1.非结构化
在非结构化的系统中，每个节点存储自身的信息或信息的索引(如指针和IP地址)。当用户需要在P2P系统中获取信息时，他们预先并不知道这些信息 (如某个文件)会在那个节点上存储。因此，在非结构化P2P系统中，信息搜索的算法难免带有一定的盲目性，例如最简单的泛洪式查找(类似于广播)和扩展环查找(从最近的n个节点开始，层层转发直到找到目标或超出了跳数的上限为止)。
一些典型的应用采用了一些优化的办法。如在Gnutella中，采用了等级制的组成结构：节点被分成超级节点(Super Node)和普通节点。普通节点必须依附于超级节点，每个超级节点作为一个独立的域管理者，负责处理域内的查询操作。在查找的过程中，查询首先在域内进行，失败后才会扩展到超级节点之间。
优点：实现结构简单，无须中央服务器，节点之间完全平等，网络的层次是单一的，而且节点之间无需维护拓扑信息。
缺点：信息查询存在盲目性，很难查询网络中所有节点的信息
2.结构化
P2P网络中的节点是有固定结构的，每个节点只存储特定的信息或特定信息的索引。当用户需要在P2P系统中获取信息时，他们必须知道这些信息(或索引)可能存在于那些节点中。
用户预先知道应该搜索哪些节点，避免了非结构化P2P系统中使用的泛洪式查找，因此提高了信息搜索的效率。
结构化P2P也引入了新的问题：
1.既然信息是分布存储的，那么如何将信息分布存储在重叠网中的节点上？
2.由于节点动态的加入和离开重叠网，如何将拓扑的变更信息通知其它节点？
3.如何知道获取的信息存在于哪些节点上？
3.DHT与结构化
DHT使用分布式哈希算法来解决结构化的分布式存储问题。分布式哈希算法的核心思想是通过将存储对象的特征(关键字)经过哈希运算，得到键值(Hash Key)，对象的分布存储依据键值来进行。具体来讲，大致有以下步骤：
1.对存储对象的关键字进行哈希运算，得到键值。这样就将所有的对象映射到了一个具体的数值范围中。
2.重叠网中的每个节点负责数值范围中的特定段落。例如，节点A负责存储键值从8000到8999的对象；而节点B负责7000~7999的对象。这样就将对象集合分布地存储在所有的节点中。节点可以直接存储对象本身，如文件中的一个片段；也可以存储对象的索引，如该对象所在节点的IP地址。
结构化的分布式存储问题解决后，剩下的问题就是用户如何才能找到存储着目标信息的节点。在有着大量节点(如100万个)的P2P系统中，任何节点都不可能拥有全部的节点?键值?内容的对应关系；因此用户获得了键值之后，如何找到该键值对应的节点就被称为DHT的路由问题。DHT协议必须定义优化的查找(路由)算法来完成这一搜寻的工作。不同的DHT协议之间区别很大程度上就在于定义了不同的路由算法。
参考文献
1.p2p网络中DHT算法. http://hi.baidu.com/aiwoadidas/blog/item/635e1d2591b57f22d5074264.html
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