推拉式P2P直播系统中的面向用户体验的数据调度策略

摘要

对等网流媒体技术在流媒体内容分发领域已经获得广泛应用。从2004年开始CoolStreaming、PPLive、PPStream、UUSee等P2P视频直播系统都实现了大规模的流媒体直播。近年来出现了一种新的推拉式流媒体直播系统比如GridMedia。这种流媒体直播系统在满足用户体验方面表现出了很大的优势。
　　 P2P客户端是P2P系统的核心部分。P2P客户端的核心主要由邻居节点管理和数据调度这两个主要部分组成。邻居节点管理为客户端维持一定数量的可连接邻居节点，组成一个P2P网络；数据调度策略控制流媒体数据从数据源流入P2P网络中的节点，各个节点得到流媒体数据而实现直播。数据调度策略的好坏直接决定了P2P网络能否高效的将流媒体内容及时的分发到用户，从而直接决定了客户端的播放效果和用户的观看体验。
　　 本文提出了一种新的推拉结合式数据调度策略，包括源节点管理、缓冲区管理、重传机制、下游节点管理四个部分。在此数据调度策略中，本文提出了数据源自适应机制、三级缓冲模型和预推送策略。
　　 源节点管理应用了数据源自适应机制，以维持稳定高效的数据源；缓冲区管理，设计了三级缓冲机制，以实现数据的精细、高效的管理；下游节点的管理采用了预推送策略，使得客户端在启动时能够快速缓冲，并有效控制了出口带宽。经过系统的实际运行测试，本文提出的数据调度算法具有快速缓冲和播放流畅的效果。本文在最后一部分为对全文的总结和概括，提出了进一步研究的问题和探索方向。