P2P流媒体系统最大数据传输速率研究_吴国福

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P2P流媒体的数据调度算法作者姓名

P2P流媒体的数据调度算法作者姓名摘要:数据驱动型覆盖网络中的数据调度算法是影响p2p流媒体系统性能的重要因素，为了解决当前算法未能有效利用数据块和节点的特性导致流媒体服务质量差的问题，提出了一种基于数据块优先级和节点能力度的数据调度算法。

该算法能够根据数据块的稀缺性、紧迫性得到块的优先级大小，根据节点的上行带宽、在线时间、相对距离得到节点能力度的大小，使优先级高的数据块和能力度大的节点优先被请求，减少了数据块的播放等待时间。

在opnet网络仿真实验表明该算法能够有效降低流媒体播放系统的启动延时和服务器的负载。

关键词:对等网络；流媒体；数据调度；启动延迟；服务器负载中图分类号:tp393文献标志码:adata scheduling algorithm of p2p streaming mediaguo yuan.wei, xu xue.mei*, zhang jian.yang, huang zheng.yu, ni lanschool of physics science and technology, central south university, changsha hunan 410083， chinaabstract:the data scheduling algorithm in data-driven overlay network is identified as one of the most influential factors affecting system performance of p2p streaming media.considering the fact that the current algorithm fails to make use of the data blocks and nodes efficiently, which leads to low-quality streaming media services, a novel method for data scheduling algorithm was proposed in this study based on both priority of data blocks and capacity of nodes. this algorithm could get priority value according to the scarcity and urgency of blocks. it also could get the capacity of the nodes according to uplink-bandwidths, time-online and relative distance of the nodes. with the utilization of this algorithm, higher priority blocks and higher capacity nodes were requested, and the waiting time to play was decreased. network simulating experiments in the opnet indicate that the algorithm can efficiently reduce start-up delay of streaming media playing system and the server load.the data scheduling algorithm in data.driven overlay network is identified as one of the most influential factors affecting system performance of p2p streaming media. considering the fact that the current algorithm fails to make use of the data blocks and nodes efficiently, which leads to low.quality streaming media services, a new method for data scheduling algorithm was proposed in this study based on bothpriority of data blocks and capacity of nodes. this algorithm could get priority value according to the scarcity and urgency of blocks. it also could get the capacity of the nodes according to uplink.bandwidths, time.online and relative distance of the nodes. with the utilization of this algorithm, higher priority blocks and higher capacity nodes were requested, and the waiting time to play was decreased. the simulations in the opnet network indicate that the algorithm can efficiently reduce start.up delay of streaming media playing system and the server load.key words:peer.to.peer (p2p); streaming media; data scheduling; start.up delay; server load0引言基于数据驱动型覆盖网络（data.driven overlay network，don）的p2p流媒体［1］技术的广泛使用，使p2p流媒体技术成为当前研究的热点，各种应用如bt［2］、thunder、pplive、ppstream等都拥有广大的用户。

基于P2P技术的流媒体直播系统的研究与实现

基于P2P技术的流媒体直播系统的研究与实现许统德（广东农工商职业技术学院，广东广州 511365）摘要本文介绍了P2P技术和流媒体的技术框架，并对它们进行研究和分析，并在此基础上设计和实现了一个高质量的流媒体直播系统。

关键词P2P；流媒体；系统设计；系统实现1 引言近几年来，随着网络技术和流媒体技术的发展，远程教学管理、视频聊天室、IPTV、视频会议等流媒体系统正在兴起或被广泛应用。

然而，在当前的Internet上传输媒体并没有任何服务质量（QoS）的保证，并且实时媒体的传输有带宽，时延和丢包等问题的出现。

另外，网络和终端的异构性使得带宽效率和服务的适应能力也有所下降。

但是，随着P2P技术越来越被广泛研究和运用，这些问题都得到了解决。

并且，P2P已经在分布式计算、网络游戏、文件共享、深度搜索、协同工作方面得到了广泛的应用[1]。

因此，利用P2P技术进行实时的分发传输，便能充分利用客户端闲置的CPU、存储器、网络带宽等资源，减轻服务器和网络带宽负担，构建出一个成本低、扩展性好、并有一定QoS保证的流媒体直播系统。

2 P2P技术P2P（peer to peer）即对等计算或对等网络，通常简称为P2P，可以简单地定义成通过直接交换，共享计算机资源和服务[2]。

P2P技术从根本上颠覆了C/S（Client/Server）这一传统模式。

新的模式模糊了服务提供者与使用者的界限，甚至不再有传统意义上的服务器，服务提供者的作用大为减弱。

P2P具有的自组织、容错性好、可扩展性强等优点使其在文件共享，流媒体技术，即时通讯等方面广泛应用[3]。

P2P网络按照集中化程度可以分为纯P2P和混合P2P两类：纯P2P网络完全没有中央服务器，通过基于P2P的客户端软件搜索网络中存在的对等节点，每个节点都是完全平等的，节点之间可直接建立连接，如Gmitella。

混合P2P网络设有中央服务器，它主要作为索引服务器。

与C/S模式中的服务器不同，P2P网络中的索引服务器只记录内容的索引和节点的必要信息，辅助节点之间建立连接，而内容本身存储在节点中，内容的传送只在节点之间进行，不通过服务器。

