鄭曉健，李 彤，付鐵威

（1.昆明理工大學(xué) 津橋?qū)W院 計(jì)算機(jī)科學(xué)與電子信息技術(shù)系，云南 昆明650106；2.云南大學(xué) 軟件學(xué)院，云南 昆明650091；3.昆明理工大學(xué) 計(jì)算中心，云南 昆明650093）

0 引 言

P2P網(wǎng)絡(luò)的資源分散性迫使基于洪泛的檢索方法采用大面積擴(kuò)散檢索信息的方法來查找資源，因此占用了大量網(wǎng)絡(luò)帶寬［1］，而大部分節(jié)點(diǎn)間通信的瓶頸是帶寬［2，3］，如何減少P2P網(wǎng)絡(luò)的無(wú)效通信信息成為了研究的重點(diǎn)。一些研究者利用社會(huì)特性構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò)模型使節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)發(fā)消息的范圍得到較好的控制，改善了網(wǎng)絡(luò)的性能［1，2，4］。

文獻(xiàn)［2］提出的SocialSearch模型將具有相似興趣的節(jié)點(diǎn)組成興趣簇，通過比較節(jié)點(diǎn)提出的查詢請(qǐng)求與簇節(jié)點(diǎn)興趣的相似度實(shí)現(xiàn)資源檢索。由于未限定簇的規(guī)模，大型簇產(chǎn)生的突發(fā)性簇間通信會(huì)使負(fù)責(zé)簇間消息轉(zhuǎn)發(fā)的跨簇節(jié)點(diǎn)過載。文獻(xiàn)［1］通過資源引用效果、信任度和動(dòng)態(tài)響應(yīng)效率來確定查找路徑，其中引用效果隨時(shí)間而衰減，目的是反映信任度的動(dòng)態(tài)變化。但該方法沒有考慮到訪問量的增加反而會(huì)延緩資源引用價(jià)值的衰減，而且只通過時(shí)間因素對(duì)引用價(jià)值的衰減方式還會(huì)造成部分資源特別是稀有資源的快速邊緣化，不利于資源的有效利用。為此本文提出基于區(qū)域資源聚集的P2P檢索策略 （regional resource aggregation，RRA），根據(jù)資源的聚集效應(yīng)［1］，將分散在網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)中的資源分層、分類聚集為資源分組、區(qū)域和簇，并簡(jiǎn)化鏈接結(jié)構(gòu)，讓松散鏈接的小粒度的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)變成為可伸縮性良好的大粒度的資源實(shí)體。各實(shí)體設(shè)置資源引用價(jià)值向量，通過多因素綜合構(gòu)造的資源引用價(jià)值衰減函數(shù)動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)實(shí)體的引用價(jià)值。查找資源時(shí)檢索請(qǐng)求按類匹配區(qū)域資源簇，從簇中選擇引用價(jià)值最大的資源組開始尋找要檢索的資源，若查找不成功再將查找范圍逐步擴(kuò)大到其它資源組或區(qū)域。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法有效控制了消息轉(zhuǎn)發(fā)范圍、提高了檢索命中率。

1 資源聚集模型

1.1 模型描述

采取了分層聚集和平衡負(fù)荷的思想，RRA 模型先將網(wǎng)絡(luò)劃分為規(guī)模適度的區(qū)域，區(qū)域內(nèi)節(jié)點(diǎn)分組聚集為小粒度的資源組，各組設(shè)中心節(jié)點(diǎn)再形成環(huán)狀鏈接的大粒度區(qū)域，區(qū)域再度聚集成整個(gè)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洹Ｈ鐖D1所示為一個(gè)P2P 網(wǎng)絡(luò)資源及區(qū)域劃分實(shí)例，圖2為其區(qū)域資源聚集模型。其中由節(jié)點(diǎn)4為原點(diǎn)形成區(qū)域R1＝ ｛4，1，2，5，3，6，7，10｝，分組R1.G1＝ ｛4，1，2，5｝和R1.G2＝ ｛3，6，7，10｝；由節(jié)點(diǎn)11為原點(diǎn)形成區(qū)域R2＝ ｛11，10，6，9，7，12，14｝，分組R2.G1＝ ｛11，10，6，9｝和R2.G2＝ ｛7，12，14｝，存在跨區(qū)域節(jié)點(diǎn)10，6，7 和暫時(shí)孤立節(jié)點(diǎn)8，13。暫時(shí)孤立節(jié)點(diǎn)可由區(qū)域歸并，如節(jié)點(diǎn)13 可并入R2，節(jié)點(diǎn)8可并入R1或R2；區(qū)域R1的分組R1.G1和R1.G2連接成環(huán)，區(qū)域R2 的分組R2.G1 和R2.G2 連接成環(huán)，R1.G2，R2.G1和R2.G2包含跨區(qū)域節(jié)點(diǎn)所以連接成環(huán)。

