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基于DHT的物联网分布式发现系统

更新时间：2019-12-24 07:10:38 大小：1M 上传用户：xiaohei1810查看TA发布的资源 标签：dht物联网 下载积分：1分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

物联网中海量设备的频繁接入、退出以及动态的网络变化为节点管理带来了压力,结构化的P2 P网络可以有效缓解这种压力,但是大多数物联网P2P网络只能利用节点ID进行简单搜索.本文对分布式哈希表(DHT)进行改进,实现利用节点的多个属性和属性的范围进行搜索和管理.基于改进后的DHT,实现了一种新的物联网资源发现系统,它可以将物联网内的各类资源组织在一起,形成一个分布式、松耦合的物联网架构.实验结果表明该搜索系统可以在物联网中实现高效的资源发现.

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代 化  
２０１８年第 １期  
ＪＩＳＵＡＮＪＩ ＹＵ ＸＩＡＮＤＡＩHＵＡ  
总第 ２６９期  
文章编号：１００６-２4７５（２０１８）０１-００８９-０６  
基 于 ＤHＴ 的 物联 网 分 布 式 发 现 系 统  
张秉坤,李晓辉,王志乾  
（华北计算技术研究所,北京 １０００８３）  
摘要：物联网中海量设备的频繁接入、退出以及动态的网络变化为节点管理带来了压力,结构化的 Ｐ２Ｐ 网络可以有效缓  
解这种压力,但是大多数物联网 Ｐ２Ｐ 网络只能利用节点 ＩＤ 进行简单搜索。本文对分布式哈希表（ＤHＴ）进行改进,实现  
利用节点的多个属性和属性的范围进行搜索和管理。基于改进后的 ＤHＴ,实现了一种新的物联网资源发现系统,它可以  
将物联网内的各类资源组织在一起,形成一个分布式、松耦合的物联网架构。实验结果表明该搜索系统可以在物联网中  
实现高效的资源发现。  
关键词：物联网；结构化 Ｐ２Ｐ；物体发现；分布式哈希表  
中图分类号：ＴＰ３９３  
文献标识码：Ａ  
doi：１０.３９６９／ｊ.ｉｓｓｎ.１００６-２4７５.２０１８.０１.０１８  
A IoT Distributed Discovery System Based on DHT  
ＺHＡＮＧ Ｂｉｎｇ-ｋｕｎ,LＩ Ｘｉａｏ-ｈｕｉ,ＷＡＮＧ Ｚｈｉ-ｑｉａｎ  
（Ｎｏｒｔｈ Ｃｈｉｎａ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ,Ｂｅｉｊｉｎｇ １０００８３,Ｃｈｉｎａ）  
Abstract：Ｔｈｅ Ｉｎｔｅｒｎｅｔ ｏｆ Ｔｈｉｎｇｓ （ＩｏＴ）ｉｓ ｅｎｖｉｓｉｏｎｅｄ ｔｏ ａｄａｐｔ ｍａｓｓｉｖｅ ｏｆ ｄｅｖｉｃｅｓ ａｃｃｅｓｓｉｎｇ ｏｒ ｅｘｉｔｉｎｇ ａｎｄ ｆｒｅｑｕｅｎｔ ｎｅｔｗｏｒｋ ｃｈａｎ -  
ｇｅｓ,ｗｈｉｃｈ ｂｒｉｎｇｓ ｌｏｔ ｏｆ ｐｒｅｓｓｕｒｅ ｔｏ ｎｏｄｅｓ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ .Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｄ Ｐ２Ｐ ｎｅｔｗｏｒｋ ｃａｎ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙ ｒｅｌｉｅｖｅ ｔｈｉｓ ｐｒｅｓｓｕｒｅ .Ｂｕｔ ｍｏｓｔ  
Ｐ２Ｐ ｎｅｔｗｏｒｋｓ ｓｉｍｐｌｙ ｓｕｐｐｏｒｔ ｔｏ ｓｅａｒｃｈ ｎｏｄｅ ｗｉｔｈ ｎｏｄｅ ＩＤ .Ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｉｍｐｒｏｖｅｓ Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ Hａｓｈ Ｔａｂｌｅ （ＤHＴ）ａｎｄ ｒｅａｌｉｚｅｓ  
ｓｅａｒｃｈｉｎｇ ａｎｄ ｍａｎａｇｉｎｇ ｗｉｔｈ ｎｏｄｅ ｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓ ａｎｄ ｒａｎｇｅ ｏｆ ｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓ .Ｂａｓｅｄ ｏｎ ｉｍｐｒｏｖｅｄ ＤHＴ,ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｒｅａｌｉｚｅｓ ａ ｎｅｗ ｋｉｎｄ ｏｆ  
ＩｏＴ ｒｅｓｏｕｒｃｅ ｄｉｓｃｏｖｅｒｙ ｓｙｓｔｅｍ.Ｔｈｉｓ ｓｙｓｔｅｍ ｃｏｕｌｄ ｏｒｇａｎｉｚｅ ａｌｌ ｋｉｎｄｓ ｏｆ ｒｅｓｏｕｒｃｅ ｉｎ ＩｏＴ ａｎｄ ｆｏｒｍ ａ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ ａｎｄ ｌｏｏｓｅｌｙ ｃｏｕｐｌｅｄ  
ｓｙｓｔｅｍ ｆｏｒ ＩｏＴ ｓｙｓｔｅｍ.Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ ｓｈｏｗｅｓ ｔｈｅ ｓｅａｒｃｈ ｓｙｓｔｅｍ ｃｏｕｌｄ ｒｅａｌｉｚｅ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅ ｎｏｄｅｓ ｓｅａｒｃｈ ｉｎ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ ＩｏＴ .  
