对等(P2P)计算模型的出现启迪了很多高效的大规模分布式应用的构建。由于P2P模式具有低成本、自组织、鲁棒性、可扩展、隐私保护等优点，已成为构建大规模互联网应用的良好架构。自从P2P技术诞生以来，P2P应用越来越普及，无数用户开始利用P2P技术在互联网上共享资源。区别于传统的集中式信息系统，基于P2P架构的信息共享系统，如P2PWEB、基于P2P的WIKI系统等，带来了新的挑战：由于P2P系统的完全分布式特点，高效的分布式资源搜索成为首要的难点；同时，基于P2P模型自主公平的原则，用户需要一种公平交换的方式进行信息共享，而在P2P环境中缺少可信第三方的条件下公平交换是非常困难的。针对上述问题，本文研究采用复制策略和缓存策略来提高大规模对等搜索的性能，并且提出了对等网络环境下无需专用TTP的公平交换协议。主要贡献包括：1．提出一种基于复制策略的概率穷尽搜索P2P系统RPXS。首先分析了穷尽搜索概率模型，证明了随机复制策略具有最优的搜索成功率，通过将优化数量的副本随机复制到无结构P2P网络中，能够以高概率保证穷尽搜索；分析结果还表明复制策略的成本取决于网络的规模。基于穷尽搜索概率模型设计了一种混合式P2P结构——RPXS，成功解决了随机复制问题。RPXS通过构建一个轻量级的分布式哈希表(DHT)子系统提供网络规模估计和随机结点子集选取服务，基于此服务，RPXS复制数据项／查询到网络中的随机结点子集，从而有效实现了概率穷尽搜索。分析表明RPXS具有合理的系统开销，非常适合大规模P2P网络环境下的文本搜索应用。全面的模拟实验结果表明RPXS能够以较低的消息开销获得接近优化的搜索成功率和较好的容错性。2．为了进一步降低资源搜索的成本，本文提出了基于副本网络的多命中查询策略。设计多种策略关联副本，使得同一资源的不同副本之间相互感知，并通过数学分析和实验确定相关参数，针对不同的资源分别构建逻辑上的副本网络。查询请求命中副本网络中任一副本，通过副本关联信息可以容易地访问其它副本，从而能够有效获得多命中查询。所提出的副本管理策略可与RPXS相结合，从而实现低开销的穷尽搜索。3．提出一种兴趣感知的缓存策略用于提高资源搜索的性能。资源结点广告资源信息，其它结点接收资源广告信息，并根据该广告信息对当前结点的可用潜能确定是否缓存该信息。设计了基于GOSSIP的资源广告算法，采用布隆过滤器来表示结点的兴趣，并提出了可用潜能的量化方法。实验结果表明所提出的缓存策略显著提高了无结构对等网络的搜索性能。4．提出一种基于采样网络上随机游走的结点采样算法。分析了结点采样的参数设置，基于此分析提出了采样网络构建算法和基于随机游走的采样算法。模拟实验结果表明，所提出的结点采样算法具有低消息开销、低时延和低偏差的优势。结点采样算法能够用于解决公平交换中分布式TTP构建问题。5．提出一种P2P环境下的无需专用可信第三方(TTP)的公平交换协议P2PFair。通过交易双方共同选择系统中的n个随机结点合成一个分布式的可信第三方提供交换的公平性保证；采用基于身份的加密算法(IBE)保证交易内容的私密性；采用门限机制防止TTP中结点的合谋，并且提供了系统对结点失败的容错功能。详细的分析表明，所提出的方案能够解决P2P环境下，无需专用TTP进行公平交换的问题。本文的研究成果能够有效提高大规模对等资源搜索的性能，并且丰富了对等网络中资源共享的模式。