CN110336741A - 一种适于P2P即时通信的Kad算法的优化方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于即时通信技术领域,公开了一种适于P2P即时通信的Kad算法的优化方法,该方法创建了一种新型路由表数据结构,与传统的Kad算法路由表数据结构相比,增加了好友列表的数据结构,好友列表中保存了所有好友的连接信息(包括但不限于好友的ID、公网IP和端口、内网IP和端口),以及最多可以保存m个距离他最近的邻居节点信息,这就相当于特意为每一个好友对象建立了一个牢固的连接网络,由于即时通信的消息传递主要发生在好友之间,因此在路由表中增设好友表以对传统的Kad算法进行优化,明显提升了好友发现和连接速度。
Description
技术领域
本发明属于即时通信技术领域,具体为一种适于P2P即时通信的Kademlia算法的优化方法。
背景技术
如今很多P2P网络的实现都采用DHT的方式实现查找,Kademlia(简称Kad)算法由于其简单性、灵活性、安全性成为主流的实现方式。Kad网络中每个节点都有一个160bit的ID值作为标志符,Key也是一个160bit的标志符,每一个加入Kad网络的节点都会被分配一个160bit的节点ID(node ID),这个ID值是随机产生的。同时<key,value>对的数据就存放在ID值距离key值最近的若干个节点上。Kad算法一个精妙之处在于它采用异或操作来计算节点之间的距离。
在Kad算法中有一个K-桶(K-bucket)的概念。也就是说,每个节点在完成拆分子树以后,要记录每个子树里面K个节点。这里K是一个系统级常量,由软件系统自己设定(BT下载使用的Kad算法中,K设定为8)。K桶在这里实际上就是路由表。每个节点按照自己视角拆分完子树后,可以得到N个子树,那么就需要维护N个路由表(对应N个K-桶)。
Kad算法中就使用了K-桶的概念来存储其他邻近节点的状态信息(节点ID、IP和端口),会存储与自己距离在区间范围内的K个节点的信息。当然每一个K-桶不可能把所有相关的节点都存储,这样表根本存储不下。它是距离自己越近的节点存储的越多,离自己越远存储的越少(只取距离自己最近的K个节点)。同时每个K-桶中存放的位置是根据上次看到的时间顺序排列,最早访问的放在头部,最新访问的放在尾部。
Kademlia(简称Kad)算法可以在较大规模的分散节点中快速定位指定节点,将Kad算法应用于即时通信(IM)领域中,可以真正去实现去中心化分布式即时通信架构,Kad算法可以为即时通信系统提供好友发现和定位的功能,并且Kad算法建立的Kad网络是无中心化的网络,然而传统Kad算法应用于即时通信的时候,会出现如下问题:
1)节点A加入网络,其他节点B需要很长时间才能发现A;
2)当节点A需要向自己的好友B发送信息的时候,节点A需要去执行Kad算法节点定位方法,这将会是一个漫长的递归查询过程。
发明内容
为了解决上述问题,设计了一种适于P2P即时通信的Kad算法的优化方法,由于即时通信的消息传递主要发生在好友之间,因此在路由表中增设好友表以对传统的Kad算法进行优化,明显提升了好友发现和连接速度。
本发明的技术方案是:一种适于P2P即时通信的Kad算法的优化方法,所述的Kad算法包括对P2P网络中节点的距离的计算方式、路由表及其建立与更新机制、节点定位机制,关键是:所述的路由表中包括为P2P网络中的每个节点建立的K-桶与存储有好友节点信息的好友表,在此基础上,所述路由表建立与更新机制包括如下步骤:
1-1)发起者节点读取自己的路由表,对K-桶和好友表中的各节点分别发送FIND_NODE请求;
1-2)收到FIND_NODE请求的收信节点,返回K个距离发起者节点最近的节点作为反馈节点给发起者节点;
1-3)发起者节点依次判断每一反馈节点是否为自己的好友,如果是,跳至步骤1-4);如果否,则跳至步骤1-5);
1-4)判断自己的好友表是否达到上限值m,如果小于m,则将反馈节点依次加入到好友表的尾部,跳至步骤1-7);如果等于m,则忽略该反馈节点,跳至步骤1-7);
1-5)判断反馈节点的ID是否已经在自己的K-桶中,如果在,则将该节点移到K-桶的尾部,如果不在,跳至步骤1-6);
1-6)则判断K-桶存储的节点个数是否小于K,如果是,则直接把反馈节点插入到K-桶的尾部;如果否,则按照K-桶中节点的排列顺序从头到尾依次对节点进行PING操作,如果对PING操作无响应,则移除该节点,并将反馈节点插入到K-桶的尾部;如果对PING操作有响应,则将该节点移入K-桶的尾部,忽略反馈节点;
1-7)结束。
进一步地,所述的路由表建立与更新机制还包括:每间隔T秒随机选择发起者节点,随机选择发起者节点路由表中的n个节点,对n个节点发起FIND_NODE请求,继而进行步骤1-2)-1-7)。
进一步地,所述步骤1-2)中,收到FIND_NODE请求的收信节点还进行如下步骤:1-2-1)收信节点作为发起者节点,原发起者节点作为反馈节点,进而进行步骤1-3)-1-7)。
进一步地,所述的路由表建立与更新机制还包括:系统周期性地发起PING请求,判断路由表中的节点是否在线,如果不在线则清除路由表中的该节点记录。
进一步地,所述的好友表中存储有好友节点的ID、公网IP和端口、内网IP和端口、m个距离本节点ID最近的邻居节点信息。
进一步地,所述的节点定位机制包括如下步骤:
6-1)发起者节点判断目标节点是否存在于自己的好友表中,如果是,则直接从好友表中返回好友节点信息至发起者节点;如果否,则进入步骤6-2);
6-2)从自己的K-桶中筛选出K个距离目标节点最近的节点,将其作为被查询节点,分别向被查询节点发送FIND_NODE请求;被查询节点收到FIND_NODE请求后,从自己的K-桶中筛选出K个距离目标节点最近的节点反馈至发起者节点;
6-3)发起者节点根据反馈信息更新路由表,跳至步骤6-2)直至找到目标节点为止。
进一步地,所述的6-3)步骤中发起者节点根据反馈信息更新路由表的操作包括如下步骤:
6-3-1)判断反馈节点的ID是否已经在自己的K-桶中,如果在,则将该节点移到K-桶的尾部,如果不在,跳至步骤6-3-2);
6-3-2)则判断K-桶存储的节点个数是否小于K,如果是,则直接把反馈节点插入到K-桶的尾部;如果否,则按照K-桶中节点的排列顺序从头到尾依次对节点进行PING操作,如果对PING操作无响应,则移除该节点,并将反馈节点插入到K-桶的尾部;如果对PING操作有响应,则将该节点移入K-桶的尾部,忽略反馈节点。
进一步地,所述的6-3)步骤中发起者节点根据反馈信息更新路由表的操作包括如下步骤:系统周期性地发起PING请求,判断路由表中的节点是否在线,如果不在线则清除路由表中的该节点记录。
本发明的有益效果是:1、本发明设计了一种新型路由表数据结构,与传统的Kad算法路由表数据结构相比,增加了好友列表的数据结构,好友列表中保存了所有好友的连接信息(包括但不限于好友的ID、公网IP和端口、内网IP和端口),以及最多可以保存m个距离他最近的邻居节点信息,这就相当于特意为每一个好友对象建立了一个牢固的连接网络,在寻找好友节点的时候可以更加快速获取好友的信息。2、将这个路由表信息进行持久化,持久化的好处就是可以加快重新加入网络时的路由聚合的时间,原来的网络聚合方式是每次需要从超级节点开始不断地去搜索离自己距离最近的那些邻居节点信息,而现在直接使用上一次保存的路由节点信息,这样能更加快速的找到离我们最近的邻居节点,因为这些保存的路由节点本身就是上一次被挑选的离自己最近的节点信息。
具体实施方式
即时通信(IM)的消息传递主要发生在好友之间,针对这一个特点本发明对传统的Kad算法进行优化,优化后的Kad算法能明显提升好友发现和连接速度,优化方案如下:1、在路由表中增加了好友表、2、对路由表进行持久化,即将好友表和K-桶信息进行存储。好友表中保存了所有好友的连接信息,包括但不限于好友的ID、公网IP和端口、丝网IP和端口以及最多可以保存m(以m=8为例)个距离它最近的邻居节点信息。
下面结合具体实施例对本发明进行详细说明,分别从路由表建立与更新机制(即节点加入和节点路由更新)和节点定位各部分进行描述。
(一)首先来看节点加入部分,节点加入步骤:
(1)节点A即发起者节点读取持久化的路由表信息(如果节点A是新节点,则它的好友表数据为空,利用Kad算法为该节点建立K-桶,K-桶的建立方法为Kad算法本身的功能,故此时所说的节点A读取持久化的路由表信息,仅仅读取的是K-桶中的节点信息;如果节点A不是新节点,则它的好友表和K-桶均不为空,此时所说的节点A读取持久化的路由表信息,读取的是好友表和K-桶中的节点信息),对路由表节点(包括K桶中的邻居节点和好友表中的好友节点)发送FIND_NODE请求;
(2)收到节点A的FIND_NODE请求的路由表中的各节点,每个节点均会根据FIND_NODE请求的约定,找到K个距离节点A最近的节点,并返回给A节点;
(3)节点A收到反馈节点信息(反馈节点信息数据=路由表中收到FIND_NODE请求的节点数*K)后,如果反馈节点是自己的好友,则更新好友表,否则就把它们加入到自己的K-桶中。
(4)寻找坏的好友节点(之前发生FIND_NODE超时的好友),通过FIND_NODE(ID)完成,该步骤的目的是寻找那些IP信息已经发生变动的好友信息,如果没有找到表明好友可能不在线。
(5)随机挑选一些路由节点,继续发起FIND_NODE请求,如此往复,直到A建立了足够详细的路由表。
所述的更新好友表的过程为:
(31)如果节点A即发起者节点收到FIND_NODE请求反馈节点信息中包含有自己的好友节点信息,这时候需要更新好友表中的好友邻节点信息,具体方法如下:1)如果好友的邻居节点个数小于8(以m=8为例)个,则直接把目标节点插入到好友邻居节点的尾部;2)如果好友的邻居节点个数等于8个,则忽略反馈节点。
所述的“把它们加入到自己的K-桶中”即更新K-桶的过程为:
(32)更新K-桶邻居表:计算自己和反馈节点ID的距离d,通过距离d找到对应的K-桶,如果反馈节点ID已经在K桶中了,则把对应项移到K桶的末尾,如果不在K-桶中,则有两种情况:
321)如果该K-桶存储的节点数量小于K个,则直接把反馈节点插入到K-桶尾部;
322)如果该K桶存储的节点数量大于等于K个,则选择K-桶中的头部节点进行PING操作,检测节点是否存活。如果头部节点没有响应,则移除该头部节点,并将反馈节点插入到K-桶队列尾部;如果头部节点有响应,则把头部节点移到K-桶队列尾部,同时忽略反馈节点。通过这种更新策略可以保证在线时间长的节点有较大的可能继续保存在K桶中,提高了稳定网络构建路由表的成本。
(二)接着,来看节点路由更新步骤,其实上文所述的节点接入步骤中就已经包括了部分更新的步骤。类似于Kad算法原有的K-桶更新机制,本发明节点路由的更新主要有以下三种更新方法:
(1)主动收集节点:每间隔T秒随机选择发起者节点、并选择发起者节点路由表中的n个节点,对n个节点都发起FIND_NODE的请求,从而更新K-桶和好友表中的节点信息,具体方法参加上文(一)31)-32);
(2)被动收集节点:当收到其他节点发送过来的FIND_NODE请求,会把对方的节点ID加入到路由表中,节点加入的方法参照上文,即此时的“其他节点发送过来的FIND_NODE请求”的节点作为发起者节点(相当于节点A),而把“其他节点”作为反馈节点,进而进行上文步骤(一)(3);
(3)检测失效节点:周期性的发起PING请求,判断路由表中某个节点是否在线,然后清理路由表中那些下线的节点。
(三)最后,我们来看节点定位步骤:
(1)发起者节点判断目标节点是否存在于自己的好友表中,如果目标节点存在于自己的好友表中,则直接返回好友节点信息;如果不存在则进入步骤(2);
(2)确定目标节点ID对应路由表中的K桶位置,然后从自己的K-桶中筛选出K个距离目标节点ID最近的节点,并同时向这些节点发起FIND_NODE的查询请求;
(3)被查询节点收到FIND_NODE请求后,从自己的K-桶中找出距离目标节点最近的K个节点,并返回给发起者节点;发起者节点在收到这些节点信息后,更新自己的路由表,并重复进行步骤(2)即从K-桶中找出K个距离目标节点ID最近的节点,挑选未发送FIND_NODE请求的节点发送FIND_NODE的查询请求,直到找到目标节点为止。
该步骤(3)中所述的“更新自己的路由表”的操作参见上文(一)31)-32)中更新好友表和K-桶的过程。
本发明通过对传统的Kad算法进行优化,优化后的Kad算法能明显提升好友发现和连接速度。
Claims (8)
1.一种适于P2P即时通信的Kad算法的优化方法,所述的Kad算法包括对P2P网络中节点的距离的计算方式、路由表及其建立与更新机制、节点定位机制,其特征在于:所述的路由表中包括为P2P网络中的每个节点建立的K-桶与存储有好友节点信息的好友表,在此基础上,所述路由表建立与更新机制包括如下步骤:
1-1)发起者节点读取自己的路由表,对K-桶和好友表中的各节点分别发送FIND_NODE请求;
1-2)收到FIND_NODE请求的收信节点,返回K个距离发起者节点最近的节点作为反馈节点给发起者节点;
1-3)发起者节点依次判断每一反馈节点是否为自己的好友,如果是,跳至步骤1-4);如果否,则跳至步骤1-5);
1-4)判断自己的好友表是否达到上限值m,如果小于m,则将反馈节点依次加入到好友表的尾部,跳至步骤1-7);如果等于m,则忽略该反馈节点,跳至步骤1-7);
1-5)判断反馈节点的ID是否已经在自己的K-桶中,如果在,则将该节点移到K-桶的尾部,如果不在,跳至步骤1-6);
1-6)则判断K-桶存储的节点个数是否小于K,如果是,则直接把反馈节点插入到K-桶的尾部;如果否,则按照K-桶中节点的排列顺序从头到尾依次对节点进行PING操作,如果对PING操作无响应,则移除该节点,并将反馈节点插入到K-桶的尾部;如果对PING操作有响应,则将该节点移入K-桶的尾部,忽略反馈节点;
1-7)结束。
2.根据权利要求1所述的一种适于P2P即时通信的Kad算法的优化方法,其特征在于:所述的路由表建立与更新机制还包括:
每间隔T秒随机选择发起者节点,随机选择发起者节点路由表中的n个节点,对n个节点发起FIND_NODE请求,继而进行步骤1-2)-1-7)。
3.根据权利要求1所述的一种适于P2P即时通信的Kad算法的优化方法,其特征在于:所述步骤1-2)中,收到FIND_NODE请求的收信节点还进行如下步骤:
1-2-1)收信节点作为发起者节点,原发起者节点作为反馈节点,进而进行步骤1-3)-1-7)。
4.根据权利要求1所述的一种适于P2P即时通信的Kad算法的优化方法,其特征在于:所述的路由表建立与更新机制还包括:系统周期性地发起PING请求,判断路由表中的节点是否在线,如果不在线则清除路由表中的该节点记录。
5.根据权利要求1所述的一种适于P2P即时通信的Kad算法的优化方法,其特征在于:所述的好友表中存储有好友节点的ID、公网IP和端口、内网IP和端口、m个距离本节点ID最近的邻居节点信息。
6.根据权利要求1所述的一种适于P2P即时通信的Kad算法的优化方法,其特征在于:所述的节点定位机制包括如下步骤:
6-1)发起者节点判断目标节点是否存在于自己的好友表中,如果是,则直接从好友表中返回好友节点信息至发起者节点;如果否,则进入步骤6-2);
6-2)从自己的K-桶中筛选出K个距离目标节点最近的节点,将其作为被查询节点,分别向被查询节点发送FIND_NODE请求;被查询节点收到FIND_NODE请求后,从自己的K-桶中筛选出K个距离目标节点最近的节点反馈至发起者节点;
6-3)发起者节点根据反馈信息更新路由表,跳至步骤6-2)直至找到目标节点为止。
7.根据权利要求6所述的一种适于P2P即时通信的Kad算法的优化方法,其特征在于:所述的6-3)步骤中发起者节点根据反馈信息更新路由表的操作包括如下步骤:
6-3-1)判断反馈节点的ID是否已经在自己的K-桶中,如果在,则将该节点移到K-桶的尾部,如果不在,跳至步骤6-3-2);
6-3-2)则判断K-桶存储的节点个数是否小于K,如果是,则直接把反馈节点插入到K-桶的尾部;如果否,则按照K-桶中节点的排列顺序从头到尾依次对节点进行PING操作,如果对PING操作无响应,则移除该节点,并将反馈节点插入到K-桶的尾部;如果对PING操作有响应,则将该节点移入K-桶的尾部,忽略反馈节点。
8.根据权利要求6所述的一种适于P2P即时通信的Kad算法的优化方法,其特征在于:所述的6-3)步骤中发起者节点根据反馈信息更新路由表的操作包括如下步骤:
系统周期性地发起PING请求,判断路由表中的节点是否在线,如果不在线则清除路由表中的该节点记录。
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