P2P实际的应用主要体现在以下几个方面：
P2P
分布式存储P2P分布式存储系统是一个用于对等网络的数据存储系统，它可以提供高效率的、鲁棒的和负载平衡的文件存取功能。这些研究包括：OceanStore，Farsite等。其中，基于超级点结构的半分布式P2P应用如Kazza、Edonkey、Morpheus、Bittorrent等也是属于分布式存储的范畴，并且用户数量急剧增加。
计算能力的共享
加入对等网络的结点除了可以共享存储能力之外，还可以共享
CPU处理能力。目前已经有了一些基于对等网络的计算能力共享系统。比如SETI@home。目前SETI@home采用的仍然是类似于Napster的集中式目录策略。Xenoservers向真正的对等应用又迈进了一步。这种计算能力共享系统可以用于进行基因数据库检索和密码破解等需要大规模计算能力的应用。P2P
应用层组播。应用层组播，就是在应用层实现组播功能而不需要网络层的支持。这样就可以避免出现由于网络层迟迟不能部署对组播的支持而使组播应用难以进行的情况。应用层组播需要在参加的应用结点之间实现一个可扩展的，支持容错能力的重叠网络，而基于
DHT的发现机制正好为应用层组播的实现提供了良好的基础平台。Internet
间接访问基础结构（Internet Indirection Infrastructure）。为了使
Internet更好地支持组播、单播和移动等特性，Internet间接访问基础结构提出了基于汇聚点的通信抽象。在这一结构中，并不把分组直接发向目的结点，而是给每个分组分配一个标识符，而目的结点则根据标识符接收相应的分组。标识符实际上表示的是信息的汇聚点。目的结点把自己想接收的分组的标识符预先通过一个触发器告诉汇聚点，当汇聚点收到分组时，将会根据触发器把分组转发该相应的目的结点。Internet间接访问基础结构实际上在Internet上构成了一个重叠网络，它需要对等网络的路由系统对它提供相应的支持。P2P技术从出现到各个领域的应用展开，仅用了几年的时间。从而证明了P2P技术具有非常广阔的应用前景。
随着
P2P应用的蓬勃发展，作为P2P应用中核心问题的发现技术除了遵循技术本身的逻辑以外，也受到某些技术的发展趋势、需求趋势的深刻影响。1.3.1 度数和直径的折衷关系（tradeoff）对发现算法的影响
如上所述，
DHT发现技术完全建立在确定性拓扑结构的基础上，从而表现出对网络中路由的指导性和网络中结点与数据管理的较强控制力。但是，对确定性结构的认识又限制了发现算法效率的提升。研究分析了目前基于DHT的发现算法，发现衡量发现算法的两个重要参数度数（表示邻居关系数、路由表的容量）和链路长度（发现算法的平均路径长度）之间存在渐进曲线的关系。研究者
采用图论中度数(Degree)和直径(Diameter)两个参数研究DHT发现算法，发现这些DHT发现算法在度数和直径之间存在渐进曲线关系，如下图所示。在N个结点网络中，图中直观显示出当度数为N时，发现算法的直径为O(1)；当每个结点仅维护一个邻居时，发现算法的直径为O(N)。这是度数和直径关系的2种极端情况。同时，研究以图论的理论分析了O(d)的度和O(d)的直径的算法是不可能的。 |
| 度数和直径之间的渐进曲线关系 |
从渐进曲线关系可以看出，如果想获得更短的路径长度，必然导致度数的增加；而网络实际连接状态的变化造成大度数邻居关系的维护复杂程度增加。另外，研究者
证明O(logN)甚至O(logN/loglogN)的平均路径长度也不能满足状态变化剧烈的网络应用的需求。新的发现算法受到这种折衷关系制约的根本原因在于DHT对网络拓扑结构的确定性认识。1.3.2 Small world 理论对P2P发现技术的影响
非结构化
P2P系统中发现技术一直采用洪泛转发的方式，与DHT的启发式发现算法相比，可*性差，对网络资源的消耗较大。最新的研究从提高发现算法的可*性和寻找随机图中的最短路径两个方面展开。也就是对重叠网络的重新认识。其中，small world特征和幂规律证明实际网络的拓扑结构既不是非结构化系统所认识的一个完全随机图，也不是DHT发现算法采用的确定性拓扑结构。实际网络体现的幂规律分布的含义可以简单解释为在网络中有少数结点有较高的“度”，多数结点的“度”较低。度较高的结点同其他结点的联系比较多，通过它找到待查信息的概率较高。