Key words：Ｉｎｔｅｒｎｅｔ ｏｆ Ｔｈｉｎｇｓ；ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｄ Ｐ２Ｐ；ｔｈｉｎｇｓ ｄｉｓｃｏｖｅｒｙ；ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ ｈａｓｈ ｔａｂｌｅ  
构成分布式网络,弱化平台中物体、数据接收、数据处  
0 引 言  
理等模块在网络中的固定架构,最终形成一个节点按  
需搜索并获取网络内资源、自组织、智能化的分布式  
物联网架构可以解决集中式集群中的这些问题。在  
这种不断变化的分布式异构系统中,一个搜索速度  
快、精度高、易于拓展、可以自动配置的资源发现机制  
被认为是物联网智能化的必备需求［２-３］。  
物联网是新一代信息技术重要的组成部分,许多  
国家把物联网的发展上升到国家战略层面［１］。物联  
网在使用过程中会产生海量信息,网络中的物体会随  
时添加和删除,已有的物联网拓扑结构也会不断地变  
化,这些因素导致了大量物体数据在数据库中的读取  
和写入。集中式服务器集群在处理这些信息时存在  
信息获取速度慢,可扩展性不强,容易出现单点故障,  
以及信息缺乏隐私和信息安全性不易保障等问题。  
而将物联网中的物体资源、平台资源、计算资源作为  
物联网中的平等节点“网元”,以一种松耦合的方式  
在分布式物联网系统中,有分布式哈希表（Ｄｉｓ-  
ｔｒｉｂｕｔｅ Hａｓｈ Ｔａｂｌｅ,ＤHＴ）［4］ 和 域 名 系 统 （Ｄｏｍａｉｎ  
Ｎａｍｅ Ｓｙｓｔｅｍ,ＤＮＳ）２类主要的实现形式,使用它们来  
实现分布式物体服务集成、维护与发现是未来的趋  
势［２］。苹果公司推出基于组播域名系统（ｍｕｌｔｉｃａｓｔ  
收稿日期：２０１７-０５-０２  
基金项目：中国电科主导类创新基金资助项目（ＪＪ１２０１０２）  
作者简介：张秉坤（１９９１-）,男（满族）,甘肃兰州人,华北计算技术研究所硕士研究生,研究方向：物联网,分布式系统；李晓  
辉（１９８０-）,女,湖南邵阳人,高级工程师,博士,研究方向：物联网体系结构技术,物体统一描述与建模技术,物体服务与管理  
技术,物联网开放中间件技术；王志乾（１９８７-）,男,河北石家庄人,博士,研究方向：物联网架构,物体分布式协同,无人集群  
万方数据  
智能。  
９０  
计
算
机
与
现
代
化
２０１８年第 １期  
Ｄｏｍａｉｎ Ｎａｍｅ Ｓｙｓｔｅｍ,ｍＤＮＳ）的 Ｂｏｎｊｏｕｒ 零配置网络  
协议［５］。该协议是为了在缺少中心服务器的情况下  
完成 ＩＰ 获取、名称解析和服务发现这 ３项工作。但  
是这类解决方案仍然需要一个域名解析服务器,使得  
分布式节点仍然需要像传统的 Ｃ／Ｓ 结构一样进行注  
册。ＤHＴ 广泛应用于互联网资源的获取,但是在物  
联网中由于功能欠缺导致应用较少。文献［６］在基  
于 ＥＰＣｇｌｏｂｌｅ 提出的物联网架构和编码的基础上,基  
于 Ｃｈｏｒｄ 算法在已知节点 ＩＤ 的情况下获取物体位置  
信息。文献［７］提出了一种 ＣｏＡＰ 与 ＤHＴ 结合的物  
联网系统,其中使用到了 ＣｏＡＰ 协议中的 ＣｏＲＥ 资源  
目录和 ＤHＴ 结合的半分布式搜索机制,但是该系统  
只能通过基本的地理位置来实现物体搜索,功能过于  
简单。  
的特征做出描述,结合向量空间模型实现多个特征词  
的查询［１4-１５］。文献［１６-１７］利用一种空间填充曲线 Ｚ  
_ｏｒｄｅｒ［１８］对多维数据做出处理,将其降维成为 １维的  
二进制串。但是该方法提出的背景是互联网中的信  
息资源节点,以尽可能多的节点提供资源为目的,而  
不是物联网中以尽可能快的方式获得资源信息,与资  
源进行交互。  
2 基于改进 DHT 的物联网发现系统设计  
2.1 DHT 的改进  
