BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI
---------------------------------------
LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC
N
G
Ô
H
O
À
N
G
G
IA
N
G
NGÀNH: CÔNG NGHỆ THÔNG TIN
C
Ô
N
G
N
G
H
Ệ TH
Ô
N
G
TIN
ĐÁNH GIÁ HIỆU NĂNG CỦA MỘT SỐ
THUẬT TOÁN BẢNG BĂM PHÂN TÁN DHT
VÀ ĐƯA RA GIẢI PHÁP CẢI TIẾN HIỆU
NĂNG CỦA THUẬT TOÁN CHORD
NGÔ HOÀNG GIANG
2006 - 2008
Hà Nội
2008 HÀ NỘI 2008
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI
--------
96 trang |
Chia sẻ: huyen82 | Lượt xem: 2684 | Lượt tải: 0
Tóm tắt tài liệu Đánh giá hiệu năng của một số bảng băm phân tán DHT và đưa ra giải pháp cải tiến hiệu năng của thuật toán CHORD, để xem tài liệu hoàn chỉnh bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
-------------------------------
LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC
NGÀNH: CÔNG NGHỆ THÔNG TIN
3898
ĐÁNH GIÁ HIỆU NĂNG CỦA MỘT SỐ
BẢNG BĂM PHÂN TÁN DHT VÀ ĐƯA RA GIẢI
PHÁP CẢI TIẾN HIỆU NĂNG CỦA
THUẬT TOÁN CHORD
NGÔ HOÀNG GIANG
Người hướng dẫn khoa học: TS. NGUYỄN CHẤN HÙNG
HÀ NỘI 2008
Luận văn tốt nghiệp Ngô Hoàng Giang
1
BỘ GIÁO DỤC ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI
***
Cộng hoà xã hội chủ nghĩa Việt Nam
Độc lập – Tự do – Hạnh phúc
LỜI CAM ĐOAN
Luận văn thạc sỹ này do tôi nghiên cứu và thực hiện dưới sự hướng dẫn
của Thầy giáo TS. Nguyễn Chấn Hùng. Để hoàn thành bản luận văn này, ngoài
các tài liệu tham khảo đã liệt kê, tôi cam đoan không sao chép các công trình
hoặc thiết kế tốt nghiệp của người khác.
Hà Nội, ngày 28 tháng 10 năm 2008
(Ký và ghi rõ họ tên)
Ngô Hoàng Giang
Luận văn tốt nghiệp Ngô Hoàng Giang
2
LỜI CẢM ƠN
Trước hết tôi vô cùng biết ơn sâu sắc đến Thầy giáo TS. Nguyễn Chấn
Hùng – người đã trực tiếp dành nhiều thời gian tận tình hướng dẫn, cung cấp
những thông tin quý báu giúp đỡ tôi hoàn thành bản luận văn này.
Tôi xin chân thành cảm ơn Ban lãnh đạo Trung tâm mạng thông tin –
Trường Đại học Bách khoa Hà Nội, nơi tôi đang công tác đã tạo nhiều điều kiện
động viên khích lệ để tôi có thể hoàn thành bản luận văn này.
Sau cùng tôi xin bày tỏ lòng biết ơn đến người thân cùng bạn bè đồng
nghiệp, những người luôn cổ vũ động viên tôi hoàn thiện bản luận văn này.
Hà Nội, ngày 28 tháng 10 năm 2008
Ngô Hoàng Giang
Luận văn tốt nghiệp Ngô Hoàng Giang
3
Mục lục
ULỜI CAM ĐOANU ............................................................................................................1
ULỜI CẢM ƠNU ..................................................................................................................2
UMục lụcU.............................................................................................................................3
UDanh mục thuật ngữU .........................................................................................................5
UDanh mục hình vẽU ............................................................................................................6
UDanh mục thuật toán U ........................................................................................................8
UDanh mục bảngU ................................................................................................................9
ULời mở đầuU .....................................................................................................................10
UChương 1.U ULý thuyết tổng quanU .................................................................................11
U1.1.U ULý thuyết chung về về mạng P2PU ....................................................................11
U1.1.1.U UKhái niệm mạng P2PU ...............................................................................11
U1.1.2.U UQuá trình phát triển của các hệ thống P2PU ...............................................12
U1.1.3.U UỨng dụng p2p U ..........................................................................................16
U1.1.4.U UCác vấn đề đối với mạng p2p hiện nayU ....................................................16
U1.2.U ULý thuyết về Distributed Hash Table (DHT)U ..................................................18
U1.2.1.U UHash Table (bảng băm)U ............................................................................18
U1.2.2.U UDistributed Hash TableU ............................................................................18
U1.3.U UGiới thiệu một số DHTU....................................................................................20
U1.3.1.U UChordU........................................................................................................21
U1.3.2.U UKademliaU ..................................................................................................30
U1.3.3.U UTapestryU....................................................................................................33
U1.3.4.U UKelipsU .......................................................................................................38
U1.4.U UCác phương pháp đánh giá, thử nghiệm mạng P2PU ........................................40
U1.4.1.U UKhảo sát các simulator mô phỏng mạng overlayU .....................................41
U1.4.2.U UP2PSimU.....................................................................................................42
Luận văn tốt nghiệp Ngô Hoàng Giang
4
UChương 2.U UĐánh giá hiệu năng một số DHTU .............................................................43
U2.1.U UBài toán thực tếU................................................................................................43
U2.2.U UĐánh giá hiệu năng một số DHTU.....................................................................44
U2.2.1.U UMục tiêu và cơ sở lý luậnU .........................................................................44
U2.2.2.U UQuá trình thực nghiệm và phương pháp đánh giá hiệu năngU ...................45
U2.2.3.U UXác định ngưỡng churn rate các DHT làm việc tốtU .................................47
U2.2.4.U USo sánh hiệu năng của các DHTU ..............................................................53
U2.2.5.U UĐánh giá ảnh hưởng của các tham số thiết kế đến hiệu năng các DHTU ..63
UChương 3.U UCải tiến hiệu năng của ChordU...................................................................68
U3.1.U UHạn chế của giao thức ChordU ..........................................................................68
U3.2.U UGiải pháp cải tiến giao thức ChordU..................................................................68
U3.3.U UGiải pháp duy trì vòng dùng cơ chế lockU ........................................................69
U3.3.1.U UMục tiêuU ...................................................................................................69
U3.3.2.U UCơ chế làm việcU........................................................................................69
U3.4.U UGiải pháp caching proxyU..................................................................................79
U3.4.1.U UMục tiêuU ...................................................................................................79
U3.4.2.U UCơ chế làm việcU........................................................................................79
U3.5.U UGiải pháp dùng nhân bản đối xứng cải tiến U.....................................................87
U3.5.1.U UMục tiêuU ...................................................................................................87
U3.5.2.U UCơ chế làm việcU........................................................................................87
UKết luậnU ..........................................................................................................................92
UTài liệu tham khảoU..........................................................................................................93
Luận văn tốt nghiệp Ngô Hoàng Giang
5
Danh mục thuật ngữ
Tiếng Anh Tiếng Việt
Peer-to-peer Mạng ngang hàng
Peer Đồng đẳng trong mạng ngang hàng
Node Một thiết bị nối mạng (một peer)
Item Một đơn vị dữ liệu
Structured Có cấu trúc
Overlay Mạng được xây dựng trên các mạng khác
Hash table Bảng băm
Distributed hash table Bảng băm phân tán
Join Gia nhập (mạng ngang hàng)
Leave Rời khỏi (mạng ngang hàng)
Failure Lỗi
Churn rate Số lượng peer rời khỏi/gia nhập mạng trong một
khoảng thời gian.