圖1 P2P網(wǎng)絡(luò)資源及區(qū)域劃分實(shí)例

設(shè)網(wǎng)絡(luò)G 的資源種類集M ＝｛m1，m2，...，mL｝，G 的資源集合R ＝｛r｜-mi∈M，kind（r）＝mi｝，G 的mi類資源集合Ri＝｛r｜r∈R，kind（r）＝mi｝，R ＝i∪∈LRi且i∩∈LRi＝Φ，R1，R2，...，RL為R 一個(gè)劃分；SRiRi為資源實(shí)體包含的mi類資源集合，顯然SR1∩SR2∩...∩SRL＝Φ，資源實(shí)體的資源集合SR ＝｛r｜r ∈SR1∪SR2∪...∪SRL｝；資源向量RV ＝ （a1，a2，...，aL），其中ai＝｜SRi｜。

定義1 區(qū)域：為與原點(diǎn)有相同距離的節(jié)點(diǎn)的集合，區(qū)域的作用是控制資源實(shí)體規(guī)模和負(fù)載平衡。

如以節(jié)點(diǎn)4為原點(diǎn)在其2跳范圍內(nèi)利用深度優(yōu)先法遍歷網(wǎng)絡(luò)而形成區(qū)域 ｛4，1，2，5，3，6，7，10｝。

定義2 資源組：區(qū)域內(nèi)按規(guī)模要求劃定的由若干節(jié)點(diǎn)組成的集合簡(jiǎn)稱組，其作用是均衡區(qū)域負(fù)荷。

如設(shè)定組規(guī)模為4，于是區(qū)域R1 分成資源組R1.G1和R1.G2。

RRA 模型的資源檢索方法是基于引用價(jià)值的。從總趨勢(shì)上，資源的引用價(jià)值隨時(shí)間在不停地衰減［1］，但是同時(shí)存在多種影響資源引用價(jià)值衰減的因素，首先，如果節(jié)點(diǎn)資源不斷被其它節(jié)點(diǎn)訪問，說明該節(jié)點(diǎn)資源的影響力在持續(xù)甚至擴(kuò)大，引用價(jià)值的衰減會(huì)延緩；另外，節(jié)點(diǎn)的度具有冪率分布特征，高度數(shù)節(jié)點(diǎn)的命中率較高且比較穩(wěn)定［5－7］，因而其資源的影響力和引用價(jià)值能夠長(zhǎng)時(shí)間維持在較高水平上；最后，資源引用價(jià)值的衰減應(yīng)該進(jìn)行差異化處理。稀有資源的檢索命中率一般都很低［8，9］，為了保證資源特別是稀有資源不因長(zhǎng)期不被訪問而使引用價(jià)值迅速衰減，RRA 采取兩段式衰減策略即設(shè)置資源引用最低保證值，使資源在沒有達(dá)到設(shè)定訪問次數(shù)前其引用價(jià)值不會(huì)快速衰減，超過最低保證值后才正常衰減。

定義3 引用價(jià)值衰減函數(shù)：在時(shí)間序列｛t1，t2，...，tn｝的時(shí)間段ti，引用價(jià)值衰減函數(shù)為

式中：Q——節(jié)點(diǎn)訪問次數(shù) （最好為最近時(shí)段內(nèi)的訪問次數(shù)），Deg——節(jié)點(diǎn)度數(shù)，α∈（0，1）為時(shí)間衰減系數(shù) （由衰減速度確定），L——系統(tǒng)設(shè)定的資源引用最低保證值。

