对等网络的拓扑结构及数据驱动路由方法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

郭得科朱晓敏周晓磊刘忠 著

图书标签:

• 对等网络
• P2P网络
• 拓扑结构
• 路由算法
• 数据驱动
• 网络优化
• 分布式系统
• 网络协议
• 网络性能
• 机器学习

店铺： 文轩网教育考试专营店

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030569035

商品编码：28997142025

出版时间：2018-05-01

作  者:郭得科 等 著 定  价:88 出 版 社:科学出版社 出版日期:2018年05月01日 页  数:217 装  帧:平装 ISBN:9787030569035 ●《信息科学技术学术著作丛书》序
●前言
●第1章 对等网络简介
●1.1 起源与发展
●1.1.1 P2P计算模式的概念
●1.1.2 P2P网络系统的分类
●1.1.3 P2P网络的研究进展
●1.2 P2P网络的应用领域
●1.2.1 传统应用领域
●1.2.2 移动P2P网络
●1.2.3 NoSQL存储系统
●1.2.4 信息中心网络
●1.3 P2P网络面临的挑战
●1.3.1 信任机制
●1.3.2 数据污染
●1.3.3 扰动问题
●1.3.4 搭便车问题
●1.3.5 流量识别问题
●1.3.6 负载均衡问题
●参考文献
●部分目录

内容简介

郭得科、朱晓敏、周晓磊、刘忠著的《对等网络的拓扑结构及数据驱动路由方法》以结构化对等网络的可扩展拓扑结构为基础，深入地探讨一些新型的网络拓扑结构的设计与优化方法，并通过引入数据驱动路由机制解决非结构化对等网络的低延迟和低成本资源定位问题。靠前章和第2章介绍对等网络的应用和发展现状。第3章～第6章阐述四种新型的常量度数互联结构以提高结构化对等网络的系统能力，分别是MOORE、BAKE、KCube和KMcube。第7章～靠前0章讨论非结构化对等网络的数据驱动路由问题，分别介绍基于BF的全状态概率路由机制、基于BF的弱状态概率路由机制、基于BF的索引路由机制，以及数据驱动路由中的噪声干扰抑制问题。
本书可作为高等院校计算机专业、软件工程专业、信息系统专业以及其他相近专业的教材或教学参考书，也可供对应专业的研究人员和工程技术人员阅读。
郭得科 等 著 郭得科，国防科技大学系统工程学院教授，博士生导师，国家很好青年科学基金和教育部新世纪很好人才支持计划获得者，湖南省杰出青年基金获得者。长期从事计算机网络、分布式计算与系统、指挥信息系统的研究。主持了多项国家和军队重要项目，发表学术论文120余篇，出版专著2部，国家授权发明专利18项。

