RAP2P:一种基于资源广告的非结构化P2P系统

发布时间：2020-03-13 05:50

【摘要】：研究了非结构化P2P系统的数据管理和相应的资源查询算法。提出了基于资源广告的非结构化P2P系统,即RAP2P。设计了一种类似谣言传播机制的资源信息广告算法AdGossip来传播共享资源广告,并且通过共享资源广告缓存限制机制来保证局部区域缓存空间对共享资源节点的最大覆盖率。分析和模拟结果表明,在获得100%查询命中率的条件下,RAP2P的资源定位消息开销约为泛洪查询的25%,查询的时延为泛洪查询的30%~50%,并且远远低于k-random walks。
【图文】：

系统结构,广告信息,广告,节点

高的共享资源节点命中率, 2个LDC泛洪查询通常能够达到100%的节点覆盖率,获得高命中率、低时延和低消息开销的系统性能。RAP2P的系统结构如图1所示。图1　RAP2P的系统结构1. 1　资源广告共享资源的节点向其他节点广告自己的资源信息需要解决两个问题,广告信息的构造和广告信息的传播与缓存。系统中的节点传播广告信息,满足条件的节点缓存所接收到的广告信息,因此,需要紧凑的广告消息表示方法,既能减少存储的空间,又能够降低传播的网络带宽需求。在大规模、动态网络中,资源广告需要能够合理分布到某些节点

过程图,轮数,命中率,消息量

广告信息在系统中的分布密度也比较大,降低了缓存空间的利用率。考虑ttl限制的情况,在消息广告的同时进行资源查询操作,该过程如图3所示。当Gossiping轮数在10至15之间时,在模拟所给定的几种网络规模中,命中率达到100%。因此,在实际系统中,可以根据网络的规模设定tt,l降低资源广告的消息开销,同时提高缓存空间的利用率。图3　查询命中率与Gossiping轮数2. 2. 2　消息开销和查询时延的对比RAP2P系统的运行过程中所产生的消息量包括AD广告的消息量、12LDC查询的消息量和LDC的维护消息量。因为一个广告信息通常包括了多个文件,而且这个广告可以为多个查询服务

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