近年来,随着计算机网络与通信技术的快速发展,P2P网络模式以其可扩展性、高度容错性等突出优点变得越来越流行。在仅有的几年时间里,P2P应用已发展成为了占用Internet流量的主要应用类型。要充分发挥P2P网络优势,如何实现资源的定位是其关键问题。结构化P2P网络是第三代P2P网络,其采用的分布式哈希表技术具有较高的查询效率,适合大规模的网络并且可扩展性较好,是目前的研究热点。首先,本文对结构化对等网络搜索算法Kademlia进行了深入研究和分析。针对Kademlia中逻辑网络和物理网络拓扑不匹配问题,提出根据节点物理位置信息对节点分域的改进策略;考虑到网络中节点的性能差异,引入超级节点的概念,选择域中高性能节点作为超级节点承担更多的任务。其次,本文提出了一种改进的基于网络拓扑和节点异构的结构化对等网络搜索算法THK。该算法利用界标簇算法和RTT探测技术将网络中的节点按照实际物理地址的邻近性划分为不同的域,在每个域中根据节点性能选出一个超级节点及几个备份超级节点,超级节点保存域内节点的信息,并对域内查询成功的信息及热点资源信息进行缓存。节点进行查找时,先对域内信息以及缓存信息进行查找。缓存机制的引入增大了域内查找成功的概率。最后,利用仿真实验将THK算法和Kademlia算法进行比较,仿真结果表明THK算法与Kademlia算法相比,在逻辑路由跳数和平均查找延迟方面都具有更好的性能。