Luận văn tốt nghiệp Ngô Hoàng Giang
6
Danh mục hình vẽ
UHình 1.1. Mô hình centralized directory U .......................................................................13
UHình 1.2. Mô hình flooding request U ...............................................................................14
UHình 1.3. Distributed Hash Table U ..................................................................................20
UHình 1.4. (a) Một mạng Chord với 6 node, 5 item và N=16. (b) Nguyên tắc chung của
bảng routing table. (c) Bảng routing table của node 3 và node 11 U ................................23
UHình 1.5. Quá trình một node join vào mạngU.................................................................28
UHình 1.6. (a) Bảng finger và vị trí của key sau khi node 6 join. (b)Bảng finger và vị trí
của key sau khi node 3 leave.U.........................................................................................29
UHình 1.7.Con trỏ của node 3 (0011) trong KademliaU....................................................31
UHình 1.8. Minh họa cách chọn bảng định tuyến của một node Tapestry U.......................34
UHình 1.9. Đường đi của thông điệp từ node 5230 tới node 42ADU .................................36
UHình 1.10. Ví dụ về Tapestry node publish itemU ...........................................................37
UHình 1.11. Ví dụ về Tapestry node tìm kiếm itemU.........................................................37
UHình 1.12. Mạng Kelips trong đó các node phân tán trong 10 nhóm affinity và trạng
thái tại một node cụ thểU ..................................................................................................39
UHình 2.1. Node join/leave với interval=600 s trong mạng Chord 100 nodeU..................46
UHình 2.2. Lưu đồ thuật toán quá trình xác định churn rateU ............................................48
UHình 2.3. Đồ thị biểu diễn tỷ lệ tìm kiếm thành công (fration of successful lookups)
theo băng thông trung bình một node sử dụng (average live bandwidth) trong mạng
Kademlia 100 node (trái) và 1000 node (phải).U .............................................................49
UHình 2.4. Đồ thị biểu diễn tỷ lệ tìm kiếm thành công theo băng thông trung bình một
node sử dụng trong mạng Chord 100 node (trái) và 1000 node (phải).U .........................50
UHình 2.5. Đồ thị biểu diễn tỷ lệ tìm kiếm thành công theo băng thông trung bình một
node sử dụng trong mạng Kelips 100 node (trái) và 1000 node (phải).U ........................51
Luận văn tốt nghiệp Ngô Hoàng Giang
7
UHình 2.6. Đồ thị biểu diễn tỷ lệ tìm kiếm thành công theo băng thông trung bình một
node sử dụng trong mạng Tapestry 100 node (trái) và 1000 node (phải).U ...................52
UHình 2.7. Đồ thị biểu diễn tỷ lệ tìm kiếm thành công theo băng thông trung bình một
node sử dụng trong mạng Chord với interval=5s (trái) và interval=10s (phải).U ............55
UHình 2.8. Đồ thị biểu diễn tỷ lệ tìm kiếm thành công theo băng thông trung bình một
node sử dụng của Kelisp và Tapestry với RTT=1s, 10s và node join/leave với
interval=5s (trái) và 10s (phải).U ......................................................................................56
UHình 2.9. Đồ thị biểu diễn tỷ lệ tìm kiếm thành công theo băng thông trung bình một
node sử dụng trong mạng Chord 1000 node với interval=120s (trái) và interval=600s
(phải).U .............................................................................................................................59
UHình 2.10. Tác động của churn rate đối với tỷ lệ tìm kiếm thất bại (hình trên) và độ trễ
tìm kiếm trung bình (hình dưới) trong các mạng có kích thước khác nhau.U..................60
UHình 2.11. Đồ thị biểu diễn tỷ lệ tìm kiếm thành công (hình trên) và độ trễ tìm kiếm
trung bình (hình dưới) theo băng thông trung bình một node sử dụng trong các mạng có
kích thước khác nhau với các node join/leave với interval=600sU ..................................62
UHình 2.12. Ảnh hưởng của tham số “base” đối với hiệu năng của Tapestry (trái) và
tham số “gossip interval” đối với hiệu năng của mạng Kelips trong mạng 1000 nodes
khi các node join/leave với interval=600sU .....................................................................65
UHình 2.13. Biểu diễn convex hull của successor stabilization interval (trái) và finger
stabilization interval (phải ) trong mạng Chord 1000 node khi các node join/leave với
interval=600sU ..................................................................................................................66
UHình 3.1. Biểu đồ chuyển đổi trạng thái của node ChordU ..............................................70
UHình 3.2. Biểu đồ thời gian biểu diễn quá trình một node jon vào mạng thành côngU ...71
UHình 3.3. Biểu đồ thời gian biểu diễn quá trình một node rời khỏi mạngU .....................74
UHình 3.4. Kiến trúc của giải pháp caching proxyU...........................................................80
UHình 3.5. Biểu đồ thời gian biểu diễn quá trình caching thành côngU.............................81
Luận văn tốt nghiệp Ngô Hoàng Giang
8
Danh mục thuật toán
UThuật toán 1.1. Giả mã tìm node successor của ID nU.....................................................25
UThuật toán 1.2. Giả mã cho hoạt động join vào mạng của một nodeU.............................26
UThuật toán 1.3. Giả mã cho quá trình stabilizationU ........................................................27
UThuật toán 3.1. Thuật toán join tối ưu hóaU .....................................................................73
UThuật toán 3.2. Thuật toán leave tối ưu hóaU...................................................................76
UThuật toán 3.3. Quá trình stabilization định kỳ để xử lý failureU ....................................78
UThuật toán 3.4. Quá trình caching U ..................................................................................81
UThuật toán 3.5. Đồng bộ hóa vòng proxy và vòng node Chord thông thườngU ..............85
UThuật toán 3.6. Xử lý thay đổi trong vòng proxyU ..........................................................86
UThuật toán 3.7. Quá trình tìm kiếm và chèn trong giải pháp nhân bản đối xứngU ..........89
UThuật toán 3.8. Join và leave trong trường hợp nhân bản đối xứngU ..............................90
UThuật toán 3.9. Xử lý failure trong nhân bản đối xứngU..................................................90
UThuật toán 3.10. Thuật toán bulk owner operationU ........................................................91
Luận văn tốt nghiệp Ngô Hoàng Giang
9
Danh mục bảng
UBảng 1.1. Trạng thái phát triển của các simulatorU .........................................................41
UBảng 1.2. Đặc điểm của các simulatorU ...........................................................................42
UBảng 2.1. Bảng tham số của KademliaU ..........................................................................49
UBảng 2.2. Bảng tham số của ChordU................................................................................50
UBảng 2.3. Bảng tham số của KelipsU ...............................................................................51
UBảng 2.4. Bảng tham số của Tapestry U............................................................................52
UBảng 2.5. Giá trị churn rate để các DHT đạt được tỷ lệ tìm kiếm thành công 90% trong
mạng 100 và 1000 nodeU .................................................................................................53
UBảng 2.6. Điều kiện mô phỏngU.......................................................................................54
UBảng 2.7. Giá trị tham số của ChordU ..............................................................................54
UBảng 2.8. Giá trị tham số của Tapestry U ..........................................................................54
UBảng 2.9. Giá trị tham số của KelipsU .............................................................................55
UBảng 2.10. So sánh giữa Chord, Kelips và Tapestry U .....................................................56
UBảng 2.11. Giá trị tham số của ChordU ...........................................................................57
UBảng 2.12. Giá trị tham số của KelipsU ...........................................................................58
UBảng 2.13. Giá trị tham số của Tapestry U ........................................................................58
UBảng 2.14. Bảng tóm tắt kết quảU ....................................................................................63
UBảng 2.15. Giá trị tham số của ChordU ............................................................................64
UBảng 2.16. Giá trị tham số của KelipsU ...........................................................................64
UBảng 2.17. Giá trị tham số của Tapestry U ........................................................................65
Luận văn tốt nghiệp Ngô Hoàng Giang
10
Lời mở đầu
Khoảng mười năm trở lại đây, thế giới đã chứng kiến sự bùng nổ của Internet
băng thông rộng, cùng với nó là sự phát triển mạnh mẽ của các ứng dụng peer-to-peer.
Với nhiều ưu điểm hứa hẹn như tính hiệu quả, linh hoạt và khả năng mở rộng cao, các
mạng peer-to-peer overlay đã và đang thu hút được nhiều sự quan tâm từ cộng đồng
nghiên cứu. Các mạng peer-to-peer overlay đã phát triển qua ba thế hệ, thế hệ hiện nay
là mạng structured overlay dựa trên khả năng lưu trữ và tìm kiếm dữ liệu hiệu quả của
cơ chế bảng băm phân tán (Distributed Hash Table hay DHT).
Các DHT được thiết kế để làm trong môi trường tương đối ổn định với các peer
là máy tính. Tuy nhiên, vài năm gần đây, các thiết bị nối mạng ngày càng phong phú,
đa dạng như tivi hay các thiết bị wireless như điện thoại, PDA, …. Các thiết bị này kết
nối và rời khỏi mạng sau một thời gian ngắn (churn rate cao) khiến cho thông tin về
các peer trên mạng liên tục thay đổi dẫn đến hiệu năng của các DHT giảm sút rõ rệt.
Đánh giá và cải thiện hiệu năng của các DHT trong điều kiện mạng churn rate cao là
bài toán đang rất được quan tâm hiện nay.
Luận văn bao gồm ba phần. Phần thứ nhất tóm tắt lý thuyết chung về mạng
peer-to-peer. Phần thứ hai, luận văn phân tích, đánh giá hiệu năng của một số DHT nổi
tiếng như Chord, Kademlia, Tapestry, Kelips trong điều kiện mạng churn rate cao. Dựa
trên kết quả đạt được, luận văn phân tích hạn chế của giao thức Chord và đưa ra giải
pháp cải tiến hiệu năng của giao thức này trong điều kiện churn rate cao.
