一种面向无线Ad Hoc网络的新型分布式哈希表

为了在无线ad hoc网络上构建各种应用系统，有必要提供一种高效的数据共享机制，使得网络中各节点之间能够方便地进行协同和交互。该文将分布式哈希表(DHT)的基本思想与无线ad hoc网络中的基于地理位置的路由技术结合起来，提出了一种新型的面向无线ad hoc网络的数据共享方案——基于位置的DHT(LDHT)。与传统的DHT方案相比，LDHT不是通过逻辑上的覆盖网络来实现，而是直接基于网络的物理拓扑结构来构建，有效地消除了传统DHT方案的拓扑结构不匹配问题，提高了在无线ad hoc网络中进行数据共享的效率。     

基于存储熵的存储负载均衡算法

在分布式存储系统中,一般都是以磁盘空间利用率（DU）来判断各存储节点的负载均衡程度,当所有节点的磁盘空间利用率相等时,是整个分布式存储系统的存储负载均衡点。但是在实际的应用场景中,磁盘I/O速率比较低的存储节点和可靠性比较低的存储节点往往成为影响整个存储系统数据读写性能的瓶颈,因此在异构分布式存储系统中,特别是各存储节点磁盘I/O速率和可靠性差异较大的分布式存储系统中,如果仅仅以磁盘空间利用率作为存储负载均衡的判定条件,则其数据的读写效率必然受到限制。从读写效率的角度提出一种度量分布式存储系统中存储负载均衡的新思路。根据负载均衡理论和熵理论给出存储熵（SE）的定义,并提出一种基于存储熵的负载均衡算法,该算法通过系统负载判定、单节点负载判定和负载迁移实现了对分布式存储系统存储负载的量化调整,并通过实验与基于磁盘空间利用率的负载均衡算法进行了对比分析,验证了该算法对分布式存储系统中存储负载具有良好的均衡性,有效地控制了系统负载失衡的问题,提高了分布式存储系统的整体读写效率。     

基于SkipNet支持多属性范围查询的云资源共享设计

在云资源共享服务模式中,针对云资源多属性范围查询的问题,提出一种改进的E-SkipNet网络。首先,E-SkipNet在传统分布式哈希表(DHT)网络SkipNet的基础上将数据属性引入到节点NameID的设置中,将物理节点加入到单个属性域中,以支持多属性范围查询;其次,在原E-SkipNet网络的基础上,将物理节点同时映射成多个逻辑节点;同时加入多个属性域,并将资源按照不同的属性发布到不同逻辑节点上;最后,采用均匀位置保留哈希函数对资源进行映射存储,从而在各个属性域中保留属性值的顺序关系,从而支持范围查询。仿真结果表明,改进后的E-SkipNet网络与改进前的E-SkipNet和多属性可寻址网络(MAAN)相比,在路由效率方面分别提高了18.09%和20.47%。结果表明,改进后的E-SkipNet网络能支持更加高效的云资源多属性范围查询,在异构环境中能较好地实现负载均衡。     

基于CDN和P2P的分布式网络存储系统

把用户的文件分片后均衡存储在不同的分布式存储节点上,并利用虚拟目录服务器和基于P2P—DHT的目录服务器把文件元数据与文件数据片高效地对应起来,以提供高效目录服务,分布式存储节点以P2P方式工作以快速完成用户对文件数据的请求任务。分布式网络存储系统DNSS充分利用了CDN和P2P的技术优势,有较高的可用性、可靠性和可扩展性。DNSS已经在中国科学技术大学应用。     

封闭式P2P网络中的离线数据存储

随着计算机与网络技术的快速发展,网络分布式存储逐渐成为存储技术研究的重点,但对离线数据存储的研究仍是个空缺.提出一种基于封闭式P2P网络的离线数据存储系统.客户端将离线数据发送至P2P网络,网络中节点利用chord路由算法存储数据;目标用户上线后,提出查询下载请求,从系统中获取与自身相关的离线数据.为了提高离线数据存取效率,每个节点保存一张包含网络中所有节点信息的路由表,离线数据的定位通过本地查找实现;另外,对传统Chord路由算法进行改进,使其更好地适应封闭式P2P网络的离线数据存储.实验表明,在封闭式网络中进行离线数据存取可以获得高的效率.     

