P2P技术体系结构与分类
P2P 技术存在三种结构模式的体系结构,即以 Napster 为代表的集中目录式结构、以 Gnutella 为代表的纯 P2P 网络结构和混合式 P2P 网络结构。从 P2P 技术的分代来说,到目前为止的 P2P 技术可分为四代:第一代 P2P( 中央控制网络体系结构 ) ,第二代 P2P( 分
P2P 技术存在三种结构模式的体系结构,即以Napster 为代表的集中目录式结构、以Gnutella 为代表的纯P2P 网络结构和混合式P2P 网络结构。从 P2P 技术的分代来说,到目前为止的P2P 技术可分为四代:第一代P2P( 中央控制网络体系结构) ,第二代P2P( 分散分布网络体系结构) ,第三代 P2P( 混合网络体系结构) ,第四代P2P( 目前发展中P2P 技术) 。
1 、第一代P2P( 中央控制网络体系结构—— 集中目录式结构)
集中目录式结构采用中央服务器管理P2P 各节点,P2P 节点向中央目录服务器 注册关于自身的信息( 名称、地址、资源和元数据) ,但所有内容存贮在各个节点中而非并服务器上,查询节点根据目录服务器中信息的查询以及网络流量和延迟等 信息来选择与定位其它对等点并直接建立连接,而不必经过中央目录服务器进行。集中目录式结构的优点是提高了网络的可管理性,使得对共享资源的查找和更新非 常方便; 缺点是网络的稳定性( 服务器失效则该服务器下的对等节点全部失效) 。
2 、第二代P2P( 分散分布网络体系结构—— 纯P2P 网络结构)
纯P2P 网络结构也被称作广播式的P2P 模型,它没有集中的中央目录服务器, 每个用户随机接入网络,并与自己相邻的一组邻居节点通过端到端连接构成一个逻辑覆盖的网络。对等节点之间的内容查询和内容共享都是直接通过相邻节点广播接 力传递,同时每个节点还会记录搜索轨迹,以防止搜索环路的产生。纯P2P 网络结构解决了网络结构中心化的问题,扩展性和容错性较好。由于没有一个对等节点 知道整个网络的结构,网络中的搜索算法以泛洪的方式进行,控制信息的泛滥消耗了大量带宽并很快造成网络拥塞甚至网络的不稳定,从而导致整个网络的可用性较 差,另外这类系统更容易受到垃圾信息,甚至是病毒的恶意攻击。
3 、第三代P2P( 混合网络体系结构—— 混合式网络结构)
混合式网络结构综合了纯P2P 去中心化和集中式P2P 快速查找的优势。按节点 能力不同( 计算能力、内存大小、连接带宽、网络滞留时间等) 区分为普通节点和搜索节点两类。搜索节点与其临近的若干普通节点之间构成一个自治的簇,簇内采 用基于集中目录式的P2P 模式,而整个P2P 网络中各个不同的簇之间再通过纯 P2P 的模式将搜索节点相连起来。可以在各个搜索节点之间再次选取性能最优的节点,或者另外引入一新的性能最优的节点作为索引节点来保存整个网络中可以利 用的搜索节点信息,并且负责维护整个网络的结构。由于普通节点的文件搜索先在本地所属的簇内进行,只有查询结果不充分的时候,再通过搜索节点之间进行有限 的泛洪。这样就极为有效地消除纯P2P 结构中使用泛洪算法带来的网络拥塞、搜索迟缓等不利影响。同时,由于每个簇中的搜索节点监控着所有普通节点的行为, 能确保一些恶意的攻击行为能在网络局部得到控制,在一定程度上提高整个网络的负载平衡。
4 、第四代P2P( 发展中的P2P 技术)
应该说第四代P2P 并没有形成真正的代,而是在原有技术的基础上作了改进,提出和应用了一些新技术措施。典型的有:
(1) 动态口选择之一。目前的P2P 应用一般使用固定的端口,但是一些公司已 经开始引入协议可以动态选择传输口,一般说口的数目在1024~4000 之间。甚至P2P 流可以用原来用于HTTP(SMTP) 的口80(25) 来传输以 便隐藏。这将使得识别跨运营商网络的P2P 流,掌握其流量变得更困难。
(2) 双向下载。eD 和BT 等公司进一步发展引入双向流下载。该项技术可以多路并行下载和上载一个文件和/ 或多路并行下载一个文件的一部分。而目前传统的体系结构要求目标在完全下载后才能开始上载。这将大大加快文件分发速度。
(3) 智能结点弹性重叠网络。智能结点弹性重叠网络是系统应用P2P 技术来调度已有的IP 承载网资源的新技术,在路由器网络层上设置智能结点用各种链路对等连接,构成网络应用层的弹性重叠网。可以在保持互联网分布自治体系结构前提下、改善网络的安全性、QoS 和管理性。智能结点可以在路由器之间交换数 据,能够对数据分类( 分辩病毒、垃圾邮件) 保证安全。通过多个几何上分布的结点观察互联网,共享信息可以了解互联网蠕虫感染范围和性质。提供高性能、可扩 张、位置无关消息选路,以确定最近的本地资源位置。改进内容分发。使用智能结点探测互联网路径踪迹并且送回关于踪迹的数据; 解决目前互联网跨自治区路径选 择方面存在的问题。实现QoS 选路, 减少丢包和时延,快速自动恢复等。

