CN101431469A - 基于博弈理论的p2p系统速率控制方法 - Google Patents

Abstract

一种基于博弈理论的P2P系统速率控制方法，在拥有资源的节点启动后，首先根据用户等级的高低将用户划分成若干用户组，并为各个组赋予相应的β值，且用户组优先等级越高对应的β值越大，β值取值范围为0～1，然后系统监听提供服务的端口，随时获取用户连接请求，获取请求并建立连接之后，系统限制用户的初始下载速率，然后根据博弈公式：x^* _i＝(β_i·c_l)/(1+β₁+…+β_N)计算得到用户的最大传输速率，得到用户的最大传输速率之后，系统根据现有所有用户的传输速率和该用户的最大传输速率，根据一段时间内根据每个用户的最大传输速率来得到占用的时间多少，从而得到该用户的使用带宽，最后通过实际占用带宽除以时间值来获得相应的传输速率进行数据传输。

Description

基于博弈理论的P2P系统速率控制方法

技术领域

本发明属于P2P(peer to peer，端对端)技术，涉及到P2P通信中的流速控制。本发明根据对各个客户端划分的用户组，并为各个用户组赋予相应的优先等级，根据优先等级为各个用户组分配博弈模型中的平衡因子β值，然后利用博弈理论对每个客户端划分出不同的传输带宽。

背景说明

随着P2P技术的飞速发展，基于P2P技术的应用也越来越广泛，如大多数的网络流媒体播放软件、网络资源下载软件等。据调查显示基于P2P系统的流量占了整个互联网流量的一半以上，在未来的时间内，P2P的流量还会不断的上升。虽然P2P系统可以使得服务器的负担大大减轻，同时加快网络中的数据传输，但是P2P系统中如果不对相应的速率进行控制就会导致相反的结果。

由于P2P系统中个体的自私性，都希望自身在付出最少的情况下获得最大的效益，因此P2P系统中经常会出现端系统不上传数据却想获得最大的连接带宽、最大的连接速率，如图1所示为P2P用户自私竞争行为模型图。如此的恶性发展下去，那么即使在P2P网络中即便可以定位到资源，但是却无法获得资源，或者说无法高效地获取资源，最后的结果就是P2P网络只能起到搜索资源定位资源的功能，而无法实现系统最基本也是最需要的高效获取资源的功能。另外，在P2P系统中有的用户为了获得最快的下载速率，经常出现为了追求高速而占用网络中的大量带宽，影响到其他系统的带宽占用和网速。如上所述，如果不对P2P系统中的速率进行控制就会导致P2P系统恶性循环，既不利于P2P系统的发展也不利于网络中速率的控制。

虽然现今已经有许多改进的方案来控制P2P系统中的传输速率，但是其一般都在中心服务器上，通过根据用户上传数据的多少来分配其可以获得的最大传输速率。但是中心服务器控制的方式明显不符合P2P系统设计的初衷，同时中心服务器也不能根据每个客户端的具体情况作出实时的调整，具有严重的滞后性。因此现在的P2P系统存在着以下的问题：

1.个体自私的本性导致P2P系统可以定位到资源，却无法真正的下载到可用资源，导致P2P系统的恶性循环；

2.个体为了获得最快的下载速率而占用网络中的大量带宽和资源，从而影响到网络中其他用户的带宽和速率；

3.现有的改进方案基于服务器控制分配的较多，因此很难实时的根据每个客户端的情况作出调整，具有相当的滞后的特性。

这些问题的存在会阻碍P2P技术的发展，同时不加控制的速率更会影响到互联网自身的发展。因此，必须设计有效的速率控制机制来规范P2P网络中节点的行为，从而解决上述三个问题，从而提高P2P服务的可用性，促使节点进行有效的协作并合理使用网络资源。

发明内容

本发明提出了一种基于博弈理论的P2P系统速率控制方法，通过将博弈理论引入P2P系统中，利用博弈论中的流速和拥塞控制的模型来实现P2P系统中每个端系统中的流速控制，从而实时的控制每个客户端的传输速率，从而使得P2P系统中的流速控制达到最优化。

