P2P对等网络是一种与传统C／S模式不同的新型网络。P2P网络从结构上一般分为非结构化P2P和结构化P2P。非结构化P2P资源的查找和定位通过扩散来实现，搜索数据几乎是随机搜索，容易造成网络流量急剧增加，从而导致网络拥塞。基于DHT的结构化P2P解决了非结构化P2P的资源定位问题，但仍存在很多其他问题，如：状态效率折衷、容错性、路由热点、地理异构性和主机能力异构性。因此，如何有效地获取有用信息是系统能否大规模应用的关键之一，对P2P搜索定位机制的研究具有重要的理论和应用价值。论文首先针对非结构化P2P网络资源搜索随机性造成的网络拥塞问题，在Random walks算法基础上综合信息搜索方法提出了一种基于反馈的P2P资源搜索策略Feedback Search，该策略由两部分组成：基于反馈的查询转发策略和扩散控制算法。基于反馈的查询转发策略利用已执行查询的反馈进行信息搜索，同时通过在高转发成功率的节点上复制副本来提高搜索命中率；扩散控制算法对搜索策略进行进一步优化，利用消息号MID、TTL和TS同时对查询消息进行控制，减少搜索产生的消息数目，使得网络带宽不被过度消耗，减轻网络拥塞。针对结构化P2P网络路由热点问题，论文提出了一种基于迭代的复制点选取策略和一种副本使用策略——重定向算法。采用Java语言模拟整个策略，仿真实验结果表明该方法具有高效性，可靠性，在目前的P2P网络中有很好的应用推广价值。