Các kết quả nghiên cứu trong luận văn đã được công bố trên một số bài báo
quốc tế và trong nước [15, 16, 17, 18].
Luận văn tốt nghiệp Ngô Hoàng Giang
11
Chương 1. 0BLý thuyết tổng quan
1.1. Lý thuyết chung về về mạng P2P
1.1.1. Khái niệm mạng P2P
Trong khoảng 10 năm trở lại đây, lĩnh vực P2P nhận được sự quan tâm của rất
nhiều nhóm nghiên cứu, của các công ty, trường đại học và đã có những bước phát
triển mạnh mẽ. Ngày nay các ứng dụng peer-to-peer được sử dụng rộng rãi cho nhiều
mục đích khác nhau như chia sẻ tài nguyên và nội dung, chat, chơi game, …
Cũng giống như các xu hướng đang trong quá trình phát triển khác, hiện nay
chưa có một định nghĩa chính xác về mạng P2P. Dưới đây là một số định nghĩa về P2P:
Theo Oram, P2P là một lớp các ứng dụng tận dụng các tài nguyên như bộ nhớ,
năng lực xử lý, nội dung, … tại các điểm cuối trong mạng Internet. Bởi vì truy cập vào
các tài nguyên phân tán này cũng có nghĩa là hoạt động trong một môi trường liên kết
không ổn định và với địa chỉ IP có thể thay đổi, các node P2P phải hoạt động ngoài hệ
thống DNS và có quyền tự trị cao hoặc hoàn toàn tự trị.
Theo Miller, P2P là một kiến trúc trong đó các máy tính có vai trò và trách
nhiệm như nhau. Mô hình này đối lập với mô hình client/server truyền thống, trong đó
một số máy tính được dành riêng để phục vụ các máy tính khác. P2P có năm đặc điểm:
− Việc truyền dữ liệu và thông tin giữa các peer trong mạng dễ dàng
− Các peer vừa có thể hoạt động như client vừa có thể hoạt động như server
− Nội dung chính trong mạng được cung cấp bởi các peer
− Mạng trao quyền điều khiển và tự trị cho các peer
− Mạng hỗ trợ các peer không kết nối thường xuyên và các peer không có địa chỉ
IP cố định
Theo P2P Working Group: P2P computing là sự chia sẻ tài nguyên và dịch vụ
bằng cách trao đổi trực tiếp giữa các hệ thống. Tài nguyên và dịch vụ ở đây bao gồm
Luận văn tốt nghiệp Ngô Hoàng Giang
12
thông tin, chu kỳ xử lý, không gian lưu trữ. Peer-to-peer computing tận dụng sức mạnh
tính toán của các máy tính cá nhân và kết nối mạng, cho phép doanh nghiệp tận dụng
sức mạnh tổng hợp của các client.
Các định nghĩa về P2P thống nhất ở một số khái niệm: chia sẻ tài nguyên, tự
trị/phân tán, địa chỉ IP động, vai trò vừa là client vừa là server.
1.1.2. Quá trình phát triển của các hệ thống P2P
Peer-to-Peer là thuật ngữ tương đối mới trong lĩnh vực mạng và các hệ thống
phân tán. Theo Oram, P2P computing bắt đầu trở thành đề tài được nhiều người quan
tâm từ giữa những năm 2000. Trong khoảng thời gian từ đó đến nay, P2P trải qua vài
thế hệ, mỗi thế hệ được phát triển với những động cơ, mục đích của mình.
Thế hệ thứ nhất
Thế hệ P2P đầu tiên bắt đầu với sự xuất hiện của ứng dụng chia sẻ file Napster.
Napster và các ứng dụng khác trong thế hệ thứ nhất sử dụng mô hình centralized
directory. Đây là mô hình hybrid P2P trong đó hầu hết các peer trong hệ thống có vai
trò như nhau, một số peer có vai trò lớn hơn và được gọi là các server.
XHình 1.1X cho thấy một ví dụ về mô hình centralized directory. Trong mô hình
này, các peer muốn chia sẻ file với các peer khác sẽ thông báo với server về các file
này. Khi một peer muốn tìm một file nào đó, nó sẽ gửi yêu cầu đến server, dựa trên các
thông tin đã thu thập được, server sẽ tìm ra các peer chứa file đó và trả kết quả tìm
kiếm cho peer yêu cầu. Kết quả trả về là peer phù hợp dựa trên một số thông số như tốc
độ kết nối, kích thước file, …. Sau khi nhận được kết quả, peer tìm kiếm sẽ trao đổi file
trực tiếp với peer chứa file mà không thông qua server nữa.
Luận văn tốt nghiệp Ngô Hoàng Giang
13
Hình 1.1. Mô hình centralized directory
Đóng góp chính của thế hệ thứ nhất là đã đưa ra kiến trúc mạng không xem các
máy tính như client và server mà xem chúng như các máy cung cấp và sử dụng tài
nguyên với vai trò tương đương nhau. Mô hình centralized directory cho phép tìm kiếm
thông tin trong không gian lưu trữ một cách nhanh chóng, tuy nhiên, điểm yếu của của
mô hình này là tính khả mở vì tải trên index server sẽ tăng tuyến tính với số lượng peer.
Đồng thời các hệ thống sử dụng mô hình này, điển hình là Napster còn gặp vấn đề về
bản quyền các tài nguyên.
Thế hệ thứ hai
Thế hệ thứ hai bắt đầu với các ứng dụng như Gnutella, Freenet làm việc mô
hình flooded requests. Mô hình này không có bất kỳ server nào, các peer bình đẳng
như nhau. Các hệ thống peer to peer thế hệ thứ hai là các hệ thống peer to peer thuần
túy. Không giống thế hệ thứ nhất, các peer không thông báo về các nội dung chúng
chia sẻ, khi một peer muốn tìm kiếm một file, nó gửi yêu cầu tới các peer kết nối trực
tiếp với nó, nếu các peer đó không tìm thấy file, mỗi peer sẽ gửi yêu cầu tìm kiếm đến
Luận văn tốt nghiệp Ngô Hoàng Giang
14
các peer kết nối trực tiếp với nó, quá trình cứ diễn ra như vậy cho đến khi request bị
timeout. Quá trình gửi yêu cầu tìm kiếm đi như vậy gọi là flooding. XHình 1.2 X biểu diễn
một mô hình flooding request.
Hình 1.2. Mô hình flooding request
Thế hệ thứ hai xóa bỏ được một số điểm xử lý tập trung trong mạng nhưng tính
khả mở còn kém hơn do mạng sử dụng thuật toán flooding sinh ra quá nhiều traffic.
Thêm nữa, các mạng làm việc theo mô hình này không đảm bảo sẽ tìm được dữ liệu có
trên mạng do phạm vi tìm kiếm bị giới hạn. Một số mạng trong thế hệ thứ hai đưa ra
một số cải tiến. Freenet đưa ra mô hình document routing, trong đó dữ liệu được lưu
trên trên node có id tương tự với id của dữ liệu và các query được chuyển tiếp dựa trên
id của dữ liệu tìm kiếm. Kazza, Gnutella sử dụng khái niệm super peer trong đó một số
node hoạt động như directory service, giảm lượng flooding trong mạng.
Luận văn tốt nghiệp Ngô Hoàng Giang
15
Thế hệ thứ ba
Sự đơn giản trong giải pháp và khả năng xóa bỏ điểm tập trung, chuyển trách
nhiệm pháp lý về phía người sử dụng cũng như hạn chế về tính khả mở do lưu lượng
quá lớn đã thu hút cộng đồng nghiên cứu về mạng và các hệ thống mở. Bài toán đặt ra
cho cộng đồng nghiên cứu là xây dựng một mạng P2P overlay khả mở không có điểm
điều khiển tập trung. Nỗ lực giải quyết bài toán này là sự xuất hiện của “structured P2P
overlay networks”.
Thế hệ thứ ba được khởi đầu với các dự án nghiên cứu như Chord, CAN, Pastry,
Tapestry và P-Grid. Các dự án này đưa ra khái niệm Distributed Hash
Table (DHT). Mỗi peer trong hệ thống có một ID thu được từ việc băm các đặc thuộc
tính đặc trưng của peer đó như địa chỉ IP hay public key. Mỗi data item cũng có một ID
thu được theo cách tương tự với các peer. Hash table lưu data dưới dạng cặp key-value.
