基于P2P的内容分发流媒体服务系统的研究与实现

摘要

当下网络基础设施和相关硬件技术的飞速发展，给予了流媒体技术相当的发展空间。然而，由于现行的Internet网络基础带宽仍然无法匹配日益庞大的流媒体用户数和数据大小，传统的C/S服务模式已无法达到令人满意的服务质量，在此情况下，P2P流媒体技术应运而生。此项技术是把服务分散到网络中各个节点，利用客户端的网络资源来进行服务。但是由于单纯的P2P网络节点退出或加入频繁，以及拓扑结构和路由机制复杂等原因，如何高效的利用客户端资源搭建高效、稳定和高播放体验的流媒体服务体系成为了难点。与此同时，内容分发网络技术(Content Delivery Network)通过把高热度的媒体内容缓存至网络边缘更靠近客户的服务节点上，达到了服务的分散。然而传统的CDN网络中的边缘服务节点仍采用C/S方式与客户端进行交互，使得边缘服务节点的服务能力成为了系统的瓶颈。因此，通过把P2P技术与内容分发技术相结合，使边缘服务节点与客户端形成P2P交互模式，便可以充分发挥两种技术的优势。 基于对上面两种技术的深入研究，本文提出了一个混合式的流媒体服务系统P2P-CDN。通过对P2P与内容分发模型的混合，构成一个高扩展性、高播放体验的流媒体分发系统。P2P-CDN系统采用两层结构，上层搭建高性能的骨干覆盖分发网络，再由与骨干网络相连的客户节点组成网状P2P结构，来提供高性能的大规模流媒体直播与点播服务。对于直播服务，通过对直播骨干分发网络拓扑的优化，极大程度的减小了播放延时，保障了系统的QoS。对于点播服务，系统采用了推拉结合的混合分发方式来提高服务质量。推方式由服务端发起把高热度媒体文件主动缓存至服务节点，而拉方式由客户端发起把媒体文件拉入边缘节点。系统通过智能发布模块对核心网络中服务节点的负载控制，达到了较好的负载均衡，从而高效利用了网络资源。 本文针对当前纯P2P流媒体直播过程中的同步丢失延时较大的问题，提出了新的基于模拟退火的遗传算法，来构建有出度限制的最小带权生成树。通过引用模拟退火机制，对染色体的适应度进行了拉伸。同时提出了高效的交叉和变异算法，避免了修补和惩罚机制的引入，以此来降低骨干网络上的传输延时。仿真实验证明该算法具有较好的收敛性，并且生成的网络拓扑也较传统的贪婪算法有所改进。 对于智能发布模块的负载均衡控制，本文提出了一个简单有效的动态预测算法，即动态采集各覆盖网络节点的负载情况，混合考虑发布文件大小的因素，最终决策出缓存节点，来达到点播服务中覆盖网络节点的负载均衡。仿真实验证明了其可以达到良好的负载控制。

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英文文摘

论文说明：图表目录

声明

第一章绪论

1.1研究背景

1.2当前面临的问题

1.3本论文主要内容与贡献

1.4论文结构

第二章基础知识简介

2.1流媒体技术

2.2 P2P流媒体分发技术

2.2.1流媒体网络传输模式

2.2.2 P2P应用层组播拓扑结构

2.2.3直播与点播

2.2.4 P2P与Overlay覆盖网

2.3内容分发网络

第三章一种新的P2P内容分发服务系统

3.1与P2P混合的内容分发网络

3.2基于P2P的内容分发网络服务系统P2P-CDN

3.2.1 P2P-CDN系统框架

3.2.2系统功能介绍

3.2.3优化的覆盖组播网络

3.3仿真实验与分析

3.3.1系统直播性能分析

3.3.2系统点播性能分析

第四章低时延组播覆盖网络

4.1引言

4.2相关经典算法

4.2.1遗传算法和模拟退火算法

4.2.2启发式分布路由算法

4.3问题模型

4.4基于模拟退火遗传式算法的度约束最小生成树算法SAGA_WMS

4.4.1算法概述

4.4.2染色体编码

4.4.3种群初始化

4.4.4适应度函数

4.4.5选择算法

4.4.6染色体交叉

4.4.7染色体变异

4.4.8控制参数

4.4.9算法性能分析与仿真

第五章核心覆盖网络的负载均衡

5.1引言

5.2全局负载均衡策略分析

5.2.1基于DNS的负载均衡

5.2.2基于应用层的负载均衡

5.3静态负载均衡与动态负载均衡

5.4 IP上的负载均衡

5.4.1 IP负载均衡模块

5.4.2负载均衡策略

5.5算法仿真与测试

第六章总结与展望

致谢

参考文献

攻硕期间取得的研究成果