本发明采用了如下的技术方案：

拥有资源的节点启动后，监听提供服务的端口，随时获取用户连接请求，获取请求并建立连接之后，系统限制用户的初始下载速率，然后通过博弈理论计算并得到用户的最大传输速率，根据最大传输速率给请求用户分配相应的传输带宽，再由传输带宽确定连接速率，最后，以连接速率进行数据传输。

所述的通过博弈理论计算，得到用户的传输速率的方法是：

系统根据用户等级的高低将用户划分成若干用户组，所划分的用户组的数量为预先设定的优先等级的级数，并为各个用户组赋予相应的优先等级，同时各个组赋予相应的β值，且用户组优先等级越高对应的β值越大，β值取值范围为0～1，当有新的连接请求到达时，根据用户IP地址所属范围将用户分到相应的组内，从而得到博弈模型中相应的平衡因子β，根据博弈公式 $x_i^{*}=\frac{{\mathrm{\β}}_i\·c_l}{1+{\mathrm{\β}}_1+\·\·\·+{\mathrm{\β}}_N}$ 计算得到用户的最大传输速率，其中β_i为每个组对应的β值，i＝1、2、3、…、N，N为预先设定的用户组的数量，c_l系统的最大网络传输速率，

是用户可以得到的最大传输速率，得到用户的最大传输速率之后系统根据现有所有用户的传输速率和该用户的最大传输速率，根据一段时间内根据每个用户的最大传输速率来得到占用的时间多少，从而得到该用户的使用带宽，最后通过实际占用带宽除以时间值来获得相应的传输速率进行数据传输。

本发明具有如下的技术优点：在博弈理论中每个端系统i的效用函数 $U_i(x_i,x_{-i})\stackrel{\mathrm{\Δ}}{=}{x}_i^{{\mathrm{\β}}_i}/d_l.$ 其中，x_-i为除x_i外的速率组合(x₁，…，x_i-1，x_i+1，…，x_N)；平衡因子β_i∈(0，1]，我们也记U_i(x_i，x_-i)为U_i(·)。在上述N个端系统竞争使用链路l的博弈环境中，该博弈的Nash均衡点(NEP，Nash Equilibrium Point)存在且唯一，即为

证明：Nash均衡点在每个端系统的效用都达到最大时达到，端系统i的效用函数U_i(·)是连续函数，对x_i二阶连续可微，且 ${\&PartialD;}^2{U}_i(\&CenterDot;)/\&PartialD;x_i^2<0,$ 所以U_i(·)是单峰凸函数，存在极大值

对于 ${\&ForAll;x}_i\&Element;(0,c_l),$ U_i(·)>0，且 $U_i(\&CenterDot;){|}_{x_i=0}=U_i(\&CenterDot;){|}_{x_i>c_l}=0,$ U_i(·)的最大值在极大值点

取得，即对于 ${\&ForAll;x}_i\&Element;X_i,$ $U_i(x_i^{*},x_{-i}^{*})>U_i(x_i,x_{-i}^{*}).$ 另外，U_i(·)＝{U₁(·)，…，U_N(·)}在其有界(界限为超平面∑_ix_i＝c_l)变量区域(x₁，x₂，…，x_N)上无界，可知U_i(·)在有界变量区域中存在唯一的最大值。所以Nash均衡点存在且唯一，每个效用函数的最大值时的速率序列构成了该Nash均衡点。，则 $x_i^{*}=\frac{{\mathrm{\&beta;}}_i\&CenterDot;c_l}{1+{\mathrm{\&beta;}}_1+\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;+{\mathrm{\&beta;}}_N}.$

上述模型中，首先需要分配平衡因子β，不同用户组中的连接的β值是不一样的。为了解决P2P网络中的自私性的问题，这里按照每个节点对本节点的数据贡献量和用户的优先性等级来分配β值，例如，如果节点A共享给本地节点的数据量大于节点B共享的数据量，那么节点A将会在高等级的用户组中，它的β值将大于B节点的β值。本发明中我们依据用户IP地址来判断用户所在的分组，然后依据预先设置的分组优先级得到β值。端系统根据每个时刻的β值，将给不同的客户端分配不同的连接速率上传带宽。

