Vorlesung P2P Netzwerke - Fachgebiet Komplexe und Verteilte IT

Transcription

Inhalte der Vorlesung (vorläufig)
Einleitung
Vorlesung
P2P Netzwerke
• Was ist P2P?
• Definition
• Einsatzgebiete
U
Unstrukturierte Netze
k i
N
• Napster
• Gnutella
• Super‐Peer Netzwerke
Super Peer Netzwerke
• Small‐World Netzwerke etc.
Fortgeschrittenes
• Sicherheit
3: Verteilte Hash‐
3: Verteilte Hash
Hash‐Tabellen, Tabellen Chord
Tabellen, Chord
Dr. Dominic Battré
Complex and Distributed IT‐Systems
dominic battre@tu berlin de
dominic.battre@tu‐berlin.de
Strukturierte Netze
• Verteilte Hash‐Tabellen
• Grundlagen
• Chord, CAN, Pastry, Kademlia
• Programmieren von DHTs
Programmieren von DHTs
• Gradoptimierte Netzwerke
• SkipNet, P‐Grid
• Lastverteilung in strukturierten Netzen
23.04.2009
Inhalt
Dominic Battré ‐ P2P Netzwerke
• OceanStore
• BabelPeers
• Amazon
• Multicast
2
Literatur
● Konsistentes Hashing
● Verteilte Hash‐Tabellen
● Chord
23.04.2009
Anwendungen
● Ion Stoica, Robert Morris, David Liben‐Nowell, David R. Karger, M. Frans Kaashoek, Frank Dabek, Hari Balakrishnan: "Chord: A Scalable Peer‐to‐peer Lookup Protocol for
Internet Applications", IEEE/ACM Transactions on Networking, Vol. 11, No. 1, pp. 17‐32, February 2003.
● Ion Stoica, Robert Morris, David R. Karger, M. Frans Kaashoek, Hari Balakrishnan: "Chord: A Scalable Peer‐to‐
peer Lookup Service for
L k S i f Internet Applications", MIT TR 819.
I
A li i " MIT TR 819
3
23.04.2009
4
Auffinden von Objekten
Napster vs. Gnutella
● Gegeben: ● Bisher betrachtet: Napster und Gnutella
● Napster:
■ Eine Menge von Knoten
■ Eine Menge von Objekten auf jedem Knoten
■ Objekt: Metadaten zu Dateien
■ Speicherung und Suche über zentralen Server
S i h
d S h üb
t l S
■ Æ Probleme: keine Ausfallsicherheit, keine Skalierbarkeit
● Grundfragen:
■ Wo wird welches Objekt im Netzwerk gespeichert?
■ Wie wird das Objekt gefunden?
● Gnutella:
■ Objekt ist die Datei
■ Suche: Breitensuche durch das Netzwerk
■ Æ Probleme:
● Objekte? Was für Objekte?
■
■
■
■
■
Dateien
Verweise auf Dateien
D t b kt b ll
Datenbanktabellen
Einträge in Datenbanktabellen
Informationen (unterschiedliche Syntax/Semantik)
Informationen (unterschiedliche Syntax/Semantik)
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♦ Entweder: Flooding, d.h. das ganze Netzwerk wird mit Suchanfragen überflutet
♦ Oder: Begrenzung des Suchhorizontes (Time to Live), dann werden nicht alle Treffer gefunden
5
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Napster vs. Gnutella
Konsistentes Hashing
● Grundidee: Knoten als Zellen in einer Hashtabelle auffassen
● Jedes Objekt hat einen Schlüssel
● Hash
Hash‐Funktion
Funktion bestimmt, welches Objekt auf welchen bestimmt, welches Objekt auf welchen
Knoten kommt
● Problem: Umsortierung
Problem: Umsortierung nach Knotenankunft
nach Knotenankunft
Flooding
Kom
mmunikattionsaufw
wand
6
O(N)
Verteilte Hash‐Tab
O(log N)
Zentraler Server
O(1)
0
O(1)
O(log N)
1
2
3
4
O(N)
Statusinformationen
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7
23.04.2009
8
Konsistentes Hashing
Verteilte Hashtabellen
● Grundidee:
● Wie realisiere ich eine Hash‐Funktion, so dass bei Vergrößerung / Verkleinerung der Tabelle möglichst wenig Objekte umsortiert werden müssen?