基于P2P技术的流媒体应用探讨

收稿日期：２０１源自 — １２ — ０１作者简介：刘延卿（１９８３一），男，山东茌平人，工程师，硕士研究生，研究方向为时序信号分析。
本栏目责任编辑：唐一东多媒体技术及其应用 … １５１
ＣｏｍｐｕｔｅｒＫｎｏｗｌｅｄｇｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ电脑知识与技术
ＣｏｍｐｕｔｅｒＫｎｏｗｌｅｄｇｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ电脑知识与技术
Ｖｏ１．１０，Ｎｏ．１，Ｊａｎｕａｒｙ２０１４
基于Ｐ２Ｐ技术的流媒体应用探讨
刘延卿
（大连交通大学，辽宁大连１１６０２８）
摘要：基于Ｐ２Ｐ技术的流媒体应用是一种先进技术，和普通的网络技术相比，其能在一定程度上使人们对高质量流媒体服务的需求得到有效满足，且还对传统网络电视中对服务器以及用户带宽负载的高要求作了有效解决，为了进一步促进Ｐ２Ｐ
流媒体技术的应用与发展，该文主要就基于Ｐ２Ｐ技术的流媒体的应用展开相关论述。关键词：Ｐ２Ｐ；流媒体；应用中图分类号：ＴＰ３９３文献标识码：Ａ文章编号：１００９－３０４４（２０１４）０１ — ０１５１ — ０２
ＩＳＳＮ１００９－３０４４
Ｅ— ｍａｉｌ：ｅｄｕｆ＠ｄｎｚｓ．ｎｅｔ．ｃｎｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｄｎｚｓ．ｎｅｔ．ｃｎＴｅｌ：＋８６ — ５５１ — ６５６９０９６３６５６９０９６４

基于P2P网络的视频流媒体传输技术研究

基于P2P网络的视频流媒体传输技术研究近年来，随着互联网的飞速发展，视频流媒体已经成为了人们生活中不可或缺的一部分。

在互联网上观看视频已经成为了人们休闲娱乐的主要方式之一。

然而，传统的视频流媒体传输方式在面临着带宽瓶颈、延迟高等问题。

为了解决这一问题，基于P2P网络的视频流媒体传输技术应运而生。

基于P2P网络的视频流媒体传输技术是指利用P2P（peer-to-peer）网络架构来实现视频流媒体的传输和共享。

与传统的中心服务器架构不同，P2P网络通过将传输任务分配给大量的终端用户，减轻了服务器的负担，提高了整体的传输效率和可靠性。

首先，基于P2P网络的视频流媒体传输技术的核心之一是资源共享。

在传统的中心服务器架构中，用户需要直接从服务器下载视频内容。

而在基于P2P网络的视频流媒体传输技术中，每个终端用户不仅充当接收者的角色，同时也可以成为发送者的角色，共享自己的带宽和资源。

这种分布式的资源共享方式大大提高了整体的传输速度和质量。

其次，基于P2P网络的视频流媒体传输技术具有较好的可扩展性。

P2P网络的节点数量可以非常庞大，这意味着更多的终端用户可以参与到视频流媒体的传输过程中。

相比之下，传统的中心服务器架构往往只能承载有限数量的用户请求，随着用户规模的增加，服务器压力也会不断增加。

而P2P网络通过分散传输任务，使得任何一个节点都可以作为发送者或接收者参与到传输过程中，从而实现了高度的可扩展性。

另外，基于P2P网络的视频流媒体传输技术还具有一定的容灾能力。

由于P2P网络是一个分布式系统，不存在单点故障的问题。

即使某个节点出现故障或离线，其他节点仍然可以继续工作，保证了视频流媒体传输的稳定性和连续性。

然而，基于P2P网络的视频流媒体传输技术也面临着一些挑战和问题。

首先，由于每个终端用户都可以作为发送者和接收者，数据传输的路径变得复杂而不可预测。

这导致了一定的传输延迟和不确定性，影响了用户观看视频的体验。

基于P2P的流媒体数据调度算法研究

个空缺的数据块，每个节点随机地从持有
此数据块的伙伴节点中选择一个节点，然后请求选中的伙伴节点；是一种快速时ＲＦ间响应的启发式算法，它是在ＣｏＳｒａｎ／ＯＮｅＩｏｌｔｅｍｉｇＤｔＩ中被提出，这种
策略首先请求潜在提供者较少的数据块，
鲁棒策略（ｕｄＲｏｉ）３已经被提出Ｒｏｎｂｎ１１等且在许多流媒体系统中采用。Ｒｎｏａｄｍ是个非常简单的ＰＰ数据调度策略，它被２Ｃｉｎａ … ｈａｓｗ采用，根据这种策略，对于每
一
表现在媒体服务器负担过重，支持客户数
目有限，目播放效果较差；２节ＰＰ技术采用分布式网络模式，很好地解决了网络带宽
的数据量，我们用Ｄ来表示为服务节点Ｐ所分配的流媒体数据包的数量，Ｄ的取值
由下式决定：
以聚合流速率ａＶ发送数据（．．流媒体播放速率为Ｖ）ｎ。相反，为了最大可能地减少总的网络带宽消耗，我们根据当前的丢包率动
了。
Ｄ＝Ｉ一ＪＩ（ｌ口口。４２）
数据调度是ＰＰ流媒体点播系统构建２的核心技术，它需要解决的主要问题是如
如果一个数据块有多个潜在提供者，那么
具有最多剩层流媒体系统中，如ＰＳ，根据这种策略，按照比ＡＬ例分配所有请求的数据块到一个伙伴，如
基金项目：２００９年度福建江夏学院院级一般项目研究论文（０９０３２０Ｂ２）
基于ＰＰ的流媒体数据调度算法研究２
刘兆芳福建江夏学院现代教育技术中心５００５０２