Small-world[a][b]模型的特性：网络拓扑具有高聚集度和短链的特性。在符合small world特性的网络模型中，可以根据结点的聚集度将结点划分为若干簇(Cluster)，在每个簇中至少存在一个度最高的结点为中心结点。大量研究证明了以Gnutella为代表的P2P网络符合small world特征，也就是网络中存在大量高连通结点，部分结点之间存在“短链”现象。
因此，P2P发现算法中如何缩短路径长度的问题变成了如何找到这些“短链”的问题。尤其是在DHT发现算法中，如何产生和找到“短链”是发现算法设计的一个新的思路。small world特征的引入会对P2P发现算法产生重大影响。
现有
DHT算法由于采用分布式散列函数，所以只适合于准确的查找，如果要支持目前Web上搜索引擎具有的多关键字查找的功能，还要引入新的方法。主要的原因在于DHT的工作方式。基于
DHT的P2P系统采用相容散列函数根据精确关键词进行对象的定位与发现。散列函数总是试图保证生成的散列值均匀随机分布，结果两个内容相似度很高但不完全相同的对象被生成了完全不同的散列值，存放到了完全随机的两个结点上。因此，DHT可以提供精确匹配查询，但是支持语义是非常困难的。目前在
DHT基础上开展带有语义的资源管理技术的研究还非常少。由于DHT的精确关键词映射的特性决定了无法和信息检索等领域的研究成果结合，阻碍了基于DHT的P2P系统的大规模应用。[a]P2P发现技术中最重要的研究成果应该是基于small world理论的非结构化发现算法和基于DHT的结构化发现算法。尤其是DHT及其发现技术为资源的组织与查找提供了一种新的方法。
随着P2P系统实际应用的发展，物理网络中影响路由的一些因素开始影响P2P发现算法的效率。一方面，实际网络中结点之间体现出较大的差异，即异质性。由于客户机/服务器模式在Internet和分布式领域十几年的应用和大量种类的电子设备的普及，如手提电脑、移动电话或PDA。这些设备在计算能力、存储空间和电池容量上差别很大。另外，实际网络被路由器和交换机分割成不同的自治区域，体现出严密的层次性。
另一方面，网络波动的程度严重影响发现算法的效率。网络波动（Churn、fluctuation of network）包括结点的加入、退出、失败、迁移、并发加入过程、网络分割等。DHT的发现算法如Chord、CAN、Koorde等都是考虑网络波动的最差情况下的设计与实现。由于每个结点的度数尽量保持最小，这样需要响应的成员关系变化的维护可以比较小，从而可以快速恢复网络波动造成的影响。但是每个结点仅有少量路由状态的代价是发现算法的高延时，因为每一次查找需要联系多个结点，在稳定的网络中这种思路是不必要的。
同时，作为一种资源组织与发现技术必然要支持复杂的查询，如关键词、内容查询等。尽管信息检索和数据挖掘领域提供了大量成熟的语义查询技术，由于DHT精确关键词映射的特性阻碍了DHT在复杂查询方面的应用。
2复杂P2P网络拓扑模型
Internet作为当今人类社会信息化的标志,其规模正以指数速度高速增长.如今Internet的“面貌”已与其原型ARPANET大相径庭,依其高度的复杂性,可以将其看作一个由计算机构成的“生态系统”.虽然Internet是人类亲手建造的,但却没有人能说出这个庞然大物看上去到底是个什么样子,运作得如何.Internet拓扑建模研究就是探求在这个看似混乱的网络之中蕴含着哪些还不为我们所知的规律.发现Internet拓扑的内在机制是认识Internet的必然过程,是在更高层次上开发利用Internet的基础.然而,Internet与生俱来的异构性动态性发展的非集中性以及如今庞大的规模都给拓扑建模带来巨大挑战.Internet拓扑建模至今仍然是一个开放性问题,在计算机网络研究中占有重要地位.