按照每个节点的β值的不同，系统将会给所有的连接划分上传的带宽。根据上述模型，可以得到每个连接可以得到最大的速率 $x_i^{*}=\frac{{\mathrm{\&beta;}}_i\&CenterDot;c_l}{1+{\mathrm{\&beta;}}_1+\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;+{\mathrm{\&beta;}}_N}.$ 由于c_l(当前可用的带宽)的获得比较麻烦，而且不是很精确，这里按照比例划分每个连接可以占用带宽的时间，也就是说，在一个有限的时间段内，节点可以占用时间的比例为 $K_i^{*}=\frac{{\mathrm{\&beta;}}_i}{1+{\mathrm{\&beta;}}_1+\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;+{\mathrm{\&beta;}}_N}.$ 假设采用1s的时间段，按照这个比例可以确定每个连接可以占用带宽的时间，只有在这个时间段内才可以共享数据，下一个时间段内再按照相同的方式对所有的用户进行相应的带宽划分，从而有效的控制每个客户端的传输速率。如图2所示为不同用户，根据每个节点的优先级来划分带宽占用的时间。如以1s为限，那么节点1、节点2、节点3按照拥塞模型可以得到分别占用的时间应该是200ms、300ms、500ms，这样可以让某个节点在下载的时候控制其他节点处于暂停下载的状态，然后这个节点可以占用时间结束，就换下一个节点继续下载，如此往复，保证给每个时间只有一个节点占有整个的上传带宽。

通过博弈理论的速率控制模型实现端系统中的速率控制和带宽分配，可以在保证P2P系统的效率的前提下对节点的速率起到一定的控制作用，能够合理的控制P2P系统中的下载流量以及合理的分配带宽，从而可以避免由于自私带来的负面效应，同时防止P2P网络拥塞，同时根据客户端系统的优先等级更加合理的控制客户端系统的流量，对P2P的发展起到一定的推动作用；对现有的服务器在÷控制模型有一定的改善，防止的服务器单一故障点的存在，同时分散处理对系统的响应和要求都更加低。

附图说明

图1是P2P用户自私竞争行为模型。

图2是节点带宽分配模型。

图3是一般P2P客户端的连接模型。

图4是基于博弈理论划分带宽后的连接模型。

图5是根据博弈公式计算得到最大连接速率。

图6是根据最大的连接速率得到带宽。

图7是根据IP地址划分用户组。

图8是根据信誉或者优先等级划分用户组。

图9是客户端节点下载速率示例。

具体实施方式

本发明的精髓在于利用博弈理论来实现端系统中的速率控制和带宽分配，本发明能够合理的控制P2P系统中的下载流量以及合理的分配带宽，从而防止P2P网络拥塞，同时根据客户端系统的优先等级更加合理的控制客户端系统的流量。

一种基于博弈理论的P2P系统速率控制方法，其特征在于：

拥有资源的节点启动后，监听提供服务的端口，随时获取用户连接请求，获取请求并建立连接之后，系统限制用户的初始下载速率，然后通过博弈理论计算并得到用户的最大传输速率，根据最大传输速率给请求用户分配相应的传输带宽，再由传输带宽确定连接速率，最后，以连接速率进行数据传输。

所述的通过博弈理论计算，得到用户的传输速率的方法是：

系统根据用户等级的高低将用户划分成若干用户组，所划分的用户组的数量为预先设定的优先等级的级数，并为各个用户组赋予相应的优先等级，同时各个组赋予相应的β值，且用户组优先等级越高对应的β值越大，β值取值范围为0～1，当有新的连接请求到达时，根据用户IP地址所属范围将用户分到相应的组内，从而得到博弈模型中相应的平衡因子β，根据博弈公式 $x_i^{*}=\frac{{\mathrm{\&beta;}}_i\&CenterDot;c_l}{1+{\mathrm{\&beta;}}_1+\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;+{\mathrm{\&beta;}}_N}$ 计算得到用户的最大传输速率，其中β_i为每个组对应的β值，i＝1、2、3、…、N，N为预先设定的用户组的数量，c_l系统的最大网络传输速率，

是用户可以得到的最大传输速率，得到用户的最大传输速率之后系统根据现有所有用户的传输速率和该用户的最大传输速率，根据一段时间内根据每个用户的最大传输速率来得到占用的时间多少，从而得到该用户的使用带宽，所述的一段时间为6s或8ms，最后通过实际占用带宽除以时间值来获得相应的传输速率进行数据传输。

