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基于调度的P2P流媒体点播系统模型 　　摘 要：在深入研究现有的P2P网络拓扑结构的基础上，构建了一个新的P2P流媒体点播系统模型，该系统模型包含跟踪服务器、资源服务器、超级节点和普通节点四个部分。它能快速定位到资源，减少路由查询次数，增加系统的扩展性、鲁棒性和数据吞吐量，能够很好的满足点播服务的要求。 　　关键词：P2P；流媒体点播；网络拓扑结构 　　中图分类号：TP393 文献标识码：A 文章编号：2095-2163（2015）06- 　　Abstract： In-depth study of existing P2P network topology， the paper constructs a new P2P streaming media on-demand system model， which includes four parts tracking server， resource servers， super nodes and ordinary nodes. It can quickly locate the resources， reduce routing queries， increase system scalability， robustness and data throughput， therefore can well meet the requirements of on-demand services. 　　Keywords： P2P； Streaming Media On-demand； Network Topology 　　0 引 言 　　近年来，随着P2P技术的发展，许多P2P流媒体点播系统进入了人们的生活，为广大的用户提供了丰富的媒体服务。然而，由于用户节点的动态性、节点性能的差异性以及用户操作的随意性，导致P2P流媒体点播系统无法保证用户获得高质量的流媒体点播服务。因此，为了提高P2P流媒体点播系统的服务质量和用户观感，设计一种新的P2P流媒体点播系统模型具有十分重要的意义。 　　1 数据调度问题的模型 　　1.1 节点可利用带宽的评估 　　在实际的系统中，某一个数据块会被多个对等节点拥有，那么选择哪个节点进行传输即是一个亟需解决的重要问题。在本文中，以节点的网络带宽为主要依据选择节点进行数据的传输，不同节点的带宽是不同的，同一节点在不同时期的带宽也是不同的，因此需要研发一特定算法去估计每个节点的带宽。 　　要评估一个节点的带宽，可以根据其历史带宽来进行识读估计。最先想到的方法是取其历史带宽记录的平均值作为下一个调度周期的估计带宽，具体方法是，通过记录这个节点最近 个周期的实际带宽，再把这 个带宽记录求和，由此获得平均值。但是使用这种方法估计下一个调度周期的网络带宽却不准确，因为可能出现如下情况，即 个周期的前几个周期，节点提供的网络带宽很大，而最近几个调度周期，相应的网络带宽却很小，那么如果用历史带宽记录平均值的方式做出的带宽估计肯定也很大，就会导致请求节点将继续向这个资源节点发出传输数据块请求，为此可能导致传输时间过长，甚至直接导致失败。 　　本文对上述的方式进行了改进，使用公式（1）来估计每个资源节点的带宽。在本算法中，记录了节点n-1个周期的实际带宽，调度周期 的估计带宽包括2部分，一部分是节点前n-2个周期的实际带宽平均后的加权值，另一部分是节点最近一次（n-1周期）网络带宽加权后的结果值。这种设计既考虑了节点的历史带宽，也顾及了节点最近一次的带宽。 　　其中， 表示资源节点 在第 个周期能够提供带宽的估计值， 表示资源节点 在第 个周期实际提供的带宽大小。而且，n是一个正整数，表示要估计的调度周期。n是一个常量（0n1），当 n越大，则节点 的估计带宽将在更大程度上取决于上一次的实际带宽；反之，则取决于节点 的历史带宽平均值。 　　1.2 数据分片 　　在P2P点播系统中，一般的资源都是体积可观的，为了方便数据的调度，一个至关重要的操作就是如何对资源数据进行合理分片[1]。 　　为了能够实现合理的分片，需要讨论如下三个方面的因素： 　　（1）从数据调度的方面考虑，系统希望把资源文件分得越小越好，节点可以选择从不同的邻居节点调度某一片数据，这样就增加了数据调度的灵活性。 　　（2）从调度开销方面考虑，希望数据片的容量越大越好。主要的调度开销有： 　　每一片数据都需要一个头文件来描述其详情，包括数据片的序列号、时间戳等信息，因此数据片越大，头文件的开销就越小； 　　每一个对等节点都需要使其邻居节点知道该节点中缓存了哪些数据片，节点一般使用位图来表示这些信息，如果数据片分得过小，那么位图必然很长，并且位图还是所有开销中最大