基于jxta的p2p搜索技术-研究和应用

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1、河海大学硕士研究生毕业论文基于Jxl’A的P2P搜索技术研究与应用现有系统，它是由一系列网络协议构成的，用任何语言都可以实现，并不只限于Java，只有彻底独立于操作系统、网络传输技术以及程序设计语言，才能真正达到了跨平台，这样的技术，也最容易受到业界的认同。1．2提出问题目前P2P在商业上的应用主要有文件共享、协同合作、边界服务、分布式计算、智能代理和主动网络。P2P业务发展迅速，已经成为带宽的杀手级应用，MP3和视频文件共享下载已经成为宽带互联网业务的主流。目前国内外的P2P应用主要以文件共享为主，但是大部分应用的资源搜索技术是基于洪泛的，会

2、产生大量垃圾搜索信息，浪费了大量的带宽。资源搜索是P2P技术的核心和重点。如何快速准确的找到资源，如何找到具有最佳路径，最小花费的资源是P2P应用的关键问题口’。好的资源发现策略可以有效的降低带宽消耗，减少搜索时间，提高搜索效率和用户满意度。因此，本文将重点放在改进资源搜索策略的研究上。1．3国内外研究现状总体来说，P2P目前主要有以下几种资源发现策略：(1)具有集中式目录服务器的搜索策略。如NapsterHl，在集中式的目录服务器上存放对等节点的地址信息、元数据和文件的关键词信息。它可以对请求的查询进行快速地查找并返回最合适的目的节点。但是随

3、着网络规模的增大，目录服务器必然成为服务瓶颈，而且会造成单点失败，同时还存在扩展性问题。(2)采用洪泛查找策略的网络。如Gnutella畸1。可以把这种完全分布式的网络看成是一组对等节点之间的自组网络。节点在进行查找时，首先传播到它的所有相邻节点，然后再传播到相邻节点的所有相邻节点，直至到达预先确定的层次为止。这种查询策略造成网络通信负担较大，也存在扩展性较差的问题。(3)基于分布式哈希表的查找策略。所有对等点需要严格按照一定规则组织起来，如Chord哺1和CAN口1等。此类查找策略具有能够迅速定位资源的优势，但是查询基于精确关键字映射，不支持

4、语义查询。(4)基于超节点的查找策略。查询请求只在超节点间转发，这种策略相比较洪泛查找在一定程度上减少网络流量的负担，减少了查询时间。但是超节点间信息的转发方法还是基于洪泛的，所以当网络规模很大时，还是会给网络造成很大负担。2河海人学硕士研究生毕业论文基丁．JxlA的P2P搜祟技术研究与应用鉴于资源搜索在P2P技术中的重要作用，国内外各研究机构以及大学对P2P网络的资源搜索技术进行了大量的研究，主要包括结构化以及非结构化系统中的搜索技术的研究。搜索技术中最重要的研究成果应该是基于DHT的结构化搜索算法和半结构化搜索算法。基于DHT的P2P系统采

5、用相容散列函数，根据精确关键词进行资源的定位与发现。Chord，CAN等是结构化的P2P网络资源搜索代表。在这些系统中，对等体位置是严格按照固定的网络拓扑结构设置的，搜索机制是利用分布式哈希表(DistributedHashTable，DHT)将请求发送到目标对等体。由于散列函数生成的散列值是均匀随机分布的，结果使两个内容相似度很高但不完全相同的对象被生成了完全不同的散列值，存放到了完全随机的不同的两个结点上。因此，DHT可以提供精确匹配查询，但是支持语义是非常困难的。DHT的这种精确关键词映射的特性决定了无法和信息检索等领域的研究成果结合，阻

6、碍了基于DHT的P2P系统的大规模应用。非结构化P2P系统的网络拓扑没有严格的控制，对等体可以自由加入或离开，不存在中央服务器存储资源索引项，所以资源不容易精确的定位。非结构化P2P系统典型的例子如Gnutella，KazaA【81等，其资源的搜索是通过将查询请求广播到所有对等体来完成的。这种松散式的结构容易支持关键字的查询，但缺点也很明显，占用了大量带宽。随着P2P应用的迅猛发展，P2P搜索技术作为其核心问题也备受关注。如何更有效的发现资源，也必将仍然是学术界研究的热点问题。1．4论文工作本文针对现有P2P资源查询方法命中枣较低，占用资源过多

7、的缺点，基于全分布式半结构化网络拓扑，创建了～种通过资源类型分类信息来确定转发优先级的资源搜索算法，并对该算法进行了性能模拟，证实了该算法在不同网络规模下都具有较高的查询命中率并且不占用过多的资源。在改进的算法基础上，基于JxTA创建了一个资源共享搜索系统。本文主要工作如下：(1)分析和总结各种P2P网络拓扑及各种拓扑结构相应的搜索方法，指出各种搜索方法的优缺点，并且重点介绍了非结构化网络拓扑下的资源搜索方法，并将改进半结构化搜索方法作为本文研究的重点。(2)研究JxTA的基本要素、层次结构和相关协议，为使用JXTA技术创建P2P应用做准备。(

8、3)分析现有半结构化P2P系统资源发现方法的不足，提出了一种基于资源分类信息的改进的发现方法，并设计和实现了模拟实验，对改进的发河海人学硕十研究生毕业