【摘 要】
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基于对等网络（Peer to Peer,P2P）的分散式存储网络是Web3.0的重要内容载体与核心组成部件。但P2P的匿名性引入了女巫攻击,为对抗女巫攻击及其变种,分散式存储网络常使用栈式深度鲁棒图（Stacked Depth Roubust Graph,SDR）算法减缓数据副本转换。但SDR算法的执行过程中生成的中间数据会占用大量内存,成为闲置设备加入分散式存储网络以及多个转换过程并行执行的主要
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基于对等网络（Peer to Peer,P2P）的分散式存储网络是Web3.0的重要内容载体与核心组成部件。但P2P的匿名性引入了女巫攻击,为对抗女巫攻击及其变种,分散式存储网络常使用栈式深度鲁棒图（Stacked Depth Roubust Graph,SDR）算法减缓数据副本转换。但SDR算法的执行过程中生成的中间数据会占用大量内存,成为闲置设备加入分散式存储网络以及多个转换过程并行执行的主要障碍。目前在我们的调研范围内,针对该问题还未见任何解决方案。通过深入分析SDR的结构与算法执行过程,发现了其节点依赖关系固定以及节点渐进生成的特征。基于上述两个特征,提出了外存缓存型栈式深度鲁棒图（Storage Cached-Stacked Depth Roubust Graph,SC-SDR）算法。首先,针对节点依赖关系固定的特性,SC-SDR按使用时序,将中间数据顺序保存于外存之中,从而大幅降低了内存空间开销;与此同时,按顺序方式存取的中间数据,能够最大程度地利用外存带宽,从而保持较高的算法性能。此外,针对节点按序生成的特点,SC-SDR采用了渐进的内存分配机制,降低了多个并行执行的SDR算法过程对于内存空间的使用总量。基于上述两种内存优化技术,提出了最终内存优化算法SC-SDR,SC-SDR能够在大幅降低内存空间开销的同时维持较高的算法性能。实现了SC-SDR的原型并基于原型完成了大量测试工作。实验结果显示,当未采用专用指令集处理算法时,与原始SDR算法实现相比,SC-SDR能够将处理32GB副本的内存开销从64GB降低至192MB,即降低99.7%内存空间开销,并保持算法执行时间不变。当采用专用指令集处理算法时,在节省98.4%内存空间开销的情况下,算法执行时间约增加49%。
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