董丁維 ，王 晶 ，沈奇威

（1.北京郵電大學(xué)網(wǎng)絡(luò)與交換技術(shù)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 北京100876；2.東信北郵信息技術(shù)有限公司 北京100191）

1 引言

隨著多媒體技術(shù)的發(fā)展和普及，網(wǎng)絡(luò)上信息的形式及應(yīng)用的類型日益豐富，人們對于Internet內(nèi)容的需求也在飛速增長。傳統(tǒng)的窄帶網(wǎng)絡(luò)及單一的Web頁面內(nèi)容已經(jīng)不能滿足人們的需要，網(wǎng)絡(luò)上用戶訪問速度慢、體驗(yàn)差正逐漸成為制約信息技術(shù)發(fā)展的障礙。很多人認(rèn)為網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不完善是Web性能差的主要原因，增加網(wǎng)絡(luò)帶寬、采用高速的路由器等方法就能加速Web訪問，但實(shí)際上帶寬不足并不是惟一原因。隨著寬帶網(wǎng)絡(luò)的普及，網(wǎng)絡(luò)的訪問速度在一定程度上得到了緩解，同時海量并發(fā)用戶密集訪問型的應(yīng)用（如網(wǎng)絡(luò)電視點(diǎn)播業(yè)務(wù)）迅速發(fā)展，仍然會引起網(wǎng)絡(luò)擁塞，因此單純依賴網(wǎng)絡(luò)帶寬并不能完全解決穩(wěn)定性和服務(wù)質(zhì)量的問題，需要引入一種高效的內(nèi)容服務(wù)網(wǎng)絡(luò)——內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)（content delivery network，CDN）[1]。

CDN的原理是通過在現(xiàn)有的Internet中加入一層新的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，將要分發(fā)的內(nèi)容發(fā)布到最接近用戶的網(wǎng)絡(luò)邊緣節(jié)點(diǎn) （edge point，EP），使用戶能就近獲得所需內(nèi)容，CDN一般分為兩級結(jié)構(gòu)：由中心服務(wù)器節(jié)點(diǎn)（center point，CP）和EP構(gòu)成的第一級網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，內(nèi)容發(fā)布的流程在這一級上進(jìn)行；第二級網(wǎng)絡(luò)是由EP和終端用戶之間構(gòu)成的P2P分發(fā)網(wǎng)絡(luò)，主要用于內(nèi)容向最終用戶下發(fā)[2]。

內(nèi)容分發(fā)模型是指在CDN的第一級網(wǎng)絡(luò)中，通過構(gòu)建合理的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，采用有效的傳輸方式，同時結(jié)合聚類算法，讓EP更加合理地選擇鄰居節(jié)點(diǎn)，采用片選策略，使EP快速地從鄰居節(jié)點(diǎn)處下載適當(dāng)?shù)膬?nèi)容，完成內(nèi)容在CP和EP之間的快速分發(fā)。不同的CDN根據(jù)其業(yè)務(wù)需求不同，往往采用不同的內(nèi)容分發(fā)模型。

實(shí)踐證明，CDN的出現(xiàn)很大程度上改善了Internet的網(wǎng)絡(luò)擁塞狀況，提高了用戶訪問內(nèi)容的響應(yīng)速度和質(zhì)量，特別是多媒體服務(wù)的質(zhì)量。在以往的工程應(yīng)用中，業(yè)務(wù)和內(nèi)容的差異十分明顯，有的業(yè)務(wù)要求塊式內(nèi)容最短時間到達(dá)，因此CDN的分發(fā)模型側(cè)重于聚類算法的有效性；有的業(yè)務(wù)注重流式內(nèi)容的有序傳輸，因此要求分發(fā)模型的片選機(jī)制更加完善。隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，兼有塊式和流式內(nèi)容海量訪問的業(yè)務(wù)會日漸增多，這就對內(nèi)容分發(fā)模型提出了新的要求。本文針對這一趨勢，設(shè)計了一種兼顧塊式和流式內(nèi)容分發(fā)的模型。