Như vậy, node ID và cặp key-value được băm vào cùng một không gian ID. Các node
sau đó được nối với nhau theo một topology nào đó. Quá trình tìm kiếm dữ liệu trở
thành quá trình định tuyến với kích thước bảng định tuyến nhỏ và chiều dài đường đi
cực đại. Thế hệ thứ ba đảm bảo xác xuất tìm thấy thông tin cao.
Các DHT được xây dựng nhằm mục đích cho phép các peer hoạt động như một
cấu trúc dữ liệu phân tán với hai hàm chính Put(key,value) và Get(Key). Hàm Put lưu
dữ liệu tại một peer nào đó sao cho bất kỳ peer nào cũng có thể tìm được bằng hàm Get.
Các hàm này hoàn thành sau khi đi qua một số nhỏ các chặng. Giải pháp DHT đảm
bảo cho mạng có tính khả mở và khả năng tìm thấy thông tin cao trong khi vẫn hoàn
toàn phân tán. DHT đang được xem như là cách tiếp cận hợp lý cho vấn đề định vị và
định tuyến trong các hệ thống P2P. Cộng đồng nghiên cứu đã đưa ra nhiều DHT khác
nhau. Mỗi DHT hoạt động theo nguyên lý chung và có ưu điểm riêng, Chord với thiết
kế đơn giản, Tapestry và Pastry giải quyết được vấn đề proximity routing, …
Luận văn tốt nghiệp Ngô Hoàng Giang
16
1.1.3. Ứng dụng p2p
Các ứng dụng p2p có thể chia vào bốn nhóm:
Chia sẻ file (file sharing): lưu trữ và chia sẻ nội dung là ứng dụng thành công
nhất của công nghệ p2p. Các ứng dụng chia sẻ file tập trung vào việc lưu trữ thông tin
trên các peer khác nhau trên mạng và lấy thông tin từ các peer đó. Các ứng dụng thuộc
nhóm này bao gồm Napster, Gnutella, Freenet, Kazaa, Chord, ….
Tính toán phân tán (distributed computing): các ứng dụng thuộc nhóm này sử
dụng tài nguyên từ các máy tính được nối mạng. Ý tưởng chính của các ứng dụng tính
toán phân tán là các chu kỳ xử lý nhàn rỗi trên bất kỳ máy tính nối mạng nào đều có
thể được sử dụng cho việc giải quyết bài toán trên các máy yêu cầu nhiều năng lực tính
toán. SETI (Search for Ex-traterrestrial Intelligence) là một dự án nghiên cứu khoa học
nhằm mục đích xây dựng một máy tính ảo khổng lồ từ sức mạnh của các máy tính nối
mạng trong chù kỳ nhàn rỗi của chúng.
Cộng tác (collaboration): các ứng dụng cộng tác p2p cho phép người sử dụng
cộng tác với nhau ở mức ứng dụng. Các ứng dụng này rất đa dạng, từ instant
messaging, chat đến game online hay các ứng dụng chia sẻ sử dụng trong thương mại,
giáo dục hay môi trường gia đình.
Platform (nền): các platform p2p cung cấp hạ tầng hỗ trợ các ứng dụng sử dụng
cơ chế p2p. Các thành phần p2p được sử dụng bao gồm naming, discovery,
communication, security và resource aggregation. JXTA là một p2p platform cung cấp
hạ tầng tính toán và lập trình mạng.
1.1.4. Các vấn đề đối với mạng p2p hiện nay
Các hệ thống p2p có nhiều ưu điểm so với các hệ thống client-server truyền
thống như tính khả mở, khả năng chịu lỗi, hiệu năng. Tuy nhiên các hệ thống p2p đang
phải đối mặt với một số vấn đề:
Luận văn tốt nghiệp Ngô Hoàng Giang
17
Bảo mật (security): các cài đặt phân tán phát sinh thêm một số vấn đề bảo mật
so với kiến trúc client-server truyền thống. Bởi vì trong hệ thống p2p các peer là động
và không tin tưởng lẫn nhau nên để đạt được mức bảo mật cao trong các hệ thống p2p
sẽ khó hơn trong các hệ thống client-server. Các cơ chế bảo mật truyền thống để bảo vệ
dữ liệu và hệ thống khỏi tấn công, xâm nhập như firewall không thể bảo vệ thống p2p
bởi vì các hệ thống này phân tán và các cơ chế bảo mật có thể ngăn chặn, hạn chế quá
trình truyền thông p2p. Do đó cần đưa ra các khái niệm bảo mật mới cho phép tương
tác và xử lý phân tán trong các hệ thống p2p.
Tính tin cậy (reliability): một hệ thống tin cậy là một hệ thống có khả năng hồi
phục sau khi xuất hiện lỗi. Các cơ chế đảm bảo độ tin cậy trong mạng p2p bao gồm
nhân bản dữ liệu, phát hiện và khôi phục node bị lỗi, xây dựng nhiều cơ chế đảm bảo
thông tin định vị, tránh “single point of failure” và đảm bảo nhiều đường đi tới dữ liệu.
Tính linh hoạt (flexibility): một trong những tính chất quan trọng nhất trong các
hệ thống p2p là các peer tự chủ, chúng có thể join/leave bất kỳ lúc nào. Các hệ thống
p2p gần đây có quy mô lớn, điều khiển phân tán và hoạt động trong môi trường động.
Để giải quyết vấn đề quy mô và tính động của các hệ thống p2p, khi xây dựng các hệ
thống p2p cần chú ý đến khả năng điều chỉnh và tự tổ chức.
Cân bằng tải (load balancing) : vấn đề phân tán dữ liệu và tính toán rất quan
trọng đối với hiệu quả hoạt động của các mạng p2p. Một trong những giải pháp cho
vấn đề phân tán này là distributed hash table (DHT). Trong cách tiếp cận này, cân bằng
tải được xem xét trên hai khía cạnh: cân bằng không gian địa chỉ tức là cân bằng phân
phối của không gian key address trên các node và cân bằng item trong trường hợp phân
phối của các item trong không gian địa chỉ không thể là ngẫu nhiên. Cân bằng tải giữa
các node tính toán trong hệ thống p2p cũng có thể được cài đặt sử dụng mô hình tự tổ
chức dựa trên agent.
Luận văn tốt nghiệp Ngô Hoàng Giang
18
1.2. Lý thuyết về Distributed Hash Table (DHT)
1.2.1. Hash Table (bảng băm)
Một hash table là một cấu trúc dữ liệu ánh xạ giữa key và va._.lue. Tức là tương
ứng với một key, hash table sẽ trả về một value. Để thực hiện việc ánh xạ, hash table
sử dụng hash function tính toán vị trí lưu value dựa trên key. Hash function phải đảm
bảo: tránh xung đột và dễ dàng thực hiện. Tránh xung đột nghĩa là ánh xạ giữa không
gian key và không gian địa chỉ phải đều và ngẫu nhiên đến mức có thể.
1.2.2. Distributed Hash Table
Distributed Hash Table (DHT) là thuật toán được sử dụng trong các ứng dụng
p2p, DHT cho phép quản lý mạng p2p theo đúng nghĩa với độ tin cậy cao, khả mở,
hiệu quả và có khả năng chịu lỗi.
DHT là một hash table được cài đặt như một hệ thống phân tán. Cũng như một
hash table thông thường, DHT cung cấp ánh xạ từ key đến value. Nhưng không giống
như hash table thông thường, các value trong một DHT được lưu trên các node khác
nhau trong mạng chứ không phải lưu trong một cấu trúc dữ liệu cục bộ. Thông qua một
key, value tương ứng được lưu tại một node phù hợp trên mạng hoặc được lấy về từ
node tương ứng trên mạng.
Trong một DHT, key được tính ra từ value. Tất cả các key đều nằm trên cùng
một không gian địa chỉ. Các ứng dụng file sharing thường sử dụng không gian địa chỉ
160 bit. Để xác định node nào lưu value nào, mỗi node phải có một ID trong không
gian địa chỉ giống như không gian địa chỉ của key. Các DHT đưa ra khái niệm khoảng
cách giữa hai ID (một key có thể xem như ID của value). Khi đó value được lưu trên
node có ID gần với ID của value nhất.
Để lưu một value trên mạng, một node gửi thông điệp yêu cầu lưu dữ liệu tới
một contact phù hợp được chọn ra từ bảng routing table, trong bảng routing table,
Luận văn tốt nghiệp Ngô Hoàng Giang
19
contact này có ID gần với ID của dữ liệu cần lưu nhất. Quá trình cứ tiếp tục như vậy,
thông điệp được chuyển tiếp trên mạng cho đến khi nó gặp node có ID gần với ID của
dữ liệu nhất và value được lưu trên node này.
