專利名稱：基于de Bruijn圖的大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)資源搜索方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中的資源搜索方法，尤其是一種基于de Bruijn圖的資源 搜索方法。
背景技術(shù)：
P2P(peer-to-peer)網(wǎng)絡(luò)是近年來(lái)興起的一種網(wǎng)絡(luò)。在P2P網(wǎng)絡(luò)中，各節(jié)點(diǎn)在邏 輯上是對(duì)等的，沒(méi)有客戶端和服務(wù)器之分，各個(gè)節(jié)點(diǎn)之間可以直接進(jìn)行通信和交互。目前， P2P網(wǎng)絡(luò)在科學(xué)研究、電子商務(wù)、電子政務(wù)和軍事應(yīng)用等重要領(lǐng)域都有著廣闊的應(yīng)用。為了 實(shí)現(xiàn)資源的有效共享和綜合利用，P2P網(wǎng)絡(luò)用戶需要對(duì)符合要求的資源進(jìn)行搜索，資源搜索 是P2P網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵技術(shù)之一。根據(jù)資源組織模式，P2P網(wǎng)絡(luò)通常可分為兩種結(jié)構(gòu)化(Structured)P2P網(wǎng)絡(luò)和 非結(jié)構(gòu)化(Unstructured)P2P網(wǎng)絡(luò)。結(jié)構(gòu)化P2P網(wǎng)絡(luò)由于具有更加可靠的性能，目前在 Internet上得到了大量應(yīng)用。結(jié)構(gòu)化P2P網(wǎng)絡(luò)中的資源搜索問(wèn)題可以抽象為如何在大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)上實(shí)現(xiàn)資源對(duì) 象的高效搜索，并且適應(yīng)結(jié)點(diǎn)的動(dòng)態(tài)變化。目前，結(jié)構(gòu)化P2P網(wǎng)絡(luò)中的資源搜索方法主要包括Chord、CAN、Pastry、Tapestry 等。在上述方法中，每個(gè)結(jié)點(diǎn)都有唯一的標(biāo)識(shí)，并根據(jù)一定算法在結(jié)點(diǎn)間構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?。?個(gè)結(jié)點(diǎn)都維護(hù)一個(gè)“轉(zhuǎn)發(fā)表”，保存相關(guān)鄰居結(jié)點(diǎn)的信息。每個(gè)資源對(duì)象根據(jù)其關(guān)鍵字，通 過(guò)哈希函數(shù)得到資源對(duì)象標(biāo)識(shí)。資源對(duì)象的標(biāo)識(shí)和結(jié)點(diǎn)標(biāo)識(shí)通常屬于相同或相似的名字空 間，各結(jié)點(diǎn)都負(fù)責(zé)資源對(duì)象標(biāo)識(shí)空間的一部分。當(dāng)結(jié)點(diǎn)加入或退出時(shí)，各相關(guān)結(jié)點(diǎn)需要修改 轉(zhuǎn)發(fā)表，并動(dòng)態(tài)調(diào)整其負(fù)責(zé)的標(biāo)識(shí)空間范圍，以維護(hù)分布哈希表的一致性。在資源搜索時(shí)， 每個(gè)結(jié)點(diǎn)根據(jù)其“轉(zhuǎn)發(fā)表”將資源搜索消息轉(zhuǎn)發(fā)到相應(yīng)的鄰居結(jié)點(diǎn)上，直到最終到達(dá)目標(biāo)結(jié) 點(diǎn)完成搜索。評(píng)價(jià)大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)資源搜索性能的重要參數(shù)包括結(jié)點(diǎn)度數(shù)和搜索延遲等。結(jié)點(diǎn) 度數(shù)是指各結(jié)點(diǎn)上維護(hù)的“路由表”的大??；搜索延遲是指一次資源搜索請(qǐng)求在系統(tǒng)中轉(zhuǎn)發(fā) 的邏輯跳步數(shù)。評(píng)價(jià)網(wǎng)絡(luò)搜索方法的標(biāo)準(zhǔn)主要包括結(jié)點(diǎn)度數(shù)和搜索延遲，高效的搜索方法 一方面應(yīng)具有較小的節(jié)點(diǎn)度數(shù)，另一方面應(yīng)具有較低的搜索延遲。但是，現(xiàn)有搜索方法均沒(méi) 有實(shí)現(xiàn)結(jié)點(diǎn)度數(shù)和搜索延遲的較好的折中。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明所要解決的技術(shù)問(wèn)題針對(duì)大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)搜索對(duì)結(jié)點(diǎn)度數(shù)小和搜索延遲低的 需求，提出一種基于de Bruijn圖的大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)資源搜索方法，該方法既能夠具有較小的節(jié) 點(diǎn)度數(shù)(即較小的路由表)，又具有較低的搜索延遲。為了解決上述問(wèn)題，本發(fā)明提出的技術(shù)方案為第一步，為資源對(duì)象命名對(duì)每個(gè)結(jié)點(diǎn)和資源對(duì)象，采用文獻(xiàn)“RFC 1321 :The MD5Message-Digest Algorithm" (http://www. ietf. org/rfc/rfcl321. txt, April 1992) 所述的MD5 (消息摘要5)算法進(jìn)行命名。
