P2P计算是近年来兴起的一种重要的网络计算技术,它不依赖中心服务器,而是利用所有参与节点的计算能力和网络带宽构建的应用体系,具有鲁棒性好,可扩展性强,易于部署等特点。目前,P2P计算已经发展成Internet上最重要的应用模式之一,并成为近年来的研究热点。P2P覆盖网拓扑的特性是影响P2P系统服务质量的关键因素。首先,P2P系统具有强动态性,为保证应用稳定可靠,不会因节点的随意离开导致系统崩溃或服务质量明显下降,要求覆盖网拓扑具有良好的弹性,没有明显的缺陷。其次,资源搜索是P2P系统中最重要的操作,提高资源搜索效率能够显著改善系统的性能和可扩展性,而覆盖网的拓扑结构对资源搜索具有全方位的影响,拓扑优化是提高搜索效率的主要手段之一。因此,本文以提高系统可靠性和资源搜索效率为目标,对P2P环境下拓扑优化技术进行了深入研究。本文贡献如下:提出了一种P2P环境下被动式分布式割点发现算法,该算法仅依靠局部信息,可使P2P覆盖网中的每个节点自主判断自己是否为割点,并采取相应措施来消除对覆盖网连通性的危害。通过理论分析和模拟实验证明,该算法具有准确率高、开销低、自适应性强等优点。在静态网络中,它能够发现所有的割点,且普通节点被误判为割点的几率极低。在动态环境下,也能获得非常高的准确率。提出了一种P2P环境下分布式点割集发现和消除算法。该算法通过节点巧妙地计算其邻居间点不相交道路的情况,判定自己是否是割点或发现其所属的2点割,并采取修补措施来消除其对覆盖网的不利影响。实验证明,该算法准确率高,割集消除对提高覆盖网可靠性的效果显著。提出了一种基于连接选择的覆盖网拓扑优化算法ILS。ILS算法利用P2P文件共享应用呈现的基于兴趣的局部性特征,提出了节点间兴趣相似度评价模型和连接价值评价模型,通过动态自适应地在覆盖网中增加同兴趣节点间连接,删除低价值连接的方法,构成兴趣聚集。实验证明,ILS能使搜索在小范围内获得高成功率,显著缩短搜索响应时间,降低通信开销,与其它算法相比具有显著优势。提出了一种基于超立方体结构的P2P数据网格信息服务模型及拓扑优化算法。该算法能够用最多O(logN)的代价完成基于关键字的查找,并通过追踪访问的热点和调换节点位置,使得彼此访问量最大的节点在覆盖网中始终距离最近。分析和模拟证明,这种信息服务组织模式充分利用了数据网格的特点,能够有效保证服务性能和系统可扩展性,而自适应换位算法能大幅提高资源搜索效率。