鄧 達(dá)，呂智慧

（復(fù)旦大學(xué) 計算機(jī)科學(xué)技術(shù)學(xué)院，上海200433）

0 引 言

多媒體內(nèi)容在當(dāng)今互聯(lián)網(wǎng)中得到大量發(fā)展，流媒體已成為目前因特網(wǎng)應(yīng)用的最快增長點(diǎn)。流媒體的特點(diǎn)是數(shù)據(jù)量大、傳輸持續(xù)時間長，并且由于其直觀性較強(qiáng)，對延遲、抖動、丟包率、帶寬等QoS（quality of service）指標(biāo)要求也就非常嚴(yán)格，在當(dāng)前的因特網(wǎng)上構(gòu)建大規(guī)模的性價比高的流媒體系統(tǒng)是一個具有挑戰(zhàn)性的工作，并具有一定的商業(yè)意義。

如何緩解網(wǎng)絡(luò)擁塞，提高用戶獲取信息的速度，成為困擾企業(yè)和服務(wù)商的一大難題。目前，互聯(lián)網(wǎng)上的內(nèi)容分發(fā)傳遞主流技術(shù)有CDN和P2P。這兩種技術(shù)各有各的優(yōu)勢，也有著一些不足。CDN技術(shù)成本價高，而且實現(xiàn)復(fù)雜，擴(kuò)展能力相應(yīng)較弱。P2P則由于客戶節(jié)點(diǎn)加入離開的動態(tài)不確定性，導(dǎo)致在網(wǎng)絡(luò)友好性、可靠性和管理性上有較大欠缺。

CDN和P2P技術(shù)盡管有著各自的不足，但兩者基本上是可以互補(bǔ)的。融合這兩種技術(shù)，構(gòu)建一個統(tǒng)一的內(nèi)容分發(fā)系統(tǒng)方案，將會對大型流媒體直播、高清電視、巨型文件下載等高帶寬需求業(yè)務(wù)的進(jìn)一步普及提供廣闊的發(fā)展空間。通過P2P擴(kuò)展CDN的容量，同時CDN可以克服P2P的動態(tài)性、引導(dǎo)P2P內(nèi)容分發(fā)實現(xiàn)對ISP、主干網(wǎng)的友好性，形成一種更加完善的內(nèi)容分發(fā)應(yīng)用模式。

1 相關(guān)研究

有研究者早在2006年就提出了融合CDN和P2P的技術(shù)方案［1］。其提出在CDN基礎(chǔ)上疊加P2P來擴(kuò)展分發(fā)能力，并深入分析了CDN和P2P融合的成本，采用了不同的客戶端貢獻(xiàn)策略進(jìn)行對比，最終通過模擬實驗來證明融合的有效性。其思想更多的是如何在CDN邊緣服務(wù)器上利用P2P技術(shù)傳輸流媒體文件，以更好的降低CDN中心資源服務(wù)器的壓力。

2007年以來，SIGCOMM、ACM MM、INFOCOM等著名國際會議陸續(xù)出現(xiàn)了多篇研究P2P內(nèi)容分發(fā)的論文。大多數(shù)論文重點(diǎn)關(guān)注如何更好的提供P2P大規(guī)模分發(fā)的能力的同時，保持較低的延遲和較高的穩(wěn)定性。其中也有少部分論文研究的是P2P內(nèi)容分發(fā)對網(wǎng)絡(luò)友好性影響。文獻(xiàn)［2］首次大規(guī)模的部署了結(jié)合P2P和CDN技術(shù)的LiveSky，對結(jié)合技術(shù)的樹形結(jié)構(gòu)進(jìn)行了理論推導(dǎo)，得出擴(kuò)展因子的統(tǒng)計理論公式，另外還測得了詳細(xì)的實驗數(shù)據(jù)。

2 系統(tǒng)架構(gòu)

CDN－P2P混合架構(gòu)總體來說可以分為3種結(jié)構(gòu)。其一是CDN邊緣服務(wù)器之間使用P2P結(jié)構(gòu)。其二是CDN各邊緣服務(wù)器與其服務(wù)的peer節(jié)點(diǎn)組成一個自治區(qū)域，各自治區(qū)域的peer節(jié)點(diǎn)采用P2P架構(gòu)。其三是前述兩種結(jié)構(gòu)的綜合［2］。