2 研究背景

2.1 應(yīng)用層組播

內(nèi)容分發(fā)模型利用組播技術(shù)將內(nèi)容從CP向多個EP快速高效地分發(fā)下去。組播技術(shù)是指單個信息發(fā)送者對應(yīng)多個接收者的一種網(wǎng)絡(luò)通信，現(xiàn)在常見的兩種技術(shù)是IP組播和應(yīng)用層組播。IP組播的主要思想是在Internet單播的框架上進(jìn)行擴(kuò)展，功能主要通過路由器實(shí)現(xiàn)，網(wǎng)絡(luò)資源利用率較高，但存在很多問題，主要表現(xiàn)在：路由器需要為所有組播保存狀態(tài)，擴(kuò)展性較差；對路由器的依賴過高，并不是所有路由器都支持IP組播，可行性差；IP組播中的算法設(shè)計復(fù)雜，維護(hù)開銷大[3]。應(yīng)用層組播技術(shù)，保持了互聯(lián)網(wǎng)原有的簡單、不可靠、單播的轉(zhuǎn)發(fā)模型，由端系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)組播轉(zhuǎn)發(fā)功能，同時克服了IP組播需要對路由器改造的不足，可以有效節(jié)省帶寬，提高分發(fā)效率[4]。

本文設(shè)計的內(nèi)容分發(fā)模型采用應(yīng)用層組播技術(shù)。

2.2 傳統(tǒng)分發(fā)模型

（1）小規(guī)模多源組播分發(fā)模型

代表是 End System Multicast和ALMI[5]，針對小規(guī)模、多數(shù)據(jù)源的情況，典型應(yīng)用是視頻會議系統(tǒng)。

End System Multicast首先將組播組的成員組織成一個“網(wǎng)”（mesh），每個成員都維護(hù)所有組成員的列表，提高了組播組的可靠性；在mesh上以每個數(shù)據(jù)源為根各構(gòu)造一個生成樹（spanning tree），這樣可針對每個數(shù)據(jù)源進(jìn)行性能優(yōu)化。其缺點(diǎn)是系統(tǒng)開銷比較大，降低了系統(tǒng)的可擴(kuò)展性，適合小規(guī)模組播組的情況。ALMI在組播成員之間維護(hù)一個“最小生成樹”（minimum spanning tree，MST），減小了維護(hù)開銷，但從每個源出發(fā)傳輸開銷無法單獨(dú)優(yōu)化。生成樹的維護(hù)開銷限制了組播組的規(guī)模[6]。

（2）基于特定邏輯結(jié)構(gòu)的分發(fā)模型

代表是 Bayeux[7]和CAN(content-addressable network)[8]，使用特殊的邏輯結(jié)構(gòu)對組播節(jié)點(diǎn)映射或編址，組播轉(zhuǎn)發(fā)可使用簡單的規(guī)則實(shí)現(xiàn)，從而減少狀態(tài)維護(hù)開銷和轉(zhuǎn)發(fā)開銷，避免路由協(xié)議的使用。

Bayeux基于Tapestry[9]，每個節(jié)點(diǎn)擁有全局惟一的ID，并維護(hù)一個鄰居表，這些鄰居節(jié)點(diǎn)的ID和本節(jié)點(diǎn)的ID在一定數(shù)量的位上相同。轉(zhuǎn)發(fā)中第n跳節(jié)點(diǎn)ID和目的節(jié)點(diǎn)ID至少有n位相同。Bayeux在Tapestry的基礎(chǔ)上將組播樹的狀態(tài)信息保存在“中間節(jié)點(diǎn)”上，其主要問題是會限制算法的可擴(kuò)展性。CAN組播是對CAN的擴(kuò)展。CAN將一個d維坐標(biāo)空間劃分成若干部分，每個節(jié)點(diǎn)擁有其中某部分。兩個直接相鄰部分的坐標(biāo)在d-1維上相同，而在另一維上不同。轉(zhuǎn)發(fā)報文時把報文發(fā)給鄰居中和目標(biāo)坐標(biāo)最接近的節(jié)點(diǎn)。CAN組播將組播組構(gòu)造為CAN，使用“洪泛”方法在CAN內(nèi)轉(zhuǎn)發(fā)報文，這樣可減少節(jié)點(diǎn)上維護(hù)的狀態(tài)信息，提高數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃?，但也會產(chǎn)生大量重復(fù)報文。存在的問題是，邏輯空間中節(jié)點(diǎn)間的關(guān)系并不能對應(yīng)實(shí)際網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)系，得到的報文轉(zhuǎn)發(fā)路徑很有可能在性能方面存在問題。

