随着P2P系统的不断发展与广泛的应用,P2P系统所占用的网络资源与流量已经成为互联网整体资源与流量中最大的组成部分,并且该部分的比例也在不断扩大。由于P2P系统组网方式的物理位置无关性以及节点选择时的随机性和任意性,造成了大量的跨网间通讯(如跨ISP、AS等)。此种频繁任意的跨越式的网络交互方式给下层物理网络带来了巨大的压力,由此造成了不必要的底层物理资源的过度浪费。究其原因还是P2P组网机制及其路由机制缺乏对底层物理网络拓扑结构的感知。由此产生了诸如频繁跨越ISP的情况。在2008年ICDCS(Conference on Distributed Computing Systems)和sigcomm会议中,David R. Choffnes和他的团队先后提出了针对诸如P2P的分布系统的节点相对位置判断与测量方案:CDN based Relative network Positioning简称为CRP。其核心思想是:利用CDN网络的现有架构,低损耗的通过回收、记录和分析分布式系统中节点与CDN网络的交互信息来定位节点的相对位置,进而以其特有的度量标准来测量节点之间的距离。由于充分利用了已有的CDN网络架构,此种定位测量方案以网络资源的消耗少、轻量级、且定位测距结果优良而著称。能够更有效的利用网络资源,提升诸如P2P系统等分布式系统的应用性能。本文针对现有结构化P2P路由算法所存在的对底层物理拓扑结构感知能力差的缺点。首先,针对P2P系统的特性,在传统CRP技术的基础之上提出了性能更为优异且更加适合P2P系统的多级别的CRP定位与测距技术,本文称之为M-CRP技术,该技术以分级的形式分别从定位速度、定位精度两方面对传统的CRP技术进行改进,使得P2P系统中的节点对物理拓扑结构的感知能力大大增强。其次,本文以M-CRP为基础,采用CAN协议,提出了一种新的P2P网络路由算法——M-CRP-CAN路由算法。该算法以M-CRP技术为主要技术支持,在传统CAN协议的基础上进行改进,使得M-CRP-CAN在组网、路由、自适应等机制都有较强的对底层物理拓扑结构的感知性:使得组网时在物理上相近的节点会处于逻辑上相邻的位置;相应的路由机制也对物理拓扑结构给予充分考虑,优先考虑物理临近且通信成本较低的节点;不断的自适应机制使得M-CRP-CAN能够随着网络状态的不断变化不断作出调整。在NS2网络模拟平台上,分别对M-CRP算法与M-CRP-CAN算法进行仿真分析。实验表明M-CRP算法在定位速率与定位精度上较之传统CRP算法有更加出色的表现,而在此基础上的M-CRP-CAN算法可以提高本地化下载的比率,提高数据的交换效率,减少网络中不必要的跨域流量,减少骨干链路的负载,改善了互联网的性能,提高了P2P网络的效率。