资源定位服务的分布式生成树模型及算法研究

针对云计算中资源定位索引的瓶颈问题,基于分布式生成树DST提出了一种自适应的资源定位服务DST-RLS模型以及搜索半径限制的资源定位算法SRL.通过给出代表元选取规则,使代表元均衡分布在DST-RLS模型中,提高了资源定位服务的负载均衡性.SRL算法支持复杂查询和灵活的搜索策略,算法的时间复杂度为常数阶.数学分析和仿真实验表明,DST-RLS模型具有较好的负载均衡性、可靠性和自适应性;通过限制搜索半径,SRL算法缩短了资源定位时间,减少了网络带宽耗用,性能优于DST定位算法.