（3）BitTorrent分發(fā)模型

BitTorrent可以被認(rèn)為是一種P2P的應(yīng)用層組播技術(shù)，采用網(wǎng)狀拓?fù)洌宰钚』骄鶅?nèi)容分發(fā)時間為目標(biāo)，同時采用激勵機(jī)制遏制節(jié)點(diǎn)自私行為，以保障內(nèi)容分發(fā)的效率[10]。BitTorrent一般被塊式內(nèi)容分發(fā)系統(tǒng)所采用。

3 自適應(yīng)聚類片選模型

傳統(tǒng)的分發(fā)模型由于采用固定的算法和結(jié)構(gòu)，對特定類型（塊式或流式）的分發(fā)有較好的效果，但由于算法上的缺陷，很難同時支持塊式或者流式內(nèi)容的分發(fā)。本文設(shè)計的自適應(yīng)聚類片選分發(fā)模型，可以通過算法參數(shù)的動態(tài)調(diào)整，針對不同應(yīng)用、不同類型的分發(fā)內(nèi)容，提供分發(fā)功能，并達(dá)到良好的效果。

3.1 HTS

Hash表的鍵是一個存儲對象的標(biāo)識，值則為存儲對象的屬性信息。在本模型的CP中提供的HTS（Hash table service，Hash表的維護(hù)服務(wù)），用來保存和同步EP的狀態(tài)信息，使CP與EP之間的元數(shù)據(jù)保持一致并動態(tài)更新。HTS的接口設(shè)計見表1。

3.2 CP與EP片式內(nèi)容傳送

為了保證內(nèi)容的傳送效率，降低丟失后的重傳損耗，內(nèi)容分發(fā)時一般把內(nèi)容分成許多大小相同的分片，以內(nèi)容片作為傳送單位。當(dāng)一個EP接收一個完整內(nèi)容片之后，立即向用戶客戶端提供內(nèi)容下載，也可以在鄰居EP內(nèi)進(jìn)行內(nèi)容片互傳，充分利用有限帶寬；當(dāng)傳送過程中出現(xiàn)某個內(nèi)容片損壞或者丟失時，只需重傳單個內(nèi)容片而無需重傳所有內(nèi)容，節(jié)省了傳送資源，提高了效率。

表1 HTS接口

內(nèi)容分片的大小會影響到整個傳送過程的效率，所以分片的大小是一個很重要的參數(shù)，有研究表明，分片大小為256 KB或者512 KB時，效率最高，BitTorrent也是采用了256 KB或者512 KB（版本不同參數(shù)不同）的分片大小。本設(shè)計采用256 KB的內(nèi)容分片，既不會因?yàn)榉制≡斐蒃P之間內(nèi)容片互傳時I/O開支過大，也避免了分片過大造成分片重傳時的耗時低效[11]。

3.3 網(wǎng)狀拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)

網(wǎng)狀拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)有效避免了單樹和多樹結(jié)構(gòu)的不足，也是分發(fā)系統(tǒng)中最常見的結(jié)構(gòu)，既能支持塊式內(nèi)容（如光盤鏡像）的分發(fā)，又能支持流式內(nèi)容（如流媒體）的分發(fā)，可以針對不同的應(yīng)用需求，提供不同的內(nèi)容支持，并易于擴(kuò)展和優(yōu)化。由于每個節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)狀拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)中都有很多鄰居節(jié)點(diǎn)，可靠性較好，可規(guī)避節(jié)點(diǎn)失效的風(fēng)險，保證連通性。網(wǎng)狀拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)既支持Pull方式也支持Push方式的內(nèi)容分發(fā)，但需要每個節(jié)點(diǎn)維護(hù)其鄰居節(jié)點(diǎn)的信息，有一定的系統(tǒng)開銷。