Internet拓扑作为Internet这个自组织系统的“骨骼”,与流量协议共同构成模拟Internet的3个组成部分,即在拓扑网络中节点间执行协议,形成流量.Internet拓扑模型是建立Internet系统模型的基础,由此而体现的拓扑建模意义也可以说就是Internet建模的意义,即作为一种工具,人们用其来对Internet进行分析预报决策或控制.Internet模型中的拓扑部分刻画的是Internet在宏观上的特征,反映一种总体趋势,所以其应用也都是在大尺度上展开的.对Internet拓扑模型的需求主要来自以下几个方面:(1) 许多新应用或实验不适合直接应用于Internet,其中一些具有危害性,如蠕虫病毒在大规模网络上的传播模拟;(2) 对于一些依赖于网络拓扑的协议(如多播协议),在其研发阶段,当前Internet拓扑只能提供一份测试样本,无法对协议进行全面评估,需要提供多个模拟拓扑环境来进行实验;(3) 从国家安全角度考虑,需要在线控制网络行为,如美国国防高级研究计划局(DARPA)的NMS(network modeling and simulation)项目.
随机网络是由
N个顶点构成的图中，可以存在
条边，我们从中随机连接M条边所构成的网络。还有一种生成随机网络的方法是，给一个概率p，对于中任何一个可能连接，我们都尝试一遍以概率p的连接。如果我们选择M = p，这两种随机网络模型就可以联系起来。对于如此简单的随机网络模型，其几何性质的研究却不是同样的简单。随机网络几何性质的研究是由Paul，Alfréd Rényi和Béla Bollobás在五十年代到六十年代之间完成的。随机网络在Internet的拓扑中占有很重要的位置。
2.1.2随机网络参数
描述随机网络有一些重要的参数。一个节点所拥有的度是该节点与其他节点相关联的边数，度是描述网络局部特性的基本参数。网络中并不是所有节点都具有相同的度，系统中节点度的分布情况，可以用分布函数
描述，度分布函数反映了网络系统的宏观统计特征。理论上利用度分布可以计算出其他表征全局特性参数的量化数值。
聚集系数是描述与第三个节点连接的一对节点被连接的概率。从连接节点的边的意义上，若
为第i个节点的度，在由k.个近邻节点构成的子网中，实际存在的边数E(i)与全部k.个节点完全连接时的总边数充
的比值定义为节点i的聚集系数
Internet拓扑模型可分为两类:一类是描述Internet拓扑特征,包括Waxman模型,Tiers,Transit -Stub和幂律;另一类是描述拓扑特征形成的机理,包括Barabási与Albert提出的BA和ESF以及一种改进模型GLP.由于后一类模型对Internet幂律形成机理的描述还不成熟,更多的是作为一种产生幂律的图生成算法。对于第1类模型来说,Internet拓扑特征的发现,实际上就是刻画该特征的度量(metric)的发现.一个属于第一类的拓扑模型就是包含若干已存在的或新发现的度量,然后根据实际的Internet拓扑数据求出这些度量的值.因此,对这类模型进行评价需要从两方面入手:一方面,对它所采用的拓扑数据进行评价;另一方面,对其度量进行评价.在所有已经发现的Internet拓扑度量中,最为基本的就是节点出度频率fd.其分布是判断一幅拓扑图是否与Internet拓扑相类似的最重要的依据.在研究早期,研究人员或者认为Internet节点出度是完全随机的(如Waxman模型),或者认为节点出度是正规的(如Tiers模型).而幂律的发现证明了Internet拓扑结构介于两者之间,呈幂率分布.根据对出度频率分布的刻画,可将Internet拓扑模型分为以下3类:
(1) 随机型,即认为Internet拓扑图处于一个完全无序的状态,在大尺度上是均一的.Waxman模型，是一种类似于Erds-Rényi模型的随机模型,出度频率呈泊松分布.这个模型有两个版本:RG1,先将节点随机布置在直角坐标网格中,节点间的距离就是其欧几里德距离;RG2,依据(0,L)均匀随机分布为节点对指定距离.两个版本中,节点间相接的概率P(u,v)与其距离相关,服从泊松分布,距离越近,概率越大.
