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随着互联网技术的发展和接入速度的提高,用户对网络的期望和要求不再满足于单一的静态媒体,流媒体应用成为了用户新的需求。但流媒体对带宽资源要求高且服务时间长,在传统的C/S模式下服务器很容易成为系统瓶颈,如何在Internet网络上提供大规模的流媒体内容分发一直是过去十多年里流媒体研究领域的核心问题。目前流媒体分发的研究方向主要是集中于应用层组播。在应用层组播的多种方案中,都需要在参加的应用节点之间实现一个可扩展的,支持容错能力的重叠网络。而同属于应用层覆盖网络研究领域的P2P网络,由于其具有良好的可扩展性,支持负载平衡以及节点动态加入和离去等优点,正好为应用层组播的实现提供了良好的基础平台。因此将P2P网络技术引入流媒体的应用层组播,即基于P2P的流媒体分发方案成为流媒体分发技术研究的热点。然而P2P网络技术本身仍处于发展阶段。虽然采用分布式哈希表(DHT)技术的结构化纯P2P网络,由于建立在确定性拓扑结构的基础上,从而表现出较强的路由指导性和较强的节点与数据的控制力。但是DHT技术在抵御网络扰动、查询效率等方面仍存在一些不足。本文在流媒体的数据分发体系方面展开研究,分析了流媒体分发技术中的各种应用层组播方案,并将P2P网络技术引入应用层组播,使用基于DHT的结构化P2P网络作为流媒体在应用层组播的基础平台。本文在分析各种DHT算法的基础上,选择使用DHT算法中的Kademlia算法控制节点加入、离开系统和资源的发布、查询。本文的核心工作在于对影响Kademlia算法执行性能的各种因素进行了详细分析,根据分析的结果提出了RTT-Kademlia改进方案,并设计实现了基于此改进方案的RTT-Kademlia覆盖网络的底层结构。最后,本文使用软件模拟的方式,对标准Kademlia与RTT-Kademlia方案在路由表空间占用、网络负载等方面进行了比较测试,分析了RTT-Kademlia覆盖网络的性能。测试结果显示,采用RTT-Kademlia方案缩短了节点查询时间,提高了查询效率。