由于本分發(fā)模型重點(diǎn)在于聚類算法和動態(tài)調(diào)整片選策略，網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)能靈活地適應(yīng)變化的網(wǎng)絡(luò)情況和應(yīng)用需求，因此采用網(wǎng)狀拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。

3.4 聚類算法

內(nèi)容分發(fā)模型中的聚類算法體現(xiàn)在如何為一個EP選擇一組其他的EP組成一個鄰居網(wǎng)，目的是生成一個覆蓋網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。鄰居網(wǎng)的形成直接影響到分發(fā)的性能和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的健壯性。

結(jié)合CP中的HTS功能，每個EP都被指定惟一的ID，某個時段內(nèi)EP會有一個描述信息，稱為EP元數(shù)據(jù)，元數(shù)據(jù)中包含EP的IP地址和接收發(fā)送內(nèi)容的端口號以及EP所在自治域（電信、網(wǎng)通）的名稱，如某臺EP的ID為“EP1號”，元數(shù)據(jù)為“IP:210.1.70.231；Port:8088;AS:EB”。每個 EP都會調(diào)用CP的HTS，將自己的ID和元數(shù)據(jù)信息在CP注冊，在聚類時再次調(diào)用HTS查詢其他EP元數(shù)據(jù)，尋找自己的鄰居節(jié)點(diǎn)。在開始發(fā)布流程時，CP會連接所有參與發(fā)布的EP，把其他EP的元數(shù)據(jù)信息通知EP，EP就獲得了其他參加發(fā)布的EP的地址和信息。

動態(tài)聚類算法的數(shù)學(xué)描述為：對某一個EP x而言，設(shè)參與發(fā)布的EP的總數(shù)為N，x的最大鄰居節(jié)點(diǎn)數(shù)為C，參與發(fā)布的其他EP中與x在同一個自治域的個數(shù)為M，如果用K表示鄰居節(jié)點(diǎn)中同一個自治域內(nèi)EP的個數(shù)，則K應(yīng)該滿足：

其中，a是一個系數(shù)，0.5

本文中采用的聚類算法，采用優(yōu)先策略聚類和隨機(jī)鄰居選擇算法結(jié)合的方式，首先選擇和自己在同一個域的適量EP作為鄰居，同時與其他域的少量EP相連，這樣EP可以了解到其他域中內(nèi)容分片的存儲情況，避免了同一個域中所有EP都缺少某些分片而從CP重傳的情況，減少了網(wǎng)間流量，提高了分發(fā)效率。

3.5 片選策略

確定好鄰居節(jié)點(diǎn)后，EP需要從鄰居節(jié)點(diǎn)或CP上下載內(nèi)容分片，片選策略指的是EP采用何種策略從鄰居節(jié)點(diǎn)或CP處取得內(nèi)容分片，往往與分發(fā)的內(nèi)容類型有關(guān)，塊式內(nèi)容和流式內(nèi)容通常采用不同的分發(fā)策略。

最常用的片選策略是最少片優(yōu)先策略，即EP優(yōu)先選擇鄰居節(jié)點(diǎn)中存在副本數(shù)量最少并且自身還沒有獲得的內(nèi)容片下載，使內(nèi)容片均勻擴(kuò)散到各個節(jié)點(diǎn)，避免最后一片出現(xiàn)問題時整個鄰居網(wǎng)內(nèi)無法互傳的現(xiàn)象，緩解了CP和主干網(wǎng)絡(luò)的壓力，優(yōu)化平均分發(fā)時間，但只適用于塊式內(nèi)容。流式內(nèi)容最重要的是按內(nèi)容流的順序獲取分片，最少片優(yōu)先并沒有考慮到內(nèi)容分片的順序，因此無法滿足流式內(nèi)容的分發(fā)要求。