其中
,d(u,v)表示节点u与v之间的距离,L为节点间最长距离,á与a取值范围是(0,1).(2) 层次型,来自对Internet结构所具有的层次特征的认识,在同一层上的节点出度接近,不同层间节点出度差别很大.对同一层上的节点布置借用Waxman模型方法.Tiers(等级)模型将Internet划分为LAN(局域网),MAN(城域网)和WAN(广域网)3个层次.在该模型中,WAN只有一个,通过指定LAN和MAN数量以及各自内部所包含节点的数量来构造拓扑图.Transit-Stub模型将AS域划分为Transit类和Stub类.在该模型中,Transit节点彼此互联构成一个节点群,一个或多个Transit节点群构成拓扑图的核心,而Stub节点分布在Transit节点群四周与Transit节点相连.Transit -Stub是GT-ITM(georgia tech Internetwork topology models)软件包的一部分,有时GT-ITM也就是指Transit-Stub模型.
(3) 幂率型.1999年,Faloutsos等人对NLANR(National Lab for Applied Network Research)在1997~1998年间的3份BGP数据以及1995年的一份traceroute测量数据进行分析,发现Internet拓扑中存在着4条幂律.
幂律是指形如
的方程,对于两个变量X和Y,存在一个常数C,使得Y与X的C次幂成比例.有两个声明:(1) 节点v的等级为
,v是在按出度降序排列序列中的索引值;(2) 邻接矩阵特征值按降序排列,第i个特征值为li.幂律1(等级指数R):节点出度dv与该节点等级rv的R次幂成比例.幂律2(出度指数O):出度频率fd与该出度d的O次幂成比例.
近似幂律
(hop-plot指数H):h跳内节点对(pairs of nodes)的数量与h的H次幂成比例.幂律3(特征指数E):特征值li与其次序i的E次幂成比例.
在现实的
Internet环境中，网络拓扑并不完全满足随机网络拓扑。Watt和Strogatz发现，只需要在规则网络上稍作随机改动就可以同时具备以上两个性质。改动的方法是，对于规则网络的每一个顶点的所有边，以概率p断开一个端点，并重新连接，连接的新的端点从网络中的其他顶点里随机选择，如果所选的顶点已经与此顶点相连，则再随机选择别的顶点来重连。当p = 0时就是规则网络，p = 1则为随机网络，对于0 < p < 1的情况，存在一个很大的p的区域，同时拥有较大的集聚程度和较小的最小距离。Small World网络的几何性质如图所示。 |
|
p值不同的small world网络 |
(1)平均路径。图中被随机选择又重新连结后的线称为捷径，它对整个网络的平均路径有着很大影响，分析表明:当p>=21(NK)，即在保证系统中至少出现一条捷径的情况下，系统的平均路径开始下降。即使是相当少的捷径也能够显著地减小网络的平均路径长度。这是因为每出现一条捷径，它对整个系统的影响是非线性的，它不仅影响到被这条线直接连着的两点，也影响到了这两点的最近邻、次近邻，以及次次近邻等。
(2) WS网络的集团系数。r1初始固定的节点数可计算t1{ p=0时规则网络的聚集系数为C(0), C(0)取决于网络结构而与尺寸N无关，因此有相对较大的值。随着边按一定的概率p随机化，聚集系数在CYO}的附近变化。
(3)度分布。WS模型是介于规则网络和随机网络之间的模型,p-O时规则网络的度分布是中心点位于K=k的8函数，P=1时随机网络Poisson分布，在K=k点达到极大值。P从。变化到1的过程中，原来S函数形式的度分布逐渐拓宽最终形成Poisson分布。在Small World网络的研究兴起之后，越来越多的科学家投入到复杂网络的研究中去。大家发现其实更多的其他几何量的特征也具有很大程度上的普适性和特定的结构功能关系。Scale Free网络就是其中的一个重要方面。Scale Free网络指的是网络的度分布符合幂率分布，由于其缺乏一个描述问题的特征尺度而被称为无标度网络。我们都知道在统计物理学相变与临界现象，以及在自组织临界性（SOC）中幂率具有特殊地位。Scale-free 其实也具有small world 的特性。
