近年来,对等网络(Peer-to-Peer,简称P2P)发展迅速,应用广泛。以分布式哈希表DHT为基础的结构化网络由于拥有去中心化、伸缩性强、容错性能好等诸多优点,逐渐成为研究和应用的焦点。Kademlia网络作为唯一被大规模实际应用的结构化DHT网络,存在很多有待研究和解决的问题。　　 资源监测是网络监测领域的一个重要课题。随着Kademlia网络应用的成熟,它的安全机制逐步完善,原有的通过插入大量巫化节点进行被动监测的方法已逐步失效,因此只能通过在ISP网关或占用大量IP资源进行嗅探,被动监测的代价迅速提高。被动监测的方法也无法准确地获取某些特定资源的拓扑分布情况,如索引节点ID、索引节点IP和元信息内容等等。因此本文探讨从主动监测的角度出发,充分利用有限的IP资源,更快、更全地获取资源的拓扑快照,并且支持大规模资源的监测。本文以eMule的Kademlia网络(又称eMule-Kad)作为研究实例,设计和实现KadSnap系统,解决了Kad网络资源主动监测的几个关键技术,通用性强,可以作为一个支撑Kad网络资源监测研究和相关应用的基础性工具。　　 本文进一步设计了Kad网络资源监测的实验,探索Kad网络资源拓扑分布的若干统计特性和规律。实验中使用KadSnap系统,针对大量的资源目标进行持续的监测,对资源的索引节点数量、索引ID的聚集情况、元信息的分布规律以及节点对资源的搜索时长进行统计分析,得出若干反映Kad资源分布特征的结论。这些数据和结论在国内外同行中少有公开报道,填补了Kad资源拓扑分布的数据空白,使得研究者可以进一步深入地认识Kad网络,也为日后的网络优化提供了数据支撑和依据。