資料介紹
基于DHT 的P2P 系統(tǒng)中,各種因素例如結(jié)點(diǎn)異構(gòu)性和不同的文件訪問(wèn)率等,都可能
會(huì)影響DHT 系統(tǒng)的效率。本文提出一個(gè)基于DHT 的P2P 系統(tǒng)中有效的負(fù)載均衡算法。該算法提出一個(gè)全分布機(jī)制來(lái)維護(hù)文件訪問(wèn)的歷史信息,用來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)文件訪問(wèn)頻率。設(shè)計(jì)了一個(gè)新的負(fù)載均衡算法,當(dāng)新結(jié)點(diǎn)加入時(shí),歷史信息和結(jié)點(diǎn)異構(gòu)性一起用來(lái)決定最佳負(fù)載分配。
在系統(tǒng)運(yùn)行期間如果有過(guò)載結(jié)點(diǎn)出現(xiàn)也可動(dòng)態(tài)執(zhí)行負(fù)載重分配。該算法不使用虛服務(wù)器,減少了維護(hù)路由元數(shù)據(jù)的處理開(kāi)銷。
P2P 以其良好可靠的性能,例如自治性、有組織性及有效的計(jì)算機(jī)資源的利用率,而受
到工業(yè)和學(xué)術(shù)界的關(guān)注。然而,負(fù)載不均衡的情況會(huì)造成較長(zhǎng)的文件讀取的延遲和影響系統(tǒng)整體的性能。所以,需要設(shè)計(jì)一個(gè)好的負(fù)載均衡的算法。
結(jié)構(gòu)化P2P 系統(tǒng)在理想情況下,結(jié)點(diǎn)和文件均勻分布,結(jié)點(diǎn)有相同的性能和相等的文件
訪問(wèn)頻率,系統(tǒng)負(fù)載均勻分配。然而,以沖突空閑結(jié)點(diǎn)ID 生成算法隨機(jī)生成標(biāo)識(shí)符ID[1],最大和最小標(biāo)識(shí)符空間大小差別的數(shù)量級(jí)可達(dá)O(nlogn)。計(jì)算機(jī)資源,例如計(jì)算能力、存儲(chǔ)容量和網(wǎng)絡(luò)帶寬等,不同結(jié)點(diǎn)資源級(jí)別可相差3 到5 個(gè)數(shù)量級(jí)[2]。如果一個(gè)大的標(biāo)識(shí)符空間被分給一個(gè)沒(méi)有足夠資源的結(jié)點(diǎn),并且負(fù)載均勻分配的話,可能將會(huì)造成嚴(yán)重的負(fù)載不均衡問(wèn)題。很多其他因素,如文件訪問(wèn)頻率可能會(huì)相差3 個(gè)數(shù)量級(jí),文件的大小也會(huì)相差很多。
所有當(dāng)前的DHT 負(fù)載均衡算法忽略了以上至少一個(gè)或多個(gè)因素,而不能保證最佳的性能。
本文提出一個(gè)新的負(fù)載均衡算法來(lái)解決以上問(wèn)題。該方案收集文件訪問(wèn)歷史信息并保存
在每個(gè)結(jié)點(diǎn)上,并與結(jié)點(diǎn)異構(gòu)性一起用來(lái)決定負(fù)載的分配與再分配。每個(gè)結(jié)點(diǎn)擁有的標(biāo)識(shí)符空間是動(dòng)態(tài)的,在系統(tǒng)運(yùn)行周期里是可以改變的。
會(huì)影響DHT 系統(tǒng)的效率。本文提出一個(gè)基于DHT 的P2P 系統(tǒng)中有效的負(fù)載均衡算法。該算法提出一個(gè)全分布機(jī)制來(lái)維護(hù)文件訪問(wèn)的歷史信息,用來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)文件訪問(wèn)頻率。設(shè)計(jì)了一個(gè)新的負(fù)載均衡算法,當(dāng)新結(jié)點(diǎn)加入時(shí),歷史信息和結(jié)點(diǎn)異構(gòu)性一起用來(lái)決定最佳負(fù)載分配。
在系統(tǒng)運(yùn)行期間如果有過(guò)載結(jié)點(diǎn)出現(xiàn)也可動(dòng)態(tài)執(zhí)行負(fù)載重分配。該算法不使用虛服務(wù)器,減少了維護(hù)路由元數(shù)據(jù)的處理開(kāi)銷。
P2P 以其良好可靠的性能,例如自治性、有組織性及有效的計(jì)算機(jī)資源的利用率,而受
到工業(yè)和學(xué)術(shù)界的關(guān)注。然而,負(fù)載不均衡的情況會(huì)造成較長(zhǎng)的文件讀取的延遲和影響系統(tǒng)整體的性能。所以,需要設(shè)計(jì)一個(gè)好的負(fù)載均衡的算法。
結(jié)構(gòu)化P2P 系統(tǒng)在理想情況下,結(jié)點(diǎn)和文件均勻分布,結(jié)點(diǎn)有相同的性能和相等的文件
訪問(wèn)頻率,系統(tǒng)負(fù)載均勻分配。然而,以沖突空閑結(jié)點(diǎn)ID 生成算法隨機(jī)生成標(biāo)識(shí)符ID[1],最大和最小標(biāo)識(shí)符空間大小差別的數(shù)量級(jí)可達(dá)O(nlogn)。計(jì)算機(jī)資源,例如計(jì)算能力、存儲(chǔ)容量和網(wǎng)絡(luò)帶寬等,不同結(jié)點(diǎn)資源級(jí)別可相差3 到5 個(gè)數(shù)量級(jí)[2]。如果一個(gè)大的標(biāo)識(shí)符空間被分給一個(gè)沒(méi)有足夠資源的結(jié)點(diǎn),并且負(fù)載均勻分配的話,可能將會(huì)造成嚴(yán)重的負(fù)載不均衡問(wèn)題。很多其他因素,如文件訪問(wèn)頻率可能會(huì)相差3 個(gè)數(shù)量級(jí),文件的大小也會(huì)相差很多。
所有當(dāng)前的DHT 負(fù)載均衡算法忽略了以上至少一個(gè)或多個(gè)因素,而不能保證最佳的性能。
本文提出一個(gè)新的負(fù)載均衡算法來(lái)解決以上問(wèn)題。該方案收集文件訪問(wèn)歷史信息并保存
在每個(gè)結(jié)點(diǎn)上,并與結(jié)點(diǎn)異構(gòu)性一起用來(lái)決定負(fù)載的分配與再分配。每個(gè)結(jié)點(diǎn)擁有的標(biāo)識(shí)符空間是動(dòng)態(tài)的,在系統(tǒng)運(yùn)行周期里是可以改變的。
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