基于历史信息对等网络负载均衡算法的研究

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1、论文独创性声明本论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。论文中除了特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或其它机构已经发表或撰写过的研究成果。其他同志对本研究的启发和所做的贡献均已在论文中作了明确的声明并表示了谢意。作者签名：垒盆童毒乏一日期：丝翠：6，，多论文使用授权声明本人完全了解复旦大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留送交论文的复印件，允许论文被查阅和借阅；学校可以公布论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或其它复胄4手段保存论文。保密的论文在解密后遵守此规定。作者签名：硷塑堡．导师签名：、弓

2、7日期：回：≤：[乡摘要摘要P2P(peer-to-peer)系统是一个迅速发展的研究领域。P2P系统的应用也己从传统的文件共享领域逐步扩展到更广泛的广域分布式计算领域。如今，人们在不同的领域，从不同的角度对其进行了深入的研究。其中，基于分布式哈希表(简称DHT)的P2P系统在广域网支持巨量集的数据一致性分布，并提供了低跳步的路由精确定位，以及具有低查询开销和高容错自组织等优良性能，这已经成为了学术界研究的热点。然而，在一个缺少集中化服务器的动态环境下，各个节点必须能够维持一致的网络拓扑信息。可是P2P网络中节点的加入和离开非常频繁

3、，传统路由扩散的方法难以解决这一问题，所以需要一个高效的一致性信息维护机制实现这些功能。基于DHT的结构化对等网络，是通过一致性哈希散列来保证网络中节点的负载均衡。一致性哈希散列的理论证明了当系统中有N个节点和K个键值的情况下，着在每个节点上运行O(109M个虚拟服务器时，每个节点所负责的键值范围可以无限趋近K／N。但这一结论并没有解决对等网络的负载均衡问题。因为，其一系统中各个节点负载能力不一定均匀，即系统在异构的情况下容易造成负载不均。其二我们查询系统数据或者文件时往往只使用那些比较频繁的关键字，这就使得负责不同关键字索引的节点

4、之间的负载差别也很大。本文针对上述问题，做了大量的工作，进行相关研究。首先研究了层次化的对等网络模型，并对其拓扑结构、节点路由信息和查询策略等方面做了描述。并在此拓扑基础上，提出了基于历史信息的负载均衡算法，包括簇内负载均衡和簇间负载均衡算法。而后着重分析了负载均衡的调度策略，包括定期的负载均衡调度和应急事件的负载均衡调度，并在此基础上，结合基于历史信息的负载均衡算法，给出了公平度驱动的负载均衡调度算法。完成以上的算法设计工作后，本文采用网络模拟的方式对提出的基于历史信息的负载均衡算法进行了模拟，实验表明，与未实施负载均衡前相比，此

5、算法能有效地提高系统各个节点的负载均衡。最后在同构和异构环境下进行了模拟实验，与现在广泛使用的单纯基于虚拟服务器的负载均衡策略进行了比较，证实该算法在负载均衡方面有着较好的表现。本文的最后，首先对全文的内容作了一个总结，而后讨论了现有算法和实现的不足，并在此基础上结合最新的技术潮流对今后进～步的研究开发工作进行了展望。关键字对等网络，负载均衡，分布式哈希表，虚拟服务器，超级节点，NS．2系统，历史信息，公平度中图分类号TP393：计算机网络，TP311．1：程序设计4AbstractPeer-to·peer(P2P)systemis

6、aresearchfieldwitllrapiddevelopment．FortheapplicationareasofP2PsystemshavegraduallyexpandedfromtraditionalfilesharingintodistributedcomputingoverInteract．Nowadays，itiswellstudiedbythescientistsfromalltheaspectsindifferentfields．P2PsystemsbasedonDistributedHashTable(D∽c

7、allprovideaserialofniceperformancesuchastheconsistentdistributionofdataintheInteract,theexactlocationwithlowroutinghops，highfault-toleranceandself-organizationetc．，SOitquicklybecomesthehotresearchfield．However,underdynamicenvironment，forthesystemswithoutcentralizedserv

8、ers．allofthenodesneedmaintainthesametopologyinformation．Duetothefrequentlyjoininganddeparting，thetraditionalroutingme