熱AI工具

Undresser.AI Undress
人工智慧驅動的應用程序,用於創建逼真的裸體照片

AI Clothes Remover
用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。

Undress AI Tool
免費脫衣圖片

Clothoff.io
AI脫衣器

AI Hentai Generator
免費產生 AI 無盡。

熱門文章

熱工具

記事本++7.3.1
好用且免費的程式碼編輯器

SublimeText3漢化版
中文版,非常好用

禪工作室 13.0.1
強大的PHP整合開發環境

Dreamweaver CS6
視覺化網頁開發工具

SublimeText3 Mac版
神級程式碼編輯軟體(SublimeText3)

熱門話題

StableDiffusion3的论文终于来了!这个模型于两周前发布,采用了与Sora相同的DiT(DiffusionTransformer)架构,一经发布就引起了不小的轰动。与之前版本相比,StableDiffusion3生成的图质量有了显著提升,现在支持多主题提示,并且文字书写效果也得到了改善,不再出现乱码情况。StabilityAI指出,StableDiffusion3是一个系列模型,其参数量从800M到8B不等。这一参数范围意味着该模型可以在许多便携设备上直接运行,从而显著降低了使用AI

軌跡預測在自動駕駛中承擔著重要的角色,自動駕駛軌跡預測是指透過分析車輛行駛過程中的各種數據,預測車輛未來的行駛軌跡。作為自動駕駛的核心模組,軌跡預測的品質對於下游的規劃控制至關重要。軌跡預測任務技術堆疊豐富,需熟悉自動駕駛動/靜態感知、高精地圖、車道線、神經網路架構(CNN&GNN&Transformer)技能等,入門難度很高!許多粉絲期望能夠盡快上手軌跡預測,少踩坑,今天就為大家盤點下軌跡預測常見的一些問題和入門學習方法!入門相關知識1.預習的論文有沒有切入順序? A:先看survey,p

JSP註解的分類及用法解析JSP註解分為兩種:單行註解:以結尾,只能註解單行程式碼。多行註解:以/*開頭,以*/結尾,可以註解多行程式碼。單行註解範例多行註解範例/**這是一段多行註解*可以註解多行程式碼*/JSP註解的用法JSP註解可以用來註解JSP程式碼,使其更易於閱

這篇論文探討了在自動駕駛中,從不同視角(如透視圖和鳥瞰圖)準確檢測物體的問題,特別是如何有效地從透視圖(PV)到鳥瞰圖(BEV)空間轉換特徵,這一轉換是透過視覺轉換(VT)模組實施的。現有的方法大致分為兩種策略:2D到3D和3D到2D轉換。 2D到3D的方法透過預測深度機率來提升密集的2D特徵,但深度預測的固有不確定性,尤其是在遠處區域,可能會引入不準確性。而3D到2D的方法通常使用3D查詢來採樣2D特徵,並透過Transformer學習3D和2D特徵之間對應關係的注意力權重,這增加了計算和部署的

23年9月國防科大、京東和北理工的論文「DeepModelFusion:ASurvey」。深度模型整合/合併是一種新興技術,它將多個深度學習模型的參數或預測合併為一個模型。它結合了不同模型的能力來彌補單一模型的偏差和錯誤,以獲得更好的性能。而大規模深度學習模型(例如LLM和基礎模型)上的深度模型整合面臨一些挑戰,包括高運算成本、高維度參數空間、不同異質模型之間的干擾等。本文將現有的深度模型融合方法分為四類:(1)“模式連接”,透過一條損失減少的路徑將權重空間中的解連接起來,以獲得更好的模型融合初

寫在前面&筆者的個人理解基於圖像的3D重建是一項具有挑戰性的任務,涉及從一組輸入圖像推斷目標或場景的3D形狀。基於學習的方法因其直接估計3D形狀的能力而受到關注。這篇綜述論文的重點是最先進的3D重建技術,包括產生新穎的、看不見的視野。概述了高斯飛濺方法的最新發展,包括輸入類型、模型結構、輸出表示和訓練策略。也討論了尚未解決的挑戰和未來的方向。鑑於該領域的快速進展以及增強3D重建方法的眾多機會,對演算法進行全面檢查似乎至關重要。因此,本研究對高斯散射的最新進展進行了全面的概述。 (大拇指往上滑

Lambda表達式是無名稱的匿名函數,其語法為:(parameter_list)->expression。它們具有匿名性、多樣性、柯里化和閉包等特徵。在實際應用中,Lambda表達式可用於簡潔地定義函數,如求和函數sum_lambda=lambdax,y:x+y,並透過map()函數應用於列表來進行求和操作。

Golang與前端技術結合:探討Golang如何在前端領域發揮作用,需要具體程式碼範例隨著互聯網和行動應用的快速發展,前端技術也愈發重要。而在這個領域中,Golang作為一門強大的後端程式語言,也可以發揮重要作用。本文將探討Golang如何與前端技術結合,以及透過具體的程式碼範例來展示其在前端領域的潛力。 Golang在前端領域的角色作為一門高效、簡潔且易於學習的
