随着以多媒体分发应用、视频点播、视频会议、远程教育等典型应用为代表的流媒体系统的普及,流媒体数据传输流量已经成为当今互联网络业务流量的主要组成部分。因此如何高效地、可扩展地向用户提供多媒体内容就成为了研究人员关注的问题。目前为止,多媒体分发应用可分为三种体系结构:1)集中式多媒体分发,2)基于内容分布式网络(CDN)的多媒体分发,和3)基于对等网(P2P)的多媒体分发。不同的体系结构有着不同特点,于是也面临着不同挑战,人们也提出了各种技术来解决这些问题。本文将分别在CDN环境和对等网环境下研究如何高效地、可扩展地向用户提供多媒体内容。对于CDN环境,由于代理服务器资源有限,我们必需仔细考虑如何充分利用这些资源来提高系统的性能。对于对等网环境,每个节点都会将自己的部分资源贡献出来,它们既扮演用户又起着服务器的作用。如何聚合和充分利用这些分散的资源就是个关键。存储空间是这类系统的一个重要资源,所以我们也将研究对等网环境下的缓存技术。本文的工作得到了国家自然科学基金“基于Internet的交互式流媒体分发技术研究”(No.60302004)和湖北省自然科学基金“基于质量时间二维属性的流媒体网络缓存研究”(No.2005ABA264)的资助。本文的主要创新点体现在以下几个方面:(1)针对异构用户环境中,在一定缓存空间的限制下,提高满足用户观看质量需求的程度与降低骨干网带宽消耗是一对矛盾的指标的问题,结合精细粒度可扩展编码方式,本文提出了一种流媒体缓存方案和发送方案自适应的缓存算法。(2)通过引入区域流行度的概念我们将流行度的定义从媒体对象一个维度扩展到媒体对象和空间二个维度。基于这个概念,我们对一个受到普遍认可的缓存策略进行了改进,对改进前后的两种策略进行了详细的对比。