规模网络仿真分析是对网络协议及其算法进行功能评估和性能分析的一种技术手段,适用于CoolStreaming等对等网络协议。CoolStreaming是一种基于数据驱动机制的网络视频直播系统。数据驱动机制是指数据的流向由数据的可用性信息引导,而不受特殊的网络结构约束。对等网络中节点之间能够共享其带宽和存储资源,显著减少视频服务器负载,提高网络资源利用率。本论文主要研究CoolStreaming直播协议算法的并行仿真与分析。对网络仿真系统平台NS2及其并行版本PDNS进行扩展,提供相应的协议算法和节点行为参数配置接口,以及协议与数据交互记录输出。模拟对等节点、视频源等不同类型网络节点,实现了CoolStreaming直播协议的控制消息交互和数据传输过程。扩展后的NS2可在多台仿真服务器中并行仿真相应的大规模网络。基于扩展后的NS2仿真平台,本文对CoolStreaming直播协议算法进行了大规模仿真分析,一方面对仿真实现代码的功能和性能进行测试,另一方面根据直播连续性、启动时延、系统进度一致性等性能指标对该协议的应用和网络性能进行评估分析,找出了合理的系统参数设置,总结了影响性能的关键因素,并针对某些局部算法进行了改进。本论文的研究结果为CoolStreaming直播协议与新的对等网络算法分析提供了重要的参考价值。