本文采用的片選策略先將內(nèi)容片設(shè)定優(yōu)先級，根據(jù)優(yōu)先級的高低將內(nèi)容片劃分為緊急和非緊急兩個集合分別存取，將順序靠前和備份最少的內(nèi)容片放入緊急集合，將其他分片放入非緊急集合，這樣既可以保證流式內(nèi)容的按序分發(fā)，同時兼顧了塊式內(nèi)容的備份最少片優(yōu)先傳輸?shù)囊?。分發(fā)過程中內(nèi)容片優(yōu)先級是動態(tài)變化的，兩個集合的內(nèi)容分片會不斷調(diào)整，適應(yīng)實(shí)際的請求狀況和網(wǎng)絡(luò)情況。

假設(shè)內(nèi)容分片的編號代表內(nèi)容片在文件中的偏移量，由小到大排列。EP中內(nèi)容片分為兩個集合存儲，一個為緊急集合，存儲當(dāng)前緊急需要按序分發(fā)的流式內(nèi)容，必須優(yōu)先下載，否則內(nèi)容流會中斷；另一個為非緊急集合，沒有時間緊迫性內(nèi)容片。緊急集合中的內(nèi)容片可以用數(shù)對（S，L）表示，S代表最小的內(nèi)容片序號，L表示集合的大小，即內(nèi)容片的數(shù)量，因此緊急集合中的內(nèi)容片可表示為{S，S+1，S+2，…，S+L-1}。對于一個EP來說，緊急集合的補(bǔ)集即為非緊急集合。兩個集合中都含有已經(jīng)被鄰居節(jié)點(diǎn)下載過的內(nèi)容片，也有未曾下載的內(nèi)容片。內(nèi)容片的下載優(yōu)先級用P表示，P越大，內(nèi)容片越優(yōu)先被下載，通常P取值為0.5～1。在分發(fā)開始之前，EP會先將內(nèi)容片分成兩個集合，選定要下載的分片集合后，在兩個集合內(nèi)部采用最少片優(yōu)先的算法下載當(dāng)前鄰居中副本數(shù)目最少的分片。傳統(tǒng)片選策略與自適應(yīng)片選策略的比較如圖1所示。

這種片選策略是自適應(yīng)的，S、L、P都是可動態(tài)調(diào)整的參數(shù)。如固定S為0，L為內(nèi)容片數(shù)目，此時兩個集合合并，就變成了完全的最少片優(yōu)先片選，適合非流式內(nèi)容的分發(fā)；如果S隨時間的推移逐漸變大，L固定一個小于內(nèi)容片總數(shù)的值，P根據(jù)內(nèi)容的急迫性不斷調(diào)整，就可以支持流式內(nèi)容的分發(fā)，適合流媒體業(yè)務(wù)。這樣就可以讓片選策略適應(yīng)不同類型內(nèi)容、不同業(yè)務(wù)的分發(fā)情況，達(dá)到良好的分發(fā)性能。

3.6 分發(fā)過程

內(nèi)容分發(fā)過程是指自適應(yīng)聚類片選分發(fā)模型的工作過程，包括分發(fā)模型從CP獲得分發(fā)任務(wù)到成功分發(fā)到EP的流程。假定所有參與分發(fā)的EP已經(jīng)在CP注冊了HTS，分發(fā)流程如圖2所示。

在分發(fā)流程中，EP與鄰居節(jié)點(diǎn)交換分片信息時，用二進(jìn)制的串表示內(nèi)容片的下載與否[12]。如規(guī)定某位為0代表此內(nèi)容片未下載，1代表已下載，這樣可用少量存儲空間表示內(nèi)容分片的下載情況，當(dāng)內(nèi)容分片為256 KB時，1 GB的內(nèi)容文件僅需要512 byte的空間。當(dāng)某節(jié)點(diǎn)有新的內(nèi)容分片加入時，EP將直接向其鄰居節(jié)點(diǎn)廣播新加入的內(nèi)容分片序號，鄰居收到廣播信息后，更新自身中此節(jié)點(diǎn)的內(nèi)容片位圖。當(dāng)EP的鄰居節(jié)點(diǎn)中沒有要下載的分片的聚類時間達(dá)到閾值之后，將會重新聚類，這也是自適應(yīng)的一種體現(xiàn)，動態(tài)地適應(yīng)變化的網(wǎng)絡(luò)狀況，最大效率地獲取內(nèi)容分片。當(dāng)EP內(nèi)的所有內(nèi)容分片均被下載 （內(nèi)容的二進(jìn)制標(biāo)志串各位都為1）時表示此EP已經(jīng)接收完畢，向CP返回接收完畢信號，此時該EP停止聚類和片選，只向鄰居節(jié)點(diǎn)提供自身內(nèi)容片的上傳。