按照搜索策略，可以分为两大类：盲目搜索和信息搜索。盲目搜索通过在网络中传播查询信息并且把这些信息不断扩散给每个节点。通过这种洪泛方式来搜索想要的资源。而信息搜索在搜索的过程中利用一些已有的信息来辅助查找过程。由于信息搜索对资源的存储有一些知识，所以信息搜索能够比较快的找到资源。
3.1 Blind search
在最初的
Gnutella协议中，使用的Flooding方法，就是一种典型的盲目搜索。在网络中，每个节点都不知道其他节点的资源。当它要寻找某个文件，把这个查询信息传递给它的相邻节点，如果相邻节点含有这个资源，就返回一个QueryHit的信息给Requester。如果它相邻的节点都没有命中这个被查询文件，就把这条消息转发给自己的相邻节点。这种方式像洪水在网络中各个节点流动一样，所以叫做Flooding搜索。由于这种搜索策略是首先遍历自己的邻接点，然后再向下传播，所以又称为宽度优先搜索方法（BFS）。BFS搜索把消息传播给所有的邻接点，它消耗了大量的网络带宽，使消息堵塞严重，效率比较低，扩展性不好。一些人在BFS的基础上进行改进，它的方法是随机抽取一定比例的相邻节点传递消息，而不是像Flooding一样把查询信息传播给所有邻接点。这种修正的极大地减少了网络中的查询信息，但是在命中率上不如BFS。
Iterative Deepening：这种搜索策略是在初始阶段，给TTL一个很小的值，如果在TTL减为0，还没有搜索到资源，则给TTL重新赋更高的值。这种策略可以减少搜索的半径，但是在最坏的情况下，延迟很大。
Random Walk: 在随机漫步中，请求者发出K个查询请求给随机挑选的K个相邻节点。然后每个查询信息在以后的漫步过程中直接与请求者保持联系，询问是否还要继续下一步。如果请求者同意继续漫步，则又开始随机选择下一步漫步的节点，否则中止搜索。
Gnutella2: 建立super-node,它存储着离它最近的叶子节点的文件信息，这些SuperNode,再连通起来形成一个Overlay Network.当叶子节点需要查询文件，它首先从它连接的SuperNode的索引中寻找，如果找到了文件，则直接根据文件所存储的机器的IP地址建立连接，如果没有找到，则SuperNode把这个查询请求发给它连接的其他超级节点，直到得到想要的资源。
这种方法不同于盲目搜索很大的地方在与它在每个节点上，不管是中央节点还是简单节点都存有路径信息。这就是Cache的思路。新的搜索并不需要直接达到资源的存储地，只要在搜索的路径中找到以前搜索的记录也就是在它以前的搜索的基础上找到源IP地址，就可以把请求消息返回。这样可以极大的减少搜索的消息，提高效率。
3.2.2 Mobile Agent based Method
移动Agent是一个能在异构网络中自主地从一台主机迁移到另一台主机，并可与其他Agent或资源进行交互的程序。Agent非常适合在网络环境中来帮助用户完成信息检索的任务。现在意大利的一些研究人员在Mobile Agent 结合P2P方面做了一些前沿的研究，其中的一些想法，就是通过在P2P软件中嵌入Agent的运行时环境。当有节点需要搜索的时候，它发送一个移动Agent 给它相邻的节点，移动Agent记录着它的一些搜索的信息。当这个Agent到达一台新的机器上，然后在这个机器上进行资源搜索任务，如果这台机器上没有它想要的资源，则它把这些搜索的信息传给它的邻节点，如果找到资源，则返回给请求的机器。
关于搜索方法综述：参照[ Chonggang Wang Bo Li： Peer-to-Peer Overlay Networks: A Survey]
[Hybrid Search Schemes for Unstructured Peer-to-Peer Networks]
在P2P共享网络中普遍存在着知识产权保护问题。尽管目前Gnutella、Kazaa等P2P共享软件宣传其骨干服务器上并没有存储任何涉及产权保护的内容的备份，而仅仅是保存了各个内容在互联网上的存储索引。但无疑的是，P2P共享软件的繁荣加速了盗版媒体的分发，提高了知识产权保护的难点。美国唱片工业协会RIAA(Recording Industry Association of America)与这些共享软件公司展开了漫长的官司拉锯战，著名的Napster便是这场战争的第一个牺牲者。另一个涉及面很关的战场则是RIAA和使用P2P来交换正版音乐的平民。从2004年1月至今RIAA已提交了1000份有关方面的诉讼。尽管如此，至今每个月仍然有超过150,000,000的歌曲在网络上被自由下载。后Napster时代的P2P共享软件较Napster更具有分散性，也更难加以控制。即使P2P共享软件的运营公司被判违法而关闭，整个网络仍然会存活，至少会正常工作一段时间。