定義4 引用價(jià)值向量：資源實(shí)體的引用價(jià)值向量為

表1 節(jié)點(diǎn)引用價(jià)值向量

為了說明式 （1）和式 （2）描述了引用價(jià)值與各因素的關(guān)系，現(xiàn)用如下2個(gè)實(shí)驗(yàn)來說明。測(cè)節(jié)點(diǎn)訪問量不變時(shí)的情況如圖3所示，實(shí)驗(yàn)參數(shù)見表2。

圖3 節(jié)點(diǎn)訪問量不變

表2 引用價(jià)值衰減實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)參數(shù)

訪問量隨時(shí)間逐漸增加時(shí)的情況如圖4所示，其中L＝10，α＝0.8，Q 從0開始每個(gè)時(shí)段增加10。

不難看出，當(dāng)節(jié)點(diǎn)訪問量不變時(shí)超過最低保證值的資源引用價(jià)值隨時(shí)間正常衰減，而未超過最低保證值的資源引用價(jià)值保持穩(wěn)定。當(dāng)被測(cè)節(jié)點(diǎn)訪問量逐漸增加時(shí)資源引用價(jià)值的衰減被延緩。

聚集運(yùn)算是資源形成更大粒度實(shí)體的重要步驟，方法是對(duì)資源引用向量施行聚集運(yùn)算。

圖4 節(jié)點(diǎn)訪問量逐漸增加和訪問量不變的對(duì)比

定義6 聚集半群：設(shè)ARV ＝｛RV1，RV2，...，RVp｝，則（ARV，）為ARV 關(guān)于聚集運(yùn)算︵＋資源引用價(jià)值向量聚集半群。

為實(shí)現(xiàn)區(qū)域聚集，支持以資源簇為基礎(chǔ)的按類檢索，可構(gòu)造引用價(jià)值矩陣。

定義7 引用價(jià)值矩陣

其中：RVi＝（a1i，a2i，...，aLi）為實(shí)體i的資源引用價(jià)值向量。

引用價(jià)值矩陣中RVi可以是某區(qū)域各組或網(wǎng)絡(luò)各區(qū)域的引用價(jià)值向量，前者為區(qū)域引用價(jià)值矩陣，后者進(jìn)一步形成整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的引用價(jià)值矩陣。

通過R1.G1和 成組，并構(gòu)成區(qū)域R1的引用價(jià)值矩

圖5 區(qū)域引用價(jià)值矩陣

1.2 模型建立

定義9 節(jié)點(diǎn)：為八元組

Node＝ （ID，T，RLst，IPLst，SLst，N，visited，PLst）其中ID 為節(jié)點(diǎn)編碼，T 為節(jié)點(diǎn)類型 （普通或中心），RLst為區(qū)域信息表，IPLst為節(jié)點(diǎn)IP 地址表 （普通節(jié)點(diǎn)保存所屬組中心節(jié)點(diǎn)IP，中心節(jié)點(diǎn)保存組節(jié)點(diǎn)IP），SLst為節(jié)點(diǎn)的資源信息表，N 為節(jié)點(diǎn)被訪問次數(shù)，visited 為節(jié)點(diǎn)訪問控制符，PLst中心節(jié)點(diǎn)環(huán)狀鏈IP。

定義10 3H 節(jié)點(diǎn)：為資源組內(nèi)具有超過平均訪問量、平均節(jié)點(diǎn)度數(shù)、并包含超過平均資源類型的節(jié)點(diǎn)。

顯然，資源組的中心節(jié)點(diǎn)要承擔(dān)提高資源組檢索命中率、較重的工作負(fù)荷的責(zé)任，應(yīng)該設(shè)為3H 節(jié)點(diǎn)。

定義11 建模消息：為四元組CM ＝（RCode，BIP，NLst，d），其中RCode 為區(qū)域代碼，BIP 為原點(diǎn)的IP，NLst為節(jié)點(diǎn)信息表，包含區(qū)域中節(jié)點(diǎn)的IP 和資源引用價(jià)值向量，d 為建模消息轉(zhuǎn)發(fā)的規(guī)定深度。