基于P2P的流媒体监控传输系统的设计与实现

文章编号：（４４２２１）２１６４１０ —５２（０００ —０４ —０／
基于ＰＰ的流媒体监控传输系统的设计与实现２
蒲石
（内江师范学院现代教育技术中心，四川内江６１０）４００
摘要：利用半同步／半异步的模式进行框架设计，结合任务池和线程池等技术设计和实现了基于ＰＰ的ＣＮ２Ｄ
是该应用技术领域持续关注的热点之一．随着网络技术的迅猛发展，流媒体内容在互联网中大量传播，对于高质量的流媒体分发服务体现得越加明显，因而为大量用户提供快速，质量的流媒体分发服务高已成为该领域研究的热点和难点．常，通在流媒体监
了ＣＵ的负载，Ｐ有效提高了系统效率和网络吞吐量．
关键词：同步／半半异步；任务池；线程池
中图分类号：Ｐ０．Ｔ３８２文献标识码：Ａ
０引言
目前，用流媒体技术的流媒体实时监控系统采
和计算压力成为了系统的瓶颈，了减轻原始服务为器的存储压力，需将存储功能转移到专门的媒体必资源服务器上．因此，当边缘服务器向原始服务器请
控系统中所要传输的数据量相当大，其主要包括：控制信息和反馈信息、视频和音频、其他如文本信息等．对于传统的基于ＣＳ式或ＢＳ／模／模式的流媒体监控系统，监控点和监控中心之间进行这些大量在

基于P2P技术的流媒体直播系统的研究与实现

基金项目秦皇岛市科技局课题・基于Ｐ２Ｐ的ｖ。Ｄ系统的设计・（课题编号：２０１１０１Ａ０３４）
办公自动化杂志 ‘ ５１
网络・安全
２０１４年１月１日
———皿圆
和网络带宽负担，构建出一个成本低、扩展性好、并有一定ＱｏＳ服务器中的读取媒体数据模块，该模块连接媒体编码器（比如保证的流媒体直播系统。Ｗｉｄｏｗ … ＭｄｉＥｎｅｏｄ）并读取媒体数据，送给流媒体数据分
，
ＡｂｓｔｒａｃｔＴｈｉｓｐａｐｅｒｉｎｔｒｏｄｕｅｅｓｔｈｅｔｅｅｈｎｏｌｏｇｙｏｆＰ２Ｐａｎｄｓｔｒｅａｍｉｎｇｍｅｄｉａｔｅｅｈｎｏｌｏｇｙｆｒａｍｅｗｏｒｋ，ａｎｄｃａｒｒｉｅｄｏｎｔｈｅ
ｓｙｓｔｅｍ
Hale Waihona Puke ＫｅｙｗｏｒｄｓＰ２Ｐ
Ｓｔｒｅａｍｉｎｇｍｅｄｉａ
Ｓｙｓｔｅｍｄｅｓｉｇｎ
Ｓｙｓｔｅｍｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎ
一
、
引言
近几年来，随着网络技术和流媒体技术的发展，远程教学
二、基于Ｐ２Ｐ技术的流媒体直播系统的设计
发模块处理。终端解码模块即是频道接收端中的提供媒体数据
在Ｐ２Ｐ技术和流媒体技术的研究基础上，综合研究了当前模块，该模块连接媒体播放器（比如ＷｉｎｄｏｗｓＭｅｄｉａＰｌａｙｅｒ），并Ｐ２Ｐ系统的内容分发技术，提出一个基于Ｐ２Ｐ技术的流媒体直把流媒体数据分发模块送出的媒体数据发送到媒体播放器以播系统模型。该模型主要包括以下三个部分的设计：供播放。

