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Lehrstuhl Informatik III: Datenbanksysteme Achim Landschoof

28. April 2009 Strukturierte P2P Systeme 1

Strukturierte P2P Systeme

Achim LandschoofBetreuerin: Dipl.-Inf. Jessica Müller

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Übersicht

Motivation strukturiert vs. unstrukturiert Hashing Chord BATON P-Grid CAN Fazit

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Motivation

effizientes Routing effiziente Suche garantierte Aufwandsabschätzungen durch Ausnutzung der Netzstruktur

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strukturiert vs. unstrukturiert

unstrukturiert Verteilung Key-Daten-Tupel unabhängig von

Topologie Suche mittels Flooding oder Random-Walks

strukturiert Topologie bestimmt Verteilung gezielte Suche Verweise vorgegeben

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Hashing

Eingabe beliebiger Länge wird auf Ausgabe fester Länge abgebildet

Jeder Hashwert möglich Ausgabe sieht aus wie zufällig kleine Änderung an Eingabe führt zu völlig

neuem Hashwert Alternativ ordnungserhaltende Hashfunktion

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Chord

Ring Topologie Hashfunktion für

Knoten und Keys Zuordnung im

Uhrzeigersinn (Nachfolger)

Knoten

Keys

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Fingertabelle

Bitlänge der Hashwerte: m Maximal m Einträge in Fingertabelle Eintrag i: successor(n + 2i-1)

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Routing

Suche nach Key 11

Startet bei N15

N15

N2

N3

N8

N6N10

N9

N13

lookup(11)

N11

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Routing

Fingertabelle N15:

N15

N2

N3

N8

N6N10

N9

N13

lookup(11)

N11

i n+2i-1 succ(n+2i-1)

1 0 N2

2 1 N2

3 3 N3

4 7 N8

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Routing

Fingertabelle N8:

N15

N2

N3

N8

N6N10

N9

N13

lookup(11)

i n+2i-1 succ(n+2i-1)

1 9 N9

2 10 N10

3 12 N13

4 0 N2N11

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Routing

Fingertabelle N10:

N15

N2

N3

N8

N6N10

N9

N13

lookup(11)

i n+2i-1 succ(n+2i-1)

1 11 N11

2 12 N13

3 14 N15

4 2 N2N11

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Join

Berechne Hash Beliebigen

Knoten n kontaktieren

n bestimmt Fingertabelle

N15

N2

N3

N8

N6N10

N9

N13

join(5)

N11

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BATON

Balanced Tree Structure for Peer-to-Peer Networks

balancierter Binärbaum Knoten identifiziert durch Level und Nummer Nummer = Position innerhalb Level

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BATON Baum

h i j k l m n o

d e f g

b c

aLevel 0

Level 1

Level 2

Level 3

Knoten j: Level = 3, Nummer = 3, Vater = e, linkesKind = null, rechtesKind = r, linkerNachbar = b, rechterNachbar = rlinke Routing Tabelle:

Knoten linkeKind

rechteKind

untereGrenze

obereGrenze

1 i null null ilower

iupper

2 h p q hlower

hupper

Knoten linkeKind

rechteKind

untereGrenze

obereGrenze

1 k null null klower

kupper

2 l null null llower

lupper

3 n s t nlower

nupper

rechte Routing Tabelle:

p q r s t

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Join

h i j k l m n o

d e f g

b c

a

q r s

t

tp

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Routing

h i j k l m n o

d e f g

b c

a

p q r s t

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Bereichssuche

Wie normale Suche, aber nach einem Knoten dessen Bereich sich mit dem Suchbereich schneidet