● Idee: "Zwischenschicht einziehen":
■ Extrem große Hash‐Tabelle, deren Größe nie geändert wird
■ Jeder Zelle der kleinen Tabelle entspricht einer Menge von Zellen in der großen Tabelle
■ Bei Größenänderungen der kleinen Tabelle werden nur wenige Objekte verschoben
■ Größenordnung O(X/N): X Anzahl Objekte, N Anzahl Zellen in der kleinen Tabelle
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9
■ Jedes Objekt im Netzwerk (z.B. Datei) bekommt eine ID
■ Jeder Netzknoten ist verantwortlich für einen Bereich von ID‘s
■ Das Netz ist so aufgebaut, dass der für eine ID verantwortliche Knoten schnell aufgefunden werden kann
Objekte
ID‐Raum
Knoten
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● Wie sieht der ID‐Raum aus?
● Grundidee:
■ Jedes Objekt im Netzwerk (z.B. Datei) bekommt eine ID
■ Jeder Netzknoten ist verantwortlich für einen Bereich von ID‘s
■ Das Netz ist so aufgebaut, dass der für eine ID verantwortliche Knoten schnell aufgefunden werden kann
■
■
■
■
Typisch: Ganzzahlig Numerisch, z.B. 0 bis 2
i h G
hli
i h
0 bi 2128‐1
Jeder Knoten hat selbst eine ID aus dem Bereich
Jeder Knoten ist verantwortlich für einen Bereich
Der Raum ist zirkulär:
0 = 2128 mod 2128
Objekte
¾ x 2128
ID‐Raum
¼ x 2128
Knoten
½ x 2128
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11
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12
■
■
■
■
■
■
■
■
i h G
hli
i h
0 bi 2128‐1
i h G
hli
i h
0 bi 2128‐1
0 = 2128 mod 2128
¾ x 2128
0 = 2128 mod 2128
¼ x 2128
¾ x 2128
½ x 2128
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½ x 2128
13
23.04.2009
14
Anwendungs‐Aspekte
● Speicherung
● Fragen:
■ ID‐Raum
ID Raum
■ Alt
Alternativen: Daten oder Index
ti
D t
d I d
■ Daten:
♦ Pro: Schneller Zugriff
♦ Contra: Updates, Speicherbrauch wegen Redundanz
d
h b
h
d d
■ Index:
♦ Pro: Aktualität, Effizientere Verteilung
♦ Contra: Ein Routing‐Schritt mehr
♦ Aufbau ♦ Verantwortlichkeit der Knoten
■ Routing
♦ Verbindungsstruktur der Knoten
♦ Wie wird der verantwortliche Knoten gefunden?
■ Dynamik
y
♦ Integration eines neuen Knotens
♦ Ausfall eines Knotens
● Wahl der Objekt‐ID
● Weitere Fragen:
g
■ Lokalität
■ Lastverteilung
■ Anwendungsabhängig
g
gg
■ So, dass der Suchende die ID bestimmen kann
♦ Z.B. Hash des Objektnamens (Dateiname)
■ Auch mehrere unterschiedliche IDs pro Objekt
Auch mehrere unterschiedliche IDs pro Objekt
♦ z.B. Bücher: Titel, Autor, ISBN‐Nummer, Verlag, …
♦ Oder noch feiner: jedes Wort im Titel, weitere Schlagwörter
■ Spielt eine Rolle bei der Lastverteilung
Spielt eine Rolle bei der Lastverteilung
♦ Unterschiedliche Performance
● Anwendungs‐Aspekte
■ Was speichere ich?
■ Bestimmung der Objekt‐ID
g
j
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¼ x 2128
15
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16
Chord
Chord: Routing
● Knoten sind in einem Ring organisiert
● Jeder Knoten ist für den Bereich vor und inkl. seiner eigenen ID zuständig
● Knoten ID wird zufällig ausgewählt
● Erster Ansatz: Successor‐Pointer
● Jeder Knoten kennt seinen Nachfolger im Ring
● Wie funktioniert das Routing?
Wie funktioniert das Routing?
0 = 128
0 = 128
120
120
18
105
96
18
105
32
96
32
40
76
40
76
58
58
64
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64
17
23.04.2009
Chord
Chord: Routing
●
●
●
●
● Vorteil: Minimaler Knotenstatus
● Probleme: ■ Routing in O(N) Schritten
g
( )
■ Netz fällt auseinander, wenn ein Knoten ausfällt
Nächster Ansatz: Vollständige Vernetzung
Routing in einem Schritt
Perfekter Zusammenhalt
Aber: Nicht skalierbar!