P2P网络中的数据安全和传输效率研究

P2P网络中的数据安全和传输效率研究随着互联网的不断发展，P2P（对等）网络作为一种分布式计算和资源共享的模式应运而生。

P2P网络的特点是去中心化，参与者之间通过直接通信来实现资源的共享和交换。

然而，P2P网络中的数据安全和传输效率一直是研究的热点和难点，本文将对P2P网络中的数据安全和传输效率进行深入研究。

首先，P2P网络的数据安全是一个重要的问题。

由于缺乏中心服务器的支持，P2P网络容易受到各种安全威胁。

其中之一是数据的隐私保护。

在P2P网络中，数据通常是以明文形式传输的，这就容易被黑客窃取或篡改。

为了解决这个问题，可以采用加密算法对数据进行加密，确保数据在传输过程中的机密性。

同时，还可以采用数字签名技术来验证数据的完整性，确保数据在传输过程中没有被篡改。

此外，还可以使用访问控制机制来限制对数据的访问，只有获得访问权限的用户才能够访问和下载数据。

其次，P2P网络的传输效率也是一个关键问题。

由于参与者之间的直接通信，P2P网络可以充分利用参与者的计算和存储资源。

然而，P2P网络中的数据传输可能会受到网络拓扑结构和节点的可用性影响，导致传输效率低下。

为了提高传输效率，可以采用多路径传输技术。

通过同时利用多条路径传输数据，可以避免单一路径的拥塞问题，提高传输效率。

此外，还可以采用分布式缓存技术。

通过将数据分布在参与者的本地缓存中，可以减少对中心服务器的依赖，提高数据的访问速度和传输效率。

另外，P2P网络中的数据安全和传输效率研究还面临一些挑战。

首先是如何保护用户隐私。

由于P2P网络的特点是参与者之间直接通信，因此很容易暴露用户的真实IP地址和身份信息。

为了保护用户的隐私，可以采用匿名技术来隐藏用户的真实身份，使得用户在P2P网络中的活动不被追踪和监视。

其次是如何应对自私节点的行为。

在P2P网络中，有些节点可能会故意拒绝转发其他节点的请求，从而影响整个网络的传输效率。

为了解决这个问题，可以采用信誉机制来评估节点的行为，以鼓励节点提供更好的服务。

基于P2P的流媒体系统的研究和设计

现和完善可扩展、互操作性强而且具有高可用性的高层应用．里利用ＰＰ技术搭建了一个基于ＪＡ的这２ＸＴ
流媒体网络系统模型平台，能够适应人们对网络视它
频质量要求不断提高的发展，以在网络带宽效率、可延时和可靠性三者之间做出更好的权衡．
Ｖ０．．１６ＮＯ１
Ｊｎ２Ｏａ．０ｌ
基于ＰＰ的流媒体系统的研究和设计２
李桂春
（无锡商业职业技术学院信息工程系，江苏无锡２４５）１１３
摘要：ｅｒｔＰｒｅｗｒｉｇＰＰ系统具有高度的容错性和非常好的可扩展性，Ｐｅ．．ｅｔｏｋｎ（２）ｏＮ而且数据传输的即时性和成本都具
层是ＪＴ核心层（ＸＡＣｒ）它包含了服务所需ＸＡＪＴｏｅ，
发展的瓶颈；／ＣＳ构架存在服务器瓶颈效应，而代理方式代价昂贵．就使得更多的人开始研究ＰＰ在流媒这２
体中的应用．
要的核心功能，括对等体、等组、等体发现和相包对对
有ＣＳ所无法比拟的优越性．用ＰＰ技术搭建了一个流媒体网络系统模型，对该系统中的功能模块进行了设计和／利２并
实现．
关键词：媒体技术；２；／；流ＰＰＣＳ流媒体网络系统
中图分类号：Ｐ９．９Ｔ３３０

基于P2P技术的流媒体直播系统研究

基于P2P技术的流媒体直播系统研究摘要：详细介绍了基于P2P技术的流媒体直播系统的相关理论与技术，结合现有P2P流媒体系统中的节点管理问题以及“搭便车”现象，提出了一种基于超节点的P2P流媒体直播系统设计方案。

同时为了维护网络的稳定性，采用了备用超级节点机制，从而在一定程度上降低时延，提高了系统服务质量。

关键词：流媒体；超级节点；P2P技术0引言伴随着互联网产业的飞速发展和新技术的不断创新，网络流媒体应用在人们的生活中也日益普及，成为人们生活、学习、工作和娱乐不可分割的部分，如：网络电视、直播节目、在线视频游戏以及远程教育等等，而这些应用的共同特点就是需要流媒体技术的支持。

近年来，人们逐渐把P2P技术应用到流媒体传输中，从而形成P2P流媒体技术。

该技术可以突破传统C/S模式的局限，能更好地实现流媒体系统稳定、迅速和高清晰等特点，从而可以为用户提供更高质量的流媒体服务。

针对对等网中超节点的选择大都根据节点的物理性能而没有考虑到网络中节点“搭便车”的现象，本文研究设计了一种新的P2P 流媒体直播系统。

为了有效进行超节点的选取与组织，在综合考虑节点的服务能力与自愿性的基础上，选取那些处理信息能力强又积极参与贡献资源的节点作为超级节点。

为了维护网络的稳定性，本文还提出了备用超级节点机制。

1P2P技术P2P即Peer-to-Peer，称为对等连接或对等网络，网络中的节点既是资源的享用者又是资源的提供者。

因此P2P模式与C/S模式的主要不同点在于节点与节点在通信的过程中，可以忽略服务器的角色，完成一种直接通信来实现网络中资源的共享。

与C/S结构相对比，P2P的优势体现在非中心化、可扩展性、健壮性、高性能/价格比、隐私保护和负载均衡这几个方面，如图1所示。

目前P2P应用吸引力远远超过简单的只读网络（Web）方式，由于其技术和应用的特点，P2P成为互联网的杀手级应用，主要应用有：①即时通信，典型的应用：QQ、Yahoo Messenger、MSN 等；②文件交换，如：BitTorrent、eDonkey、Napster、等；③流媒体应用，典型的代表：PPLive、PPStream、Gridcast等；④基于P2P 方式的协同工作，P2P技术可以帮助企业建立自己的虚拟网，例如JXTA、Magi、Groove等；⑤更有力的搜索引擎，典型的应用：Google 已宣称将使用P2P来改进它的搜索工具。

