Hiệu năng Thuật toán Giải pháp Cải tiến

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 no

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI

-

LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC

NGÀNH: CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

THUẬT TOÁN BẢNG BĂM PHÂN TÁN DHT

VÀ ĐƯA RA GIẢI PHÁP CẢI TIẾN HIỆU

NĂNG CỦA THUẬT TOÁN CHORD

NGÔ HOÀNG GIANG

NGÔ HOÀNG GIANG

Người hướng dẫn khoa học: TS NGUYỄN CHẤN HÙNG

HÀ NỘI 2008

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

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

Danh mục thuật ngữ

Peer-to-peer Mạng ngang hàng

Node Một thiết bị nối mạng (một peer)

Item Một đơn vị dữ liệu

Overlay Mạng được xây dựng trên các mạng khác

Distributed hash table Bảng băm phân tán

Leave Rời khỏi (mạng ngang hàng)

Failure Lỗi

Churn rate Số lượng peer rời khỏi/gia nhập mạng trong một

khoảng thời gian

Hình 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

Hình 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

Hình 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

Hình 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

Hình 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

Hình 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

Hình 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

Hình 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

Hình 3.5 Biểu đồ thời gian biểu diễn quá trình caching thành côngU 81

Danh mục thuật toán

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]

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

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

Hình 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

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

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 1.2X 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

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, …

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:

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

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 value 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,

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

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

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, …

Hình 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

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

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

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

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

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

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

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;

Hình 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

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

Hình 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

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

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

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

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

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

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

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

Hình 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

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

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

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

Hình 1.12X minh họa bảng định tuyến của một node trong hệ thống có 10 nhóm:

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

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

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

Query-Cycle

License

Bảng 1.1 Trạng thái phát triển của các simulator

Đặc điểm của các simulator như sau:

nodes)

mạng P2P có cấu

trúc

600 node

một số giải thuật cho structured overlay

mã nguồn tốt

discrete-event, sử dụng API chung

Có tài liệu về thiết

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

thống kê end-to-end time graph, G2 graph, GT-ITM, random, và Euclidean

để thống kê dữ liệu

Không được mô hình hóa

kê nhưng có thể xem trực quan Một số ít topology

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 : HUhttp://pdos.csail.mit.edu/p2psim/U

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 cộng đồng nghiên cứu p2p là xây dựng các mạng p2p

thích nghi được với môi trường churn rate cao Một trong những giải pháp được nhiều

người quan tâm là cải tiến các DHT hiện có để chúng hoạt động hiệu quả ngay cả trong

môi trường có churn rate cao Việc đưa ra được giải pháp cải tiến hiệu năng cần căn cứ

vào một số cơ sở, một trong những cơ sở quan trọng là việc đánh giá hiệu năng của

các DHT trong môi trường mới

Luận văn này đánh giá, so sánh hiệu năng của một số well-known DHT, đặc biệt

là trong môi trường churn rate cao Từ kết quả này kết hợp với phân tích lý thuyết, luận văn đưa ra giải pháp cải tiến hiệu năng cho một DHT tiềm năng (Chord) trong điều kiện churn rate cao

2.2 Đánh giá hiệu năng một số DHT

2.2.1 Mục tiêu và cơ sở lý luận

Phần này của luận văn phân tích, đánh giá hiệu năng của các DHT nhằm tạo cơ

sở cho việc đưa ra các giải pháp cải tiến hiệu năng của chúng đồng thời giúp các ứng dụng lựa chọn, sử dụng các DHT hiệu quả hơn

Đánh giá hiệu năng của các DHT bao gồm nhiều khía cạnh:

− Xác định ngưỡng churn rate mà các DHT hoạt động tốt

− Phân tích ảnh hưởng của tham số thiết kế đến hiệu năng của DHT

− So sánh hiệu năng của các DHT khác nhau

So sánh hiệu năng của các DHT khác nhau trong các điều kiện khác nhau cho thấy trong từng điều kiện cụ thê, DHT nào làm việc tốt hơn và tốt hơn ở những khía cạnh nào

Đánh giá ảnh hưởng của các tham số thiết kế và so sánh hiệu năng của các DHT

khác nhau không những có ích trong việc nghiên cứu và cải tiến DHT mà còn cho phép

các ứng dụng lựa chọn DHT phù hợp với điều kiện môi trường, điều chỉnh các tham số

cần thiết để đạt được hiệu quả tối ưu

Tính khả mở là một đặc tính quan trọng của DHT, một DHT hiệu quả phải có

tính khả mở cao Kết quả đánh giá tính khả mở của các DHT có thể làm cơ sở để lựa

chọn, sử dụng DHT

2.2.2 Quá trình thực nghiệm và phương pháp đánh giá hiệu năng

Các DHT được mô phỏng với nhiều bộ tham số khác nhau sử dụng phần mềm

mô phỏng P2PSim Quá trình mô phỏng được thực hiện trong nhiều tháng với số lượng

mô phỏng lên đến hơn 20 000 để đảm bảo kết quả mô phỏng ổn định

Ứng với mỗi bộ tham số, kết quả mô phỏng DHT thống kê các thông số hiệu

năng của DHT như tỷ lệ tìm kiếm thành công (hoặc tỷ lệ tìm kiếm thất bại), độ trễ tìm

kiếm, băng thông trung bình mỗi node sử dụng,…

Các mô phỏng này được biểu diễn trên độ thị hai chiều với trục đứng biểu diễn

tỷ lệ tìm kiếm thành công/thất bại, hoặc độ trễ tìm kiếm và trục ngang là băng thông

trung bình mỗi node sử dụng Nói cách khác, trục đứng biểu diễn các thông số hiệu

năng và trục ngang biểu diễn chi phí phải bỏ ra để đạt được hiệu năng đó Rõ ràng, một

DHT tốt nếu có tỷ lệ tìm kiếm thành công cao, độ trễ tìm kiếm thấp và băng thông mỗi

node sử dụng trung bình thấp

Kết quả mô phỏng DHT với một bộ tham số đầu vào tương ứng với một điểm trên

đồ thị Khi mô phỏng DHT với nhiều bộ tham số khác nhau, ta có nhiều điểm trên

đồ thị

Hình 2.1X là một đồ thị biểu diễn kết quả mô phỏng giao thức Chord với trục

đứng là tỷ lệ tìm kiếm thất bại và trục ngang là băng thông trung bình mỗi node sử

Có hai loại đường convex hull, đường overall convex hull và đường parameter convex hull Đường overall convex hull là đường convex hull của tất cả các điểm ứng với tất cả các bộ tham số P2PSim còn cho phép chỉ biểu diễn các điểm ứng với một giá trị nào đó của một tham số trên đồ thị Khi đó, đường convex hull của tập điểm này gọi là đường parameter convex hull ứng với tham số đó Đường overall convex hull được sử dụng để đánh giá hiệu năng tổng quát trong khi đường parameter convex hull được dùng để phân tích ảnh hưởng của các tham số đến hiệu năng của DHT

Hình 2.1 Node join/leave với interval=600 s trong mạng Chord 100 node