0 = 128
0 = 128
120
120
18
105
96
18
105
32
96
32
40
76
40
76
58
64
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18
58
64
19
23.04.2009
20
Chord: Routing
Finger‐Table Routing
● Was wird gebraucht?
● Jeder Knoten muss eine geringe Anzahl an anderen Knoten kennen
● Z.T. direkt benachbarte Knoten, z.T. weit entfernte Knoten
● Lösung: Jeder Knoten kennt den Knoten im Abstand 1, 2, 4, Lösung: Jeder Knoten kennt den Knoten im Abstand 1, 2, 4,
8, 16, 32, …
● Routing
Routing‐Tabelle
Tabelle dazu heißt Finger
dazu heißt Finger‐Table
Table
● Und hat log(maxID) Einträge
● Beispiel für Knoten 105:
0 = 128
120
18
105
96
32
40
76
58
64
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21
23.04.2009
Finger‐Table Routing
1
2
4
8
16
32
64
ID
106
107
109
113
121
9
41
Tats. Knoten
120
120
120
120
18
18
58
● Idee: Suche den Knoten in der Finger‐Table, der am dichtesten an der Zieladresse ist aber nicht dahinter
der Zieladresse ist, aber nicht dahinter
● Algorithmen:
0 = 128
120
18
105
96
32
40
76
58
64
23.04.2009
22
Routing in Chord
● Beispiel für Knoten 105:
Offset
23
1
2
3
4
5
6
7
// ask node n to find the successor of id
n.find_successor(id)
if id in (n, successor]
return successor;
else
n‘ = closest_preceding_node(id);
return n‘.find_successor(id);
( );
1
2
3
4
5
6
// search the local table for the highest predecessor of id
n.closest_preceding_node(id)
for i = m downto 1
if finger[i] in (n, id)
return finger[i];
return
t
n;
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24
Knotenankunft
●
●
●
●
Stabilisierungsprotokoll
● Regelmäßige Kontrolle der successor / predecessor‐Pointer
Jeder Knoten hat zusätzlich einen predecessor Zeiger
Neuer Knoten muss seinen Identifier n bestimmen
Neuer Knoten n muss einen Knoten o im Netz kennen
n fragt o nach successor(n)
1
2
3
4
5
6
7
■ erhält damit seinen eigenen successor n'
● n kontaktiert n', dadurch wird predecessor(n') aktualisiert
p
// called periodically. verifies n’s
p
y
f
immediate
// successor, and tells the successor about n.
p.stabilize()
n = successor.predecessor;
if n in (p, successor)
successor = n;
successor.notify(p);
n
n'
p
23.04.2009
25
23.04.2009
// called periodically. verifies n’s immediate
// successor, and tells the successor about n.
n.stabilize()
x = successor.predecessor;
if i ( if x in (n, successor)
)
successor = x;
successor.notify(n);
1
2
3
4
// n' thinks it might be our predecessor.
n.notify(n')
if (predecessor is nil or n
n' in (predecessor, n))
in (predecessor, n))
predecessor = n';
23.04.2009
n'
26
Stabilisierung der Finger Pointer
Finger Pointer
Stabilisierungsprotokoll
1
2
3
4
5
6
7
n
1
2
3
4
5
6
7
27
// called periodically. refreshes finger table entries.
// next stores the index of the next finger to fix.
// next stores the index of the next finger to fix
n.fix_fingers()
next = next + 1;
if (next > m)
next = 1;
finger[next] = find_successor(n + 2^(next‐1) );
23.04.2009
28
Stabilisierung der Finger Pointer
Finger Pointer
Stabilisierung der
Successor Pointer
Neuer Knoten (für k unbekannt)
Neuer Knoten (für k unbekannt)
Alter Finger Pointer
eines Knoten k
eines Knoten k
Für Distanz 2i
p
n
n'
p2
n '
p
n
k+2i
hierhin „sollte“ der „
Finger Pointer zeigen
Ziele, bei denen
Finger Pointer p
Finger Pointer
genutzt würde
Routing fehlerhaft bei inkorrektem Successor Pointer!
Ggf. sind Daten noch nicht von n' an n abgegeben worden!
Routing funktioniert auch mit defekter Finger Tabelle korrekt!
Routing funktioniert auch mit defekter Finger‐Tabelle korrekt!