本文主要采用第二種結(jié)構(gòu)，在CDN各邊緣服務(wù)器的P2P網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)采用mesh和tree的混合P2P結(jié)構(gòu)。采用一層的tree結(jié)構(gòu)，用于保證網(wǎng)絡(luò)的可控性和節(jié)點(diǎn)的異構(gòu)性；接下來的網(wǎng)絡(luò)用純mesh結(jié)構(gòu)組織，如圖1所示。

圖1 系統(tǒng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)

放大層就是一層樹結(jié)構(gòu)的節(jié)點(diǎn)，其中每一個節(jié)點(diǎn)稱為偽CDN節(jié)點(diǎn)。它們必須滿足上載帶寬高于媒體碼率，只有這樣才能起到放大CDN帶寬的效果。另外，它們直接向CDN邊緣服務(wù)器拉數(shù)據(jù)，服務(wù)鄰居除了CDN服務(wù)器之外，沒有更多的；而且他們直接互不成鄰居。其余的Peer組織成mesh結(jié)構(gòu)，維護(hù)各自的鄰居列表。注意，CDN不是它們的直接鄰居，它們并不直接向CDN發(fā)起塊請求（除了特殊情況，比如剛啟動或者請求緊急數(shù)據(jù)塊的情況）。

3 CDN－P2P混合分發(fā)方案詳細(xì)設(shè)計

本文在此詳細(xì)討論了peer節(jié)點(diǎn)加入后，各節(jié)點(diǎn)和CDN服務(wù)器所運(yùn)行的算法。

3.1 節(jié)點(diǎn)加入算法

放大層的基本想法就是對CDN的上載能力進(jìn)行放大，因此，在放大層中的偽CDN節(jié)點(diǎn)的上傳帶寬必須大于碼流速率，否則就起不到放大作用。不過，在放大層初始建立，如果加入節(jié)點(diǎn)的能力比較弱，沒有任何節(jié)點(diǎn)的上載速率超過碼流播放速率，這樣很有可能導(dǎo)致一開始加入的節(jié)點(diǎn)不能得到任何數(shù)據(jù)（因為非偽CDN節(jié)點(diǎn)不能向CDN直接請求非緊急的數(shù)據(jù)塊）。為了避免上述情況的發(fā)生，并且由于在節(jié)點(diǎn)加入CDN網(wǎng)絡(luò)之后，我們?nèi)匀粫\(yùn)行偽CDN置換算法，因此在節(jié)點(diǎn)加入過程中，我們放棄檢驗其上載帶寬是否會高于碼流速率這一限制。

3.1.1 放大層的初始建立

起初，CDN節(jié)點(diǎn)設(shè)置放大層節(jié)點(diǎn)個數(shù)為N，這一數(shù)據(jù)是根據(jù)CDN的帶寬和碼流速率而確定的。每當(dāng)節(jié)點(diǎn)加入，且當(dāng)前CDN的偽CDN節(jié)點(diǎn)數(shù)＜N，那么就將新加入的節(jié)點(diǎn)設(shè)為偽CDN節(jié)點(diǎn)，與CDN直接成為鄰居，并且給他分配其余相應(yīng)的鄰居。由于偽CDN節(jié)點(diǎn)直接向CDN節(jié)點(diǎn)請求數(shù)據(jù)，因此其作為鄰居的作用更多的是向其鄰居節(jié)點(diǎn)傳送數(shù)據(jù)，沒有必要與同為放大層的任何偽CDN節(jié)點(diǎn)成為鄰居。

3.1.2 偽CDN節(jié)點(diǎn)更換算法

隨著節(jié)點(diǎn)的陸續(xù)加入，更多更強(qiáng)的節(jié)點(diǎn)會進(jìn)入CDN的網(wǎng)絡(luò)。原先在放大層中的偽CDN節(jié)點(diǎn)會變得不是網(wǎng)絡(luò)中最強(qiáng)的節(jié)點(diǎn)，因此，更換算法勢在必行。更換算法的執(zhí)行是以時間驅(qū)動的，即各個偽CDN節(jié)點(diǎn)每隔一段時間會運(yùn)行一次，用來尋找更強(qiáng)的節(jié)點(diǎn)。這里的強(qiáng)并不僅僅是指上載帶寬的強(qiáng)，而是多方面的綜合，可以包括網(wǎng)絡(luò)情況，節(jié)點(diǎn)本身性能情況，節(jié)點(diǎn)的地理位置，節(jié)點(diǎn)存在網(wǎng)絡(luò)中的時間等眾多因素。