内容寻址网络性能优化策略

内容寻址网络（Content Addressable Network：CAN）是结构化P2P的一种实现方案，它使用分布式哈希表（DHT）实现了文件信息和它的存储位置的映射．它的结构简单，节点的邻居数目固定且不随网络规模的变化而改变，具有良好的可扩展性．但是对于大规模应用，它存在着寻路时跳数过多，逻辑网络和物理网络不匹配的问题．本文首先介绍内容寻址网络的基本原理，然后提出一种层次化的CAN模型，在减少平均寻路跳数的同时使物理网络与逻辑网络更好地匹配，减少寻路时延．最后通过仿真的方法证明改进方法的有效性．     

自组织云制造资源聚集框架与多维属性区间搜索方法研究

为适应云制造系统的自组织特征,完成云制造系统广域资源聚集与共享问题,提出一种基于分布式哈希表(distributed hash table,DHT)的自组织云制造资源聚集方法.通过设计分布式云制造资源聚集结构,给出了DHT覆盖网络结构及DHT节点组织算法;针对制造资源多重属性和属性值区间分布的特点,提出一种基于四叉树(quadtree)的多维属性区间搜索方法,并设计了相关算法,将各属性取值范围决定的底层制造资源空间进行全等划分以实现高效检索.最后探讨了对云制造系统进行自组织强化的支持策略,并通过构建基于DHT的自组织云制造资源管理原型系统,验证文中主要算法的有效性和执行效率.     

混合式P2P系统中基于缓存的多项查询方法研究

首先从混合式P2P网络拓扑结构出发,结合DHT思想,提出了基于DHT的层次化P2P网络模型.其次根据在文档集巨大的情况下,用户提交的查询不可能"面面俱到",实际用来回答查询的文档仅仅是文档集中很小的一部分这一思想,在层次化P2P模型的超级节点中建立了分布式缓存,运用分布式索引与缓存技术,提出一种新的方法来解决多项查询问题.即由多项查询中的某个关键字key,根据hash函数定位到负责该key的超级节点,查询该节点上的分布式索引得到缓存具体存储位置,最终将结果返回给用户,如若缓存中没有所要查询的内容,则广播该查询,同时根据系统中的历史广播查询信息来计算某个待选缓存项的利益值,利益最大的待选项加入缓存.一般针对多项查询的泛洪算法往往会造成巨大的网络信息量,提出的方法牺牲了超级节点上一小部分的存储力,缓解了多项查询造成的网络拥挤现象.同时,基于DHT的层次化P2P模型也具有很好的稳定性,不会因为大量节点的动态加入或者退出而无法进行多项查询.     

基于密钥分发和密文抽样的云数据确定性删除方案

针对云数据过期后不及时删除容易导致非授权访问和隐私泄露等问题,结合加密算法和分布式哈希表（DHT）网络,提出一种基于密钥分发和密文抽样的云数据确定性删除方案。首先加密明文,再随机抽样密文,将抽样后的不完整密文上传到云端;然后评估DHT网络中各节点的信任值,使用秘密共享算法处理密钥,并将子密钥分发到信任值高的节点上;最后,密钥通过DHT网络的周期性自更新功能实现自动删除,通过调用Hadoop分布式文件系统（HDFS）的接口上传随机数据覆写密文,实现密文的完全删除。通过删除密钥和云端密文实现云数据的确定性删除。安全性分析和性能分析表明所提方案是安全和高效的。     

基于概率预测的P2P分布式存储副本查找

分布式存储系统是Peer-to-Peer技术的一个重要研究领域。如何实现有效的副本存储和副本查找定位是分布式存储系统的关键。DHT（Distributed Hash Tables）能够有效地实现分布式存储。在基于DHT的Peer-to-Peer分布式存储系统中提出了一种基于概率预测的副本查找和定位算法。分析并且详细描述了该算法,实现了算法的仿真模拟,分析了其性能。模拟结果显示,基于概率预测的副本查找算法通过概率的先预测能够实现高效率及高查准率的副本查找。     

DHT网络基于债务关系的公平文件交换

P2P(peer to peer)网络中,节点的自私行为极大地降低了系统的可用性.基于债务关系的文件交换网络,构建了一种促进合作的激励机制.同时,该机制保证了文件交换的公平性.激励机制的关键在于DHT(distributed hash table)网络邻居有限的固有特征,因而节点间的交互易于形成重复博弈.DFFE(debt relationship based fair file exchange in DHT network)协议只需维护很少的本地节点交互信息,协议开销小、网络扩展性好.网络路由采用基于一跳信息的贪婪算法.理性节点间的博弈存在纳什均衡,其策略选择的近似算法具有渐进收敛性.仿真实验表明了激励机制的有效性和在动态网络中性能的稳定性.     

基于本体的P2P网络资源检索算法研究

为使基于DHT的结构化P2P网络支持语义检索,提高查全率,提出一种基于DHT和本体的搜索方法SOC (semantic ontology chord).针对结构化P2P网络搜索时只能根据关键词精确匹配的缺点,改进了DHT中的资源标识符,利用本体技术进行模糊搜索,并使兴趣相似节点在逻辑上处于邻近位置,提高了P2P网络中资源检索的查全率.使用Peer-Sim模拟器进行了仿真模拟,仿真实验结果表明,随着网络规模的增加,该搜索方法相比Chord模型具有较高的查全率.     