06.05.2009
29
● Fehler sind nur kurzzeitig, müssen von Application Layer behandelt werden (z.B. wiederholte Anfrage/Einfügen)
23.04.2009
Wie groß werden die Bereiche?
● Was ist "kleine" Wahrscheinlichkeit, was ist eine "hohe"?
● Definition:
■ Geringe Wahrscheinlichkeit:
● Normiere Ringgröße auf 1
● Æ Ideale Bereichsgröße ist 1/N
Ideale Bereichsgröße ist 1/N
● Wahrscheinlichkeit, dass ein Bereich mehr als den Faktor log(N) größer ist oder mehr als den Faktor N kleiner ist ist
log(N) größer ist, oder mehr als den Faktor N kleiner ist, ist sehr klein
30
● Zufällige Wahl der ID's
● Ideal: bei N Knoten hat jeder Knoten MAXID/N IDs zu verwalten
● Wie sieht es wirklich aus?
23.04.2009
31
■ Hohe Wahrscheinlichkeit:
1−
1
,c ≥ 1
Nc
1
,c ≥ 1
Nc
Je größer das Netzwerk, desto dichter ist eine kleine Wahrscheinlichkeit bei 0, und eine hohe Wahrscheinlichkeit bei 1.
23.04.2009
32
Größe eines Intervalls:
untere Schranke
untere Schranke
1. Die Wahrscheinlichkeit, dass ein beliebiges Intervall kleiner ist als Ω(1/N2), ist gering.
2. Die Wahrscheinlichkeit, dass ein beliebiges Intervall größer g
g
als O(log N/N) ist, ist gering.
1
hi t einem
hinter
i
K t
Knoten.
N2
Ei : Ereignis, dass Knoten i in dieses Intervall fällt
B t ht das
Betrachte
d Intervall
I t
ll I der
d Größe
G öß
1
N2
E : Ereignis, dass irgendein Knoten in I fällt
1
1
N
⇒ P( E ) = P (U Ni=1 Ei ) ≤ ∑i =1 P ( Ei ) = N 2 =
N
N
⇒ P( Ei ) =
23.04.2009
33
23.04.2009
● Betrachte wieder auf 1 normierten Ring
● Finger‐Zeiger zeigen auf +½, +¼, +1/8, +1/16, …
● Ab dem Finger dessen Ziel kleiner ist als die Intervallgröße, sind alle Finger Identisch (Nachfolger)
● Als suchen wir die Finger für die gilt:
1
log (N ) hinter beliebigem Knoten
N
E i : Ereignis, dass Knoten i in dieses Intervall fällt
Betrachte das Intervall I der Größe
1
log( N )
N
E i : Ereignis, dass Knoten i nicht in I fällt
⇒ P ( Ei ) =
1
log( N )
N
E :E
Ereignis,
i i dass
d
k i Knoten
kein
K t
i I fällt
in
⇒ P ( Ei ) = 1 − P ( Ei ) = 1 −
1
1
> 2
x
2
N
⇔ 2x < N 2 ⇔ log2 (2x ) < log2 ( N 2 )
log( N )
N
= (1 −
23.04.2009
1 m log( N ) ⎡
1 ⎤
)
= ⎢ (1 − ) m ⎥
m
m ⎦
⎣
log( N )
1
log( N ) N log( N )
log( N )) N = (1 −
)
N
N
⎡1 ⎤
≤⎢ ⎥
⎣e⎦
log( N )
1
=
e
ln( N )
ln(( 2 )
1
=
N
1
ln(( 2 )
34
Wieviele unterschiedliche Finger‐
Zeiger haben Knoten?
Zeiger haben Knoten?
Größe eines Intervalls
⇒ P ( E ) = P ( I i =1 E i ) = P ( E1 ) N = (1 −
≈
⇔ x < 2 log2 ( N )
1
N 1, 44
● also: O(log N) unterschiedliche Zeiger
35
23.04.2009
36
Wie schnell ist das Routing?
● O(log N) Schritte mit hoher Wahrscheinlichkeit
n
p
● O(log N) Schritte mit hoher Wahrscheinlichkeit
z
n
p
k
● n möchte an Adresse k senden (zuständig ist ein Knoten z)
● p sei der Vorgänger von k → Wie lange brauchen wir bis p?