Để tìm một value, thủ tục cũng tương tự, node cần tìm dữ liệu sẽ gửi đi thông
điệp tìm kiếm dữ liệu. Sau quá trình chuyển tiếp thông điệp giống như quá trình
chuyển tiếp thông điệp lưu dữ liệu, node lưu dữ liệu sẽ được tìm ra và node này sẽ trả
dữ liệu cho node tìm kiếm.
Distributed Hash Tables có các ưu điểm khác biệt so với dịch vụ hướng Client-
Server truyền thống:
− DHT cho phép hoạt động phân tán, không cần duy trì một server trung tâm để
điều khiển hoạt động của mạng p2p. Cũng vì vậy, các ứng dụng p2p sử dụng
DHT là các ứng dụng p2p thuần túy.
− Hệ thống có tính khả mở, nghĩa là hệ thống vẫn hoạt động tốt ngay cả với số
lượng node và lưu lượng trên mạng lớn.
− Tải được cân bằng giữa các peer trong mạng
− Hệ thống dựa trên giả định rằng mạng không tĩnh và các thay đổi xuất hiện
thường xuyên với các node join vào mạng và leave khỏi mạng (còn gọi là churn)
− Việc định tuyến và lấy dữ liệu nhanh và có thể hoàn thành trong thời gian tỷ lệ
loga
− Hệ thống mạnh mẽ, nghĩa là nó có thể đứng vững ngay cả khi bị tấn công trên
diện rộng
DHT cung cấp dịch vụ lưu trữ, tìm kiếm dữ liệu thông qua hai hàm insert và lookup.
Luận văn tốt nghiệp Ngô Hoàng Giang
20
Hình 1.3. Distributed Hash Table
1.3. Giới thiệu một số DHT
Trong phần này chúng ta sẽ xem xét một số well-known DHT như Chord, Kelips,
Tapestry, Kademlia. Ta phân tích các DHT này dựa trên một số khía cạnh như sau:
Overlay Graph (sơ đồ mạng overlay): đây là tiêu chuẩn chính để phân biệt các hệ
thống với nhau. Đối với mỗi overlay graph, chúng ta sẽ xem xét graph và bảng định
tuyến của mỗi node trong graph.
Mapping Items Onto Nodes (ánh xạ giữa item và node): đối với mỗi overlay
graph, chúng ta quan tâm đến mối quan hệ giữa ID của node và ID của các item lưu
trên node đó, tức là một item cụ thể sẽ được lưu trên node nào.
Lookup process (tiến trình tìm kiếm): tiến trình tìm kiếm trên một mạng diễn ra
như thế nào và hiệu năng của quá trình tìm kiếm liên quan chặt chẽ đến loại overlay
graph của mạng đó.
Joins, Leaves và Maintenance (gia nhập, rời khỏi mạng và duy trì) : chúng ta sẽ
xem một node mới được thêm vào graph như thế nào và một node rời graph như thế
nào. Do các node trong mạng thường xuyên join, leave nên cần có một số tiến trình
Luận văn tốt nghiệp Ngô Hoàng Giang
21
maintenance để xử lý các thay đổi trong mạng, chúng ta quan tâm đến các tiến trình
này diễn ra như thế nào và chi phí thực hiện các tiến trình này.
Replication và fault tolerance (nhân bản và chịu lỗi): bên cạnh các node rời
khỏi mạng có báo trước, một số node có thể đột ngột rời khỏi mạng do một số nguyên
nhân như mất điện, đường truyền hỏng, …, trường hợp này khó xử lý hơn trường hợp
các node thông báo đến các node khác trước khi rời khỏi mạng. Replication là một giải
pháp cho trường hợp các node rời khỏi mạng mà không báo trước.
Upper services và applications (ứng dụng và dịch vụ bên trên): một số ứng dụng
và dịch vụ đã được phát triển sử dụng DHT.
Implementation (cài đặt): liệt kê một số cài đặt của các DHT.
1.3.1. Chord
Overlay graph
Chord sử dụng một không gian ID vòng tròn kích thước N. Một node Chord với
ID là u có một con trỏ tới node đầu tiên đứng sau nó trong không gian ID theo chiều
kim đồng hồ, ký hiệu là Succ(u) và một con trỏ tới node đứng trước nó trong không
gian ID, ký hiệu là Pred(u). Các node tạo thành một danh sách liên kết hai chiều.
Bên cạnh đó, một node Chord lưu M = log2(N) con trỏ gọi là các finger. Tập
các finger của node Chord u được xác định như sau Fu = {(u, Succ(u + 2i−1))}, 1 ≤ i ≤
M. Với cách lựa chọn finger thế này, tong mạng Chord, các node quan sát không gian
ID vòng như là không gian này bắt đầu từ ID của chúng. Đồng thời với cách lựa chọn
finger của Chord, không gian ID sẽ được chia đôi, nửa thứ nhất cũng được chia đôi, rồi
phần tư thứ nhất lại được chia đôi, …
XHình 1.4X cho thấy một mạng với không gian ID N = 16, mỗi node có
M=log2(N)= 4 finger. Mạng có các node với ID lần lượt là 0, 3, 5, 9, 11, 12. Cách xây
Luận văn tốt nghiệp Ngô Hoàng Giang
22
dựng bảng finger table được thể hiện trong XHình 1.4X(b) . Node n chọn các finger của nó
bằng cách xem nó như là điểm khởi đầu của không gian ID, rồi chọn finger là
successor của các ID n + 20, n + 21, n + 22, và n + 23. ID cuối cùng n + 23 chia không
gian ID thành hai phần bằng nhau, ID trước đó n + 22 chia nửa thứ nhất thành hai phần
bằng nhau, ID n + 21 chia phần tư đầu tiên thành hai phần bằng nhau, tương tự ID n +
20 chia phần tám thứ nhất thành hai phần bằng nhau. Tuy nhiên, có thể không có node
có ID giống với ID tại điểm chia, khi đó successor của ID tại điểm chia được chọn làm
finger. XHình 1.4X(c) cho thấy bảng định tuyến của node 3 và node 11.
Luận văn tốt nghiệp Ngô Hoàng Giang
23
Hình 1.4. (a) Một mạng Chord với 6 node, 5 item và N=16. (b) Nguyên tắc chung của
bảng routing table. (c) Bảng routing table của node 3 và node 11
Luận văn tốt nghiệp Ngô Hoàng Giang
24
Mapping Items Onto Nodes.
Như chúng ta thấy trên XHình 1.4X, một item được lưu trên node đầu tiên mà theo
sau nó theo chiều kim đồng hồ trong không gian ID. Các item với ID tương ứng 2, 3, 6,
10,13 được lưu trong các node trên mạng như sau: {2,3} được lưu tại node 3; {6} được
lưu tại node 9; {10} được lưu tại node 11; và {13} được lưu tại node 0
Lookup Process
Quá trình tìm kiếm là kết quả tự nhiên của cách chia không gian ID. Cả việc
chèn và tìm kiếm dữ liệu đều dựa trên việc tìm ID successor của một ID.
Ví dụ, khi node 11 muốn chèn một item mới với ID là 8, lookup được chuyển tiếp tới
node 3 là node đứng trước gần node 8 nhất trong bảng finger của node 11. Node lại
thực hiện quá trình tương tự, nó chuyển tiếp yêu cầu tới node 5 là node đứng trước gần
8 nhất trong bảng finger của nó. Node 5 thấy rằng 8 nằm giữa nó và successor của nó
(node 9), do đó nó trả về kết quả 9 theo đường đi ngược lại. Sau khi nhận được câu trả
lời, tầng ứng dụng trên node 11 sẽ liên lạc với tầng ứng dụng trên node 9 và yêu cầu
lưu một số giá trị với key là 8. Bất kỳ node nào muốn tìm kiếm key 8 đều thực hiện quá
trình tương tự và trong không quá M chặng, một node sẽ tìm ra node lưu các dữ liệu
ứng với key 8. Nói chung, trong điều kiện thông thường, một tìm kiếm sẽ hoàn thành
trong O(log2(N)) chặng.
Joins, Leaves and Maintenance
Khi node n muốn join vào mạng, nó phải tìm ID của mình thông qua một số
contact trong mạng và chèn bản thân nó vào vòng giữa successor s của nó và
predecessor của s sử dụng một thuật toán stabilization chạy định kỳ. Bảng định tuyến
của n được khởi tạo bằng cách copy bảng định tuyến của s hoặc yêu cầu s tìm các
finger của n. Tập các node cần điều chỉnh bảng định tuyến sau khi n join vào mạng nhờ
các node này đều chạy thuật toán stabilization định kỳ. Nhiệm vụ cuối cùng là chuyển
Luận văn tốt nghiệp Ngô Hoàng Giang
25
một phần các item đang lưu trên node s có ID nhỏ hơn hoặc bằng n sao node n. Việc di
chuyển dữ liệu này được thực hiện bởi tầng ứng dụng của n và s.
