對(duì)等環(huán)境下基于緩存數(shù)據(jù)特征的實(shí)時(shí)流媒體系統(tǒng)研究.pdf

1、基于對(duì)等(Peer-to-Peer，P2P)網(wǎng)絡(luò)的P2P流媒體技術(shù)把組播的功能從網(wǎng)絡(luò)層移到了應(yīng)用層，充分利用了網(wǎng)絡(luò)中各對(duì)等節(jié)點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)和計(jì)算資源，擴(kuò)展了系統(tǒng)的服務(wù)規(guī)模，迅速成為當(dāng)前流媒體技術(shù)的研究熱點(diǎn)。其中以數(shù)據(jù)為中心基于自組織網(wǎng)絡(luò)的P2P流媒體模型拓?fù)鋮f(xié)議簡(jiǎn)單，對(duì)網(wǎng)絡(luò)波動(dòng)具有彈性，是目前最主要的模型。改進(jìn)和提高該模型的服務(wù)質(zhì)量是研究的重點(diǎn)，為此根據(jù)節(jié)點(diǎn)緩存數(shù)據(jù)的特征對(duì)其涉及的關(guān)鍵問(wèn)題作出的改進(jìn)研究工作如下： 在成員節(jié)點(diǎn)維護(hù)中考慮

2、節(jié)點(diǎn)間的緩存數(shù)據(jù)狀況，提出以局部?jī)?yōu)化為目標(biāo)的分布式動(dòng)態(tài)節(jié)點(diǎn)管理機(jī)制——基于同步評(píng)估的成員管理(Synchronization Estimationbased Membership Management，SEBMM)。該機(jī)制在進(jìn)行節(jié)點(diǎn)選擇時(shí)考慮網(wǎng)絡(luò)性能和節(jié)點(diǎn)之間的數(shù)據(jù)同步性，用以降低節(jié)點(diǎn)組織中只關(guān)心網(wǎng)絡(luò)性能而導(dǎo)致的數(shù)據(jù)不匹配問(wèn)題。以節(jié)點(diǎn)間工作集相似性為同步標(biāo)準(zhǔn)的方法出現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸停頓的概率高，故對(duì)SEBMM模型提出進(jìn)一步改進(jìn)：以節(jié)點(diǎn)緩沖序列

3、的交集空間比例作為節(jié)點(diǎn)的同步性評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，在進(jìn)行對(duì)等節(jié)點(diǎn)的選擇時(shí)評(píng)估節(jié)點(diǎn)間緩存數(shù)據(jù)的互補(bǔ)性，以提高系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)之間傳輸有效數(shù)據(jù)的總量。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該模型能提高P2P流媒體系統(tǒng)的數(shù)據(jù)連續(xù)性，縮短傳輸路徑，降低延時(shí)。 節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)調(diào)度傳輸綜合考慮節(jié)點(diǎn)即時(shí)性能以及數(shù)據(jù)解碼特征，提出自適應(yīng)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)調(diào)度(Adaptive Dynamic Data Scheduling，ADDS)算法，以提高數(shù)據(jù)對(duì)象的傳輸效率和質(zhì)量。為評(píng)估節(jié)點(diǎn)的動(dòng)態(tài)傳輸能力，定義

4、其實(shí)時(shí)調(diào)度性能值為任務(wù)負(fù)載與數(shù)據(jù)到達(dá)率的函數(shù)。并在進(jìn)行多源選擇時(shí)，將數(shù)據(jù)包指派給具有最佳調(diào)度性能的節(jié)點(diǎn)，提高媒體數(shù)據(jù)的按時(shí)到達(dá)率。同時(shí)為確保接收端數(shù)據(jù)回放的質(zhì)量，提出按數(shù)據(jù)包的調(diào)度價(jià)值確定傳輸序列的機(jī)制。該調(diào)度價(jià)值考慮了數(shù)據(jù)幀的解碼特性以及時(shí)間關(guān)系。此外，在源節(jié)點(diǎn)端引入數(shù)據(jù)的自動(dòng)推送策略，與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型模型固有的拉策略相結(jié)合構(gòu)成混雜數(shù)據(jù)傳輸模式，該機(jī)制基于實(shí)時(shí)分配信息推測(cè)節(jié)點(diǎn)的需求，實(shí)現(xiàn)部分?jǐn)?shù)據(jù)的主動(dòng)推送，用以提高網(wǎng)絡(luò)資源的利用率。

5、 對(duì)節(jié)點(diǎn)暫存數(shù)據(jù)采用差別緩存，提出基于媒體對(duì)象有效性預(yù)測(cè)的緩存管理(Media Object Validity Prediction based Cache Management，MOVPCM)機(jī)制，將緩存在節(jié)點(diǎn)空間的流媒體對(duì)象的置換幾率與其緩存價(jià)值相關(guān)聯(lián)，降低對(duì)象替換帶來(lái)的解碼損失，提高子節(jié)點(diǎn)的緩存命中率。為此以提高有效數(shù)據(jù)總量為目標(biāo)建立多源緩存管理數(shù)學(xué)模型，對(duì)該模型去除時(shí)間耦合以及進(jìn)行空間局部化，并通過(guò)啟發(fā)式貪婪算法計(jì)算最優(yōu)置換策

6、略。MOVPCM 以預(yù)測(cè)有效度、解碼價(jià)值以及緩存代價(jià)為系數(shù)計(jì)算該緩存對(duì)象的存儲(chǔ)優(yōu)先級(jí)，并以該優(yōu)先級(jí)為基礎(chǔ)建立對(duì)象的差別緩存機(jī)制，具有較大解碼價(jià)值且請(qǐng)求概率高的數(shù)據(jù)在緩存中具有相對(duì)長(zhǎng)的生命周期。分析和模擬的結(jié)果驗(yàn)證了MOVPCM 算法對(duì)提高節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)命中率的重要作用。 P2P 流媒體系統(tǒng)是對(duì)其涉及的各個(gè)關(guān)鍵模塊的整合。由于當(dāng)前系統(tǒng)普遍采用的緊耦合整合機(jī)制使得各個(gè)模塊之間的關(guān)聯(lián)性大，不利于擴(kuò)充，也與P2P 環(huán)境下節(jié)點(diǎn)的松耦合關(guān)系不匹