圖1 片選示意

圖2 分發(fā)流程

在分發(fā)過程中CP會不斷向參與分發(fā)的EP發(fā)送輪詢消息，直到接收到EP的接收完畢的反饋信息，記錄當(dāng)前分發(fā)進(jìn)度。若此過程中某EP有失敗消息返回，CP將立即對該EP啟動重傳，并記錄錯誤信息，若依舊收到失敗返回消息，則調(diào)用HTS對此EP的屬性情況進(jìn)行更新，然后放棄此EP，重新選擇替代EP加入分發(fā)流程。當(dāng)所有EP都接收完畢之后，CP收到EP的成功接收信號，分發(fā)流程完成。

4 性能分析

當(dāng)前的工程應(yīng)用中，分發(fā)服務(wù)多采用BitTorrent模型，這種模型對于塊式內(nèi)容的分發(fā)能達(dá)到比較好的效果，并且支持流式內(nèi)容分發(fā)。為了驗(yàn)證本文設(shè)計的分發(fā)模型的性能，在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下設(shè)計實(shí)現(xiàn)了一個簡單分發(fā)模擬器，用于模擬自適應(yīng)聚類片選模型和BitTorrent模型的分發(fā)過程，并且比較其性能。設(shè)計一個分發(fā)模擬器，其固定的聚類算法標(biāo)準(zhǔn)參數(shù)a為0.75，最少片優(yōu)先最佳概率P為0.8，采用平均分發(fā)時間作為衡量塊式內(nèi)容的性能標(biāo)準(zhǔn)，采用連續(xù)索引比（continuity index，CI）作為衡量流式內(nèi)容性能標(biāo)準(zhǔn)，CI是指播放期限內(nèi)下載的內(nèi)容片與全部內(nèi)容片的比值，比值越大，下載越流暢。塊式內(nèi)容分發(fā)性能對比如圖3所示。流式內(nèi)容分發(fā)性能見表2。

圖3 塊式內(nèi)容分發(fā)性能對比

表2 流式內(nèi)容分發(fā)性能記錄

從圖3和表2可以看出，在多域的流式塊式混合分發(fā)的應(yīng)用場景中，采用參數(shù)集為{C=50，a=0.75，K=35，P=0.8}，本文所采用的分發(fā)模型的性能明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的BitTorrent模型。

5 結(jié)束語

本文采用的自適應(yīng)聚類片選內(nèi)容分發(fā)模型，采用網(wǎng)狀拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和自治域優(yōu)先+隨機(jī)選擇的聚類算法，結(jié)合緊急內(nèi)容最少片優(yōu)先的動態(tài)片選策略，通過算法參數(shù)的調(diào)整，自適應(yīng)地完成流式內(nèi)容和塊式內(nèi)容的快速分發(fā)，從而適應(yīng)不同業(yè)務(wù)的分發(fā)需求，彌補(bǔ)了其他分發(fā)模型在支持內(nèi)容類型上的不足，具有良好的擴(kuò)展性。由于分發(fā)模型中網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)和鄰居節(jié)點(diǎn)的設(shè)置，分發(fā)過程中CP需要不斷調(diào)整EP的狀態(tài)，EP需要隨時維護(hù)自己的鄰居節(jié)點(diǎn)的內(nèi)容信息，增加了開銷，一定程度上影響了分發(fā)性能，還有進(jìn)一步改進(jìn)的空間。

1 廖建新.移動智能網(wǎng)技術(shù)的研發(fā)現(xiàn)狀及未來發(fā)展.電子學(xué)報,2003(11)

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