Rolf Wanka Sommersemester Vorlesung

Transkript

1 Peer-to to-peer-netzwerke Rolf Wanka Sommersemester Vorlesung basiert auf einer Vorlesung von Christian Schindelhauer an der Uni Freiburg

2 Lookup in CAN Verbindungsstruktur: Zwischen den Besitzern horizontal und vertikal benachbarter Rechtecke bestehen Kanten. Zu Beginn der Suche: Der Ort des gesuchten Datums wird durch Berechnung der Hash-Wertes bestimmt Anfrage wird in Richtung des Ortes weitergeleitet d Dimension des Quadrats 1: Linie 2: Quadrat 3: Würfel 4:... Erwartete Anzahl Hops in d Dimensionen: n 1/d Durchschnittlicher Grad eines Knotens: O(d)

3 Einfügen in CAN = Random Tree Random (Binary)Tree Neue Blätter werden zufällig eingefügt: Falls Wurzel interner Knoten, gehe zufällig in linken oder rechten Teilbaum Falls Wurzel Blatt ist, füge zwei Blätter an diese Wurzel an Tiefe: im Erwartungswert 2 log n + Θ(1) Tiefe Θ(log n) mit hoher Wahrscheinlichkeit, d.h. 1-n -c Beobachtung CAN fügt neue Peers so ein, wie neue Blätter beim Random Tree eingefügt werden

4 Entfernen von Peers in CAN Verschwindet ein Peer, meldet er das nicht vorher an Daher: Nachbarn testen regelmäßig Anwesenheit übernimmt der erste Nachbar, der das merkt, das Gebiet (die Zone) des verschwundenen Peers Peers können mehrere Zonen verwalten Häufiges Einfügen und Entfernen führt zur Kleinstaaterei (Fragmentierung)

5 Defragmentierung - der einfache Fall Um die Fragmentierung zu beseitigen, wird von Zeit zu Zeit eine Zonenneuzuweisung durchgeführt Für jeden Peer, der mindestens zwei Zonen hat: Lösche kleinste Zone des Peers und finde Ersatzpeer für dieses Gebiet 1. Fall: Nachbarzone im Baum ist ungeteilt Dann sind beide Peers Blätter im CAN- Baum Übertrage Zone dem Nachbarknoten

6 Defragmentierung - der etwas schwierigere Fall Für jeden Peer, der mindestens zwei Zonen hat: Lösche kleinste Zone des Peers und finde Ersatzpeer für dieses Gebiet 2. Fall: Nachbarzone im Baum ist weiter unterteilt Führe Tiefensuche in Nachbarbaum durch, bis zwei benachbarte Blätter gefunden worden sind Übertrage einem Blatt (Peer) die Zonen beider Blätter und wähle das andere Blatt (Peer) als Ersatzpeer

7 Systemverbesserungen für CAN 1. Mehrdimensionale Räume 2. Verschiedene Realitäten 3. Abstandsmetrik für Routing 4. Überladen der Zonen 5. Mehrfaches Hashing 6. Topologie-angepasste Netzwerkkonstruktion 7. Gleichmäßigere Partitionierung 8. Caching, Replikation und Hot-Spot-Management

8 Mehrdimensionale Räume d-dimensionaler Raum (statt 2D) 1: Linie 2: Quadrat 3: Würfel... Die erwartete Pfadlänge bei d Dimensionen ist O(n 1/d ) Erwartete Anzahl von Nachbarn O(d)

9 Mehrere Realitäten Simultan werden r CAN- Netzwerke aufgebaut Jedes CAN-Netzwerk wird Realität genannt Auf der Suche nach einer Zone springt man zwischen den Realitäten, indem man die Realität wählt, in welcher der Abstand zum Ziel am geringsten ist Vorteile Hohe Robustheit Kürzere Wege

10 Mehrere Realitäten Simultan werden r CAN- Netzwerke aufgebaut Jedes CAN-Netzwerk wird Realität genannt Auf der Suche nach einer Zone springt man zwischen den Realitäten, indem man die Realität wählt, in welcher der Abstand zum Ziel am geringsten ist Vorteile Hohe Robustheit Kürzere Wege

11 Realitäten versus Dimensionen Dimensionen verkürzen die Wege besser Realitäten erzeugen robustere Netzwerke

12 Überladen von Zonen In jeder Zone werden bis zu MAXPEERS (z.b. 10) Peers abgelegt Jeder Peer kennt alle Peers seiner Zone und jeweils einen Peer der Nachbarzone Dadurch werden Routen nicht verlängert Wege verkürzen sich um O(MAXPEERS) Latenzzeit kann verkürzt werden, indem jeder Peer den nächsten (bzgl. RTT) Peer der Nachbarzone wählt Verbesserte Fehlertoleranz

13 Abstandsmetriken für Routing Benachbarte Peers müssen nicht unbedingt räumlich benachbart sein. Deswegen: Durch Messung der RTT (round trip time) wird Abstandsmessung vorgenommen Bevorzuge den gemäß dieser Metrik nächsten Nachbarn Vorteil: Verringerung der Latenzzeit um konstanten Faktor Bessere Zeitersparnis durch topologie-angepasste Netzwerkkonstruktion

14 Mehrfaches Hashing Daten werden nicht nur einmal, sondern mehrfach abgespeichert indem man den Schlüssel mit Zahl k aus {1,2,..,COPIES} kombiniert Dadurch erhöhte Robustheit Geringere Entfernungen Lookup nur zu nächster Kopie Anzahl Hops indirekt proportional zu Anzahl Kopien

15 Topologie-angepasste Netzwerkkonstruktion Die gemessenen Latenzzeiten zu m ausgezeichneten Peers, genannt Landmarks (Orientierungspunkte), dienen als Positionsinformation Die Zeiten werden sortiert Die sortierte Liste der Landmarks dient als Schlüssel Dieser Schlüssel wird jetzt als Basis für die Abbildung auf Bildbereich gewählt Dabei wird keine echte Hashfunktion gewählt, sondern eine, die ähnliche Permutation in nahe Bereiche abbildet Dadurch: Nahe Knoten kommen in den gleichen Bereich Enorme Verkürzung der Latenzzeiten Aber: Wahl der Landmarks schwierig Gefahr der ungleichen Aufgabenverteilung

16 Bewertung CAN Vorteile Einfaches robustes Verfahren Balanciert die Datenmenge Kleiner Grad Netzwerk ist zweifach zusammenhängend, dadurch robust Kennt verschiedene Wege zum Ziel und kann dadurch Routen optimieren Nachteil Lange Wege (polynomiell lang)

17 Ende der 7. Vorlesung