一种基于peer-to-peer的分布式自适应搜索模型

摘要

本文针对Chord模型在资源发现和定位中存在的效率问题,设计了一种用于提高资源发现和定位效率的扩展模型-RL模型.RL模型在两方面对Chord模型进行了改进,RL模型使用双向指取表,使搜索能从P2P环的两个方向同时进行;通过对节点进行分类排除了干扰节点,并减少资源定位所需的跳数.从而使搜索系统能更好的完成对P2P网络资源的定位.本文详细描述了RL模型的结构和资源定位的原理,给出了资源定位的示例,介绍了两类节点的加入和退出的过程,对RL模型和Chord模型进行了性能比较.