Giả mã của các quá trình tìm kiếm successor của node n, khởi tạo bảng định
tuyến của n, cập nhật bảng finger của các node liên quan và quá trình stabilization như
sau:
//yêu cầu node n tìm successor của id
n.find_successor(id);
n’=find_predecessor(id);
return n’.successor;
// yêu cầu node n tìm predecessor của id
n.find_predecessor(id);
n’=n;
while (id ∉ (n’, n’.successor])
n’=n’.closest_preceding_finger(id);
return n’;
// trả về finger gần nhất đứng trước id
n.closest_preceding_finger(id);
for i = m downto 1
if (finger[i].node ∈ (n; id))
return finger[i].node;
return n;
Thuật toán 1.1. Giả mã tìm node successor của ID n
#define successor finger[1].node
// node n join vào mạng;
// n’ là một node tùy ý trong mạng
n.join(n’)
if (n’)
init_finger_table(n’);
update_others();
// chuyển key trong khoảng (predecessor,n] từ successor
else // n là node duy nhất trên mạng
for i = 1 to m
finger[i].node = n;
Luận văn tốt nghiệp Ngô Hoàng Giang
26
predecessor = n ;
// khởi tạo bảng finger table của node
// n’ là một node bất kỳ trên mạng
n.init_finger_table(n’)
finger[1].node = n’.fin_successor(finger[1].start);
predecessor = successor.predecessor;
successor.predecessor = n;
for i = 1 to m-1
if (finger[i+1].start ∈ [n, finger[i].node))
finger[i+1].node = finger[i].node;
else
finger[i+1].node =
n’.find_successor(finger[i+1].start);
// cập nhật n vào các node có finger table that đổi
n.update_others()
for i = 1 to m
//tìm node p cuối cùng có finger thứ i là n
p = find_predecessor(n-2i-1);
p.update_finger_table(n.,i);
//nếu s là finger thứ i của n, cập nhật s vào bảng finger của n
n.update_finger_table(s,i)
if (s ∈ [n, finger[i].node))
finger[i].node = s;
p = predecessor; // lấy node đầu tiên đứng trước n
p.update_finger_table(s,i);
Thuật toán 1.2. Giả mã cho hoạt động join vào mạng của một node
n.join(n’)
predecessor = nil;
successor = n’.find_successor(n);
// định kỳ kiểm tra successor đứng ngay n và báo cho successor
//biết về n
n.stabilize()
x = successor.predecessor;
if ( x ∈ (n, successor))
successor = x;
successor.notify(n);
Luận văn tốt nghiệp Ngô Hoàng Giang
27
// n’ nghĩ n’ là predecessor của n
n.notify(n’)
if (predecessor is nil or n’ ∈ (predecessor,n))
predecessor = n’ ;
// định kỳ cập nhật các finger trong bảng finger table
n.fix_finger()
i = random index > 1 into finger []
finger[i].node = find_successor(finger[i].start);
Thuật toán 1.3. Giả mã cho quá trình stabilization
XHình 1.5X cho chúng ta thấy một ví dụ về quá trình join vào mạng của một node.
Giả sử node 21 có successor là node 32, trên node 32 đang lưu các key 24 và 30. Node
26 join vào mạng, sau quá trình tìm kiếm, node 26 biết node 32 là successor của mình,
nó trỏ con trỏ successor của mình vào node 32 và báo cho node 32 biết. Node 32 sau
khi được báo thì trỏ con trỏ predecessor vào node 26. Node 26 copy các key tương ứng
với nó (key 24) từ node 32. Đến định kỳ, N21 chạy quá trình stabilize, lúc này con trỏ
successor vẫn trỏ vào node 32. Node 21 hỏi node 32 về predecessor của node 32, lúc
này predecessor của 32 là 26. Sau khi nhận được câu trả lời, N21 trỏ con trỏ successor
vào node 26 và báo cho node 26 biết nó là predecessor của node 26. Node 26 trỏ con
trỏ predecessor vào node 21
Luận văn tốt nghiệp Ngô Hoàng Giang
28
Hình 1.5. Quá trình một node join vào mạng
Quá trình rời khỏi mạng có báo trược được thực hiện như sau: node sắp rời khỏi
mạng chuyển các key nó đang lưu sang successor của nó rồi báo cho các node
predecessor và successor. Bảng định tuyến của các node liên quan sẽ được cập nhật khi
các node này chạy thuật toán stabilization.
XHình 1.6X dưới đây cho chúng ta một ví dụ về bảng định tuyến của các node khi
có sự join/leave. Ban đầu mạng có 3 node với ID là 0, 1, 3, bảng định tuyến của chúng
được cho thấy trên hình vẽ.
Luận văn tốt nghiệp Ngô Hoàng Giang
29
Sau đó node 6 join vào mạng rồi node 3 rời khỏi mạng, bảng định tuyến của các
node và sự thây đổi bảng định tuyến được thể hiện trong hình vẽ với những phần thay
đổi có màu đen, những phần không đổi có màu xám.
Hình 1.6. (a) Bảng finger và vị trí của key sau khi node 6 join. (b)Bảng finger và vị trí
của key sau khi node 3 leave.
Replication and Fault Tolerance
Các node rời khỏi mạng đột ngột có hai tác động tiêu cực. Thứ nhất là dẫn đến
mất dữ liệu lưu trên các node này, thứ hai một phần của vòng bị mấtl liên kết dẫn đến
một số ID sẽ không được tìm thấy. Có thể xảy ra tình huống một dãy các node liền
nhau cùng rời khỏi mạng đột ngột. Chord giải quyết vấn đề này bằng cách cho mỗi
node lưu một danh sách log2(N) node theo sau nó trong không gian ID. Danh sách này
có hai mục đích, thứ nhất là nếu một node phát hiện successor của nó không hoạt động,
nó sẽ thay thế bằng node ngay cạnh trong successor list, thứ hai, mọi dữ liệu được lưu
trên một node nào đó cũng được lưu trên các node trong successor list. Dữ liệu chỉ bị
mất hay vòng chỉ bị đứt khi có log2(N) + 1 node liên tiếp fail đồng thời.
Luận văn tốt nghiệp Ngô Hoàng Giang
30
Upper Services and Applications
Một số ứng dụng như cooperative file-system [14], một ứng dụng đọc/ghi hệ
thống file và một DNS đã được xây dựng dựa trên Chord. Đồng thời, một thuật toán
broadcast cũng được phát triển cho Chord
Implementation
Cài đặt chính của Chord được thực hiện bằng nghôn ngữ C++. Thêm nữa, một
C++ discrete-event simulator cũng đã được xây dựng. Naanou là một cài đặt C# của
Chord với một ứng dụng chia sẻ file được xây dựng dựa trên nó.
1.3.2. Kademlia
Overlay graph
Kademlia graph tổ chức các ID trong không gian vòng tròn trong đó ID của các
node là lá của cây nhị phân, vị trí của các node được xác định bằng prefix của ID. Các
ID trong Kademlia được biểu diễn theo cơ sở nhị phân. Mỗi node chia cây nhị phân
thành các cây nhị phân con liên tiếp mà không chứa ID của node và lưu ít nhất một
contact trong mỗi cây con này. Ví dụ, một node với ID là 3 có biểu diễn nhị phân 0011
trong không gian ID N=16. Do prefix với độ dài 1 là 0 nên nó cần biết một node với
chữ số đầu tiên là 1. Tương tự như vậy, do prefix với độ dài 2 là 00 nên node cần biết
một node với prefix là 01. Prefix với độ dài 3 là 001, node cần biết một node khác với
prefix 000. Cuối cùng, do prefix với độ dài bằng 4 là 0011 nên nó cần biết node có
prefix là 0010. Quy tắc này được minh họa trong XHình 1.7X dưới đây:
Luận văn tốt nghiệp Ngô Hoàng Giang
31
Hình 1.7.Con trỏ của node 3 (0011) trong Kademlia
Kademlia không lưu một danh sách các node gần với nó trong không gian ID
như successor list của Chord. Tuy nhiên với mỗi cây con trong không gian ID, node
lưu tới k contact thay vì một contact nếu có thể và gọi một nhóm không nhiều hơn k
contact trong một cây con là subtree.
Mapping items onto nodes
Kademlia định nghĩa khái niệm khoảng cách giữa hai ID là kết quả XOR của hai
ID. Một item được lưu trên node mà khoảng cách giữa hai ID là nhỏ nhất.
Lookup process
Để tăng cường khả năng tìm kiếm và giảm thời gian phản hồi, Kademlia thực
hiện các lookup đồng thời và theo phương pháp lặp.
