随着网络技术的发展和宽带网络的普及,流媒体应用越来越受到人们的关注。传统的视频点播系统通常是基于C/S(Client/Server)模式的,当用户数量大规模增长时,服务器带宽将成为系统的瓶颈。研究和应用实践表明,P2P VoD(Peer to Peer Video on Demand)系统能够利用普通节点的资源为其他节点提供服务,允许协作节点间共享计算、带宽和存储资源,显著地减少了服务器的负载,提高了网络资源的利用率。但由于P2P流媒体点播系统中用户节点(peer)服务能力的异构性、节点的动态性和流媒体本身的特殊性,使得构建P2P点播系统面临诸多挑战。P2P VoD系统的交互性需要分布式内容存储、定位与传送三个方面的支持,其中存在可用的内容是实现交互式操作的前提。因此,如何合理地利用缓存和存储将内容分布到P2P系统的对等节点中是本文需要研究的关键问题。本文首先对用户的行为特征进行研究,并根据视频点播用户随机搜索操作的行为特征模型和媒体内容不同部分受欢迎程度的不同,提出了一种范围受限、流行度感知的P2P视频点播系统数据预取机制(RC-PAP)。接着,将流行度概念引入到缓存策略中,以数据块为粒度进行文件的缓存和替换研究,设计了一种基于价值的数据块的选择和更新算法(SDU)。然后,针对被动缓存策略下数据分布不合理的问题,讨论了如何有效利用节点的带宽和存储资源主动复制将来需要的热门数据块,提出了一种基于激励机制的数据复制策略(IMPR)。最后,选择p2pstrmsim作为基础仿真工具对本文提出的算法和策略进行仿真实验,并对实验的结果进行分析比较。实验结果表明,根据用户的点播行为特征进行内容缓存和主动存储,对提高点播系统的交互性能是十分必要的,对P2P VoD系统走向成熟具有很重要的意义。