第二步，采用de Bruijn圖實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋎e Bruijn圖B(d，D)是一種有向圖， 其中d為各結(jié)點(diǎn)標(biāo)識(shí)的基(即結(jié)點(diǎn)標(biāo)識(shí)中每個(gè)字符的取值范圍為0到d-1)、D為各結(jié)點(diǎn)標(biāo) 識(shí)的長(zhǎng)度。每個(gè)點(diǎn)u = U1U2. . . uD有d條出邊對(duì)任意a G {0，1,2, L，d-1}，點(diǎn)u有一條 至Ll點(diǎn) v = u2u3…uD a 的出邊。文獻(xiàn)"A Combinatorial Problem" (Proc. of Koninkli jke NederlundseAcademic van ffatenschappen, vol. A49, pp. 758-764,1946) i正明，de Bruijn 圖的最大延遲為logdN，結(jié)點(diǎn)度數(shù)為2d。傳統(tǒng)的de Bruijn圖的結(jié)點(diǎn)數(shù)為dD，不能容納任意數(shù)目的結(jié)點(diǎn)。例如，取d = 2，則 結(jié)點(diǎn)數(shù)只能為21 = 2、22 = 4、23 = 8、……。因此，我們采用文獻(xiàn)“Factoring and Scaling KautzDigraphs，，(Research Report 94-15,LIP ENSL,69364 Lyon,France,Apr. 1994)提出 的一股化的de Bruijn圖定義令GB(d，n)代表基為d和結(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)為n的一股化de Bruijn 圖，那么其點(diǎn)集V(GB(d，n))和邊集E(GB(d，n))分別為V(GB(d，n)) = {0，l，L，n-l}， (1)E(GB(d，n)) = {[i，(dXi+a )modn] |0 彡 a 彡 d-1}， (2)每個(gè)結(jié)點(diǎn)標(biāo)識(shí)有其對(duì)應(yīng)的二進(jìn)制表示。由于B(d，D) ^GB(d, dD)，因此一股化 deBruijn圖是傳統(tǒng)de Bruijn圖的超集(即任意傳統(tǒng)de Bruijn圖都可以表示為一個(gè)一股 化deBruijn圖)，并且一股化de Bruijn圖可以容納任意數(shù)目的結(jié)點(diǎn)。一股化de Bruijn 圖的點(diǎn)對(duì)應(yīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渲械慕Y(jié)點(diǎn)，邊對(duì)應(yīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渲械慕Y(jié)點(diǎn)間連接，即可得到相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)拓 撲。為了簡(jiǎn)化設(shè)計(jì)，以二進(jìn)制數(shù)表示一股化de Bruijn圖中的點(diǎn)的標(biāo)識(shí)。第三步，采用“標(biāo)識(shí)分裂合并法”處理結(jié)點(diǎn)的加入退出事件當(dāng)新結(jié)點(diǎn)P加入時(shí)，首 先選取網(wǎng)絡(luò)中滿足下列條件的任一結(jié)點(diǎn)v:v的結(jié)點(diǎn)標(biāo)識(shí)長(zhǎng)度不大于其任一鄰居結(jié)點(diǎn)；然后 結(jié)點(diǎn)V進(jìn)行分裂，設(shè)結(jié)點(diǎn)V標(biāo)識(shí)為V1V2. . . vk,則結(jié)點(diǎn)P加入后，V1V2. . . vk分裂為V1V2. . . vk0 和viv2. . . vkl，結(jié)點(diǎn)V的標(biāo)識(shí)變?yōu)閂1V2. . . vk0,新結(jié)點(diǎn)P的標(biāo)識(shí)設(shè)置為V1V2. . . . vkl。進(jìn)而根 據(jù)一股化de Bruijn圖更新P、V以及相關(guān)結(jié)點(diǎn)的路由表，即各結(jié)點(diǎn)的連接關(guān)系滿足式(2)。 結(jié)點(diǎn)退出是加入的逆過(guò)程。當(dāng)檢測(cè)到結(jié)點(diǎn)Q離開(kāi)時(shí)，首先選取網(wǎng)絡(luò)中某一對(duì)滿足下列條件 的兄弟結(jié)點(diǎn)Y = yiy2. . . yp^O和X，= yiy2. . . y^l :Y和Y’的標(biāo)識(shí)長(zhǎng)度都不小于其各自的鄰 居；然后將結(jié)點(diǎn)y的標(biāo)識(shí)改為Q的標(biāo)識(shí)，r的標(biāo)識(shí)改為yiy2... Vl (即Y和r合并)；并根 據(jù)一股化de Bruijn圖更新相關(guān)結(jié)點(diǎn)的路由表。