建立模型過程是由原點(diǎn)發(fā)出建模消息，采用深度優(yōu)先法遍歷區(qū)域內(nèi)規(guī)定深度范圍的節(jié)點(diǎn)完成：①建立引用價(jià)值向量，節(jié)點(diǎn)先按照式 （2）建立引用價(jià)值向量；②標(biāo)定區(qū)域范圍，區(qū)域范圍由節(jié)點(diǎn)的區(qū)域代碼標(biāo)識(shí)。通過原點(diǎn)發(fā)送建模消息，在規(guī)定深度內(nèi)以深度優(yōu)先法遍歷節(jié)點(diǎn)，所到達(dá)的節(jié)點(diǎn)設(shè)置為區(qū)域范圍；③收集資源信息，接收到建模消息的節(jié)點(diǎn)將IP 和資源引用價(jià)值向量嵌入消息的節(jié)點(diǎn)信息表中；④形成區(qū)域，當(dāng)原點(diǎn)收到傳回的建模消息時(shí)將所經(jīng)歷節(jié)點(diǎn)分組并選出中心節(jié)點(diǎn)，中心節(jié)點(diǎn)與組內(nèi)節(jié)點(diǎn)交換信息，再將各中心節(jié)點(diǎn)鏈接成環(huán)，聚合成區(qū)域。

RRA 區(qū)域資源聚集算法：

P2P網(wǎng)絡(luò)中新節(jié)點(diǎn)的加入和退出頻繁發(fā)生［10］，特別是那些暫時(shí)未被區(qū)域覆蓋到的節(jié)點(diǎn)必須及時(shí)加入鄰近區(qū)域，因?yàn)楣曼c(diǎn)將會(huì)影響檢索命中率。RRA 挑選已經(jīng)屬于某區(qū)域的鄰近節(jié)點(diǎn)幫助發(fā)送加入?yún)^(qū)域請(qǐng)求，獲得批準(zhǔn)后就成為區(qū)域節(jié)點(diǎn)。隨后要更新區(qū)域各組引用價(jià)值向量，接納節(jié)點(diǎn)的組應(yīng)立即更新，其它組由更新由路經(jīng)的消息攜帶更新信息去更新。普通節(jié)點(diǎn)退出時(shí)只要更新組中心節(jié)點(diǎn)信息即可。中心節(jié)點(diǎn)退出時(shí)要在本組中挑選接任者，再通知組員和區(qū)域各組。

1.3 檢索策略

方法是以資源簇引用價(jià)值為基礎(chǔ)，從最大引用價(jià)值開始按類匹配資源組。節(jié)點(diǎn)s產(chǎn)生查找資源r的請(qǐng)求q （r，sIP）并發(fā)送給其資源組的中心節(jié)點(diǎn) （如果是跨區(qū)域節(jié)點(diǎn)可以選擇資源組發(fā)送或都發(fā)送），通過歸類查詢獲知r∈mi，利用中心節(jié)點(diǎn)的區(qū)域引用價(jià)值矩陣獲取該區(qū)域的mi資源簇，按照該資源簇的引用價(jià)值由高到低的順序向?qū)?yīng)的資源組的中心節(jié)點(diǎn)發(fā)送檢索請(qǐng)求或者同時(shí)向所有資源組的中心節(jié)點(diǎn)發(fā)送檢索請(qǐng)求，由資源組在組內(nèi)查詢資源r，然后通過sIP返回查詢結(jié)果。如果在規(guī)定時(shí)間內(nèi)未獲得返回消息，則通過跨區(qū)域中心節(jié)點(diǎn)的區(qū)域引用價(jià)值矩陣的mi資源簇，選擇其它區(qū)域并發(fā)送查詢請(qǐng)求q （r，sIP），接收到請(qǐng)求的區(qū)域按照上述過程進(jìn)行檢索。