本系統(tǒng)中，我們考慮兩點(diǎn)：節(jié)點(diǎn)的上載帶寬和穩(wěn)定性。假設(shè)某節(jié)目時長為L，當(dāng)前時間為t，節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中已經(jīng)經(jīng)過時間為s，那么穩(wěn)定性計算公式SI為［3］

假設(shè)節(jié)點(diǎn)上載帶寬為U b／s，碼流速率為R b／s，那么計算其強(qiáng)弱的指標(biāo)P為

式中：K——調(diào)整帶寬和穩(wěn)定性之間強(qiáng)弱的參數(shù)?？梢钥闯?，這一公式是為了使得節(jié)點(diǎn)的上載帶寬和在網(wǎng)絡(luò)中存在的時間融合成一個強(qiáng)度的值，用來表示節(jié)點(diǎn)的強(qiáng)弱。

具體的節(jié)點(diǎn)更換算法是：對于每一個偽CDN節(jié)點(diǎn)a，其遍歷自己的鄰居，如果發(fā)現(xiàn)鄰居里面最強(qiáng)的節(jié)點(diǎn)b比自己更強(qiáng)，那么就讓b替換自己偽CDN節(jié)點(diǎn)的地位，主動與CDN斷開連接，而b則與CDN成為鄰居。注意到，如果b不僅與偽CDN節(jié)點(diǎn)a是鄰居，而是與另一些偽CDN節(jié)點(diǎn)也為鄰居，那么將b置換為偽CDN節(jié)點(diǎn)的同時，會破壞放大層所滿足的基本條件：偽CDN節(jié)點(diǎn)之間不能是鄰居！因此，在對換之后，我們必須再次遍歷b，將其與可能的偽CDN鄰居關(guān)系解除。

3.1.3 偽CDN狀態(tài)監(jiān)控

此算法也是以時間間隔運(yùn)行的。其目的是向CDN節(jié)點(diǎn)上傳特定的數(shù)據(jù)包，以上報自己當(dāng)前的狀態(tài)。包括已用上傳帶寬，剩余上傳帶寬等。這樣CDN節(jié)點(diǎn)就會對其下的偽CDN節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)有相應(yīng)的估計，對于將來節(jié)點(diǎn)加入時，給與其緩沖的節(jié)點(diǎn)可以更好的計算。當(dāng)然，為了保證所有的偽CDN節(jié)點(diǎn)之間互不成為鄰居，我們在這里也讓節(jié)點(diǎn)自己查找自己所有的鄰居，如果有鄰居是偽CDN節(jié)點(diǎn)，那么就斷開鄰居關(guān)系。

3.1.4 偽CDN節(jié)點(diǎn)的離開

偽CDN節(jié)點(diǎn)的離開，就是從其已有的鄰居里面，選擇最強(qiáng)的鄰居替換自己，即，再次執(zhí)行更換算法。這樣，即使一個強(qiáng)節(jié)點(diǎn)離開了，也會用相應(yīng)的比較強(qiáng)的節(jié)點(diǎn)來替換自己，就不會對網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生非常大的影響了。這種方法也很好的保證了網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性。

3.2 節(jié)點(diǎn)加入緩沖算法

當(dāng)某個節(jié)點(diǎn)加入直播網(wǎng)絡(luò)，CDN節(jié)點(diǎn)根據(jù)自己，放大層偽CDN節(jié)點(diǎn)和當(dāng)前加入節(jié)點(diǎn)的狀況估算出節(jié)點(diǎn)的最快可能播放時間，然后進(jìn)行緩沖。

具體地講，如果當(dāng)前節(jié)點(diǎn)加入后，直接從當(dāng)前時刻開始進(jìn)行緩沖，假設(shè)進(jìn)過t之后緩沖完成，那么播放至少要等t之后才開始，也就是說，當(dāng)前加入節(jié)點(diǎn)至少已經(jīng)有了t秒的時延。如果可以從加入時刻開始，直接緩沖t后的數(shù)據(jù)，就可以大幅減少延遲的發(fā)生。在此，問題的難點(diǎn)在于，精確地估算出緩沖完成所需要的時間非常難。但，如果結(jié)合CDN的穩(wěn)定性，實際上可以對緩沖時間有粗略估計。

