P2P网络中基于语义组的自适应资源预测复制算法*

张同光，赵晓莉

（新乡学院计算机与信息工程学院 新乡453003）

1 引言

在无结构P2P网络中，资源受欢迎程度相同的情况几乎不存在，资源查询请求的分布是十分不均匀的，网络中存在少量非常受欢迎的热点资源，这些热点资源将使得存有该资源的节点负载变得很高，尤其是一些突发事件的发生，很容易引发P2P网络中焦点集中的突发访问(flash crowds)，从而导致访问热点(query hot spot)问题[1]，热点问题将使得节点的性能严重降低，该节点能够提供有效服务的QoS下降，同时使得整个网络的负载不均衡，影响网络性能。面对热点问题，首先需要重点考虑的是如何避免热点问题的发生以及为避免热点问题可能需要花费的开销。资源复制技术常被用于处理访问热点问题。

本文提出了一个基于ARIMA预测模型并考虑语义的热点资源复制方法SARA。其基本思想为：通过引入预测函数，预测即将成为热点的资源，对即将成为热点的资源提前进行副本复制，并且将副本放置到频繁发起请求的语义组中，利用较低的复制开销达到较高的副本查询效率，与目前的热点资源复制方法不同，SARA有效地避免了不必要的副本复制浪费，减小了复制开销，同时保证了较高的副本查询效率。

2 相关研究

在无结构P2P网络中，资源访问热点问题的解决方法基本可归结为三大类：服务端复制方法、客户端复制方法以及路径复制方法。服务端复制方法是复制一个文件到靠近源文件节点的邻居节点，其代表有PAST[2]、Backslash[3]和Proact[4]。……