如果有一个可以查询的点对点系统，则希望

• 减少整个网络上的查询总数(通过将"热门"项目和"类似"项目一起分布)
• 避免在每个节点上过多的存储
• 确保在面对客户端停机，硬件故障以及用户离开时(即使是中等程度的稀有商品)也具有良好的可用性(可能为档案管理员/历史学家检测稀有商品)
• 避免在网络分区的情况下查询未能找到匹配项

鉴于这些要求：

• 有没有标准的方法？如果没有，是否有任何受人尊敬的实验性研究？我对分配方案很熟悉，但是我还没有看到任何真正可以解决学习问题的方法。
• 我是否缺少任何明显的标准？
• 是否有人有兴趣解决/解决这个问题？ (如果是这样，我很乐意将本周末聚集在一起的非常la脚的模拟器的一部分开源，并且通常会提供无用的建议)。

@cdv：我现在已经看过视频了，它非常棒，尽管我觉得它并没有完全适用于可插拔的发行策略，但肯定是90％的实现方式。但是，这些问题突出了这种方法的有用差异，这些差异解决了我的一些进一步担忧，并为我提供了一些后续的参考。因此，尽管我认为这个问题尚待解决，但我暂时接受回答。

解决方案

回答

如果我们有时间，值得看看Wuala进行的Google技术讲座。他们讨论了在构建对等文件系统时面临的同样问题。

回答

有多种系统，我们在寻找的各个方面都有所不同，每个方面都有不同的折衷方案，包括但不限于：

亚马逊的Dynamo：http://s3.amazonaws.com/AllThingsDistributed/sosp/amazon-dynamo-sosp2007.pdf

Kai：http：//www.slideshare.net/takemaru/kai-an-open-source-implementation-of-amazons-dynamo-472179

Hadoop：http：//hadoop.apache.org/core/docs/current/hdfs_design.html

和弦：http://pdos.csail.mit.edu/chord/

蜂巢：http://www.cs.cornell.edu/People/egs/beehive/

和许多其他。在按照这些原则构建了自定义系统之后，我也以开放源代码形式发布了一些构建模块：http://code.google.com/p/distributerl/
(这不是一个完整的系统，但是一些库对于构建一个库很有用)