假设节点1001和1101还不是group1100的转发器。那么节点0111的加入将使得这个路由上的两个节点成为该组的forwarder,并且把该点加入到它们的子表中。假设节点0100决定加入这个组，JOIN消息的路由在图1中以点实线箭头表示。由于1001点已经是一个转发器，它把0100节点加到自己的子表中，JOIN消息就被中断了。
1.3 寻找最佳节点
　　从上面Scribe的节点加入机制可以看出，Scribe最佳节点的选择主要决定于Pastry将其JOIN消息路由到的第一个节点。而这一个点的选择是依靠Pastry的路由表" title="路由表">路由表决定的。所以，为Scribe寻找最佳节点的工作，其实就是在Pastry节点加入Pastry网络时对节点路由表和叶子节点集合进行的初始化上。
　　在Pastry中，一个新节点X若加入Pastry网络，必须知道一个在网络上相近的节点A.X向A发出一个关键字为自己的路由请求，这条信息将会一直转发到在nodeId空间里离X最近的节点。X将接收路由过程中所有节点的路由表，经过整理后得到自己的路由表和叶子节点集合。
　　而一个新加入的点如何发现网络上相近的Pastry节点，一种方法是使用一种叫“expanding ring”的IP组播方式，但这需要网络支持组播。Pastry使用了一种有效的算法，它可以通过位于任何位置的Pastry节点找到离自己最近的节点。图2的流程图表示了Pastry的最佳节点发现算法。这个算法使用了这样一个属性：种子(seed)节点的叶子节点集合的位置应该在网络上均匀地分布。在叶子节点中找到较近节点后，路由表的距离属性被用来成指数倍地减少靠近新加入的节点。这是通过在路由表中反复递归查找最近点实现的。Pastry最近节点查找方法的详细说明可参见参考文献[2]。

　　从Pastry的节点加入算法可以看出，Pastry保留了网络邻近性不变。然而，在比较最近节点时是需要进行实际测量的，因此需要较长的等待时间。下面，将介绍如何缩短等待时间。
1.4 优化算法
1.4.1 历史数据
　　任何一个Pastry节点在加入Pastry网络之前，对Pastry网络的状况都是一无所知的。但在加入这个网络并平稳运行一段时间之后，它会了解到对于它自己而言，相对稳定且临近的Pastry节点和Scribe上层节点。因此在它退出之后，再重新加入这个组播组时，这些历史信息对它本身而言还是相对有效的。但由于组成员是动态的，原来网络连接质量好的节点，可能已经离开了组播组。如果它仍然在组播组中，将会极大提高该节点寻找到最佳节点的速度。
　　Pastry使用定时（每20分钟）运行的路由表管理任务来保证路由表中的每一入口都是nodeId满足条件的节点当中的最靠近自己的节点。当发现比当前节点更靠近自己的节点时，Pastry替换成更近的节点，并把原节点保留在一个备份列表中，以便当最近节点失效时，可以马上替换回来。Pastry为每个入口最多保留10个备份节点，这些历史数据对于该节点是非常宝贵的，但是Pastry和Scribe只把这些数据保存在内存中，节点退出之后，这些数据就被释放掉了。而本算法则将这些数据定期保存到硬盘上，这样当该节点再次进入Pastry网络时，可以充分利用这些历史数据。
　　在后面的测试数据中可以看出，在组播组的人数达到一定规模的稳态时，该算法能够有效提高最佳节点查找的速度。但是这个算法对于第一次加入的节点没有任何作用。
1.4.2 IP地址库
　　在我国，由于众所周知的原因，中国电信和中国网通两大电信运营商之间的网络互联非常差。而Pastry中nodeId的生成是不考虑实际网络位置的。在nodeId空间中，相邻两点在网络位置上相距很远的可能性非常大。也就是说，nodeId相邻的两个点很可能一个在网通，一个在电信。如果在这种条件下，仍然采用1.2节中的算法寻找最佳节点，就会耽误很多时间。
经过多年的测试和搜集，已经有人成功地搜集完中国电信、中国网通以及其他中国主要ISP的IP地址网段。如果在使用图2的寻找方案中，充分利用该IP地址库，则可以有效降低等待网络探测的时间，加快最佳节点的寻找速度。这一算法对提高新节点第一次加入组播组的速度会有一些帮助。但是，这个算法只对中国或互联网状况类似中国的网络才适用。
1.4.3  算法的实现
　　实现过程：
 　　(1)在Scribe节点正常运行中，定期地将节点的路由表、叶子节点集合、Ping包延时表等相关数据保存到硬盘上。当节点退出后再进入时，首先载入这些历史数据和IP地址数据库，然后按照图3的流程进行处理。
　　(2)图3显示了根据优化算法对Pastry节点加入网络初始化时的流程图。

