BFS 查询方法造成
冗余网络通信开销的原
因主要在于邻居节点范围宽度的选择和
TTL 值深度的设置[9]。针对这两个问题出现了几种
对
BFS 方法的改进。Iterative Deepening[10]是通过最初设置一个较小的 TTL 值进行宽度优先
搜索，然后等待搜索是否成功。如果成功，则停止搜索；否则增加
TTL 值再进行广度优先
搜索。重复此过程直到文件找到或者
TTL 到达设置最大值。在 Directed BFS[10]方法中，查
询源节点不是向所有的邻居节点发送查询消息，而是选择邻居节点的一个子集以减少查询
消息量。
RandomWalks[11]中查询源节点生成 k 个查询消息，随机选择 k 个邻居节点进行消
息的转发，
k 根据网络通信消耗和搜索成功率的要求选定。
以上对
BFS 方法的改进仅从算法本身入手，往往是以牺牲查询响应时间、搜索成功率
等性能为代价来获取较少的网络流量开销。网络拓扑的优化可建立在原有
P2P 系统路由算法
的基础上，既保持了原有路由算法的优点，又使网络从拓扑结构上更利于对资源的查询，
从而进一步提高资源查询的整体性能。
1.2 网络拓扑优化的特点
从对
P2P 系统的拓扑结构分析可知，造成产生冗余通信的原因主要有两类：a）逻辑拓
扑网络与物理网络之间的不匹配，使相同的物理连接上可能会多次传递同样的查询消息；
b）节点缺乏对网络拓扑结构的掌握，很多路径的查询消息是无效的，没有应答消息返回。
针对以上两个方面的原因，对
P2P 网络拓扑的优化主要有两种：一种是通过优化逻辑
拓扑连接与物理连接之间的不匹配，使查询消息在转发过程中，减少在同一物理路径上传
递的次数，如
LTM[12]，将物理上邻近的节点选做邻居节点，既保持了搜索范围，又减少
了查询的响应时间；另外一种是不考虑底层物理网络，而是优化节点间的逻辑连接，以提
高查询的发现效率，减少网络的通信开销。例如将提供相似资源或具有相似兴趣的节点进行
聚类
[13,14]，使节点在进行资源查询时，查询消息发送给更可能具有目标文件的节点，从
而提高搜索性能。
文献
[15]基于数据访问频率提出节点度优化模型，但它对网络模型作出很多假设，如
节点资源确定，并服从
Uniform 分布，节点存储资源的访问频率已知等。但往往节点内容并
不确定，时常发生变化，且网络资源及资源的访问频率服从
Zipf 分布[7]。本文不对网络模
型作过多假设，通过分析产生冗余通信的原因，定义了网络及节点的有效通信率，通过优
化节点连接度来实现网络拓扑的优化。
2 覆盖网络的拓扑结构优化
非结构化的
P2P 系统是建立在物理网络之上的逻辑网络，节点通过维护与邻居节点间
的连接关系，实现与网络间其他节点的通信。当一个节点想获取某个资源时，生成对该资源
的查询消息并发送给它的邻居节点。当邻居节点收到查询消息时，首先进行本地检索，如果
本地拥有与查询消息相匹配的资源，返回应答消息给查询源节点；如果本地没有与查询相
匹配的资源时，然后将查询消息转发至它的邻居节点。各邻居节点对查询消息主要有两类结
果，即返回应答消息和转发查询消息。邻居节点对查询消息的转发等同于新产生一个查询消
息，转发消息次数越多产生的查询消息就越多。一个节点返回的应答消息越多，转发的查询
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