数重叠型P2P网络中，该层按照Chord标准组织⑸；某些重叠型P2P网络中，超级结点按照完全图的结构进行组织。下层网络由普通结点组成。下层网络中的多个普通结点与上层网络中的一个超级结点连接,构成一个自治域。普通结点与超级结点的连接方式多以星型为主，相互之间不相交；或者与同一个超级结点相连的普通结点相互连接，但与其他普

6、通结点保持独立；在木文中捉到的重叠型P2P网络如图1所示，普通结点不仅与超级结点相连，自身按照结构化P2P网络（图中为Chord标准）结构组织在一起，能够在上层网络失效的情况下保证普通结点继续工作，也有益于结点资源的动态调整。图1重叠型P2P网络组织结构2.2重叠型P2P网络资源查询策略每个普通结点CP保存其拥有的资源索引Reslndex,资源索引由结点的IP,资源ID、文件名等信息组成。而连接多个普通结点的超级结点上的拥冇一张资源索引列表ResIndexList={Reslndexi,Reslndex2

7、,...,Reslndexn},该列表记录了与其连接的普通结点的资源索引。普通结点发布和杳询资源须通过超级结点。重叠型P2P网络中资源查询的过程如下：1）普通结点CPi向其连接的超级结点SPi发送查询消息Q,包括自身的结点IP、资源ID等内容；2）若SP】失效，则CP1将查询转发给自己的直接后继结点CPm,提交给自己连接的超级结点；3）超级结点SP］接收到普通结点CP】发的查询消息Q后，依据资源ID等信息在列表ResIndexList中査找，若发现匹配资源，则将包含该资源的普通结点CPn的资源索引Resl

8、ndexn的回复消息发送给CP1；4）若没有匹配资源，SP】根据Chord协议的查询算法，在上层网络中找到超级结点SP”转发Q到超级结点SP“5）SPx处理请求Q,若匹配资源成功，则向CP】发送回复消息；6）若SPx匹配失败，则将Q转发给自己的直接后继超级结点继续处理。重叠型P2P网络中进行査询，其优点有：1）计算能力强、网络带宽高的结点成为超级结点，并承担查询任务，提高了查询效率；2）可大虽减少查询消息数量，查询消息主要在超