基于區(qū)域資源簇的檢索算法：

2 實(shí)驗(yàn)與分析

與文獻(xiàn) ［1，5，11］的NS2網(wǎng)絡(luò)模擬軟件相同，采用VC＋＋6.0和SQL Server2008數(shù)據(jù)庫(kù)開發(fā)的P2P網(wǎng)絡(luò)模擬程序進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。每一個(gè)節(jié)點(diǎn)具有仿真的網(wǎng)絡(luò)連接、計(jì)算和存儲(chǔ)能力，在關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中建立關(guān)系表描述節(jié)點(diǎn)的信息和鄰接關(guān)系，節(jié)點(diǎn)間的鄰居關(guān)系由鄰接關(guān)系表描述，節(jié)點(diǎn)的計(jì)算和存儲(chǔ)能力由節(jié)點(diǎn)信息表描述即設(shè)節(jié)點(diǎn)計(jì)算和存儲(chǔ)能力數(shù)據(jù)域，為節(jié)點(diǎn)計(jì)算和存儲(chǔ)能力設(shè)立由低到高10個(gè)等級(jí)以表示節(jié)點(diǎn)的能力值。實(shí)驗(yàn)由功能命令完成即執(zhí)行關(guān)系查詢。通過關(guān)系查詢獲得節(jié)點(diǎn)的鄰居關(guān)系，節(jié)點(diǎn)間轉(zhuǎn)發(fā)消息是查找節(jié)點(diǎn)信息表中鄰居節(jié)點(diǎn)的記錄。由于實(shí)際P2P 系統(tǒng)中節(jié)點(diǎn)的加入和退出、節(jié)點(diǎn)間的連接狀況 （網(wǎng)絡(luò)延遲或故障）、節(jié)點(diǎn)查找請(qǐng)求的時(shí)機(jī)、查找的文件等都是隨機(jī)的和有時(shí)延的，因此程序隨機(jī)產(chǎn)生功能命令及其參數(shù)，由相應(yīng)關(guān)系查詢完成，節(jié)點(diǎn)間通信的網(wǎng)絡(luò)延遲通過計(jì)時(shí)器的計(jì)時(shí)中斷實(shí)現(xiàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，模擬程序可以保證單位時(shí)間查找請(qǐng)求數(shù)量及網(wǎng)絡(luò)消息的隨機(jī)性。

資源檢索命中率實(shí)驗(yàn)的系統(tǒng)參數(shù)見表3。節(jié)點(diǎn)信息表記錄節(jié)點(diǎn)信息及其鄰接關(guān)系；區(qū)域資源聚集算法建立3種規(guī)模的模擬網(wǎng)絡(luò)；以不同速率隨機(jī)產(chǎn)生節(jié)點(diǎn)的資源查詢請(qǐng)求，并利用區(qū)域資源簇的檢索算法查找資源；計(jì)算出所有規(guī)模的檢索命中率的平均值，將RRA 的實(shí)驗(yàn)結(jié)果與SocialSearch和Kazaa進(jìn)行比較，結(jié)果如圖6～圖8所示。

表3 檢索命中率實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)參數(shù)

圖6 100節(jié)點(diǎn)模擬

圖7 500節(jié)點(diǎn)模擬

圖8 1000節(jié)點(diǎn)模擬

3 結(jié)束語(yǔ)

傳統(tǒng)檢索模型查找資源時(shí)需向網(wǎng)絡(luò)大范圍擴(kuò)散檢索消息易引起網(wǎng)絡(luò)帶寬資源的大量消耗，本文提出的基于區(qū)域資源聚集的P2P網(wǎng)絡(luò)模型較好地解決了該問題。實(shí)驗(yàn)表明，該方法從邏輯上有效縮減了網(wǎng)絡(luò)規(guī)模，與對(duì)照模型相比明顯減少了消息的擴(kuò)散量，并提高了檢索命中率。另外，用資源訪問量、引用價(jià)值的時(shí)間衰減、資源引用最低保證多個(gè)因素構(gòu)造的資源引用價(jià)值衰減函數(shù)，更精確的描述了資源引用價(jià)值衰減情況，提高了稀有資源檢索命中率。

采用最低保證值來保障新加入節(jié)點(diǎn)的性能的思想還可以運(yùn)用到P2P網(wǎng)絡(luò)信任模型的構(gòu)造中，對(duì)激勵(lì)機(jī)制的改進(jìn)有積極意義。

可以看出，RRA 的檢索命中率明顯高于對(duì)照者，而且區(qū)域數(shù)和組規(guī)模對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果有較大影響，設(shè)置較大區(qū)域數(shù)和組規(guī)?？梢悦黠@減少檢索跳數(shù)，原因是減少了區(qū)域包含的資源組數(shù)，但也明顯增加了跨區(qū)域檢索消息量，從而增加跨區(qū)域節(jié)點(diǎn)的負(fù)荷。另外，對(duì)部分孤點(diǎn)的檢索需要較大的檢索跳數(shù)，可以通過強(qiáng)制要求節(jié)點(diǎn)及時(shí)主動(dòng)地尋找管轄區(qū)域，并更新引用價(jià)值矩陣的方法減少孤點(diǎn)。

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