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研究p2p网络核心技术及其应用

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     P2P是英文Peer-to-Peer(对等)的简称,又被称为“点对点”。“对等”技术是一种近几年兴起的网络新技术,属于覆盖层网络(Overlay Network)的范畴,是相对于客户机/服务器(C/S)模式来说的一种网络信息交换方式,依赖网络中参与者的计算能力和带宽,而不是把依赖都聚集在较少的几台服务器上。P2P网络技术改变了人们使用网络的方式,也为未来网络的发展提供了一种新的思路。P2P网络具有良好的扩展性和健壮性,性价比也较高,P2P与其说是一种技术,不如说是一种思想。P2P网络是在IP网络基础之上,通过应用软件构筑起来的一个逻辑覆盖网,并不是独立于现行的IP网络之外的什么特殊网络。在实际物理网络中安装有某种P2P软件的节点可以构成一个逻辑覆盖网络,而没有安装这种P2P软件的节点则被排除在外。在P2P网络中,网络中的资源和服务分散在所有节点上,信息的传输和服务的实现都直接在节点之间进行,可以无需中间环节和服务器的介入,客户端实现了直接通讯。这样,庞大的终端资源被利用起来,降低了部署成本以及复杂性,从而一举解决了C/S模式中的两个弊端。

1、P2P网络拓扑结构

      拓扑结构是指分布式系统中各个计算单元之间的物理或逻辑的互联关系,结点之间的拓扑结构一直是确定系统类型的重要依据。目前互联网中广泛使用集中式、层次式等拓扑结构。集中式拓扑结构系统目前面临着带宽瓶颈等一些难以解决的问题。而P2P系统主要采用非集中式的拓扑结构。P2P模型可以分为集中式、分散式、层次式混合式这四种模型。

1.1集中式模型

      集中式P2P模式中有一个中心服务器负责记录共享信息以及响应对这些信息的查询。每一个对等实体根据需要下载它所需要的其他对等实体上的信息。这种具有中心化特点的形式不同于传统意义上的C/S模式:传统意义上的C/S模式是所有资料都存放在固定的服务器上,客户机只能从服务器上读取信息,并且客户机之间不具有交互能力;而集中式P2P模式则是所有网上提供的资料都分别存放在提供该资料的客户机上,服务器上只保留索引信息,此外服务器与对等实体以及对等实体间都具有交互能力。集中模型中,最具代表性的模型是Napster。Napster是最早出现的P2P系统之一,它实质上并非是纯粹的P2P系统,而是通过一个中央索引服务器保存所有Napster用户上传的音乐文件索引和存放位置的信息。它的工作原理如图1所示。当某个用户需要某个文件时,首先连接到中央索引服务器,在服务器上进行检索,服务器返回该文件的用户信息,再由请求者直接连到文件的所有者传输文件。Napster实现了查询与传输的分离,有效地节省了中央服务器的带宽消耗,减少了系统的文件传输延时。
                     
         然而,这种对等网络模型存在以下这些问题:

         (1)可靠性和安全性较低;一旦中央索引服务器瘫痪,将直接导致整个网络的崩溃。

         (2)成本较高;随着网络规模的扩大,对中央索引服务器进行维护和更新的费用将急剧增加。

         (3)服务提供商容易被追究法律责任。

          综上所述,该模型对小型网络而言,在管理和控制方面占一定优势,但并不适合大型网络应用。

  1.2分散式模型

      分散式模型采用随机图的组织方式,能够较快发现目的节点,具有较好的可用性,并支持复杂的查寻,但不能保证查询的结果完全。为了保证查询结果,有些P2P网络维护一个中心目录,但如此就大大限制了网络的可扩展性。分散模型中,最具代表性的是Gnutella模型。Gnutella因为没有中央索引服务器,避免了服务器性能瓶颈。每台机器在Gnutella网络中既是客户机同时又是服务器。在文件检索方面,在Gnutella网络的发展初期,它主要采用基于完全随机图的Flooding搜索算法:当一台计算机要下载一个文件,它首先以文件名或者关键字生成一个查询,并把这个查询发送给与它相连的所有计算机,这些计算机如果存在这个文件,则与查询的机器建立连接,如果不存在这个文件,则继续在自己相邻的计算机之间转发这个查询,直到找到文件为止。为了控制搜索消息不至于永远这样传递下去,一般通过TTL(Time To Live)的减值来控制查询的深度。但是,随着联网节点的不断增多,网络规模不断扩大,网络开销成指数级增长。搜索请求遍历整个P2P网络需要经过很多跳,完整地获得搜索结果延迟比较大。通过这种Flooding方式定位对等点的方法将造成网络流量急剧增加,从而导致网络中部分低带宽节点因网络资源过载而失效。