Khi một node tìm kiếm một ID, nó sẽ kiểm tra cây con nào chứa ID và chuyển
yêu cầu lookup đến α node ngẫu nhiên từ được lựa chọn từ k-bucket của cây con đó.
Mỗi node lại trả về một k-bucket của cây con nhỏ hơn gần hơn với ID. Từ bucket được
Luận văn tốt nghiệp Ngô Hoàng Giang
32
trả về, node lại chọn α node ngẫu nhiên và lặp lại quá trình tương tự cho đến khi ID
được tìm thấy.
Khi một node muốn chèn một item mới nào đó, nó sẽ lưu item tại k node gần
nhất với ID. Do sử dụng so khớp prefix nên một lookup sẽ được thực hiện trong
O(log(N)) chặng.
Joins, leave and maintenance
Một node tìm thấy node gần nó nhất thông qua bất kỳ contact ban đầu nào và
khởi tạo bảng định tuyến của nó bằng cách yêu cầu node đó tìm kiếm các node trong
các cây con khác nhau.
Nếu một k-bucket được bổ xung quá nhiều node từ một cây con nào đó, quy tắc
thay thế least-recently-used sẽ được áp dụng.
Tuy nhiên Kademlia sử dụng một thống kê từ các nghiên cứu về peer-to-peer
cho rằng một node nếu đã kết nối trong một khoảng thời gian dài nhiều khả năng sẽ
tiếp tục ở lại mạng trong một thời gian dài nữa. Do đó, Kademlia có thể bỏ qua thông
tin về các node mới nếu nó đã biết nhiều node ổn định trong cây con đó.
Việc maintenance bảng định tuyến sau khi node join/leave được thực hiện nhờ
sử dụng lưu lượng lookup, kỹ thuật này khác với kỹ thuật stabilization của Chord.
XOR metric dẫn đến mọi node nhận được truy vấn từ node chứa trong bảng định tuyến
của nó. Do đó, nhận được một thông điệp từ một node nào đó trong cây con chính là
một cập nhật k-bucket của cây con đó. Cách tiếp cận này rõ ràng là tối thiểu hóa chi
phí bảo trì.
Một nhiệm vụ bảo trì khác là dựa vào việc nhận được nhiều truy vấn từ một cây
con, Kademlia cập nhật latency của các node trong một k-bucket cụ thể. Việc này cải
thiện sự lựa chọn node cho quá trình tìm kiếm và có thể nói rằng Kademlia cũng chú ý
đến độ trễ và tính vị trí của các node.
Luận văn tốt nghiệp Ngô Hoàng Giang
33
Replication and Fault Tolerance
Khả năng chịu lỗi của Kademlia phụ thuộc chủ yếu vào liên kết bền vững trong
k-bucket bởi vì Kademlia lưu k contact cho mỗi cây con, điều này giúp cho khả năng
graph bị đứt liên kết thấp.
Kademlia lưu k phiên bản của một item trên k node gần id của item nhất, các
node này được republish định kỳ. Chính sách cho việc republish này là bất kỳ node nào
thấy nó gần với item ID hơn các node khác mà nó biết sẽ báo cho k-1 node còn lại biết.
Applications and Implementation
Kademlia được chấp nhận rộng rãi thông qua hai ứng dụng chia sẻ file là
Overnet và Emule.
1.3.3. Tapestry
Overlay graph
Tapestry cũng tổ chức các ID trong không gian vòng tròn N. Các ID được biểu
diễn theo base β.
Luận văn tốt nghiệp Ngô Hoàng Giang
34
Hình 1.8. Minh họa cách chọn bảng định tuyến của một node Tapestry
Hàng thứ nhất trong bảng định tuyến của một node chứa các node có ID khác
với ID của node đó ở chữ số thứ nhất. Tương tự như vậy, hàng thứ hai trong bảng định
Luận văn tốt nghiệp Ngô Hoàng Giang
35
tuyến chứa các node có ID giống với ID của node đó ở chữ số thứ nhất nhưng khác ở
chữ số thứ hai. Các hàng còn lại của bảng định tuyến được tổ chức tương tự như vậy.
XHình 1.8X minh họa cách chia không gian ID của Tapestry .
Để tăng tính dự phòng, ở mỗi mức, mỗi contact lại được dự phòng bởi c contact
cùng nhóm. Một node Tapestry có bảng định tuyến với logβN mức, mỗi mức có c × β
contact. Như vậy bảng định tuyến của Tapestry có kích thước c × β × logβN.
Mapping items onto nodes
Tapestry ánh xạ ID của item tới một node duy nhất gọi là root của ID. Nếu tồn
tại node N có ID bằng với ID của item thì node được gọi là root của item đó. Nếu
không tồn tại node có ID bằng với ID của item thì item được ánh xạ vào node có ID
gần ID của nó nhất. Tapestry không chuyển item đến node nào đó trên mạng mà chỉ
thiết lập con trỏ trên các node nằm trên đường đi từ node chứa item tới node root của
item trỏ tới item.
Lookup process
Quá trình định tuyến của Tapestry diễn ra như sau. Để tìm một node gần với
một ID x nhất, node sẽ dùng bảng định tuyến kiểm tra từ trên xuống dưới xem x rơi
vào khoảng ID nào. Nếu x rơi vào khoảng ID khác với khoảng ID của node, node sẽ
chuyển tiếp truy vấn tới contact của nó nằm trong khoảng ID đó. Quá trình cứ diễn ra
như vậy cho đến khi đến node root của x. Nếu trong bảng định tuyến của node không
tồn tại contact như vậy, node sẽ chuyển tiếp truy vấn tới node có ID gần với x nhất.
Luận văn tốt nghiệp Ngô Hoàng Giang
36
Quá trình định tuyến được minh họa trong XHình 1.9
Hình 1.9. Đường đi của thông điệp từ node 5230 tới node 42AD
Để thông báo về sự tồn tại của một item I, node n lưu item định kỳ gửi thông
điệp đến root của item đó. Mỗi node dọc đường đi của thông điệp sẽ lưu một con trỏ
ánh xạ (I,n) thay vì lưu lại bản thân item. Khi có vài bản sao của một item trên một số
node, mỗi node sẽ thông báo về bản sao nó lưu. Một node nhận được nhiều thông báo
về một item, nó sẽ lưu ánh xạ theo thứ tự latency.
Quá trình publishing được minh họa trong XHình 1.10
Luận văn tốt nghiệp Ngô Hoàng Giang
37
Hình 1.10. Ví dụ về Tapestry node publish item
Một node muốn truy vấn một item nào đó, nó sẽ gửi truy vấn đến root của item.
Mỗi node trên đường đi sẽ kiểm tra xem nó có ánh xạ vị trí của item đó không, nếu có
nó sẽ chuyển truy vấn theo hướng đến node lưu item, nếu không có nó sẽ chuyển tiếp
truy vấn theo hướng đến root của item.
Quá trình truy vấn item được minh họa trong XHình 1.11X dưới đây
Hình 1.11. Ví dụ về Tapestry node tìm kiếm item
Luận văn tốt nghiệp Ngô Hoàng Giang
38
Join/leave and maintenance
Chèn một node N vào mạng bắt đầu bằng việc tìm kiếm node gốc S (có chung
prefix độ dài p) của N. Node S sau đó gửi thông điệp tới các node cùng chung prefix,
các node này sau khi nhận được thông điệp sẽ chèn N vào trong bảng định tuyến của
chúng và chuyển các ánh xạ tham chiếu vị trí nếu cần thiết.
Quá trình khởi tạo bảng định tuyến của N diễn ra như sau. N tìm kiếm các
neighbour gần nhất bắt đầu với mức định tuyến p, điền các neighbour này vào bảng
định tuyến ở mức p dùng k node gần nhất. Sau đó N giảm p và tiếp tục quá trình như
vậy cho đến khi các mức trong bảng định tuyến được điền đầy.
1.3.4. Kelips
Overlay graph
Kelisp băm không gian ID vào k nhóm sử dụng consistent hashing, đánh số từ 0
đến k-1. Do sử dụng thuật toán consistent hashing nên Kelips đảm bảo rằng số node
trong mỗi nhóm là n/k với xác xuất cao.
Bảng định tuyến của một Kelips node bao gồm ba phần:
− Affinity group view: thông tin về một tập các node nằm trong cùng nhóm.
− Contact: đối với mỗi nhóm, Kelips lưu thông tin về một tập nhỏ các node trong
nhóm đó.
− Filetuples: một tập các bộ, mỗi bộ lưu thông tin về một file và node chứa file đó.
Một node chỉ lưu thông tin về các file chứa trong các node nằm cùng nhóm với
node đó.
