Mit dem aufkommenden Interesse und der Vielfalt an Peer-to-Peer-Systemen und deren Kommunikationsstrategien eröffnen sich neue Möglichkeiten, dezentrale Publish/Subscribe-Systeme zu realisieren. Häufig wird bei diesen Systemen die Last zum Strukturerhalt und zur Ereignisverteilung gleichmäßig auf alle Teilnehmer verteilt. Da jedoch nicht alle Teilnehmer eines solchen Publish/Subscribe-Systems die angebotenen Dienste gleichermaßen intensiv nutzen, ist es sinnvoll, die Lastverteilung dieser Heterogenität anzupassen, indem man die Last fair auf alle Teilnehmer aufteilt. In dieser Arbeit werden deshalb Methoden für die effiziente und zuverlässige Ereignisauslieferung in einem fairen, dezentralen, topic-basierten Publish/Subscribe-System vorgestellt. Für ein solches System wurden strukturierte, Application-Layer Multicast und unstrukturierte, gossip-basierte Multicast Lösungen entwickelt, analysiert und anhand von Simulationen evaluiert. Diese erfüllen die Fairnesseigenschaften bei der Ereignisverteilung und garantieren durch Redundanz Zuverlässigkeit. Dabei sind die strukturierten Verfahren bei einem konstanten und die unstrukturierten Verfahren bei einem maximal logarithmisch zur Systemgröße wachsenden Ausgangsgrad, bei jeweils logarithmischer Schrittweite, effizient. Die jeweils benötigten Strukturen ermöglichen ebenfalls Fairness und es wird gezeigt, dass diese selbst bei hohen Ausfallraten nur eine geringe Partitionierungswahrscheinlichkeit aufweisen. Außerdem wird eine Möglichkeit vorgestellt, wie man in logarithmisch vielen Schritten Werte über eine der Strukturen aggregieren kann.