1.3层次化模型

      层次化模型将网络分为三个层次:核心层、分发层和接入层。

    (1)核心层:形成主干网,提供高性能、无阻塞高速通道。核心层网络用于提供全网的信息通信,因此,应当选用高档、高性能的网络设备。

    (2)分发层:形成主干接入网,提供到高速主干的接入,可比喻为省市级公路。分发层网络宜选用中档网络设备。

    (3)接入层:提供对用户接入的接口,可比喻为一般公路。接入层网络设备宜选用中低档网络设备,以降低成本。这样,整个网络就非常具有弹性、高效性和可靠性。

      优点:相对于集中模型,索引信息不是保存在中央服务器上,不会产生服务器瓶颈,索引信息同步较快,相对于完全分散式模型,信息检索不会给网络造成较大流量。

      缺点:层次化模型对于非结构化网络,维护整个网络比较困难,特别是处于结构顶层的节点在离开网络后,对网络的影响比较大,重构网络比较复杂。

1.4混合模型

      混合模型的思想,是把整个P2P网络建成一个二层结构,由普通节点和超级节点组成,一个超级节点管理多个普通节点,超级节点直接使用gossip协议构成完全分散式模型。混合模型可以利用完全分散式模型在节点数不多时实现的高分散性,鲁棒性和高覆盖率。也可以利用层次模型对大规模网络提供可扩展性。在完全分散式模型中,当TTL=5时,网络的规模不超过20000,性能是较好的,如果每个超级节点管理50-200个普通节点,整个网络规模是可观的。对于超级节点组成的完全分散式网络,更好的gossip协议和智能的TTL选择方法可以改善网络负载和搜索覆盖率的平衡性。超级节点的选取算法也影响混合P2P网络的服务质量。

      在实际应用中,每种拓扑结构的P2P网络都有其优缺点,表1从可扩展性、可靠性、可维护性、发现算法的效率、复杂查询等方面比较了这四种拓扑结构的综合性能。

2、基于P2P网络的应用

      随着P2P网络技术的不断发展。目前,P2P网络技术在高校校园网络中运用广泛。例如P2P网络技术在文件共享、流媒体直播与点播、分布式科学计算、信息检索中都得到了较好的运用。

2.1文件共享

      在高校校园网络中,应用P2P技术可以使校内的任意两台计算机直接相互共享文本、音乐、影视或多媒体等文件;网上计算机之间可以直接进行交互,不需要使用任何一台中央服务器。

       在传统的Web方式中,要实现文件交换需要将文件上传到特定网站,用户再到网站上搜索需要的文件,然后进行下载,这对用户而言非常不方便。在P2P网络中,用户通过不同的查询机制定位含有所需资源的其他PC机后,可以直接与其建立连接并下载所需文件。

2.2 流媒体直播与点播

      在流媒体直播和点播过程中,人们发现P2P非常适合于流媒体的应用。在流媒体领域,P2P技术也由于其对等传输的特性被广为看好。P2P流媒体技术主要应用于视频直播和视频点播两种数据传输方式,两者之间最大区别在于对等节点之间的数据共享模式。视频直播用户在下载流媒体文件的同时进行数据的播放,它将下载到的流媒体数据直接放入系统内存中,并不对下载的流媒体数据进行保存,这样客户端下载的数据信息并不是存放在硬盘上而是在内存中。而视频点播正好相反,它首先采用一定的文件调度策略将所有的流媒体文件下载到系统硬盘上,当文件下载完毕后再进行播放。由于P2P流媒体的保证,网络视频直播、点播以高清晰的画面、高音质音频和流畅的播放速度给传统互联网用户带来"声色兼备"的强大冲击。

2.3 分布式科学计算

       Intel将P2P计算定义为“通过系统间的直接交换所达成的计算机资源与信息的共享”,这些资源与服务包括信息交换、处理器时钟、缓存和磁盘空间等。P2P计算允许用户使用网络中集中的处理能力,它可以帮助相关组织进行以前不可能进行的繁重计算工作,譬如利用P2P技术的特性,将计算任务划分到数十万甚至数百万台个人计算机上,用来破解蛋白质或是DNA密码。P2P计算正在得到业内一致的看好,它成功地将许多有趣的分布计算技术重新拉回到人们视线当中。总之,对于任何一个高校校园网络的广大师生来说,P2P计算的好处是拥有更低的成本和更快的处理速度。

2.4 信息检索

       基于P2P的校园网络搜索引擎使信息检索更具有针对性,搜索更新周期缩短,并且引入了P2P资源共享技术,充分利用以大规模分布形式存在的信息,弥补传统搜索引擎无力深度挖掘信息的弱点。P2P网络的分散性使得基于P2P的信息检索可以挖掘到终端设备上动态存储的海量信息,从而改变了传统搜索引擎只能检索网站上静态页面的现状。

3、结束语

      佰锐AnyChat针对可不经过服务器中转的音视频应用,采用了P2P通信技术,该技术的核心在于防火墙的穿越。使用P2P通信技术,可以大大的减轻系统服务器的负荷,并成几何倍数的扩大系统的容量,且并不会因为在线用户数太多而导致服务器的网络阻塞。支持UPNP协议,自动搜索网络中的UPNP设备,主动打开端口映射,提高P2P通信效率。总之, P2P网络技术始终不断朝着成熟的方向发展。

 

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