Von gefundenem Knoten aus über Nachbarschaftsverweise

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P-Grid

1 32 4 65

00

0 1

1101 10

1:600:1

1:500:1

0:211:5

1:401:3

0:310:4

0:210:4Datenpräfi

x00

Datenpräfix

01

Datenpräfix

01

Datenpräfix

10

Datenpräfix

11

Datenpräfix

11

XP:xP

Knoten XRoutingtabelle Präfix P zu Knoten x

Daten mit Präfix P

Routing von Knoten 6 zu Präfix 00

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P-Grid

1 32 4 65

00

0 1

1101 10

1:600:1

1:500:1

0:211:5

1:401:3

0:310:4

0:210:4Datenpräfi

x00

Datenpräfix

01

Datenpräfix

01

Datenpräfix

10

Datenpräfix

11

Datenpräfix

11

XP:xP

Knoten XRoutingtabelle Präfix P zu Knoten x

Daten mit Präfix P

Bereichssuche von Knoten 1 zu Präfix 01 bis 10 über Nachbarschaftskanten

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P-Grid

1 32 4 65

00

0 1

1101 10

1:600:1

1:500:1

0:211:5

1:401:3

0:310:4

0:210:4Datenpräfi

x00

Datenpräfix

01

Datenpräfix

01

Datenpräfix

10

Datenpräfix

11

Datenpräfix

11

XP:xP

Knoten XRoutingtabelle Präfix P zu Knoten x

Daten mit Präfix P

Bereichssuche von Knoten 1 zu Präfix 01 bis 10 mit shower Algorithmus

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CAN (0,1)

(0,0) (1,0)

(1,1)

(0; 0; 0,25; 0,25)

(0,25; 0;0,5; 0,25)

(0,5; 0; 0,75; 0,5)

(0; 0,75; 0,5; 1)

(0; 0,25;0,5; 0,5)

(0,5; 0,5;0,75; 0,75)

(0,5; 0,75;0,75;1)

(0,75; 0,5;1; 1)

(0,75; 0;1; 0,5)

(0; 0,5; 0,5; 0,75)

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Fazit

Systeme haben unterschiedliche Stärken Wahl hängt vom Einsatzgebiet ab

Chord BATON P-Grid CAN

Verweise logN logN logN d

Join logN logN logN dN1/d+dlogN

einfache Suche

logN logN logN dN1/d

Bereichssuche X * logN logN + Y logN + Y YdN1/d

N: Anzahl Knoten, X: Anzahl Keys bei BereichssucheY: Anzahl Knoten auf denen sich die Keys befinden, d: Anzahl Dimensionen

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Fazit

CAN unabhängig von der Größe des Netzes Chord und P-Grid soviel wie Hash lang BATON ungefähr 6*log(N/4)

Chord BATON P-Grid CAN

Verweise logN logN logN d

Join logN logN logN dN1/d+dlogN

einfache Suche

logN logN logN dN1/d

Bereichssuche X * logN logN + Y logN + Y YdN1/d

N: Anzahl Knoten, X: Anzahl Keys bei BereichssucheY: Anzahl Knoten auf denen sich die Keys befinden, d: Anzahl Dimensionen

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Fazit

Chord am schnellsten BATON etwas langsamer als Chord P-Grid im worst case am langsamsten CAN im Schnitt am langsamsten

Chord BATON P-Grid CAN

Verweise logN logN logN d

Join logN logN logN dN1/d+dlogN

einfache Suche

logN logN logN dN1/d

Bereichssuche X * logN logN + Y logN + Y YdN1/d

N: Anzahl Knoten, X: Anzahl Keys bei BereichssucheY: Anzahl Knoten auf denen sich die Keys befinden, d: Anzahl Dimensionen

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Fazit

BATON und P-Grid unterstützen von sich aus Chord und CAN mit geeigneten

Hashfunktionen

Chord BATON P-Grid CAN

Verweise logN logN logN d

Join logN logN logN dN1/d+dlogN

einfache Suche

logN logN logN dN1/d

Bereichssuche X * logN logN + Y logN + Y YdN1/d

N: Anzahl Knoten, X: Anzahl Keys bei BereichssucheY: Anzahl Knoten auf denen sich die Keys befinden, d: Anzahl Dimensionen

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Vielen Dank für´s Zuhören