《分布式系统中的信息传递与协同机制》 书籍简介 在信息爆炸、数据洪流席卷而来的数字时代，高效、可靠的信息传递与协同机制已成为驱动各类分布式系统运行的核心动力。本书深入探讨了在复杂的分布式环境下，如何设计和实现能够支持海量数据流动、保障系统稳定运行以及促进节点间智能协作的底层通信与信息处理技术。我们关注的并非特定应用场景下的解决方案，而是那些能够普适于各种分布式系统的通用原理、模型与方法论。 本书的出发点在于理解分布式系统的本质——由众多独立节点通过网络连接，共同完成一项或多项任务。在这种架构下，信息如何在节点间高效、准确地传递，如何确保数据的一致性，以及如何协调不同节点间的行为，构成了系统设计中的关键挑战。我们试图跳出对具体应用层协议或框架的局限，从更基础的层面剖析信息传递的物理与逻辑约束，以及在此基础上构建的各种协同策略。 第一部分：信息传递的基础理论与模型 本部分旨在为读者建立对分布式系统中信息传递机制的宏观认知。我们将从信息传输的基本属性出发，探讨信号在不同介质中的传播特性，以及网络拓扑结构对信息传递效率和可靠性的影响。 信息熵与通信容量： 我们将回顾信息论的基本概念，如香农信息熵、信道容量等，并分析它们在分布式系统中的实际意义。理解信息的“量”与“速率”是优化通信的关键。我们将讨论如何根据节点间的物理连接特性（如带宽、延迟、丢包率）来估计和设计通信容量，从而避免信息瓶颈。 网络模型与抽象： 分布式系统往往构建在复杂的物理网络之上，本书将介绍几种常用的网络抽象模型，如逻辑图、队列模型等，用以简化对复杂网络的分析。我们将讨论不同抽象模型在描述信息流、识别潜在瓶颈以及评估系统性能方面的优劣，并引导读者如何根据实际需求选择合适的模型。 拓扑结构的影响： 网络拓扑结构是信息传递效率的决定性因素之一。本书将系统地分析各种经典拓扑结构，如星型、环型、网格型、全连接型以及它们在分布式系统中的变体。我们将详细阐述每种拓扑结构在信息传播路径长度、节点度、容错性、可扩展性等方面的特点，并分析它们对信息传递延迟、带宽利用率以及网络健壮性的具体影响。例如，全连接虽然传输效率高，但扩展性差；网格型在某些情况下能平衡效率与可扩展性。我们会探讨如何从拓扑结构中推断出信息传播的潜在路径和瓶颈。 可靠性机制： 在不可靠的网络环境中，确保信息能够无损、有序地传递至关重要。本部分将深入探讨多种可靠性机制，包括但不限于： 差错控制： 纠错码（如海明码、里德-所罗门码）与检错码（如校验位、CRC）的原理与应用，以及它们在不同场景下的权衡。 流量控制： 滑动窗口协议、停止-等待协议等，如何防止发送方淹没接收方。 拥塞控制： TCP的慢启动、拥塞避免、快重传、快恢复等算法的演进，以及它们如何在大规模网络中动态调整发送速率，避免网络拥塞。 确认与重传： ACK机制的设计，超时重传策略，以及如何处理重复报文。 异步通信与同步通信： 分布式系统中，节点间的通信往往是异步的。我们将分析异步通信的挑战，如缺乏全局时钟、状态不一致等，并探讨如何通过各种机制（如消息队列、事件驱动模型）来模拟同步行为，或者利用异步特性来提升系统吞吐量。 第二部分：分布式协同机制的设计与实现 信息传递是基础，而协同则是分布式系统发挥集体力量的关键。本部分将聚焦于如何协调分布式节点，使其能够协同工作，完成复杂的任务，并保持系统整体的一致性与鲁棒性。 