基于GPN算法的分布式爬虫调度优化与性能提升

本文献深入探讨了"基于GNP算法的分布式爬虫调度策略"这一主题，针对分布式搜索引擎在任务调度和负载均衡方面面临的挑战。GPN，全称为全局网络定位算法，被应用于设计一种高效且智能的爬虫调度策略。传统的任务调度往往涉及大规模的网络距离测量，这在分布式环境中可能导致响应时间延迟和对广域网资源的过度消耗。作者提出了一种创新方法，即利用网络距离预估来替代实际测量，这种方法显著提升了系统的响应速度，并减轻了广域网的负载。 在文中，作者们关注的核心是利用GPN算法优化爬虫节点在网络中的分布和任务分配，以实现更好的负载平衡。他们通过在广域网上部署爬虫节点，构建了一个分布式搜索引擎架构，将GNP调度策略付诸实践。实验结果显示，这种策略能够有效地提升系统性能，证明了其在实际应用中的可行性。 此外，本文还提到了研究团队的背景，包括哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院的研究人员，如刘爽、姜春祥、张伟哲、李东和张鸿，他们在网络计算、网络安全、并行计算等多个领域具有深厚的学术积累和实践经验。他们共同合作，结合各自的专业知识，推动了分布式爬虫调度领域的前沿研究。 关键词"分布式爬虫"、"任务调度"、"负载均衡"以及"网络测量"和"全局网络定位"揭示了论文的主要研究内容和技术焦点，表明了作者们对于优化分布式系统效率和资源利用率的深刻理解。这篇论文提供了一种创新的解决方案，对于提高分布式搜索引擎的性能和稳定性具有重要的理论和实践价值。