● n ≠ p → n sendet an nächsten Vorgänger von k in Finger Tabelle
● Betrachte ein i, sodass p in [n+2i‐1, n+2i)
● Intervall ist nicht leer (enthält p) → n sendet an ersten Knoten in dem Intervall (ist in Fingertabelle)
d
ll (
b ll )
i‐1
● D.h.: Überbrückte Distanz ist ≥ 2
23.04.2009
● Betrachte ein i, sodass p in [n+2i‐1, n+2i)
● Intervall ist nicht leer (enthält p) → n sendet an ersten Intervall ist nicht leer (enthält p) → n sendet an ersten
Knoten in dem Intervall (ist in Fingertabelle)
● D.h.: Überbrückte Distanz ist ≥ 2
D h : Überbrückte Distanz ist ≥ 2ii‐11
Fortsetzung
● Aktueller Knoten ist in [n+2i‐1, n+2i) und p ebenfalls
i 1 → Restdistanz bis p ≤ 2
i‐1
i1
i‐1
● Länge des Intervalls ist 2
d
ll
d
b
● → Hälfte der Strecke bis p ist überbrückt
37
23.04.2009
1
Restdistanz 1/2
2
3
1/22
1/23
…
log N
log N
2 log N
2 log N
…
1/2log N=1/N
1/22log N = 1/N2
38
● Erwartungswert einfach:
■ Erwartungswert des Ausgangsgrades O(log N)
■ Daher Erwartungswert des Eingangsgrades O(log N)
g
g gg
( g )
● Wahrscheinliche obere Schranke???
Wahrscheinliche obere Schranke???
● Nach
Nach 2 log N Schritten ist die Restdistanz 1/N
2 log N Schritten ist die Restdistanz 1/N2
● Die Wahrscheinlichkeit, dass in einem solchen Intervall mehr als ein Knoten ist ist gering
mehr als ein Knoten ist, ist gering
● Î Routing erfolgt in O(log N) Schritten mit hoher Wahrscheinlichkeit
23.04.2009
Welche Finger zeigen auf mich?
● In jedem Schritt wird die Restdistanz mind. halbiert
● Startdistanz ist max. 1 (normierter Ring)
Schritte
z
k
39
23.04.2009
40
k
p
p
Position wo Distanz
2i auf k zeigen würde
g
(für festes i)
Für ein Interval der Länge p..k gibt es höchstens p..k Positionen, die
g
für die Distanz einen Finger Pointer
i
2 auf k zeigen lassen würden – egal wie groß 2i ist.
wie groß 2
ist
23.04.2009
k
(Kann mittels Chernoff Ungleichung
g
g
gezeigt werden, s. Mahlmann 07)
Position wo Distanz
2i vor oder hinter
k zeigen würde
k zeigen würde
(für festes i)
● Routingtabellen haben höchstens Länge O(log N) (m.h.Wkeit)
● → O(log(N)) * O(log(N)) = O(log2(N)) Knoten können auf k zeigen.
41
23.04.2009
Chord: Knotenausfall
Knoten bemerkt, dass ein Successor ausgefallen ist
Woher bekommt er neuen Successor?
Lösung: Liste von x Nachfolgern
Lösung: Liste von x
Liste wird regelmäßig gegen den Uhrzeigersinn weitergegeben und aktualisiert
weitergegeben und aktualisiert
● Wichtig: Routing ist korrekt, auch wenn Finger‐Pointer noch nicht korrigiert!
nicht korrigiert!
● Was passiert bei hohem "Churn"?
Was passiert bei hohem "Churn"?