目前广泛使用的 ＤHＴ 网络查询节点的方式较为  
单一,只能针对节点储存的 ｋｅｙ-ｖａｌｕｅ 信息使用目标  
节点的 ＩＤ 进行单一节点的精确查询。而在物联网环  
境中,物体节点在不知道周围环境的情况下,需要按  
照自己的需求使用单个或多个属性对节点进行搜索,  
很多时候还需要对某个范围内的节点进行搜索。为  
此,本文提出了一种降维算法,使用该算法将 ＤHＴ 针  
对物联网特性进行改进,最终实现使用节点的多个属  
性进行搜索和限定节点属性的范围,搜索该范围内的  
节点 ２种常用的搜索方式。首先对各个属性值分别  
降维,生成对应的二进制串,然后将得到的二进制串  
按照变化程度倒序排列,把不常变化的属性放在节点  
ＩＤ 的高位。这种方式可以在搜索时让部分搜索请求  
的节点 ＩＤ 在低位变化。减小搜索路径长度,同时避  
免产生由于物体属性集中而导致部分节点搜索压力  
过大。在搜索过程中,对搜索路径上为没有缓存目标  
节点的节点储存目标节点到其 Ｋ 桶中。提高对目标  
节点的搜索效率。最后,对属性查询节点方式以  
ｊｓｏｎ,ＸＭL 等通用格式进行封装,以避免数据的异构  
问题。  
本文针对物联网中分布式节点交互过程进行研  
究,通过一种降维算法对 ＤHＴ 进行了改进,实现了通  
过节点的多个属性搜索单一以及多个物联网资源的  
ＤHＴ 网络。并且基于改进后的 ＤHＴ 实现了一种新的  
分布式物联网发现机制,使得物联网资源可以按照需  
求自主搜索,自主交互。最终形成了一个分布式、松  
耦合、易于拓展、可自动配置的物联网资源发现系统。  
1 DHT 基本原理  
ＤHＴ 提供对网络信息的动态发布和数据键值对  
的分布式储存以及精确查找,在对等网络、传感网等  
分布式需求的系统中有广泛的应用［８-９］。目前 ＤHＴ  
主要有 Ｃｈｏｒｄ,Ｐａｓｔｒｙ,ＣＡＮ 以及 Ｋａｄｅｍｌｉａ［１０］等算法,  
其中 Ｋａｄｅｍｌｉａ 由于其高效并且快速的搜索方式成为  
应用最广泛的 ＤHＴ 协议之一［１１］。它在 ｅＤｏｎｋｅｙ 和  
ＢｉｔＴｏｒｒｅｎｔ 中都有不同的实现,为这些系统中大量状  
态多变的节点提供了稳定的支撑［１２］。  
2.1.1 多维属性降维处理  
物体 Ａ 的属性 ｘ,属性的值域为［ｘ１,ｘ２］通过降维  
ＤHＴ 可以有效地解决物联网中海量物体信息发  
现和搜索的问题,但是在搜索功能上也有明显的缺  
陷。ＤHＴ 算法只能根据一个 ＩＤ 精确搜索某一节点,  
而不能进行多属性和范围搜索。目前已有的解决方  
案主要是设置网络节点之间的约束以及利用空间曲  
线对多属性降维。比如 ＳＲＤＭ 是基于 Ｃｈｒｏｄ 算法通  
过资源节点来储存物理空间上的资源信息,在属性节  
点的基础上进行多属性搜索。但是当采用属性节点  
储存信息时,会导致节点分布不均,进而影响整个系  
生成１维串 Ｐ（ｐ１,ｐ２,⋯,ｐｍ ）,生成算法为 ＧｅｔＫｅｙ（Ｋ）。  
１）如果 ｘ 处于给定值域的右半部,则 ｐ１为 １,处  
于左半部,则 ｐ１为 ０。  
２）将 ｘ 值域减半,选择 ｘ 值所属的值域,递归以  
上步骤直到完成该属性预定的位数。  
这种方式可以方便地分配每个属性的范围和分  
辨率（使得属性值有变化的最小值）,使其可以满足  
不同属性的特征。在该算法下属性所需分辨率为  
统的性能和扩展性［１３］。同时对网络结构的约束会使 ２ｎ ,其中 ｎ 为该属性所占的位数。  
例如将二维属性（０.７,０.4）在［０,１］的值域中,  
得物联网节点变化引起整个网络拓补的变化。而在  
万方数据  
降维得到 4位的二进制位串。  
Ｋａｄｅｍｌｉａ 方面,可以使用本体（Ｏｎｔｏｌｏｇｙ）对搜索目标  

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