　　图3与图2比较可以发现，第2、3、5、7、9步为修改的地方。第2步，如果种子节点原来就在本机保存的最佳节点纪录中，直接返回最佳节点。第3步，如果种子节点的IP地址和本机不属于同一个电信运营商，重新抓取另一个种子（系统通常会提供多个种子），但不属于同一个ISP的两点在网络上相邻的可能性很小。第5、7、9步，在从某个集合中挑选最近节点时，都使用类似第2、3步的判断方法：首先查看该点是否是本机保存的最佳节点，如果是，就直接跳到第12步，结束搜索过程。如果不是，则比较该点IP地址是否和本机属于同一个ISP,如果不是，则跳过测试比较的步骤，节省搜索时间；如果是，则仍按照以前的步骤，进行测试比较。下面的实验表明，该算法可以有效提高Scribe最佳节点的选择速度。
2 性能分析和测试
2.1 试验环境和机制介绍
　　Pastry提供的网络模拟器是基于包级别的、离散的网络模拟器。这个模拟器可以模拟物理链路上的传播延时，最多可以模拟10万个节点，但是不能模拟排队延时、包丢失。
　　实验使用Pastry的配置为b=4, 叶子节点集合大小l=16。利用Pastry/Scribe提供的API及例子程序开发一个小程序。该程序设定所有的Pastry节点都运行Scribe，不运行其他的P2P应用。每个Scribe节点都加入同一个组播组，第一个节点既当信息发布源，又当组播树的根。其他的节点一旦加入Pastry就立刻加入组播组，并开始接收数据。把N个节点一个一个地加入，计算每个节点从加入开始到正常接收Scribe数据的时间，然后计算平均值。在不同的N值分别测试10次，以利用程序保存下来的历史数据。把模拟试验所使用的N×N的延时矩阵文件，人为分为两个部分，分别模拟两大运营商。并在程序中给出类似IP地址的区分判断。由于试验设备的限制，本次试验的N的最大值为4 000。
　　以Pastry提供的网络模拟器测试经过优化过的Scribe程序。作为比较，把没有经过优化的Scribe程序也在相同的模拟器上运行。由于模拟器本身对时间参数作了优化，因此，时间的绝对值可能没有什么参考价值，但优化程序的加速比率却有一定的参考意义。
2.2 试验数据和结论
　　测试的结果如图4所示。从图中可以看出，随着节点数的增加，节点选择最佳节点的时间也在增加。这主要是由于节点多时，节点加入需要交换的信息也越来越多所致。从两种算法的比较可以看出，优化的算法在节点数少时，没有任何优势。这主要是因为节点少，需要进行测试的时间也比较少，加速优势体现不明显。随着节点的增多，可以看出，经过优化的算法要比原算法有优势。原算法的最佳节点的平均寻找时间起伏比较大，而优化的算法则相对比较稳定。新算法的节点加入速度大约是原算法的95%左右。

　　本文介绍了利用历史数据和IP地址库提高Scribe最佳节点查找速度的一种算法。模拟实验显示，该算法对于中国的互联网现状还是有一定效果的。下一步的工作，应当充分考虑最佳节点的其他标准，统一优化查找速度。事实上，该算法不仅可以用来提高Scribe最佳节点的查找速度，也同样适用于所有结构化P2P网络上的应用层组播系统。