[发明专利]基于对等网络的资源信息处理方法及对等网络

说明书

技术领域

本发明涉及对等网络，尤其涉及一种基于对等网络的资源信息处理方法及对等网络。

背景技术

对等(Peer to Peer，P2P)网络作为现有互联网(Internet)的覆盖网络(Overlay Network)，通过系统之间的对等交换来共享计算机资源和服务，以实现分布式、可靠、可扩展、健壮的网络应用模式。它打破了传统的Client/Server(C/S)模式，在网络中的每个结点的地位都是对等的。每个结点既充当服务器，为其他结点提供服务，同时也享用其他结点提供的服务。

随着互联网和宽带接入网的迅速发展，P2P技术得到了大量的应用和研究，特别是基于分布式哈希表(Distributed Hash Table，简称DHT)和覆盖网络(Overlay Network)的全分布式结构化P2P网络(即DHT网络)得到业界的广泛重视。

DHT网络主要是采用分布式散列表技术来组织网络中的节点(即加入到P2P网络中的用户主机或服务器)。DHT是一个由广域范围大量节点共同维护的巨大散列表。散列表被分割成不连续的块，每个节点被分配给一个属于自己的散列块，并成为这个散列块的管理者。通过加密散列函数，一个对象的名字或关键词被映射为128位或160位的散列值。DHT类结构能够自适应节点的动态加入/退出，有着良好的可扩展性、鲁棒性、节点ID分配的均匀性和自组织能力。由于重叠网络采用了确定性拓扑结构，DHT可以提供精确的发现。只要目的节点存在于网络中DHT总能发现它，发现的准确性得到了保证，最经典的案例是Tapestry、Pastry、Chord和CAN。

以下以Chord为例说明典型的DHT网络的实现方法，图1为Chord的网络拓扑示意图。Chord项目诞生于美国的麻省理工学院。它的目标是提供一个适合于P2P环境的分布式资源发现服务，它通过使用DHT技术使得发现指定对象只需要维护O(logN)长度的路由表。O()是表示空间复杂度一个记号，N为网络中节点的总数。在此网络中，节点按照一定的方式分配一个唯一节点标识符(Node ID)，资源对象通过散列运算产生一个唯一的资源标识符(Object ID)，且该资源将存储在节点ID与之相等或者相近的节点上。需要查找该资源时，采用同样的方法可定位到存储该资源的节点。因此，Chord的主要贡献是提出了一个分布式查找协议，该协议可将指定的关键字(Key)映射到对应的节点(Node)。

上面提到的典型的DHT网络的路由查找的复杂度一般随网络节点数目增多而增大，一般为O(log N)，N为网络中最大节点数。在DHT网络中还有一类基于常数路由复杂度的路由算法O(1)DHT，这类DHT算法的路由复杂度是不随网络最大节点数的变化而变化的，它对应的路由复杂度是一个常数，也就是查找需要的跳数是一个常数。现在一些结构化覆盖网的研究者提出一些在一跳或两跳之内即可完成消息路由的结构化覆盖网协议，其中典型有Kelips算法、One-hop算法等。

以下简要介绍Kelips算法。这种算法将所有节点分成k组(affinitygroup)，节点都通过哈希函数映射到0到k-1这k个整数上，所有的文件也通过哈希函数映射到这k个整数上，组内节点保持全连接，通过Gossip(一种广播算法)的方式进行路由更新。

参见图2，每个节点维护三张表，Affinity Group View(组内路由表)、Contacts(组间路由表)、Filetuples(文件索引表)。

Affinity Group View存储的是节点同组内所有节点的路由信息，每一条目包含节点的ID(节点的IP和端口号)，到这个节点的rtt(round-trip time，消息往返时延)，和heartbeat count(定时心跳时间，用于路由表的更新)。

Contacts存储的是节点到其他组的路由信息，每一条目包含组号(0到k-1)，和连接这些组的节点序列，以及分别到这些节点的rtt、heartbeat count。

Filetuples存储的是所有文件索引信息在本组内的文件索引，表内每一条目包含文件名(filename)，和存储这些文件索引的节点，即这些文件的主节点，还有节点到这些主节点的heartbeat count。

由上面三种表的结构可以得出节点路由表的大小为