42
Chord: Hoher Churn
●
●
●
●
23.04.2009
● Intervall p…k hat höchstens Länge L = O(log(N)/ N) (m.h.Wkeit)
● Anzahl Peers in Intervall der Länge L ist g
O( L / (1/N)) = O(log N) (m.h.Wkeit)
43
● Beispiel:
20
40
30
60
50
1
2
3
4
5
n.stabilize()
x = successor predecessor;
x = successor.predecessor;
if x in (n, successor)
successor = x;
successor.notify(n);
1
2
3
n.notify(n')
if (predecessor is nil or n' in (predecessor, n))
predecessor = n';
23.04.2009
44
Replika‐Knoten
Speichern von Daten
● Nach Knotenausfall wird der Nachfolger verantwortlich für den Bereich des ausgefallenen Knotens
● Daher: Replikation der Daten auf Nachfolger
g
● Jeder Knoten hat lokale Daten (z.B. Dateien)
● Er publiziert diese Daten / Indizes im Netzwerk
● Das ganze geht über sog. Das ganze geht über sog. "Soft‐State
Soft State Updates
Updates"
■ Daten haben auf dem Zielknoten ein Timeout
■ Der Original
Der Original‐Knoten
Knoten muss sie regelmäßig erneuern
muss sie regelmäßig erneuern
0 = 128
120
18
105
96
40
76
58
Knoten
Root
R1
R2
18
[121,18]
[106,120]
[77,105]
40
[19,40]
[121,18]
[106,120]
32 58
[41,58]
[19,40]
[121,18]
76
[59,76]
[41,58]
[19,40]
105
[77,105]
[59,76]
[41,58]
120
[106,120]
[77,105]
[59,76]
● Wenn ein Knoten ausfällt, verschwinden seine Daten daher nach einiger Zeit
nach einiger Zeit
● Der für ein Datum verantwortliche Knoten (Root‐Knoten) verteilt die Daten weiter an die Replika‐Knoten
verteilt die Daten weiter an die Replika
Knoten
64
23.04.2009
45
23.04.2009
Datenfluss
40
58
76
105
120
Lokal
Lokal
Lokal
Lokal
Lokal
Lokal
Root
Root
Root
Root
Root
Root
Replika
Replika
Replika
Replika
Replika
Replika
46
Knotenankunft
18
23.04.2009
● Problem: Knoten bekommt Verantwortung für einen Bereich
● Er hat aber noch keine Daten für diesen Bereich
● Lösungsmöglichkeiten:
■ Solange
Solange bis alle Daten vorhanden sind, werden Anfragen an bis alle Daten vorhanden sind, werden Anfragen an
alten Knoten weitergeleitet
g
■ Erst ins Netzwerk einhängen, wenn die Daten da sind
■ Problem ignorieren und auf Soft‐State Updates warten
47
23.04.2009
48
Erweiterung: DHash++
Erweiterung: DHash++
● Frank Dabek, Jinyang Li, Emil Sit, James Robertson, Frans M Kaashoek, Robert Morris: Designing a DHT for Low Latency
and High Throughput, NSDI 04, pp. 85‐98
● Rekursives statt iteratives Routing (geringere Latenz wg. weniger Nachrichten, erlaubt auch effiziente Nutzung von TCP trotz Overhead des Handshakes)
Iterativ:
1
23.04.2009
2
4
6
3
4
● Geringere Latenzen durch lokalitätsbasierte Auswahl der Finger Pointer (wird später in der VL behandelt)
Finger Pointer
(wird später in der VL behandelt)
● Erasure Codes statt Replikation für geringeren Schreibaufwand (aber langsameres Lesen)
Schreibaufwand (aber langsameres Lesen)
?
Rekursiv:
1
2
?
5
3
49
23.04.2009
Nachteile von DHTs
50
Interfaces zu DHTs
● Ohne explizite Behandlung in der Anwendung:
● Zwei Sichtweisen:
■ Keine Lokalität der Daten: Meier vs. Mayer
■ Un‐exakte Suche unmöglich
g
■ Bereichssuche unmöglich
■ Pakete zu einer ID Routen
■ Hashtabelle
● Pakete Routen:
● Verwaltungsaufwand beim Knotenankunft/
Verwaltungsaufwand beim Knotenankunft/‐weggang
weggang
■ send(destId, msg)
send(destId, msg)
■ msg Å receive()
■ Best
Best‐effort
effort service
■ Daher schlecht bei hoher Dynamik ("Churn")
● Hashtabelle
■ put(key, value)
put(key value)
■ value Å get(key)
23.04.2009
51
23.04.2009
52
Zusammenfassung
● DHTs verschieben Daten auf wohldefinierte Knoten
● Dadurch ist effiziente Suche nach Daten möglich
● Zur Zuordnung von Daten zu Knoten wird konsistentes Zur Zuordnung von Daten zu Knoten wird konsistentes
Hashing verwendet
● Fragestellungen für DHTs:
Fragestellungen für DHTs:
■
■
■
■
Aufbau ID‐Raum
Verbindungsstruktur
Routing‐Mechanismus
Dynamik: Knotenankunft / Knotenausfall
Dynamik: Knotenankunft / Knotenausfall
● Interfaces zu DHTs
23.04.2009
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Vorlesung P2P Netzwerke - Fachgebiet Komplexe und Verteilte IT

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