XHình 1.12X minh họa bảng định tuyến của một node trong hệ thống có 10 nhóm:
Luận văn tốt nghiệp Ngô Hoàng Giang
39
Hình 1.12. Mạng Kelips trong đó các node phân tán trong 10 nhóm affinity và trạng thái
tại một node cụ thể
Mapping items onto nodes
Một item được băm vào một trong các nhóm của hệ thống sử dụng cùng thuật
toán consistent hashing được dùng để băm các node và được lưu trên một node bất kỳ
trong nhóm này.
Lookup process
Khi một node muốn truy vấn một item, nó sẽ dùng consistent hashing xem item
được ánh xạ vào nhóm nào và gửi truy vấn đến contact gần nhất trong nhóm đó. Nếu
trong các bộ của node contact có item cần tìm, node sẽ trả kết quả về cho node truy vấn,
nếu node contact không có thông tin về item cần tìm, node truy vấn có thể gửi yêu cầu
Luận văn tốt nghiệp Ngô Hoàng Giang
40
truy vấn đến nhiều contact, hoặc node contact sẽ gửi yêu cầu truy vấn tới các node
khác cùng nhóm với nó, hoặc node truy vấn có thể yêu cầu một node khác cùng nhóm
với nó thực hiện truy vấn item.
Một node muốn chèn một item mới sẽ sử dụng consistent hashing xem item đó
được ánh xạ vào nhóm nào. Sau đó node sẽ gửi yêu cầu chèn dữ liệu tới một contact
thuộc nhóm đó, node contact sẽ chọn ngẫu nhiên một node bất kỳ trong nhóm và gửi
yêu cầu chèn dữ liệu. Node này sẽ trở thành node lưu item. Nếu yêu cầu chèn dữ liệu
không thực hiện được, quá trình gửi lại yêu cầu chèn dữ liệu diễn ra như quá trình gửi
lại yêu cầu truy vấn.
1.4. Các phương pháp đánh giá, thử nghiệm mạng P2P
Cộng đồng nghiên cứu peer to peer nói chung sử dụng ba phương pháp để đánh
giá, kiểm nghiệm các kết quả nghiên cứu là phương pháp phân tích, phương pháp thực
nghiệm và phương pháp mô phỏng.
Trong phương pháp phân tích, người ta đánh giá mô hình toán học của hệ thống.
Tuy nhiên phương pháp này chỉ hiệu quả đối với các mô hình đơn giản trong khi các
mô hình p2p thực tế thường phức tạp.
Trong phương pháp thực nghiệm, người ta tiến hành thử nghiệm trên hệ thống
thật, tuy nhiên các hệ thống p2p có số lượng node rất lớn, nếu thực nghiệm trên hệ
thống có quy mô nhỏ thì kết quả sẽ không có ý nghĩa. Đồng thời các thay đổi như thay
đổi topology mạng hay thay đổi trong protocol trên các node sẽ khó và tốn nhiều thời
gian.
Phương pháp mô phỏng cũng có những hạn chế, tuy nhiên nó khắc phục được
những hạn chế của phương pháp phân tích và phương pháp thực nghiệm. Tại thời điểm
này, phương pháp mô phỏng không hoàn toàn độc lập với hai phương pháp trên. Nếu
có thể, nên sử dụng phương pháp phân tích và chứng minh bằng phương pháp mô
phỏng. Tương tự, các kết quả mô phỏng nên được chứng minh bằng thực nghiệm trên
Luận văn tốt nghiệp Ngô Hoàng Giang
41
các hệ thống thật. Hiện nay, hầu hết các nghiên cứu về p2p được thực hiện sử dụng
phương pháp mô phỏng.
1.4.1. Khảo sát các simulator mô phỏng mạng overlay
Cộng đồng nghiên cứu sử dụng khá nhiều simulator khác nhau, có simulator
đang được phát triển, có simulator không được phát triển tiếp.
Simulator Ngôn ngữ Trạng thái License
P2PSim C++ Active GPL
PeerSim Java Active LGPL
Query-Cycle
Simulator
Java Inactive Apache
Narses Java Inactive GPL-like
Neurogrid Java Inactive GPL
GPS Java Inactive Open-Source, No
License
Overlay Weaver Java Active Apache
DHTSim Java Active GPL
PlanetSim Java Active LGPL
Bảng 1.1. Trạng thái phát triển của các simulator
Đặc điểm của các simulator như sau:
Simulator Kiến trúc Tính dễ dùng Tính khả mở (max
nodes)
P2PSim Discrete-event cho
mạng P2P có cấu
trúc
Rất ít tài liệu 3000 nodes
PeerSim Query-Cycle hoặc
Discrete-event cho
mạng không cấu
trúc. Có thể mô
phỏng node joining,
departing và failing.
Chỉ có mô phỏng
Query-Cycle là có
tài liệu
106 node
Narses Discrete-event,
flow-based topology
có thể điều chỉnh
600 node, tùy thuộc
vào topology bên
dưới
600 node
Overlay Weaver Giả lập phân tán và Tài liệu về API và 4000 node
Luận văn tốt nghiệp Ngô Hoàng Giang
42
một số giải thuật
cho structured
overlay
mã nguồn tốt
PlanetSim Mô phỏng discrete-
event, sử dụng API
chung.
Có tài liệu về thiết
kế và API
100 000 node
Neurogrid Discrete-event cho
mạng không có cấu
trúc, có thể chỉnh
sửa để sử dụng cho
mạng có cấu trúc
Có tài liệu mở rộng
trên web
300 000 node
Simulator Thống kê Underlying network
P2PSim Cung cấp một lượng hữu hạn
thống kê.
end-to-end time graph, G2 graph,
GT-ITM, random, và Euclidean
PeerSim Có thể cài đặt các component
để thống kê dữ liệu
Không được mô hình hóa
Narses Có hỗ trợ nhưng phải cài đặt Một số topology
Overlay Weaver Không thể thu thập thống kê Không được mô hình hóa
PlanetSim Không có cơ chế thu thập thống
kê nhưng có thể xem trực quan
Một số ít topology
Neurogrid Cần sửa mã nguồn Không được mô hình hóa
Bảng 1.2. Đặc điểm của các simulator
1.4.2. P2PSim
P2PSim là phần mềm mã nguồn mở, đa tiến trình, discrete event để mô phỏng
mạng overlay có cấu trúc do một nhóm nghiên cứu mạng p2p tại MIT phát triển.
P2PSim được nhiều nhóm nghiên cứu sử dụng để nghiên cứu DHT.
P2PSim hỗ trợ đến mô phỏng mạng với số node tối đa là 3000, với nhiều
topology khác nhau như end-to-end time graph, G2 graph, GT-ITM, random, và
Euclidean. Tuy nhiên tài liệu về P2PSim rất hạn chế.
Luận văn này sử dụng P2PSim để mô phỏng và đánh giá, so sánh hiệu năng
giữa các DHT.
Địa chỉ web site của P2PSim : HU
Luận văn tốt nghiệp Ngô Hoàng Giang
43
Chương 2. 1BĐánh giá hiệu năng một số DHT
2.1. Bài toán thực tế
Hầu hết các DHT được thiết kế để hoạt động với các peer là máy tính. Đây là môi
trường có độ ổn định khá cao, tức là khoảng thời gian từ lúc một node gia nhập cho đến
khi rời khỏi mạng tương đối dài. Trong môi trường này, các DHT hoạt động với hiệu
năng tương đối cao.
Hiệu năng của một DHT được đánh giá thông qua hai tham số chính là tỷ lệ tìm
kiếm dữ liệu thành công khi dữ liệu có trên mạng và độ trễ tìm kiếm.
Vài năm trở lại đây các sản phẩm cho người sử dụng có thể nối mạng phát triển
hết sức mạnh mẽ và đa dạng, các sản phầm không chỉ có máy tính mà còn có các thiết
bị như điện thoại, PDA, tivi, …. Cũng giống như người sử dụng máy tính, người sử
dụng các thiết bị này cũng có nhu cầu chia sẻ, khai thác nguồn tài nguyên hết sức
phong phú trên mạng p2p, đặc biệt là các tài nguyên như video, audio. Tuy nhiên thời
gian kết nối mạng của các thiết bị này thường rất ngắn, thậm chí có thể tính bằng giây,
dẫn đến sự bất ổn định của mạng. Các DHT vốn được thiết kế để hoạt động với các
peer là máy tính lúc này không đáp ứng được yêu cầu về hiệu năng do khoảng thời gian
các peer ở trên mạng quá ngắn. Một mạng như vậy người ta gọi là mạng có churn rate
cao.
Một bài toán mới đặt ra cho ._.
Các file đính kèm theo tài liệu này:
- LA3217.pdf