另一方面，Napster以后的P2P共享软件也在迫切寻找一个和媒体发布厂商的共生互利之道。如何更加合法合理的应用这些共享软件，是一个新时代的课题。毕竟P2P除了共享盗版软件，还可以共享相当多的有益的信息。
网络社会与自然社会一样，其自身具有一种自发地在无序和有序之间寻找平衡的趋势。P2P技术为网络信息共享带来了革命性的改进，而这种改进如果想要持续长期地为广大用户带来好处，必须以不损害内容提供商的基本利益为前提。这就要求在不影响现有P2P共享软件性能的前提下，一定程度上实现知识产权保护机制。目前，已经有些P2P厂商和其它公司一起在研究这样的问题。这也许将是下一代P2P共享软件面临的挑战性技术问题之一。
随着计算机网络应用的深入发展，计算机病毒对信息安全的威胁日益增加。特别是在P2P环境下，方便的共享和快速的选路机制，为某些网络病毒提供了更好的入侵机会。
由于P2P网络中逻辑相邻的节点，地理位置可能相隔很远，而参与P2P网络的节点数量 又非常大，因此通过P2P系统传播的病毒，波及范围大，覆盖面广，从而造成的损失会很大。
在P2P网络中，每个节点防御病毒的能力是不同的。只要有一个节点感染病毒，就可以通过内部共享和通信机制将病毒扩散到附近的邻居节点。在短时间内可以造成网络拥塞甚至瘫痪，共享信息丢失，机密信息失窃，甚至通过网络病毒可以完全控制整个网络。
一个突出的例子就是2003年通过即时通讯（Instant Message）软件传播病毒的案例显著增多。包括Symantec公司和McAfee公司的高层技术主管都预测即时通讯软件将会成为网络病毒传播和黑客攻击的主要载体之一。
随着P2P技术的发展，将来会出现各种专门针对P2P系统的网络病毒。利用系统漏洞，达到迅速破坏、瓦解、控制系统的目的。因此，网络病毒的潜在危机对P2P系统安全性和健壮性提出了更高的要求，迫切需要建立一套完整、高效、安全的防毒体系。
其它信息安全问题还包括反动影片、色情影片的在P2P泛滥，对国家、青少年造成的负面影响。
详细可参照[程学旗等 信息技术快报 2004年第三期 P2P技术与信息安全]
5 结尾
5.1 P2P一些资源
http://iptps05.cs.cornell.edu/IPTPS_cfp.htm P2P领域著名的国际会议
http://www.jxta.org/ Java P2P 技术网站
http://www.hpl.hp.com/techreports/2002/HPL-2002-57R1.pdf 非常经典的P2P综述文章
http://david.weekly.org/code/napster.php3 第一个P2P 软件-Napster 协议
http://www.globus.org/alliance/publications/papers/kazaa.pdf 非常著名的kaZaa软件解析
http://p2p.weblogsinc.com/ 比较著名的p2p weblog
http://www.google.com 最后，当然是好帮手 Google 了 ：）
5.2 致谢和建议
这篇文章是我在中科院计算所的一篇技术报告的部分内容（修改）。最先是在2005-4-25号挂在自己的个人主页上。目的是让更多的朋友通过阅读对P2P技术有一个大概的了解。为了让文章变得通俗易懂，我删除了其中非常细节的部分，这次又对第一版进行了修改。承蒙厚爱，在这期间，我收到了很多朋友，包括学校的同学、公司的技术人员给我写的email，表达对文章的肯定，希望一起探讨p2p的问题,这里表示感谢。
因为P2P技术包括很多方面，以一篇文章之力肯定不能面面俱到，所以要想对P2P进行深入的研究，个人觉得，一定多看Paper，多看程序。记得刚写这篇文章时候，包括从Google, Citeseer,IEEE , ACM，Wanfang期刊网等搜索了624篇paper（英文610篇，中文14篇），然后对其进行了分类，包括各种综述、拓扑网络、搜索算法、安全等等。这绝对是一个必由之路。另外，由于大多数P2P软件都是开源的，所以通过看源码可以对其进行更深的了解。
2005-4-25 第一版
2005-11-3 修改版
作者希望在以后的版本中更加完善，同时也希望文章能给大家带来一些帮助。