基于DHT的层次式P2P资源定位模型

P2P系统的一个核心问题是如何高效定位所需资源。该文提出了一种基于DHT(distributedhashtable)的层次式资源定位模型,将层次式引入结构化P2P系统。模型将节点组织成一个多层网络,每层可以包含多个DHT子网。该模型有助于解决P2P网络的可扩展性和可管理性问题。模拟测试表明,模型在路径长度和访问延迟方面的性能优于原DHT。     

ROIN: reputation-oriented inverted indexing for the P2P network

Traditional DHT-based P2P networks cannot provide fuzzy search for resources. On the contrary, inverted index-based DHT network can provide semantic-based fuzzy search for resources similar to search engines over the Internet. However, inverted indexing in P2P networks may bring about extra costs for the maintenance of the index network, due to the dynamic nature of the P2P network. In this paper, we present ROIN, an efficient index network framework for the P2P network. In the ROIN framework, an inverted index network for the fully distributed P2P network is established by assigning nodes with high reputations as index nodes. A group of experiments concerning the search coverage rate, the search latency, the load of index nodes and the network disturbance of the ROIN framework are carried out. A series of experimental evaluations and comparisons are made between ROIN, PCIR, Pastry, and GlusterFS. Upon the experimental results and evaluations, we conclude that applying invert index and selecting a suitable number of nodes with high reputations as index nodes will bring about a robust and efficient distributed network that supports fuzzy search for resources.     

对等网络中DHT搜索算法综述*

在P2P网路中如何快速准确地对资源进行定位是衡量其性能的一个关键。现在的分布式P2P系统普遍采取的是DHT（distributed hash table,分布式哈希表）搜索方法。基于DHT的P2P网络搜索算法的研究已经是P2P研究的一个热点。从P2P定义出发,介绍了P2P网络按照拓扑结构的分类发展;然后深入介绍了目前对等网络几种分布式哈希查找算法Chord、CAN、SkipNet和Cycloid等,并对这些算法从拓扑结构、路由复杂度、路由表大小、容错性、扩展性、负载平衡性等方面进行了评估比较;最后分析了这些算法的优缺点及今后研究的重点。     

结构化P2P系统中基于网络定位的负载均衡算法*

结构化P2P系统中,各对等节点处理能力的差异以及关键字通常与一定的语义相关,导致系统中节点的负载不均衡。算法针对基于DHT的大规模计算网络中,计算任务在节点间分布不均衡的问题,提出了一种高效的基于网络定位的负载均衡算法：当某个节点的负载较小时,它将以自己为中心,与物理位置相近的节点构成一个星型结构区域,然后在这个物理位置相近的区域进行负载转移。该算法具有扩展性好、效率高、维护简单的特点。仿真实验表明本算法可以达到理想的负载均衡效果,并使负载转移开销减少了40%以上。     

结构化P2P网络拓扑匹配技术综述 *

结构化P2P网络中由DHT（分布式哈希表）来决定网络中资源的映射位置,这种方式在系统的可扩展 性和资源的定位速度上都有了很大的提高。但是,在利用DHT构建覆盖网络时,并没有过多地考虑底层物理拓 扑结构,因而产生了逻辑拓扑与物理拓扑的失配问题,造成了很多不必要的路由,降低了资源定位的效率。针对 这种情况进行了大量的文献调研,对结构化P2P网络拓扑匹配现有的算法进行了介绍,分析了各种算法的优缺 点,并在现有算法的基础上进一步展开研究。     

基于DHT的P2P系统的负载均衡算法

在基于DHT的结构化P2P系统中，DHT的使用以及节点处理能力的不同导致系统中节点的负载不均衡．现有的负载均衡算法存在两个不足：①负载的转移没有考虑节点之间的链路延迟；②算法依赖于系统中固定位置的某些节点．提出了分布式负载均衡算法：每个节点周期性的收集系统局部负载信息，然后选择链路延迟较小的节点进行负载转移．算法依赖于系统中的所有节点，解决了单点失败问题．同时，负载的转移是在链路延迟较小的节点之间进行的．仿真实验表明，①对于各种系统利用率，该算法都可以获得理想的负载均衡效果；②算法可以使负载转移开销减少45％以上．     

对等式协同设计系统数据一致性研究

为解决分布式协同设计系统中的异地编辑一致性及多副本同步等问题,提出基于分布式哈希表(DHT)的分布式互斥算法,给出该算法的实现方法。通过采用DHT化的优先队列解决了异地编辑一致性操作问题。将传统的“锁”算法扩展为“对等锁”,解决了多副本同步问题。实验结果表明,该算法的复杂度远低于其他算法,从而验证了该方法的有效性。