P2P流媒体系统数据调度和传输层优化技术研究的开题报告

P2P流媒体系统数据调度和传输层优化技术研究的开题报告一、选题背景和意义随着互联网的发展，P2P流媒体系统已经成为了互联网视频传输的主要方式，它不仅可以提高用户观看视频的质量，也可以降低视频传输的成本。

P2P流媒体系统需要将视频数据分发到不同的节点上，并保证数据能够稳定传输。

因此，数据调度和传输层优化是P2P流媒体系统中的关键技术。

本课题旨在研究P2P流媒体系统中的数据调度和传输层优化技术，以提高P2P流媒体系统的性能和用户体验。

二、研究内容和方法1.数据调度技术数据调度是P2P流媒体系统中的关键技术之一，它需要将视频数据分发到不同的节点上。

目前，一些经典的数据调度算法已经得到广泛应用，如：Rarest First，Reciprocation，Push和Pull等。

本课题将研究上述经典算法的理论原理，并结合实际情况对这些算法进行改进和优化，提出更适用于P2P流媒体系统的数据调度算法。

2.传输层优化技术传输层优化技术是P2P流媒体系统中的另一个关键技术，它需要解决P2P流媒体系统中存在的数据传输不稳定、请求延迟等问题。

目前，一些传输层优化技术已经得到广泛应用，如：UDP加速、TCP流控、多路径传输等。

本课题将对这些技术进行分析和研究，并提出更适用于P2P 流媒体系统的传输层优化技术。

3.实验验证本课题将通过实验和模拟，验证所提出的数据调度和传输层优化技术的有效性，并进行性能对比和评估。

三、预期成果和意义本课题预计能够探究P2P流媒体系统中数据调度和传输层优化技术研究的问题，具体成果包括：1.提出适用于P2P流媒体系统的数据调度和传输层优化技术。

2.实验证明所提出的技术在提高P2P流媒体系统性能和用户体验方面具有显著的效果。

3.研究成果可为P2P流媒体系统相关技术的发展提供参考和建议。

四、研究难点和挑战1.如何针对P2P流媒体系统的特点进行数据调度和传输层优化技术的研究。

2.如何评估数据调度和传输层优化技术的性能和效果。

基于P2P技术的流媒体多源同步传输系统研究与设计的开题报告

基于P2P技术的流媒体多源同步传输系统研究与设计的开题报告一、研究背景和意义近年来，随着互联网技术的迅速发展，视频流媒体已经成为了网络传输的主流形式之一，尤其是在在线教育、直播、远程会议等领域有着广泛的应用。

然而，由于视频流媒体数据传输量大、带宽需求高以及网络环境不稳定等原因，传统的单源流媒体传输方式已经难以满足需求。

因此，如何设计一种高效、稳定的多源同步流媒体传输系统成为了当前研究的热点问题之一。

对于多源同步流媒体传输系统，目前主要的研究方向是通过P2P技术来实现。

P2P技术是一种分布式计算的、去中心化的网络计算模式，通过将网络中的各个节点之间相互协作来完成任务。

由于P2P技术具有高效、稳定、灵活等优点，因此在多源同步流媒体传输系统中应用广泛。

二、研究内容和方法本文将研究一种基于P2P技术的流媒体多源同步传输系统，主要内容包括：（1）系统的架构设计和实现：设计系统的整体架构和组成模块，包括流媒体数据的采集和编码模块、数据传输模块、P2P节点之间的协议通信模块等。

（2）P2P节点的选取和管理：通过对网络环境和节点状态的监测，选择节点并对其进行管理，以保证系统的高效稳定运行。

（3）系统的性能测试和优化：通过对系统进行多方面性能测试，如带宽利用率、传输速率等，对系统进行优化和改进，以提高系统的稳定性和效率。

在研究方法方面，本文将采用实验研究和理论分析相结合的方式进行。

在实验研究方面，我们将通过搭建实验平台，进行大量的数据测试和实验验证，以观察系统的性能和效果，并对实验数据进行分析。

在理论分析方面，我们将对相关技术进行深入研究和分析，以明确本文研究所需的技术路线和关键技术。

三、预期成果本文的预期成果包括：（1）设计一种基于P2P技术的流媒体多源同步传输系统，并完成系统的实现和优化。

（2）通过大量的实验测试和数据分析，验证系统的稳定性和高效性（3）在系统的应用领域中发挥出一定的实际应用价值和推广潜力。

四、进度安排和预算本文的进度安排如下：（1）前期调研和准备预计耗时1周（2）系统架构设计和模块实现预计耗时2周（3）P2P节点的选取和管理等模块的实现预计耗时2周（4）系统性能测试和优化预计耗时2周（5）论文撰写与答辩准备预计耗时2周本文的预算如下：（1）软件和硬件设备采购费用：5,000元（2）实验及测试费用：3,000元（3）文献及专利费用：2,000元（4）其他费用：1,000元五、参考文献[1] Ren X, et al. Research and implementation of P2P streaming media system based on super node. Journal of Software, 2017, 28(11): 2931-2946.[2] Liu J, et al. A dynamic load balancing algorithm for P2P file sharing system. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 2017, 29(9): 1998-2011.[3] Chen H, et al. Design and implementation of multi-source P2P streaming media system. Journal of China Academy of Electronics and Information Technology, 2015, 10(2): 196-202.。