根據(jù)當(dāng)前CDN和偽CDN的帶寬情況，選擇適當(dāng)?shù)墓?jié)點(diǎn)，以速率v，直接推送給加入節(jié)點(diǎn)buffer長度為α的數(shù)據(jù)。這樣，至少需要t＝α·len（buffer）／v的時間才可以緩沖完。在此同時，我們通過P2P方式，讓當(dāng)前節(jié)點(diǎn)向其鄰居節(jié)點(diǎn)拉數(shù)據(jù)來填充其后1－α的buffer（如果是偽CDN節(jié)點(diǎn)的緩沖，直接向CDN所要數(shù)據(jù)塊）。

我們假定估算緩沖時間為t。顯然，t之后，buffer的前α已經(jīng)完成了，后1－α是經(jīng)過P2P方法來獲取的，所以并不能保證。但是，后1－α部分并不一定需要完全填滿。引入另一個系數(shù)β，如果后1－α的buffer有β已經(jīng)填滿，那么就直接開始播放。否則會再等待一段時間進(jìn)行緩沖，然后再播放。具體流程圖如圖2所示。

3.3 塊調(diào)度算法

圖2 節(jié)點(diǎn)加入緩沖算法

塊調(diào)度算法就是對于某一個節(jié)點(diǎn)，向其鄰居節(jié)點(diǎn)或者CDN節(jié)點(diǎn)提出哪些數(shù)據(jù)塊的申請，并且以什么樣的結(jié)構(gòu)進(jìn)行交換的算法。塊的結(jié)構(gòu)是用BufferMap的思路，把緩沖區(qū)分成多塊，最基本的請求單位就是塊，并且請求的結(jié)構(gòu)是一個隊列，越靠前的請求塊，其優(yōu)先級越高。在帶寬有限的情況下，隊列后部的請求塊可能會延時或者會被放棄傳送。本系統(tǒng)中，塊調(diào)度算法分為兩個階段，第一個階段是緩沖階段，使用隨機(jī)調(diào)度算法結(jié)合之前提到的緩沖算法，第二階段是緩沖完成后的塊調(diào)度算法。

第一部分緩沖時的塊調(diào)度算法直接采用隨機(jī)算法，即，對于給定的鄰居列表，從有本節(jié)點(diǎn)所需要的塊的鄰居中隨機(jī)選取一個，發(fā)起塊請求。采用隨機(jī)算法的原因是節(jié)點(diǎn)剛剛加入網(wǎng)絡(luò)，對網(wǎng)絡(luò)中其它節(jié)點(diǎn)信息獲知量很少，而且，這一過程僅僅在節(jié)點(diǎn)剛進(jìn)入網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行緩沖中使用，因此不適合，也不必要復(fù)雜的算法。

第二部分的塊調(diào)度算法，采用鄰居評分和劃分塊優(yōu)先級的方法來調(diào)度［4］。

對于緩沖區(qū)，我們劃分為4個部分，分別占有1／8，1／8，1／2，1／4，叫做緊急區(qū)1，緊急區(qū)2，普通區(qū)和稀缺塊區(qū)。各個區(qū)域的塊的優(yōu)先級從高到低依次為緊急區(qū)1，緊急區(qū)2，稀缺塊區(qū)和普通區(qū)。其中只有當(dāng)緊急區(qū)1的數(shù)據(jù)塊還未填滿的時候，節(jié)點(diǎn)可以向CDN直接索要緊急數(shù)據(jù)塊。對于其余部分的塊，只能向鄰居發(fā)起請求。

對于節(jié)點(diǎn)評分機(jī)制，是用來評估各個鄰居對于本節(jié)點(diǎn)的傳輸性能，以此區(qū)別各個鄰居的貢獻(xiàn)能力。最終向各個鄰居請求的塊的隊列會基于各個鄰居的評分的基礎(chǔ)之上，分?jǐn)?shù)越高的鄰居，向其請求的數(shù)據(jù)塊就會越多，而且越有可能是緊急區(qū)2的數(shù)據(jù)塊。

3.4 CDN服務(wù)器的加入控制算法

3.4.1 節(jié)點(diǎn)加入條件

即使是CDN－P2P混合分發(fā)系統(tǒng)，為了保證直播系統(tǒng)的質(zhì)量等要求，我們也不能任意的加入無數(shù)的節(jié)點(diǎn)。弱節(jié)點(diǎn)超過一定的限度，整個網(wǎng)絡(luò)資源就會相當(dāng)貧乏?？梢韵胂螅绻尤氲墓?jié)點(diǎn)的上載帶寬小于碼流帶寬，那么加入越多的節(jié)點(diǎn)，整個網(wǎng)絡(luò)的帶寬資源就會越多的消耗，直到無法再提供最低限度的服務(wù)。因此，我們必須設(shè)置準(zhǔn)入條件，以確保直播系統(tǒng)的穩(wěn)定和質(zhì)量保證。

在本系統(tǒng)中，我們可以得到的保證的上載帶寬有CDN節(jié)點(diǎn)和放大層中的各個位CDN節(jié)點(diǎn)。因此，我們基于這些參數(shù)給出節(jié)點(diǎn)加入的限制條件。

先考慮CDN上載帶寬U，CDN的帶寬分為3部分，一部分用于給各個偽CDN提供最原始的視頻數(shù)據(jù)U1，另一部分提供各個節(jié)點(diǎn)的緊急請求數(shù)據(jù)包U2，還有一部分是提供新加入節(jié)點(diǎn)的緩沖U3。而偽CDN節(jié)點(diǎn)，帶寬V，基本就是給各個鄰居提供的上載帶寬V1，或者提供一些加入節(jié)點(diǎn)的緩沖數(shù)據(jù)V2。假設(shè)碼流速率為R，那么準(zhǔn)入條件為U＋∑V≥U1＋U2×α＋∑V1＋（U3＋∑V2）×β＋R式中：α、β——一定的參數(shù)，一般比1稍大，用來估計緊急請求和緩沖帶寬在節(jié)點(diǎn)加后的上界。如果當(dāng)前CDN網(wǎng)絡(luò)滿足上述條件，那么允許新節(jié)點(diǎn)加入，否則，可以將需要加入的節(jié)點(diǎn)引渡到其它CDN邊緣服務(wù)器。

3.4.2 節(jié)點(diǎn)加入算法

隨機(jī)算法，每當(dāng)有節(jié)點(diǎn)加入，則直接對其運(yùn)行節(jié)點(diǎn)加入算法：首先判斷是否滿足準(zhǔn)入條件，是否可為偽CDN節(jié)點(diǎn)，分配給其緩沖的節(jié)點(diǎn)，給其分配鄰居，等等。如果在某一時間，有非常多的節(jié)點(diǎn)迅速的加入網(wǎng)絡(luò)，形成flash crowd的情況，那么，CDN包括偽CDN節(jié)點(diǎn)很有可能會面臨巨大的壓力，以至于它們無法給每個加入的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行緩沖和數(shù)據(jù)交換，這樣就會對整個網(wǎng)絡(luò)有很大的影響。

為了適當(dāng)?shù)臏p少上述問題的危害性，我們在系統(tǒng)中做了適當(dāng)?shù)母倪M(jìn)。我們并不是每次對加入的節(jié)點(diǎn)都進(jìn)行逐一處理，我們加入一個節(jié)點(diǎn)加入隊列。也就是說，當(dāng)節(jié)點(diǎn)需要加入網(wǎng)絡(luò)時，我們先將其進(jìn)入加入隊列中，然后每隔特定的時間t（實驗中為0.1s）或者隊列滿了的時候，讓CDN對整個隊列進(jìn)行處理。

處理的方式是將他們組織成小型樹狀結(jié)構(gòu)［5］，根據(jù)他們的上傳帶寬進(jìn)行從大到小排列。然后從隊列的兩頭進(jìn)行配對。從隊列頭中取出上傳帶寬最大的節(jié)點(diǎn)a，算出其速率是碼流的K倍，接著相應(yīng)的從隊列的尾部取出K個節(jié)點(diǎn)，讓a和這K個節(jié)點(diǎn)組成一棵樹，a給其下的K個節(jié)點(diǎn)進(jìn)行緩沖，而CDN則分配給a進(jìn)行緩沖。這樣，CDN網(wǎng)絡(luò)相當(dāng)于只用了一道緩沖碼流，就直接服務(wù)了K＋1個節(jié)點(diǎn)。繼續(xù)這樣的操作，直到隊列為空為止。

4 實驗設(shè)計及結(jié)果分析

根據(jù)本實驗的參數(shù)設(shè)置，如果不用P2P，而使用純CDN結(jié)構(gòu)，實驗節(jié)點(diǎn)是不能全部得到服務(wù)的。因此，我們僅將基于中心結(jié)構(gòu)的P2P隨機(jī)算法系統(tǒng)與本論文的系統(tǒng)進(jìn)行對比試驗。

Zhang Meng的p2pstrmsim是一個基于消息的C＋＋實現(xiàn)的P2P模擬程序，其中模擬了節(jié)點(diǎn)的地理信息，加入方式，各個節(jié)點(diǎn)的傳輸帶寬等基本信息，也監(jiān)控了包括節(jié)點(diǎn)啟動時延，播放時延，播放質(zhì)量等關(guān)鍵指標(biāo)。本實驗采用p2pstrmsim程序為基礎(chǔ)，并且在處理節(jié)點(diǎn)消息隊列中，加入我們特定的算法進(jìn)行模擬。

算法3.1.2、3.1.3以及3.3都是基于時間的算法，每隔一個固定的時間執(zhí)行。其余算法是基于事件的，例如節(jié)點(diǎn)加入，節(jié)點(diǎn)離開或觸發(fā)相應(yīng)的算法執(zhí)行。實驗的基本參數(shù)如下：

Peer節(jié)點(diǎn)分為3種不同的節(jié)點(diǎn)：上傳帶寬：512kb／s，384kb／s，128kb／s，下載帶寬為1000kb／s，512kb／s，384 kb／s比例為0.1，0.5和0.4。每個peer默認(rèn)最多有15個鄰居。仿真時間為600s，碼流大小為300kb／s，緩沖區(qū)長度為20s。每隔一秒交換一次buffermap。

4.1 驗證加入緩沖算法效果

本實驗重點(diǎn)對比兩種算法在緩沖時間上的區(qū)別，體現(xiàn)出修改后的算法的優(yōu)越性。實驗使用2個CDN服務(wù)器，帶寬為40M，放大層節(jié)點(diǎn)個數(shù)為90個。500個節(jié)點(diǎn)模擬。節(jié)點(diǎn)采用節(jié)勻速加入退出策略，在前80%的時間勻速加入，后50%的時間有20%的節(jié)點(diǎn)勻速離開?？梢杂嬎?，放大比例為

圖3是緩沖時間的累積分布圖（cdf圖）。縱坐標(biāo)是節(jié)點(diǎn)的比例，橫坐標(biāo)是緩沖的時間。原先的隨機(jī)算法，在緩沖時，由于直接采用固定20s的時間進(jìn)行緩沖，因此，所有的啟動延遲都是20s。而從此圖可以看出，改進(jìn)算法的節(jié)點(diǎn)緩沖平均時間為16s左右?？梢姡倪M(jìn)算法確實有一定的效果。

圖3 啟動延遲對比

圖4，顯示了兩種算法的質(zhì)量參數(shù)（質(zhì)量度用已經(jīng)播放的數(shù)據(jù)塊除以應(yīng)該播放的數(shù)據(jù)塊來表示）。對比兩種曲線可以看出，兩種算法的質(zhì)量參數(shù)幾乎相等，不過在放大層建立的初期，質(zhì)量都有部分下降。并且改進(jìn)算法的下降比隨機(jī)算法提前，從這點(diǎn)也可以看出，改進(jìn)算法減少緩沖時間的效果是在保證播放質(zhì)量的前提下實現(xiàn)的。

圖4 質(zhì)量對比圖1

關(guān)于在放大層建立的初期會導(dǎo)致質(zhì)量的下降，這是由于我們的算法導(dǎo)致的。設(shè)想，我們節(jié)點(diǎn)的緩沖算法除了CDN會推給節(jié)點(diǎn)一部分?jǐn)?shù)據(jù)，另一部分是需要節(jié)點(diǎn)向Peer之間互傳獲取的。而一開始，節(jié)點(diǎn)十分少，互傳幾乎得不到數(shù)據(jù)，因此會致使節(jié)點(diǎn)再次等待緩沖。一旦緩沖結(jié)束，由于節(jié)點(diǎn)稀少，啟動的節(jié)點(diǎn)只能向CDN請求緊急數(shù)據(jù)包，這會大大加重CDN的負(fù)載，因此導(dǎo)致質(zhì)量下降。

4.2 驗證flash crowd情況下的效果

此實驗重點(diǎn)對比兩種算法在flash crowd情況下的區(qū)別，體現(xiàn)出修改后的算法的優(yōu)越性。本實驗使用3個CDN服務(wù)器，帶寬為50M，放大層節(jié)點(diǎn)個數(shù)為90個。1000個節(jié)點(diǎn)模擬。節(jié)點(diǎn)一開始速加入100個節(jié)點(diǎn)。在0.4＊MAX＿SIM＿DURATION（大約240s）時刻，在0.05＊MAX＿SIM＿DURATION（大約30s）的持續(xù)時間內(nèi)將所有的剩余節(jié)點(diǎn)加入。最后勻速有20%節(jié)點(diǎn)退出。

圖5是在線節(jié)點(diǎn)數(shù)與時間的關(guān)系圖。節(jié)點(diǎn)在240s到280s之間，從103個節(jié)點(diǎn)直接增加至1000個節(jié)點(diǎn)，從而測試在flash crowd情況下，系統(tǒng)的具體反映情況。

圖5 在線節(jié)點(diǎn)數(shù)目

圖6，顯示了兩種算法的質(zhì)量參數(shù)。在放大層的建立之初，改進(jìn)算法和隨機(jī)算法的質(zhì)量差不多。在加入節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)flash crowd時，改進(jìn)算法比之隨機(jī)算法有更好的質(zhì)量度。

除了初始的放大層建立初期質(zhì)量的下降外，質(zhì)量曲線顯示，共有兩處下降。第一處在240s過后一點(diǎn)。這里的下降是因為此時正好處于flash crowd的情況，大量節(jié)點(diǎn)加入網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)致整體質(zhì)量的下降。注意，改進(jìn)算法質(zhì)量的下降要比原始算法小，并且有些許提前。考慮我們的緩沖算法，比完全沒有緩沖會有較好的啟動延時，因此對于flash crowd的反應(yīng)也會相應(yīng)較早

圖6 質(zhì)量對比圖2

第二處的質(zhì)量下降大約出現(xiàn)在430s多。此時顯示整個網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)趨于穩(wěn)定。在大量節(jié)點(diǎn)進(jìn)入播放階段，會對網(wǎng)絡(luò)造成一定的影響，播放的質(zhì)量會有所下降，此處并沒有過多節(jié)點(diǎn)的加入和離開，質(zhì)量仍然不斷下降到達(dá)最低谷。通過實驗分析，在240s時，大量節(jié)點(diǎn)急促加入的過程中，整個系統(tǒng)會因為所需要的緩沖流量過多而無法支持所有節(jié)點(diǎn)的充分緩沖，某些節(jié)點(diǎn)在等待緩沖時，并沒有真正的緩沖完成而被迫播放。這些節(jié)點(diǎn)往往會在播放了一段時間后，因為緩沖區(qū)不滿而停下繼續(xù)緩沖，產(chǎn)生不穩(wěn)定性，最終導(dǎo)致了質(zhì)量度的下降。這就是在430s后質(zhì)量到達(dá)最低谷的原因。不過，即使如此，改進(jìn)算法在flash crowd情況下，也比隨機(jī)算法有更好的質(zhì)量保證。

5 結(jié)束語

本文將CDN與P2P技術(shù)相結(jié)合，應(yīng)用于流媒體視頻直播系統(tǒng)。采用二層樹形結(jié)構(gòu)與mesh結(jié)構(gòu)相混合的P2P架構(gòu)，詳細(xì)介紹了偽CDN節(jié)點(diǎn)的選取規(guī)則以及維護(hù)方式。本文針對直播的特殊性，利用估測緩沖完成時間來提高啟動播放時延，并且針對瞬時擁塞，給出了小樹結(jié)構(gòu)的節(jié)點(diǎn)加入緩沖算法，減小P2P的動態(tài)性帶來的影響，使整個系統(tǒng)更加穩(wěn)定。最后通過仿真模擬實驗，將系統(tǒng)改進(jìn)算法與不使用本文所提算法進(jìn)行對比，驗證算法的有效性。

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