下面结合附图，详细说明本发明的实施实例。

连接请求模型：

如图3所示为现有P2P系统的客户连接模型，其没有很好的速率控制系统，客户端在监听到连接之后直接分配一定的速率就直接进行数据传输了，其有很大的随机性和不合理性存在。如图4所示为基于博弈理论的连接请求模型，拥有资源的节点启动后监听提供服务的端口，随时获取连接请求，获取连接请求之后，通过博弈理论计算并得到用户的最大传输速率，根据最大传输速率给请求用户分配相应的传输带宽，再由传输带宽确定连接速率，最后，以连接速率进行数据传输。该方案能够避免盲目的数据传输，不会给网络造成突发流量。

根据博弈理论模型，当有新的请求到达时，系统会根据不同的用户，划分不同的用户组，根据不通用户组的优先等级分别提供不同的服务，如不同的下载速率。划分用户的方式为现有技术，可有多种：既可以根据固定不变的方式来划分，如根据IP地址所属的范围进行划分，如图6所示，用户组有三个，高优先级的用户组、中等优先级的用户组以及低优先级的用户组，如果用户A的IP地址处于市内网段，那就可以将其划分到高优先级的组内，从而具有更大的β值，取为0.8，如果用户B处于省内网段则就属于中等的优先等级从而分配中等的β值，取值为0.5，如果用户C处于省外网段则就属于低等级的组内，从而分配较低的β值，取为0.3，此时设定用户所在网络上的最大传输速率为1M/s，那么根据公式可以得到用户A的最大传输0.5M/s，用户B的最大传输速率为0.3125M/s，用户C的最大传输速率为0.1875M/s；当然也可以按照信誉或者贡献等不定的因素划分，如图7所示，如果该节点上传了更多的数据给我，那么我可以将他划分到更高优先级的组内，同时也就有更高的β值。无论是根据哪一种方式进行用户优先等级的区分，在划分到了相应的用户组后就可以给其分配博弈模型中的平衡因子β值，其中β值的确定由不同优先等级的用户组确定，可以给高等级的用户组分配较大的β值，给低等级的用户组分配较小的β值。得到β值之后我们可以根据博弈模型中公式计算得到连接用户的最大速率，如图5所示。系统在得到最大传输速率之后，根据系统总的上传带宽和所有客户端的上传速率，计算得到客户端的带宽。系统能根据不同用户的带宽，给用户提供合理的传输速率，同时不会对网络中的流量造成突变。根据上述模型的结论可以得到高等级的用户将拥有比低等级的用户更大的β值，将能分配更多的传输带宽。当分配完客户端的下载速率之后，节点还需要根据一些特殊的需求来判断是否需要对该用户进行一些其他的设置，从而满足实际应用的需求。

等所有步骤执行完成之后，节点提供相应的下载速率给客户端，当有客户端退出或者加入的时候，其需要重新分配剩余的带宽。

带宽划分：

用户接入系统获得传输数据之后，如有新的客户端请求到达，则需要重新分配最大的传输速率和划分相应的带宽。如图7所示，当前连接有三个客户端，分别是节点1、节点2、节点3。按照博弈模型我们可以得到这3个节点的最大传输速率分别是15KB/s、15KB/s和18KB/s。那么我们计算在5s的时间段内的带宽及传输速率，可以看到三个节点分别传输了80KB、70KB、100KB，得到传输的速率是16KB/s、14KB/s和20KB/s。这样可以和最大速率进行比较，发现节点2的速率正好等于最大速率，则继续传输数据。而节点1的最大速率是15KB/s<16KB/s，所以就必须暂停传输，又过了1s，此时的传输速度是80KB÷6s＝15KB/s，已经是小于等于最大速度了，所以可以开始传输了。同理，节点3的即时传输速率大于最大速率，同样的，也需要暂停传输，但是又过了1s，得到的传输速率是100KB÷6s＝16.67KB/s，仍然大于16KB/s，继续等待，直到又过了1s，此时的速率是100KB÷7s＝14.2KB/s，小于16KB/s，所以可以接着传输数据。这样的方法是相对比较常用的方法，当然这只是比较粗略的说明，具体的比如说时间间隔5s可以调整，可以将时间的精度放到ms，这样可以更加准确一些。