P2P直播流媒体性能优化策略的研究的开题报告

P2P直播流媒体性能优化策略的研究的开题报告一、研究背景随着互联网与移动设备的普及和多媒体技术的发展，流媒体服务已经成为了现代生活中不可或缺的一部分。

P2P直播流媒体服务，则是在c-s模式下，将服务器与客户端进行p2p连接实现数据传输，相对于常规的c-s直播，P2P直播可以在保证用户观看效果的同时减轻服务器的压力，解决了带宽有限、网络传输不稳定等问题。

然而，P2P直播也面临着诸多问题，例如节点不稳定、流媒体块率不一致等，影响了其在用户体验、流媒体传输速度等方面的表现。

因此，如何优化P2P直播的性能，提高其的可靠性与稳定性，成为了一个迫切需要解决的问题。

二、研究目的本研究旨在通过分析和探究P2P直播流媒体的特点和影响其性能的因素，提出针对性的优化策略，以提高P2P直播的流媒体传输速度、稳定性与可靠性，并优化用户体验。

三、研究内容本研究主要分为以下几个方面：1. 分析P2P直播流媒体的技术特点和节约成本的优势；2. 研究P2P直播流媒体服务中可能碰到的问题，如实时性、质量等问题；3. 探究P2P直播流媒体性能优化的方法，包括利用流媒体缓存技术、动态节点选择、协议优化等策略；4. 测试并验证所提出的优化策略及其效果，以论证研究的可行性和实用性。

四、研究意义本研究通过对P2P直播流媒体的研究与优化，有助于解决P2P直播中可能出现的问题，提高流媒体传输速度及质量，缩短视频缓冲时间，提高流畅度和稳定性。

同时，本研究提出的优化策略及其效果将为后续相关研究提供借鉴，推动P2P直播的发展与应用。

五、研究方法本研究采用文献调研法、实验方法、问卷调查法等研究方法进行探究。

1. 文献调研法：通过查询相关的文献资料，了解P2P直播流媒体的技术特点、发展历程和影响其性能的因素等方面的知识；2. 实验方法：对P2P直播流媒体性能进行深入研究，尝试利用技术手段提高性能，如流媒体缓存技术、动态节点选择等优化策略等；3. 问卷调查法：通过向用户发放问卷调查问卷的方法，收集用户对P2P直播的使用评价，以评估优化策略的效果，并为后续改进提供参考。

P2P流媒体系统最大数据传输速率研究_吴国福

Abstract: P2P streaming applications develop quickly w ith the enhancement of PC. s performance and network bandw idth. In this paper the system model and the maximum data transmitting rate of P2P streaming sy stem were studied. We presented a system model of P2P streaming system under stable state, which could capture the characteristic of the system by a few parameter s. The maximum data transmitting rate of the stable sy stem was derived and pro ven, and a centralized algorithm named WFSOT was designed to organize nodes into an overlay quickly which could support the maximum data transmitting rate and allocate nodes. pract-i cable bandwidth. At last, we discussed several aspect of the WFSOT algorithm, especially the node. s depth in the overlay topology.
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基于P2P的流媒体监控传输系统的设计与实现

基于P2P的流媒体监控传输系统的设计与实现蒲石【摘要】利用半同步/半异步的模式进行框架设计,结合任务池和线程池等技术设计和实现了基于P2P的CDN流媒体系统中媒体资源服务器和原始服务器之间的传输子系统,提出了基于任务池闲置信息和系统运行参数统计信息相结合的有效动态线程池和任务池管理算法,根据各种运行参数信息动态评估系统当前的负载和压力情况,对任务池和线程池尺寸进行动态修改.通过与两种传统实现方式的实验比较,采用新算法后,显著降低了CPU的负载,有效提高了系统效率和网络吞吐量.【期刊名称】《成都大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2010(029)002【总页数】4页(P146-149)【关键词】半同步/半异步;任务池;线程池【作者】蒲石【作者单位】内江师范学院,现代教育技术中心,四川,内江,641000【正文语种】中文【中图分类】TP302.8目前,采用流媒体技术的流媒体实时监控系统是该应用技术领域持续关注的热点之一.随着网络技术的迅猛发展,流媒体内容在互联网中大量传播,对于高质量的流媒体分发服务体现得越加明显,因而为大量用户提供快速,高质量的流媒体分发服务已成为该领域研究的热点和难点.通常,在流媒体监控系统中所要传输的数据量相当大,其主要包括：控制信息和反馈信息、视频和音频、其他如文本信息等.对于传统的基于C/S模式或B/S模式的流媒体监控系统,在监控点和监控中心之间进行这些大量流媒体数据传输,会导致服务器性能下降.基于此,把P2P技术引入到流媒体监控系统设计中,可实现基于 P2P和CDN的监控传输子系统[1,3,4,6],客户利用P2P方式从边缘服务器得到服务,同时原始服务器和边缘服务器之间的内容发布也通过P2P 方式进行,通过这种方式可有效地利用系统中的网络带宽和主机资源,减轻了原始服务器和边缘服务器的压力,减少了主干网数据流量,降低了运营商的成本,提高了客户的服务质量.在流媒体监控系统中,用户对服务质量和媒体资源数量有着越来越高的要求,系统需要具备存储大量媒体资源的能力,此时原始服务器的存储空间和计算压力成为了系统的瓶颈,为了减轻原始服务器的存储压力,必需将存储功能转移到专门的媒体资源服务器上.因此,当边缘服务器向原始服务器请求资源时,原始服务器向媒体资源服务器请求并缓存在本地,然后通过P2P的方式将这一资源发往多个边缘服务器,以提高系统的容错性.但采用这种系统结构以后出现的问题是,媒体资源服务器与原始服务器间的资源传输成为了系统的瓶颈.传统的解决方法普遍采用FTP的方式,即通过多进程和阻塞来实现,这种方式对网络带宽和CPU的利用率以及并发度都不尽如人意.本文针对传统方式的缺点进行了有效改进,利用半同步/半异步的方式建立系统框架,利用任务池[7]对数据的读写请求进行封装,采用线程池[7,9]对任务池中的任务进行高效异步处理.通过对任务的闲置情况进行统计,并结合系统的当前资源利用情况对任务池和线程池进行动态管理,降低了CPU的负载,提高了系统的吞吐量.系统总体布局如图1所示,边缘服务器与若干客户节点形成P2P网络,以提供高效的服务质量,降低服务器的负载.当客户在边缘服务器上请求资源不命中时,边缘服务器会向原始服务器请求,原始服务器会根据具体请求要求,将其需要的媒体资源通过高效传输子系统缓存在本地,然后利用P2P的方式向多个边缘服务器进行内容发布.这种方式有效地减轻了原始服务器在内容发布时的压力,理论上它只要将一个完整的媒体副本发送出去,其他边缘服务器会根据P2P的方式得到一个完整的副本.同理,当边缘服务器向客户提供服务的时候,理论上它也只需要传输一个副本,多个客户端就可以得到完整的服务.传输子系统框架图如图2所示.原始服务器和媒体资源服务器通常在一个子网中,网络速度比磁盘I/O速度更快,此时,磁盘I/O成了系统的瓶颈.为了缓解网络I/O和磁盘I/O的矛盾,在传输子系统的设计当中采用半同步/半异步的方式将网络I/O和磁盘I/O分离开来,并通过任务池的方式进行缓冲.上层的主线程处理epoll异步事件和协议交互,并将接收到的数据按照固定大小封装在任务里面,然后将任务放回任务池,下层线程池负责从任务池中取出任务,进行具体的磁盘读写操作,操作完成后线程和任务分别回到线程池和任务池等待调度.为了对线程池进行有效的动态管理,需要采集各种性能参数,经过综合分析之后对线程池做出调整.本算法中参考了两个最关键的参数,即任务的平均等待时间和CPU使用率.通过任务的平均等待时间,可以分析出当前线程池需要调整的方向;通过CPU 使用率可以得到是否需要增加或者减少线程.线程池动态管理算法流程图如图3所示.图3中,c(current)表示线程池当前平均等待时间,p(previous)表示线程池上次等待时间,pp表示上上次等待时间,ps(pool size)表示线程池大小,pps表示上次线程池大小.该算法中并不是对等待时间的绝对值进行比较,而是对currTime和preTime进行比较,如果差异大于1%,线程池可能需要调整,调整方向则根据currTime和preTime的大小关系来决定.如果 currTime大于 preTime,需要进一步比较preTime和prepreTime的关系,如果preTime小于prepreTime,并且CPU使用率大于90%,那么减小线程池,减小的步长(stride)为2.如果preTime大于prepreTime,并且CPU使用率小于80%,则增大线程池,增加的步长为2.如果currTime小于preTime,并且preTime小于prepreTime,则增大线程池.简而言之,算法通过对currTime、preTime、prepre-Time三者的关系进行比较,确定线程池是否需要调整.当需要减小线程池时,需要进一步判断CPU的使用率,只有CPU大于一个阀值的时才进行减小操作,因为CPU的负载太小也是一种资源浪费;同理,当需要增大线程池时,也只能在CPU小于一个阀值的时候,才能进行增加操作,因为CPU的负载不能过大.因为媒体资源服务器和原始服务器多在同一个子网中,因此实验的环境也通过一个局域网来模拟.在实验中,服务器的基本配置是2个Intel双核Xeon 3GHz芯片,2 048 K B缓存,4 G内存,1 000 Mb网卡.实验时通过传输子系统从负载发生器下载数据来模拟大量数据请求,并分别收集以下3种模型的实验数据：①传统多线程阻塞模型.即每个现存阻塞处理一个单独的请求(在图4中用A表示,并简称为A模型);②固定线程数目的线程池.初始线程数采用CPU个数＊2+2的公式来确定,即10个初始线程(在图4中用B表示,并简称为B模型);③采用线程池动态管理算法的模型,初始线程个数也为10个(在图4中用C 表示,并简称C模型).数据均是通过nmon采样和nmon analyser分析得到的平均值.4.1 CPU使用率比较从图4中可以看出：在A模型中,CPU资源已基本被完全占用,因为每个线程服务一个请求,一旦请求大量到来,就会有大量的线程产生;在B模型中,因为线程个数固定,且已经预先创建好,当请求量过大时,任务队列会起到很好的缓冲作用;C模型是效果最好的,因为线程个数总是会被调整到最佳的个数,并且任务池的使用有效减少了系统中频繁的内存申请和释放操作.4.2 空闲内存比较3种模型的空闲内存比较如图5所示.从图5中可看出：当请求的总量相同的情况下,A和B模型占用的内存情况很接近;C模型中,任务池和线程池的大小都是动态伸缩的,提高了系统的处理能力,自然也会使用更多的内存.4.3 网络I/O流量比较图6展现了3种模型的网络I/O情况.在A模型中,因为采用的是阻塞的方式进行的,当套接口已经没有数据可读时,线程会阻塞等待数据的到达,而其他已经有数据到达的套接口则可能得不到处理.故A模型的网络吞吐量比较低.在B模型中,采用的是非阻塞和线程池模型,一旦一个套接口将要发生阻塞,线程可以很快切换到其他已经有数据准备好的套接口上,加快了数据的接收速度,因此也提高了网络的传输速度.在C模型中,减小了内存和CPU等部件的负载,提高了性能,动态任务池使得系统有比B模型更好的缓存能力.本文设计和实现了基于流媒体监控传输系统,解决了媒体资源服务器和原始服务器之间的高效传输子系统的网络瓶颈.同时,提出了有效的线程池动态管理算法,即根据统计线程池中的各个线程的平均等待时间和当前CPU的使用率来对线程池的尺寸进行动态的调整.利用这种线程池动态管理算法,可以很好地适应Internet上客户请求突发性变化的情况.此外,经过实验分析比较可以得出,采用线程池动态管理算法之后,有效地减轻了CPU 的负载压力,提高了网络吞吐量和系统整体性能.但是,线程池的管理还有很多地方可以优化,比如,线程池尺寸都是以2为步长进行调整的,但是这个步长是根据经验得出来的,还缺乏理论依据.同时,还可以增加更多的统计信息加入到算法的决策之中,以提高算法的精确性.【相关文献】[1]Douglas Schmidt,Michael Stal.Hans Rohnert,et al.Pattern-Oriented Software Architechture Volume2 Patterns for Concurrent and Networked Objects[M].Beijing：China Machine Press,2003：261-272.[2]Molina B,Ruiz V.A closer look at a content delivery networkimplementation.Electrotechnical Conference[C]//Proceedings of the 12th IEEE Mediterranean.Melecon：IEEE Press,2004：685-688.[3]Parameswaran M,Susarla A.P2P Networking：An Informationsharing Alternative[J].IEEE Computer,2001,34(7)：31-38.[4]侯孟书,卢显良,周旭,等.非结构化P2P系统的路由算法[J].电子科技大学学报,2005,47(1)：106-109.[5]夏利,赵静波,井惟栋,等.基于对象池模式的自适应线程池技术[J].东北大学学报(自然科学版),2006,52(10)：32-35.[6]丘志杰,刘心松,刘丹,等.内核级并发通信的研究[J].电子科技大学学报,2006,48(4)：94-97.[7]冯玮,刘心松.基于线程池技术的文件传输模型的改进[J].微计算机信息,2006,23(21)：79-81.[8]Ling Y ibei,TracyMullen,Lin Xiaola.Analysis of Optimal Thread Pool Size[J].Operating Systems Review,2000,34(2)：42-55.[9]Xu Dongping.Performance Study and Dynamic Optimization-Design for Thread Pod Systems[DB/OL].[2004-12-01].http：///Publications/Brett/CCCTFinal-color.pdf.。

P2P高性能流媒体服务器的研究与设计的开题报告

P2P高性能流媒体服务器的研究与设计的开题报告一、研究背景随着互联网的发展，流媒体技术已经成为一种常见的网络传输方式。

在传统的流媒体服务中，通常采用客户端/服务器架构进行数据传输。

然而，这种方式存在以下问题：服务器需要承担大量的带宽和处理工作，对服务器的配置和运维要求较高；同时，当用户数量增加时，服务器可能会因为负载过高而导致服务质量下降。

因此，面对这些问题，研究点对点（Peer-to-peer, P2P）高性能流媒体服务器具有非常重要的意义。

二、研究目的本文的研究目的是探究P2P高性能流媒体服务器的设计与实现方法，解决传统流媒体服务中服务端承载压力大、带宽和存储资源利用率低等问题。

本文将围绕以下几点进行研究：1、分析当前P2P流媒体技术的研究现状和热点问题；2、设计一种高性能的P2P流媒体服务器系统，使其具有较高的带宽利用率和存储资源利用率，同时降低服务器的负担；3、测试所设计的系统的性能，并与传统流媒体服务进行比较。

三、研究内容1、P2P流媒体技术的研究现状和热点问题分析2、P2P高性能流媒体服务器系统的设计（1）系统架构设计（2）数据分发算法设计（3）数据交换和协作机制设计3、系统性能测试和性能比较分析四、研究方法1、收集和整理现有的P2P流媒体技术研究成果和相关文献；2、进行系统功能和性能需求分析，设计系统架构和数据分发算法等；3、采用C++、Python等编程语言对系统进行实现；4、借助SimGrid等性能测试工具对系统性能进行测试和比较分析。

五、预期成果本文研究使用P2P高性能流媒体服务器解决传统流媒体服务的问题。

预计将通过系统设计与实现、性能测试与分析等工作，可以达到以下几个成果：1、设计一种高性能的P2P流媒体服务器系统，使其具有较高的带宽利用率和存储资源利用率，同时降低服务器的负担；2、测试所设计的系统的性能，并与传统流媒体服务进行比较；3、为P2P流媒体服务的研究提供参考和借鉴，并对未来的研究提供参考价值。