一致性模型与协议： 在分布式系统中，如何确保所有节点对共享数据或系统状态的认知是一致的，是一个核心难题。本书将深入剖析各种一致性模型，从强一致性到最终一致性，并详细介绍实现这些模型所依赖的经典协议。 共识协议： Paxos、Raft等拜占庭容错（BFT）协议的原理、流程与适用场景。我们将分析它们在节点故障、网络分区等极端情况下的可靠性保证。 分布式事务： 两阶段提交（2PC）、三阶段提交（3PC）等协议，以及它们在保证数据原子性、一致性方面的优缺点。 版本控制与向量时钟： 如何通过向量时钟等机制来跟踪和管理并发操作，并检测和解决数据冲突，实现最终一致性。 分布式调度与任务分配： 当一个分布式系统需要执行多个任务时，如何有效地将任务分配给各个节点，并协调它们的执行顺序，是提高系统效率的关键。我们将探讨： 中心化调度与去中心化调度： 它们的优劣势，以及如何根据系统规模和需求进行选择。 负载均衡算法： 随机分配、轮询、最少连接、加权轮询等，如何将任务公平或有效地分配给节点，避免资源浪费或过载。 任务依赖与执行顺序： 有向无环图（DAG）在表示任务依赖关系中的应用，以及如何进行拓扑排序来确定执行顺序。 分布式状态管理与故障恢复： 分布式系统需要维护全局状态，并在节点故障时能够快速恢复。 状态复制： 主从复制、多主复制、Quorum读写等策略，如何在保证可用性的同时实现数据冗余和容错。 检查点与日志： 分布式系统的检查点技术（如Chandy-Lamport快照算法）与事务日志，如何用于故障恢复，将系统状态回滚到某个已知的一致点。 心跳与检测机制： 如何通过心跳信号、超时机制来检测节点故障，并触发相应的恢复或迁移过程。 分布式锁与互斥： 在分布式环境下，对共享资源的访问需要进行协调，以避免竞态条件。本书将介绍： 基于中心化协调器的锁： 如ZooKeeper、etcd提供的分布式锁服务。 基于分布式算法的锁： 如Redlock等。 各种锁机制的性能、可用性与一致性权衡。 分布式服务发现与注册： 在动态变化的分布式系统中，节点需要能够找到彼此。我们将讨论服务注册中心（如Consul、Eureka）的原理，以及客户端如何通过服务发现机制来查找和连接其他服务。 第三部分：面向未来的挑战与趋势 分布式系统正以前所未有的速度发展，本书最后部分将展望该领域面临的新挑战与未来趋势。 大规模分布式系统的演进： 随着物联网、边缘计算、5G等技术的普及，分布式系统的规模将进一步扩大，对通信效率、协同能力和资源管理提出了更高要求。 智能化协同： 如何利用机器学习、人工智能技术来优化分布式系统的通信策略、任务调度与故障预测，实现更智能、更自适应的协同。 安全性与隐私： 在日益复杂的分布式环境中，保障数据传输的安全和用户隐私将变得愈发重要。我们将简要探讨分布式加密、安全多方计算等相关领域。 能源效率与可持续性： 在大规模分布式系统中，能源消耗是一个不容忽视的问题。如何设计更节能的通信协议和协同算法，将是未来的重要研究方向。 本书内容侧重于理论原理的阐述和经典算法的分析，旨在为读者构建一个坚实的理论基础，使其能够理解和设计各种复杂的分布式系统。我们力求以清晰的逻辑、严谨的论证，结合直观的示例，帮助读者深入理解分布式系统中信息传递与协同机制的核心思想，并为解决实际工程问题提供深刻的洞察。本书适合于计算机科学、软件工程、网络工程等相关领域的学生、研究人员以及从业工程师阅读。

评分☆☆☆☆☆

我对网络架构的演进始终保持着高度的关注，尤其是那些能够颠覆传统模式的创新。P2P网络无疑是其中的一个重要分支，它所倡导的去中心化理念，为构建更具弹性和效率的网络提供了新的思路。不过，P2P网络的一个天然难题就在于其动态性和不确定性，节点的加入、离开，以及网络连接的瞬息万变，都给信息路由带来了巨大的挑战。如何在这样的环境中，依然能够快速、准确地找到所需的数据，并且保证通信的可靠性，一直是研究者们努力攻克的难题。这本书的标题，特别是“对等网络的拓扑结构”和“数据驱动路由方法”，恰好击中了我的好奇心。我很好奇，在P2P这种高度分散的环境下，究竟存在哪些典型的拓扑结构？这些结构是如何形成的？它们又对信息的传播效率产生了怎样的影响？而“数据驱动”的路由方法，又意味着什么？是否会引入一些新的分析工具或者算法，来从海量的网络数据中学习并优化路由策略？我期待书中能为我带来一些关于P2P网络构建和优化的全新视角，或许还能启发我对未来网络基础设施的思考。

评分☆☆☆☆☆

我最近在探索关于分布式系统的一些新的可能性，尤其是如何在这种系统中实现更智能、更自适应的信息传递。我们都知道，在传统的客户端-服务器模型下，中心服务器是瓶颈，也是单点故障。而P2P网络则提供了另一种解决思路，它通过将网络功能分散到各个参与者手中，理论上可以实现更高的可伸缩性和更强的容错性。然而，这种分散带来的挑战也是巨大的。如何让节点在不依赖全局信息的情况下，能够有效地找到所需的数据？如何在节点频繁加入和退出时，保持路由的稳定性？书名中“数据驱动”这几个字，立刻吸引了我的注意，这预示着作者可能并没有停留在理论推导，而是会结合实际的网络运行数据，来分析和优化路由策略。这让我非常兴奋，因为理论模型往往与现实存在差距，而基于数据驱动的方法，更能贴近真实的网络环境，找到那些隐藏在海量数据背后的规律。我希望能从书中了解到，具体有哪些数据指标是重要的，它们是如何被收集和利用的，以及如何通过分析这些数据来动态调整路由算法，以应对P2P网络中不断变化的拓扑结构和流量模式。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题给我留下了深刻的第一印象，它点出了我对网络研究的核心兴趣。一直以来，我都在思考在日益去中心化的网络环境中，信息是如何高效地流转的。传统意义上的中心化网络，其路由机制相对成熟且易于理解，但面对P2P网络这种节点动态变化、信任关系模糊的复杂系统，如何设计出既能保证效率又能兼顾鲁棒性的路由策略，一直是我非常好奇的领域。我尤其关注的是，当网络规模不断扩大，节点数量急剧增长时，信息的传播延迟、丢包率以及资源消耗会呈现怎样的趋势？是否存在某种“最优”的拓扑结构，能够最大程度地提升P2P网络的整体性能？这本书似乎触及了这些最根本的问题，也让我对“对等网络”的潜在形态有了更多的遐想。想象一下，一个完全没有中心服务器的网络，每个节点都扮演着服务器和客户端的双重角色，信息在它们之间是如何被“编织”起来的？这其中的机制一定充满了智慧和巧妙的设计，我很期待书中能为我揭示这些奥秘，并提供一些前沿的思考方向，或许还能启发我的一些新的研究思路。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，互联网的发展离不开底层通信技术的不断革新，而P2P网络作为一种重要的网络范式，其发展潜力是巨大的。尤其是在内容分发、大规模协作等领域，P2P技术都展现出了独特的优势。然而，P2P网络的“自治性”和“去中心化”特性，也带来了诸多挑战，其中最核心的莫过于如何构建高效且可靠的路由机制。想象一下，在一个庞大的P2P网络中，如果一个节点想要查找某个特定的数据块，它需要经历怎样的“旅程”？这个旅程的路径是如何被决定的？书中提到的“拓扑结构”和“数据驱动路由方法”，让我对这两个关键点产生了浓厚的兴趣。我猜测，书中可能会深入探讨不同P2P网络在节点连接方式、网络组织结构等方面的差异，分析这些差异如何影响信息的传播效率。同时，“数据驱动”这一概念，又暗示着作者会从实际运行的网络数据中提取有价值的信息，并以此来指导路由决策。这与我最近在思考的一些关于机器学习在网络优化中的应用有着异曲同工之妙。我很期待书中能够提供一些具体的算法和模型，以及它们在实际P2P网络中的应用案例，让我能够更直观地理解这些概念。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对网络传输效率敏感的读者，我总是对那些能够优化信息流动的技术充满期待。P2P网络，以其独特的去中心化特性，为我们提供了一个思考如何打破传统集中式架构束缚的绝佳平台。然而，其固有的挑战也显而易见：如何在一个节点分散、连接不固定的环境中，实现高效的数据发现和传输？传统的路由算法在P2P网络中往往显得力不从心。这本书的标题，“对等网络的拓扑结构及数据驱动路由方法”，立刻吸引了我的目光。我猜想，这本书会深入探讨P2P网络中可能出现的各种拓扑形态，并分析这些形态对信息传播路径的影响。更让我感到兴奋的是“数据驱动”这个词，它意味着本书的论述不会仅仅停留在抽象的理论层面，而是会结合实际的网络运行数据，来分析和优化路由策略。我希望能从书中了解到，如何利用收集到的网络数据，来理解P2P网络的动态变化，并在此基础上设计出能够自适应、高效的路由算法。这种结合理论与实践的方法，往往能够带来更具指导意义的结论，并可能为解决P2P网络中的实际问题提供有效的解决方案。