第四步，采用“逐位匹配”方式實(shí)現(xiàn)資源的搜索資源搜索通過(guò)結(jié)點(diǎn)間轉(zhuǎn)發(fā)搜索消 息來(lái)完成。首先定義“前后匹配值”對(duì)任意兩個(gè)字符串u = UlU2...…和V = VlV2. . . Vn, U 和V的前后匹配值(記為QH(u，v) = x)是指u的后X位與V的前X位相同，例如100旦和 11010的前后匹配值為2。各結(jié)點(diǎn)在接收到資源對(duì)象搜索消息后，計(jì)算自己和目標(biāo)資源對(duì)象 的前后匹配值X，然后在路由表中選擇與目標(biāo)資源對(duì)象的前后匹配值為X+1的鄰居進(jìn)行轉(zhuǎn) 發(fā)。第五步，采用“前后匹配”規(guī)則判斷是否完成搜索結(jié)點(diǎn)u = U1U2. . . uffl擁有資源s =S1S2...、，當(dāng)且僅當(dāng)QH(u，s) = 11|，或者昍(11，8) = u|-rui = sr。當(dāng)滿足前后匹配 規(guī)則時(shí)，說(shuō)明完成資源的搜索，結(jié)束，否則轉(zhuǎn)第四步繼續(xù)進(jìn)行搜索。采用本發(fā)明可以達(dá)到以下技術(shù)效果1.在本發(fā)明中，各結(jié)點(diǎn)根據(jù)它們的標(biāo)識(shí)通過(guò)模擬一股化de Bruijn圖組織鄰居 關(guān)系，由文獻(xiàn)‘‘Factoring and Scaling Kautz Digraphs，，(Research Report 94-15，LIPENSL,69364Lyon, France, Apr. 1994)，可知該網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞钠骄葦?shù)為4，最大搜索延遲僅為 logdN。2.在形成良好拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上，本發(fā)明使用前后匹配的方式轉(zhuǎn)發(fā)資源搜索消 息，能夠?qū)①Y源搜索消息準(zhǔn)確地轉(zhuǎn)發(fā)到離目標(biāo)結(jié)點(diǎn)近的鄰居結(jié)點(diǎn)，提高大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)的資源 搜索效率。


圖1是本發(fā)明總體流程圖；圖 2 是 de Bruijn 圖示例；圖3是結(jié)點(diǎn)加入處理過(guò)程示例。
具體實(shí)施例方式本發(fā)明主要包括五步(如圖1所示)①為資源對(duì)象命名；②采用de Bruijn圖實(shí) 現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洌虎鄄捎谩皹?biāo)識(shí)分裂合并法”處理結(jié)點(diǎn)的加入退出事件；④采用“逐位匹配”方式 實(shí)現(xiàn)資源的搜索；⑤采用“前后匹配”規(guī)則判斷是否完成搜索。在第二步中，本發(fā)明采用de Bruijn圖實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?，圖2給出了兩個(gè)de Bruijn 圖的示例，左圖為B(2，2)，右圖為B(2，3)。在第三步中，本發(fā)明采用“標(biāo)識(shí)分裂合并法”處理結(jié)點(diǎn)的加入退出事件，圖3給出 了一個(gè)結(jié)點(diǎn)加入處理的示例。新節(jié)點(diǎn)加入前，在左圖中V = 000 ；新節(jié)點(diǎn)加入后，V的標(biāo)識(shí)變 為0000，P的標(biāo)識(shí)為0001，聯(lián)結(jié)關(guān)系如右圖所示V = 0000的出邊鄰居為001、010，入邊鄰 居為010,100 ；P = 0001的出邊鄰居為100、101，入邊鄰居為010、100。
權(quán)利要求
一種基于de Bruijn圖的大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)資源搜索方法，其特征在于包括以下步驟第一步，為資源對(duì)象命名對(duì)每個(gè)結(jié)點(diǎn)和資源對(duì)象，采用MD5算法進(jìn)行命名；第二步，采用de Bruijn圖實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洳捎靡还苫膁e Bruijn圖定義令GB(d，n)代表基為d和結(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)為n的一股化de Bruijn圖，那么其點(diǎn)集V(GB(d，n))和邊集E(GB(d，n))分別為V(GB(d，n))＝{0，1，L，n-1}， (1)E(GB(d，n))＝{[i，(d×i+α)mod n]|0≤α≤d-1}， (2)一股化de Bruijn圖的點(diǎn)對(duì)應(yīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渲械慕Y(jié)點(diǎn)，邊對(duì)應(yīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渲械慕Y(jié)點(diǎn)間連接，即得到相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?；第三步，采用“?biāo)識(shí)分裂合并法”處理結(jié)點(diǎn)的加入退出事件當(dāng)新結(jié)點(diǎn)P加入時(shí)，首先選取網(wǎng)絡(luò)中滿足下列條件的任一結(jié)點(diǎn)VV的結(jié)點(diǎn)標(biāo)識(shí)長(zhǎng)度不大于其任一鄰居結(jié)點(diǎn)；然后結(jié)點(diǎn)V進(jìn)行分裂，設(shè)結(jié)點(diǎn)V標(biāo)識(shí)為vlv2...vk，則結(jié)點(diǎn)P加入后，vlv2...vk分裂為v1v2...vk0和v1v2...vk1，結(jié)點(diǎn)V的標(biāo)識(shí)變?yōu)関1v2...vk0，新結(jié)點(diǎn)P的標(biāo)識(shí)設(shè)置為v1v2...vk1；進(jìn)而根據(jù)一股化de Bruijn圖更新P、V以及相關(guān)結(jié)點(diǎn)的路由表，即各結(jié)點(diǎn)的連接關(guān)系滿足式(2)；當(dāng)檢測(cè)到結(jié)點(diǎn)Q離開(kāi)時(shí)，首先選取網(wǎng)絡(luò)中某一對(duì)滿足下列條件的兄弟結(jié)點(diǎn)Y＝y(tǒng)ly2...yp-10和Y’＝y(tǒng)ly2...yp-11Y和Y’的標(biāo)識(shí)長(zhǎng)度都不小于其各自的鄰居；然后將結(jié)點(diǎn)Y的標(biāo)識(shí)改為Q的標(biāo)識(shí)，Y’的標(biāo)識(shí)改為yly2...yp-1；并根據(jù)一股化de Bruijn圖更新相關(guān)結(jié)點(diǎn)的路由表；第四步，采用“逐位匹配”方式實(shí)現(xiàn)資源的搜索資源搜索通過(guò)結(jié)點(diǎn)間轉(zhuǎn)發(fā)搜索消息來(lái)完成；首先定義“前后匹配值”對(duì)任意兩個(gè)字符串u＝u1u2...um和v＝v1v2...vn，u和v的前后匹配值，記為QH(u，v)＝x，是指u的后x位與v的前x位相同，各結(jié)點(diǎn)在接收到資源對(duì)象搜索消息后，計(jì)算自己和目標(biāo)資源對(duì)象的前后匹配值x，然后在路由表中選擇與目標(biāo)資源對(duì)象的前后匹配值為x+1的鄰居進(jìn)行轉(zhuǎn)發(fā)；第五步，采用“前后匹配”規(guī)則判斷是否完成搜索結(jié)點(diǎn)u＝u1u2...um擁有資源s＝s1s2...sr，當(dāng)且僅當(dāng)QH(u，s)＝|u|，或者QH(u，s)＝|u|-1∧u1＝sr，當(dāng)滿足前后匹配規(guī)則時(shí)，說(shuō)明完成資源的搜索，結(jié)束；否則轉(zhuǎn)第四步繼續(xù)進(jìn)行搜索。
2.如權(quán)利要求1所述的基于deBruijn圖的大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)資源搜索方法，其特征在于一 股化de Bruijn圖中的點(diǎn)的標(biāo)識(shí)以二進(jìn)制數(shù)表示。
全文摘要
本發(fā)明公開(kāi)了一種基于de Bruijn圖的大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)資源搜索方法，要解決的技術(shù)問(wèn)題是解決大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)搜索對(duì)結(jié)點(diǎn)度數(shù)小和搜索延遲低的需求。技術(shù)方案是先為資源對(duì)象命名；然后采用一般化的de Bruijn圖實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洌唤又捎谩皹?biāo)識(shí)分裂合并法”處理結(jié)點(diǎn)的加入退出事件；采用“逐位匹配”方式實(shí)現(xiàn)資源的搜索并采用“前后匹配”規(guī)則判斷是否完成搜索。采用本發(fā)明網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞钠骄葦?shù)為4，最大搜索延遲僅為logdN，能大幅度提高大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)的資源搜索效率。
文檔編號(hào)G06F17/30GK101854383SQ20101015837
公開(kāi)日2010年10月6日 申請(qǐng)日期2010年4月28日 優(yōu)先權(quán)日2010年4月28日
發(fā)明者盧錫城, 張一鳴, 李東升 申請(qǐng)人:中國(guó)人民解放軍國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué)