CN111221854B - 一种面向Handle标识解析的智能选路方法 - Google Patents

一种面向Handle标识解析的智能选路方法 Download PDF

Info

Publication number
CN111221854B
CN111221854B CN201911406518.4A CN201911406518A CN111221854B CN 111221854 B CN111221854 B CN 111221854B CN 201911406518 A CN201911406518 A CN 201911406518A CN 111221854 B CN111221854 B CN 111221854B
Authority
CN
China
Prior art keywords
node
nodes
new
request
site
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201911406518.4A
Other languages
English (en)
Other versions
CN111221854A (zh
Inventor
霍如
彭开来
汪硕
黄韬
谢人超
张晨
曾诗钦
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Network Communication and Security Zijinshan Laboratory
Original Assignee
Network Communication and Security Zijinshan Laboratory
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Network Communication and Security Zijinshan Laboratory filed Critical Network Communication and Security Zijinshan Laboratory
Priority to CN201911406518.4A priority Critical patent/CN111221854B/zh
Publication of CN111221854A publication Critical patent/CN111221854A/zh
Priority to PCT/CN2020/122667 priority patent/WO2021135538A1/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111221854B publication Critical patent/CN111221854B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/24—Querying
    • G06F16/245—Query processing
    • G06F16/2453—Query optimisation
    • G06F16/24534—Query rewriting; Transformation
    • G06F16/24539—Query rewriting; Transformation using cached or materialised query results
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/24—Querying
    • G06F16/245—Query processing
    • G06F16/2453—Query optimisation
    • G06F16/24534—Query rewriting; Transformation
    • G06F16/24549—Run-time optimisation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/24—Querying
    • G06F16/245—Query processing
    • G06F16/2455—Query execution
    • G06F16/24552—Database cache management
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/24—Querying
    • G06F16/245—Query processing
    • G06F16/2458—Special types of queries, e.g. statistical queries, fuzzy queries or distributed queries
    • G06F16/2471—Distributed queries
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L43/00—Arrangements for monitoring or testing data switching networks
    • H04L43/08—Monitoring or testing based on specific metrics, e.g. QoS, energy consumption or environmental parameters
    • H04L43/0852—Delays
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L45/00—Routing or path finding of packets in data switching networks
    • H04L45/12—Shortest path evaluation
    • H04L45/121—Shortest path evaluation by minimising delays

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Environmental & Geological Engineering (AREA)
  • Fuzzy Systems (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Probability & Statistics with Applications (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Data Exchanges In Wide-Area Networks (AREA)

Abstract

本发明公开一种面向Handle标识解析的智能选路方法，针对递归节点现有Handle标识解析系统在面临GHR/LHS的site部署在不同地理位置情况下接收标识查询请求响应的问题进行改进，通过一定的奖励惩罚措施，分别使得递归节点访问国家顶级节点/行业二级节点/企业节点不同site时延最短，从而达到递归节点整体响应客户端的查询更快速，提高解析服务质量的目的。

Description

一种面向Handle标识解析的智能选路方法
技术领域
本发明涉及一种面向Handle标识解析的智能选路方法，涉及通信技术领域。
背景技术
Handle标识解析系统由TCP/IP的联合发明人、有“互联网之父”之称的RobertKahn博士发明，核心系统由美国国家创新研究所(CNRI)开发。标识可以理解为用于识别不同物品、实体、物联网对象的名称标记，可以是由数字、字母、符号、文字等以一定的规则组成的字符串。标识的本质是用于识别对象的技术(包含实体对象、虚拟数字对象等)，以便各类信息处理系统、资源管理系统、网络管理系统对目标对象进行相关管理和控制。
Handle系统具有分布式的双层服务结构，如图1所示。上层为全局Handle注册(Global Handle Rigestry，GHR)，下层为本地Handle服务(Local Handle Service，LHS)；GHR和LHS均由多个站点Site组成，且不同Site之间实现数据同步；服务器Server是Site的物理承担者，一台或多台Server共同完成Site的功能。
对于标识技术，Handle系统将标识分为前缀(prefix)和后缀(suffix)，中间用“/”符号隔开；前缀由GHR管理，具有全局唯一性，GHR负责维护前缀拥有者的身份信息、LHS接入IP地址等；后缀由LHS管理，具有本地唯一性，LHS负责提供本地标识的解析服务。每个标识对应的数字对象由多条信息(Value)构成，从解析流程出发，客户端向本身存储的GHR地址发送Handle解析请求，GHR根据Handle前缀向客户端返回LHS地址，客户端再向该LHS地址发送解析请求，LHS解析Handle后缀并向客户端返回信息集合。
从国家工业互联网整体架构体系来看，GHR可以理解为国家顶级节点，LHS可以理解为二级节点以及企业节点，随着国内工业互联网面向多行业的迅猛发展，各级节点的查询需求量越来越大，各site也会部署在不同的地理位置，保障大量标识解析查询请求服务将是Handle标识解析系统稳定运行的重要指标。
为了缩短解析时延，根据工业互联网整体架构定义，当客户端发起查询请求的时候，可以由递归节点代替客户端，分别访问国家节点/二级节点/企业节点，然后将查询的结果返回给客户端，并且同步将查询结果保存在递归节点本地缓存，从而达到快速响应客户查询的目的。但是在递归节点本地缓存没有结果的条件下，递归节点还是需要分别访问国家节点、二级节点、企业节点，考虑到各节点的site部署的地址位置不同，原生的Handle标识解析系统选择GHR以及LHS能力不足，且Handle标识解析系统自身没有根据外界GHR/LHS的site地理环境提供调优方法，来降低解析时延，提高系统解析能力。因此，针对递归节点，有必要研究一种可根据不同site访问来降低解析时延、提升解析质量的方法。
发明内容
为了克服上述问题，本发明提出了一种面向Handle标识解析的智能选路方法，针对递归节点现有Handle标识解析系统在面临GHR/LHS的site部署在不同地理位置情况下接收请求标识查询请求响应的问题进行改进。
为了达到上述目的，本发明提供了如下技术方案：
一种面向Handle标识解析的智能选路方法，主要包括递归节点分别到不同site的国家顶级节点、行业二级节点以及企业节点之间的标识查询请求和响应时间(下文分别用Tc表示递归节点向国家顶级节点GHR发起请求到接收响应之间的时延；Ts表示递归节点向行业二级节点LHS发起请求到接收响应的时延；Te表示递归节点向企业节点发起请求到接收响应的时延。由于GHR跟LHS分别由不同site组成，因此Tc/Ts/Te分别为一维数组)，通过一定的奖励惩罚措施，分别使得Tc/Ts/Te最优，从而达到整体递归节点响应客户端的查询最优，提高解析质量的目的。
与现有技术相比，本发明具有以下优点：
本发明提出了一种面向Handle标识解析的智能选路方法，能够根据节点的请求响应返回时延周期性动态调节访问不同的site，从而达到每一部分的site访问时延最短，客户响应解析请求最快的目的。
附图说明
图1为Handle系统双层服务结构示意图；
图2为本发明实施例整体标识解析智能选路请求流程示意图；
图3、图4为本发明实施例递归节点请求国家顶级节点时延更新方式图；
图5、图6为本发明实施例递归节点请求行业二级节点时延更新方式图；
图7、图8为本发明实施例递归节点请求企业节点时延更新方式图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例的附图，对本发明中实施例的技术方案进行描述。显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明提出了一种面向Handle标识解析的智能选路方法，针对递归节点现有Handle标识解析系统在面临GHR/LHS的site部署在不同地理位置情况下接收请求标识查询请求能力不足的问题进行改进。
图2为本发明实施例整体标识解析智能选路请求流程示意图，包括以下步骤：
步骤1：判断在Handle标识解析系统内置缓存中是否存在记录，如果是，走步骤2.1，如果否，走步骤2.2；
步骤2.1：缓存直接查询解析请求并且返回；
步骤2.2：判断定时器是否大于设定阈值，本实施例中设定为，如果否，走步骤3，如果是，走步骤4；
步骤3：向Tc数组中最小的国家顶级节点site发起查询请求；
步骤3.1：根据请求结果对本次访问的Tc进行奖励或者惩罚，同时更新其他Tc；具体流程参考图3说明。
步骤3.2：向Ts数组中最小的行业二级节点site发起查询请求；
步骤3.3：根据请求结果对本次访问的Ts进行奖励或者惩罚，同时更新其他Ts；具体流程参考图5说明。
步骤3.4：向Te数组中最小的企业节点site发起查询请求；
步骤3.5：根据请求结果对本次访问的Te进行奖励或者惩罚，同时更新其他Te；具体流程参考图7说明。
步骤4：重新初始化Tc/Ts/Te；
步骤4.1：向全部第1至第N个国家顶级节点发起查询请求；
步骤4.2：对请求成功、返回时间先后不同site的Tc分别奖励，同时对请求失败不同site的Tc进行惩罚；具体流程参考图4说明。
步骤4.3：向全部第1至第N个行业二级节点发起查询请求；
步骤4.4：对请求成功、返回时间先后不同site的Ts分别奖励，同时对请求失败不同site的Ts进行惩罚；具体流程参考图6说明。
步骤4.5：向全部第1至第N个企业节点发起查询请求；
步骤4.6：对请求成功、返回时间先后不同site的Te分别奖励，同时对请求失败不同site的Ts进行惩罚；具体流程参考图8说明。
步骤5：判断查询最终是否解析成功，如果是，将解析结果存入缓存并且返回，否则直接返回。多次解析成功主要包括：国家顶级节点/二级节点/企业节点(依次进行查询)，解析最终成功判断的依据为企业节点可以正确返回标识所标识的数据。
图3、图4为本发明实施例递归节点请求国家顶级节点时延更新方式图，包括两部分：一部分(图3)为向Tc数组中最小的国家顶级节点site发起查询请求之后的Tc更新，一部分(图4)为向全部第1至第N国家顶级节点发起查询请求之后的Tc更新。
图3所示的流程具体步骤如下：
步骤1：判断向Tc数组中最小的国家顶级节点site发起查询请求是否成功，成功走步骤2，否则走步骤3；
步骤2：对Tc节点x进行加权求和，
Tcnew[x]＝αTcold[x]+(1-α)Tcnew[x]
其中，α为权重因子，可根据实际需求自行定义，建议范围为0.5～1。
步骤3：对Tc节点x进行惩罚，
Tcnew[x]＝Tcold[x]+β
其中，β为惩罚时延，可根据实际需求自行定义，建议在毫秒级。
步骤4：更新其他节点的返回时间，按照如下方式进行衰减，
Figure BDA0002348786340000042
其中，λ为自然数字，可根据实际需求自行定义，建议范围为8～12。图4所示的流程具体步骤如下：
步骤1：判断所有1-N个国家顶级节点site返回的查询请求是否成功，成功走步骤2，否则走步骤3；
步骤2：对返回最快的节点x进行加权求和，
Tcnew[x]＝αTcold[x]+(1-α)Tcnew[x]
其中，α为权重因子，可根据实际需求自行定义，建议范围为0.5～1。对其他返回成功的节点进行衰减，
Figure BDA0002348786340000041
其中，λ为自然数字，可根据实际需求自行定义，建议范围为8～12。
步骤3：对查询失败的site进行惩罚
Figure BDA0002348786340000051
其中，β为惩罚时延，可根据实际需求自行定义，建议在毫秒级。图5、图6为本发明实施例递归节点请求行业二级节点时延更新方式图，包括两部分：一部分(图5)为向Ts数组中最小的行业二级节点site发起查询请求之后的Ts更新，一部分(图6)为向全部1-N个行业二级节点发起查询请求之后的Ts更新。
图5所示的流程具体步骤如下：
步骤1：判断向Ts数组中最小的行业二级节点site发起查询请求是否成功，成功走步骤2，否则走步骤3；
步骤2：对Ts节点x进行加权求和，
Tsnew[x]＝αTsold[x]+(1-α)Tsnew[x]
其中，α为权重因子，可根据实际需求自行定义，建议范围为0.5～1；
步骤3：对Ts节点x进行惩罚，
Tsnew[x]＝Tsold[x]+β
其中，β为惩罚时延，可根据实际需求自行定义，建议在毫秒级步骤4：更新其他节点的返回时间，按照如下方式进行衰减，
Figure BDA0002348786340000052
其中，λ为自然数字，可根据实际需求自行定义，建议范围为8～12。
图6具体步骤如下：
步骤1：判断所有1-N个行业二级节点site返回的查询请求是否成功，成功走步骤2，否则走步骤3；
步骤2：对返回最快的节点x进行加权求和，
Tsnew[x]＝αTsold[x]+(1-α)Tsnew[x]
其中，α为权重因子，可根据实际需求自行定义，建议范围为(0.5～1)。对其他返回成功的节点进行衰减，
Figure BDA0002348786340000053
其中，λ为自然数字，可根据实际需求自行定义，建议范围为8～12。
步骤3：对查询失败的site进行惩罚
Figure BDA0002348786340000061
其中，β为惩罚时延，可根据实际需求自行定义，建议在毫秒级。
图7、图8为本发明实施例递归节点请求企业节点时延更新方式图，包括两部分：一部分(图7)为向Te数组中最小的企业节点site发起查询请求之后的Ts更新，一部分(图8)为向全部1-N个企业节点发起查询请求之后的Te更新。
图7所示的流程具体步骤如下：
步骤1：判断向Te数组中最小的企业节点site发起查询请求是否成功，成功走步骤2，否则走步骤3；
步骤2：对Te节点x进行加权求和，
Tenew[x]＝αTeold[x]+(1-α)Tenew[x]
其中，α为权重因子，可根据实际需求自行定义，建议范围为0.5～1。
步骤3：对Te节点x进行惩罚，
Tenew[x]＝Teold[x]+β
其中，β为惩罚时延，可根据实际需求自行定义，建议在毫秒级步骤4：更新其他节点的返回时间，按照如下方式进行衰减，
Figure BDA0002348786340000062
其中，λ为自然数字，可根据实际需求自行定义，建议范围为8～12。
图8所示的流程具体步骤如下：
步骤1：判断所有1-N个企业节点site返回的查询请求是否成功，成功走步骤2，否则走步骤3；
步骤2：对返回最快的节点x进行加权求和
Tenew[x]＝αTeold[x]+(1-α)Tenew[x]
其中，α为权重因子，可根据实际需求自行定义，建议范围为(0.5～1)。对其他返回成功的节点进行衰减，
Figure BDA0002348786340000063
其中，λ为自然数字，可根据实际需求自行定义，建议范围为8～12。
步骤3：对查询失败的site进行惩罚
Figure BDA0002348786340000064
其中，β为惩罚时延，可根据实际需求自行定义，建议在毫秒级。
至此，对本发明实例的介绍全部结束。本发明创造所述的应用方式可根据实际情况进行调整，并不是用来限制发明创造。以上对本发明所提供的技术方案进行了详细介绍；本实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法。

Claims (9)

1.一种面向Handle标识解析的智能选路方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
步骤1：判断在Handle标识解析系统内置缓存中是否存在本次用户请求的标识记录，如果存在记录执行步骤2.1，如果不存在记录执行步骤2.2；
步骤2.1：缓存直接查询解析请求并且返回；
步骤2.2：判断定时器是否大于设定阈值，如果否执行步骤3，如果是执行步骤4；
步骤3：递归节点依次向国家顶级节点GHR、行业二级节点、企业节点中响应延时时间最小的节点发起请求，并对访问进行奖励或惩罚；同时更新其他节点的返回时间，按照如下方式进行衰减，
Figure QLYQS_1
Figure QLYQS_2
，
Figure QLYQS_3
其中，λ为设定的自然数，N为各公式中对应的国家顶级节点GHR、行业二级节点或企业节点，x为各公式中对应的当前国家顶级节点GHR、行业二级节点或企业节点，/>
Figure QLYQS_4
为除x以外从第一至第N个节点；
步骤4，重新初始化Tc、Ts、Te数据，然后递归节点重新依次向国家顶级节点GHR、行业二级节点、企业节点发起请求，并分别记录向国家顶级节点GHR发起请求到接收响应之间的时延Tc，向行业二级节点LHS发起请求到接收响应的时延Ts，向企业节点发起请求到接收响应的时延Te；
步骤5，判断查询最终是否解析成功，如果是，将解析结果存入缓存并且返回，否则直接返回。
2.根据权利要求1所述的一种面向Handle标识解析的智能选路方法，其特征在于，所述步骤3包括以下步骤：
步骤3.1：向Tc数组中数值最小的国家顶级节点site发起查询请求，根据请求结果对本次访问的Tc进行奖励或者惩罚，同时更新其他Tc；
步骤3.2：向Ts数组中最小的行业二级节点site发起查询请求，根据请求结果对本次访问的Ts进行奖励或者惩罚，同时更新其他Ts；
步骤3.3：向Te数组中最小的企业节点site发起查询请求，根据请求结果对本次访问的Te进行奖励或者惩罚，同时更新其他Te。
3.根据权利要求2所述的一种面向Handle标识解析的智能选路方法，其特征在于，所述步骤3包括以下步骤：
步骤4.1：重新初始化Tc、Ts、Te数据；
步骤4.2：向全部第1至第N个国家顶级节点发起查询请求，对请求成功、返回时间先后不同site的Tc分别奖励，同时对请求失败不同site的Tc进行惩罚；
步骤4.3：向全部第1至第N个行业二级节点发起查询请求，对请求成功、返回时间先后不同site的Ts分别奖励，同时对请求失败不同site的Ts进行惩罚；
步骤4.4：向全部第1至第N个企业节点发起查询请求，对请求成功、返回时间先后不同site的Te分别奖励，同时对请求失败不同site的Ts进行惩罚。
4.根据权利要求2所述的一种面向Handle标识解析的智能选路方法，其特征在于，所述步骤3.1包括以下步骤：
步骤3.1.1：判断向Tc数组中最小的国家顶级节点site发起查询请求是否成功，成功执行步骤3.1.2，否则执行步骤3.1.3；
步骤3.1.2：对Tc节点x进行加权求和，Tcnew[x]＝αTcold[x]+(1-α)Tcnew[x]
其中，α为权重因子；
步骤3.1.3：对Tc节点x进行惩罚，Tcnew[x]＝Tcold[x]+β，
其中，β为惩罚时延；
步骤3.1.4：更新其他节点的返回时间，按照如下方式进行衰减，
Figure QLYQS_5
其中，λ为设定的自然数。
5.根据权利要求2所述的一种面向Handle标识解析的智能选路方法，其特征在于，所述步骤3.2包括以下步骤：
步骤3.2.1：判断向Ts数组中最小的行业二级节点site发起查询请求是否成功，成功执行步骤3.2.2，否则走步骤3.2.3；
步骤3.2.2：对Ts节点x进行加权求和，
Tsnew[x]＝αTsold[x]+(1-α)Tsnew[x]
其中，α为权重因子；
步骤3.2.3：对Ts节点x进行惩罚，
Tsnew[x]＝Tsold[x]+β
其中，β为惩罚时延；
步骤3.2.4：更新其他节点的返回时间，按照如下方式进行衰减，
Figure QLYQS_6
其中，λ为设定的自然数。
6.根据权利要求2所述的一种面向Handle标识解析的智能选路方法，其特征在于，所述步骤3.3包括以下步骤：
步骤3.3.1：判断向Te数组中最小的企业节点site发起查询请求是否成功，成功执行步骤3.3.2，否则走步骤3.3.3；
步骤3.3.2：对Te节点x进行加权求和，
Tenew[x]＝αTeold[x]+(1-α)Tenew[x]
其中，α为权重因子；
步骤3.3.3：对Te节点x进行惩罚，
Tenew[x]＝Teold[x]+β
其中，β为惩罚时延；
步骤3.3.4：更新其他节点的返回时间，按照如下方式进行衰减，
Figure QLYQS_7
其中，λ为设定的自然数。
7.根据权利要求3所述的一种面向Handle标识解析的智能选路方法，其特征在于，所述步骤4.2包括以下步骤：
步骤4.2.1：判断所有1-N个国家顶级节点site返回的查询请求是否成功，成功执行步骤4.2.2，否则执行步骤4.2.3；
步骤4.2.2：对返回最快的节点x进行加权求和，
Tcnew[x]＝αTcold[x]+(1-α)Tcnew[x]
其中，α为权重因子，对其他返回成功的节点进行衰减，
Figure QLYQS_8
其中，λ为设定的自然数，
步骤4.2.3：对查询失败的site进行惩罚
Figure QLYQS_9
其中，β为惩罚时延。
8.根据权利要求3所述的一种面向Handle标识解析的智能选路方法，其特征在于，所述步骤4.3包括以下步骤：
步骤4.3.1：判断所有1-N个行业二级节点site返回的查询请求是否成功，成功执行步骤4.3.2，否则走步骤4.3.3；
步骤4.3.2：对返回最快的节点x进行加权求和，
Tsnew[x]＝αTsold[x]+(1-α)Tsnew[x]
其中，α为权重因子，对其他返回成功的节点进行衰减，
Figure QLYQS_10
其中，λ为设定的自然数；
步骤4.3.3：对查询失败的site进行惩罚
Figure QLYQS_11
其中，β为惩罚时延。
9.根据权利要求3所述的一种面向Handle标识解析的智能选路方法，其特征在于，所述步骤4.4包括以下步骤：
步骤4.4.1：判断所有1-N个企业节点site返回的查询请求是否成功，成功执行步骤4.4.2，否则执行步骤4.4.3；
步骤4.4.2：对返回最快的节点x进行加权求和，
Tenew[x]＝αTeold[x]+(1-α)Tenew[x]
其中，α为权重因子，再对其他返回成功的节点进行衰减，
Figure QLYQS_12
其中，λ为设定的自然数；
步骤4.4.3：对查询失败的site进行惩罚
Figure QLYQS_13
其中，β为惩罚时延。
CN201911406518.4A 2019-12-31 2019-12-31 一种面向Handle标识解析的智能选路方法 Active CN111221854B (zh)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201911406518.4A CN111221854B (zh) 2019-12-31 2019-12-31 一种面向Handle标识解析的智能选路方法
PCT/CN2020/122667 WO2021135538A1 (zh) 2019-12-31 2020-10-22 一种面向Handle标识解析的智能选路方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201911406518.4A CN111221854B (zh) 2019-12-31 2019-12-31 一种面向Handle标识解析的智能选路方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111221854A CN111221854A (zh) 2020-06-02
CN111221854B true CN111221854B (zh) 2023-06-09

Family

ID=70810732

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201911406518.4A Active CN111221854B (zh) 2019-12-31 2019-12-31 一种面向Handle标识解析的智能选路方法

Country Status (2)

Country Link
CN (1) CN111221854B (zh)
WO (1) WO2021135538A1 (zh)

Families Citing this family (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111221854B (zh) * 2019-12-31 2023-06-09 网络通信与安全紫金山实验室 一种面向Handle标识解析的智能选路方法
CN112217916B (zh) * 2020-09-29 2024-02-27 南京优速网络科技有限公司 一种新型的工业互联网标识解析递归服务器的缓存方法和系统
CN112445828B (zh) * 2020-11-30 2024-08-16 网络通信与安全紫金山实验室 工业互联网标识解析递归查询路由方法、装置及计算机可读存储介质
CN112667929B (zh) * 2020-12-11 2023-11-03 北京中数创新科技股份有限公司 基于Handle系统的前缀及标识数据安全推送方法和系统
CN113114619B (zh) * 2021-03-02 2022-03-25 杭州海康威视数字技术股份有限公司 基于Handle系统的视频标识解析方法、装置及系统
CN116489085B (zh) * 2023-03-28 2023-10-27 网根科技(青岛)有限公司 一种基于Handle的解析路由安全监测方法和系统
CN116955354B (zh) * 2023-06-30 2024-08-09 国家电网有限公司大数据中心 一种面向能源数联网的标识解析方法及装置
CN116846908B (zh) * 2023-08-31 2023-10-27 北京大学 一种基于区块链的Handle标识数据共享方法及平台

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8874790B2 (en) * 2011-12-30 2014-10-28 Verisign, Inc. DNS package in a partitioned network
CN104144165A (zh) * 2014-08-11 2014-11-12 互联网域名系统北京市工程研究中心有限公司 一种抗dns死域攻击的缓存方法及系统
CN107181747B (zh) * 2017-05-19 2019-12-13 北京中数创新科技股份有限公司 一种包含顶层节点的Handle解析系统
CN110474994A (zh) * 2018-05-10 2019-11-19 中国移动通信集团有限公司 域名解析方法、装置、电子设备和存储介质
CN111221854B (zh) * 2019-12-31 2023-06-09 网络通信与安全紫金山实验室 一种面向Handle标识解析的智能选路方法

Also Published As

Publication number Publication date
WO2021135538A1 (zh) 2021-07-08
CN111221854A (zh) 2020-06-02

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111221854B (zh) 一种面向Handle标识解析的智能选路方法
US11451472B2 (en) Request routing based on class
US10148612B2 (en) Method and system for increasing speed of domain name system resolution within a computing device
US11044262B2 (en) Method, apparatus and system for anti-attacking in domain name system (DNS)
CN111314472B (zh) 域名解析方法、域名解析服务器及终端设备
US8756340B2 (en) DNS wildcard beaconing to determine client location and resolver load for global traffic load balancing
US20080189437A1 (en) Composite DNS zones
US7343397B2 (en) Method and apparatus for performing predictive caching of DNS requests by correlating IP addresses
US7761570B1 (en) Extensible domain name service
US20040267907A1 (en) Systems and methods of providing DNS services using separate answer and referral caches
CN101431539A (zh) 一种域名解析方法、系统及装置
CN105357328A (zh) 域名解析方法、dns递归服务器及域名解析系统
CN114205330B (zh) 域名解析方法、域名解析装置、服务器以及存储介质
US10171415B2 (en) Characterization of domain names based on changes of authoritative name servers
CN112817983A (zh) 句柄标识解析缓存方法、查询方法及其句柄标识解析系统
CN114500456A (zh) 基于全网嗅探的dns调度优化方法、装置及计算设备
KR100342107B1 (ko) 인터넷 주소 부가정보 서비스 제공을 위한 기관 및 지역별 인터넷 주소 묶음결정 방법, 인터넷 주소 묶음별 사용지역 정보 획득 방법
CN114285823B (zh) 一种基于dns系统的通用网络标识解析方法及系统
CN111901449A (zh) 一种优化域名访问的方法及装置
JP3968066B2 (ja) 名前解決システム
CN105933470A (zh) 层次化服务资源解析映射方法和系统
EP2076849A1 (en) Method for processing native language internet address and storage medium for saving program of executing the same
Baggio et al. Distributed redirection for the world-wide web
CN112600823A (zh) 句柄标识解析缓存方法、查询方法及句柄标识解析系统
CN118827620A (zh) 域名查询请求调度方法、电子设备、存储介质及程序产品

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant