P2P实时流媒体缓存替换的时间权参数自适应调整方法

摘要

P2P实时流媒体缓存替换的时间权参数自适应调整方法属于P2P实时流媒体缓存替换替换技术领域，其特征在于，根据缓存命中率的变化，来动态调节时间权参数的值：当缓存命中率增加时，以相等步长增加时间权参数值，当缓存命中率下降时，处以一个固定的步长，得到的新值作为新的时间权参数，从而调整基于时间权参数的P2P实时流媒体缓存替换方法中，片段最后一次命中时间与片段预期剩余请求次数两个因素的影响比例，使缓存命中率的接近该方法所能达到的最优值。

说明书

技术领域

P2P实时流媒体缓存替换的时间权参数自适应调整方法属于互联网P2P实时流媒体和缓存替换方法研究领域。

背景技术

P2P的工作机制广泛的应用在现有的网络中，P2P应用产生巨大的网络流量，占用了ISP主干链路上的大部分带宽，随着IP-TV(P2P实时流媒体)在网络上的流行，可以预见在未来ISP主干链路的流量中，P2P实时流媒体应用将占有相当大的比例。TOW方法是一种基于时间权参数的P2P实时流媒体缓存替换方法，在TOW方法中当时间权参数为0时TOW算法退化为LRU算法，当趋紧无穷时算法退化为按照预期剩余请求次数的淘汰算法，TOW算法通过调节时间权参数调整两者的影响比例。而本发明针对TOW方法中的时间权参数进行自适应的反馈调节，当缓存命中率增加时，线性增加时间权参数的值，当缓存命中率下降时，指数减少时间权参数的值，动态调节时间权参数以实现较高的命中率。

发明内容

本发明的目的在于提供适合于基于时间权参数的P2P实时流媒体缓存替换方法(TOW)中的时间权参数进行自适应调节的方法(见图1，时间权参数自适应调整方法方法与TOW方法之间的关系示意图)，使时间权参数调整到一个合理值，使TOW方法达到一个较高的缓存命中率。

本发明根据缓存命中率的变化动态的调节时间权参数的数值，当缓存命中率增加时，以相等步长增加时间权参数的数值，当缓存命中率下降时，除以一个固定的值，以新值作为新的时间权参数。

本发明的特征在于其特征在于，所述方法是在ISP部署在网络出口处的P2P实时流媒体缓存服务器上，依次按照以下步骤实现：

步骤(1)：初始化以下参数，

所有频道时间权参数为InitTOWParam，

增加步长addParamStep，为设定值，

减少步长divideParamStep，为设定值，

一个时间周期i，划分为N个时间间隔，表示形式为T_i，1，T_i，2，…，T_i，n，…T_i，N，其中T_i，n表示第n个时间间隔，所述一个时间周期内的时间间隔总和为T₁′，在所述一个时间周期T₁′内任选若干个时间间隔进行采样，作为采样时间段；

步骤(2)：记录当前时刻λ′，转步骤(3)；

步骤(3)：记录从λ′时刻开始到λ′+T₁′秒内，所述采样时间段所对应的时间间隔内的缓存命中率BHR，并在λ′+T₁′时刻转步骤(4)；

步骤(4)：按以下步骤进行时间权参数自适应调整：

步骤(4.1)：记录当前时刻λ″，并转入步骤(4.2)，

步骤(4.2)：记录从λ″时刻开始到λ″+T₁′秒内，所述采样时间段所对应的时间间隔内的缓存命中率BHR′，判断：

若：BHR′＞BHR，则转步骤(4.3)，

若：BHR′≤BHR，则转步骤(4.4)，

步骤(4.3)：把时间权参数β_i增加一个addParamStep，i为所在频道的序号，转步骤(4.5)，

步骤(4.4)：把时间权参数β_i除以divideParamStep，把结果做为新的β_i，转步骤(4.5)，

步骤(4.5)：在λ″+T₁′时刻，把缓存命中率BHR赋值为BHR′，转步骤(4.1)。

当时间权参数为零时，TOW方法退化为只考虑片断最后一次访问时间的LRU方法，当时间权参数足够大，远超过时间项时，TOW方法退化为只考虑片断预期剩余请求次数方法。本发明所提出的时间权参数自适应调整方法动态调节TOW方法中最后一次访问时间片断的预期剩余请求次数两个因素之间的权值，使时间权参数调整到一个合理值，实现较高的缓存命中率。

附图说明

图1.时间权参数自适应调整方法与TOW方法关系示意图。

图2.时间周期与周期采样时间序列示意图。

图3.时间权参数自适应调整方法流程图。

图4.时间权参数变化效果图，其中圆圈代表LRU方法效果，方块代表时间权参数为8的缓存效果，三角形尖角向下表示时间权参数为100的缓存效果，三角形尖角向上表示时间权参数为300的缓存效果，三角形尖角向左表示时间权参数为2000的缓存效果，三角形尖角向右表示时间权参数自适应调节的缓存效果，叉型表示最优情况的缓存效果。

具体实施方式

一个时间周期i，划分为N个时间间隔，表示形式为T_i，1，T_i，2，…，T_i，n，…T_i，N，其中T_i，n表示第n个时间间隔，所述一个时间周期内的时间间隔总和为T₁′，在所述一个时间周期T₁′内任选若干个时间间隔进行采样，作为采样时间序段(见图2)。

时间权参数自适应调整方法动态调整频道时间权参数的大小(见图5)，它的步骤如下：

步骤(1)：用户自定义时间周期间隔及周期内的采样时间段。

步骤(2)：纪录前一时间周期，采样时间段对应时间间隔内的缓存命中率，转步骤(2)。

步骤(3)：时间权参数自适应调整

步骤(3.1)计算本周期内，采样时间段对应时间间隔内的缓存命中率，如果命中率上升，转步骤(3.2)；否则，转步骤(3.3)。

步骤(3.2)：增加时间权参数，转步骤(4)。

步骤(3.3)：减少时间权参数，转步骤(4)。

步骤(4)：下一个周期，转步骤(2)。

本发明的时间权参数自适应调整方法用于TOW-基于时间权参数的P2P实时流媒体缓存替换方法中，而TOW方法用于ISP部署的P2P实时流媒体缓存服务器上，ISP通常将缓存服务器部署在网络的出口处，部署P2P实时流媒体缓存服务器能够有效地减轻网络出口处的流量压力，并且能缩短用户的播放延迟。

基于时间权参数的P2P实时流媒体缓存替换方法中的时间权参数自适应方法的具体实施步骤如下：

步骤(1)：初始化：所有频道时间权参数初始化为InitTOWParam，增加步长addParamStep，减少步长divideParamStep，时间周期表示形式T_i，1，T_i，2，…，T_i，n，…T_i，N，一个时间周期内的时间间隔总和为T₁′，采样段所对应的时间间隔如：T_i，1，T_i，5，…，T_i，10，…T_i，n，转步骤(2)。

步骤(2)：记录当前时刻λ′，转步骤(3)

步骤(3)：记录从λ′开始到λ′+T₁′秒内，采样时间段所对应的时间间隔内的缓存命中率BHR，在λ′+T₁′时刻转步骤(4)。

步骤(4)：记录当前时刻λ″，转步骤(5)。

步骤(5)：记录λ″时刻开始到λ″+T₁′秒内，采样时间段所对应的时间间隔内的缓存命中率BHR′，如果BHR′＞BHR，转步骤(6)；否则，转步骤(7)。

步骤(6)：将时间权参数β_i增加一个固定常数addParamStep。转步骤(8)。

步骤(7)：将时间权参数β_i除以一个固定常数divideParamStep，做为新的β_i，转步骤(8)。

步骤(8)：在λ″+T₁′时刻，将BHR赋值为BHR′(BHR＝BHR′)，转步骤(4)。

实验使用的模拟数据以校园网作为应用场景：学生用户使用P2P实时流媒体软件观看感兴趣的电视节目，大部分用户集中在少数的热门频道上，用户流量绝大部分来自校园网外部，将缓存服务器部署在校园网络的出口，我们考察TOW方法中时间权参数对于缓存命中率的影响。

图4中TOW-100表示时间权参数β_i均为100时，TOW方法的缓存效果图，TOW-Adaptive表示时间权参数β_i自适应调整的TOW方法的缓存效果图。随着时间权参数从0开始增加TOW方法命中率稳步提升，当参数到2000时性能已经开始下降，而我们的TOW-Adaptive方法基本保持最佳参数的缓存性能。产生这种现象的是因为当时间权参数足够大时方法将退化成POST方法(只考虑片段预期剩余请求次数的方法，称为POST方法)，而POST方法的性能远低于TOW方法，本发明的TOW-Adaptive方法能根据缓存命中率的变化，动态调整时间权参数，提高缓存命中率。

本发明通过自适应的调节时间权参数的权值，避免使用指定参数时所带来的缓存命中率较低的情况，实验证实本发明的方法能使TOW方法接近该算法能达到的最高命中率。

由此可见，本发明达到了预期目的。