这种方法采用的是上传的客户端主动计算速率，然后加以控制，也可以采用另外一种方法，就是通过下载客户端发送回应。就是说，我客户端接收到数据后进行计算，某段时间内的平均速率，然后和最大速率进行比较，和上面一样，当速率已经等于或者小于最大速率了，再发送回应消息，表示可以继续传输了。两种方法的效果是一样的，只是出发点是不一样的。

上述的模型尽管非常准确的描述了每个连接可以达到的最大速率，但是那是建立在可用上传带宽的基础上，也就是要知道现有的可用的上传带宽。对于可用带宽的获得，最简单的方法是采用测量的方法，发送报文对得到的时间来估计带宽的大小，但是得到的结果一般都是比较粗略的，如果想要得到比较精确的结果，是比较复杂的过程，这里，采用了一种替代的方法。上述方法都是在某个时刻让所有的连接都传输数据，然后来控制，这里我们采用的替代的方法就是让某个时刻整个上传带宽都被一个连接占用，其他的连接都暂停传输，由前面的模型中得到的最大速率除去可用带宽得到的比例可以用来划分在某个时间段内，某个连接可以占用整个带宽的时间。假设一个很小的时间段，如1s，按照上述模型可以得到一个比例的关系，同时将可用带宽看成是时间段1s，这样得到的结果就是某个连接可以占用整个上传带宽的时间。

假设1s的时间段，在这个时间段内总共有三个节点向这个节点的文件发起了请求，按照上述模型可以得到节点1、节点2、节点3分别将占有200ms、300ms、500ms。这样，按照设想，就是这样的一种情况：节点1首先开始下载文件，下载过程持续200ms，同时节点2和节点3处于连接状态，但是没有数据传输，也就是暂停的状态；200ms到了之后，节点1的传输立刻挂起，节点2开始传输数据，此时节点1和节点3暂停状态；500ms时，节点2暂停，节点3开始传输数据，节点1和节点2都处于暂停状态；等到1s时间到了之后，重新扫描所有的连接，如果又有新的连接发起请求，那么就重新按照模型进行计算，得到新的时间分割，同样的就可以按照这样的方法进行传输，如果没有新的请求，就继续按照原先的顺序进行传输。

这样的方法比较简单，容易理解，相对也比较容易实现，如果将时间的精度提高的话，可以得到更加高效的速率控制。

本发明还可有其他多种实施方式，在不背离本发明精神及其实质的情况下，熟悉本领域的技术人员可根据本发明做出各种相应的改变和变形，这些相应的改变和变形都应属于本发明所附的权利要求的保护范围。

Claims (1)

1.一种基于博弈理论的P2P系统速率控制方法，其特征在于：

拥有资源的节点启动后，监听提供服务的端口，随时获取用户连接请求，获取请求并建立连接之后，系统限制用户的初始下载速率，然后通过博弈理论计算并得到用户的最大传输速率，根据最大传输速率给请求用户分配相应的传输带宽，再由传输带宽确定连接速率，最后，以连接速率进行数据传输。

所述的通过博弈理论计算，得到用户的传输速率的方法是：

系统根据用户等级的高低将用户划分成若干用户组，所划分的用户组的数量为预先设定的优先等级的级数，并为各个用户组赋予相应的优先等级，同时各个组赋予相应的β值，且用户组优先等级越高对应的β值越大，β值取值范围为0～1，当有新的连接请求到达时，根据用户IP地址所属范围将用户分到相应的组内，从而得到博弈模型中相应的平衡因子β，根据博弈公式 $x_i^{*}=\frac{{\mathrm{\&beta;}}_i\&CenterDot;c_l}{1+{\mathrm{\&beta;}}_1+\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;+{\mathrm{\&beta;}}_N}$ 计算得到用户的最大传输速率，其中β_i为每个组对应的β值，i＝1、2、3、…、N，N为预先设定的用户组的数量，c_l系统的最大网络传输速率，是用户可以得到的最大传输速率，得到用户的最大传输速率之后系统根据现有所有用户的传输速率和该用户的最大传输速率，根据一段时间内根据每个用户的最大传输速率来得到占用的时间多少，从而得到该用户的使用带宽，最后通过实际占用带宽除以时间值来获得相应的传输速率进行数据传输。

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