随着多媒体和因特网技术的迅速发展,流媒体在互连网上的应用越来越广泛。近年来,P2P相关技术的出现以及广泛的应用,使流媒体技术得到了新的发展,P2P流媒体系统则成为现在一个研究的热点。本文在分析和总结现在已有的P2P流媒体系统的结构和应用等特点的基础上,对P2P流媒体系统中首先需要考虑的节点选择策略问题进行了研究。流媒体调度不同于一般的文件调度,其最大的特点就是边下载边播放,因此实时性就显得很重要,因此在研究节点选择策略时,需要充分考虑启动延迟问题。目前有很多关于这方面的研究,并且有些也是从用户行为的角度去考虑。通过对用户行为的分析,抓住用户行为的特征,建立相应的模型,可以比较有效的预测用户的行为,对于资源请求时正确的选择节点有一定的帮助。但是,用户的行为很多,需要我们从中选取可以进行统计的特征信息,一般用户的行为包括请求到达率、视频对象流行度、用户请求交互数、用户在线时间等。目前已经有一些对于数据调度的研究。比如随机策略、稀少优先策略等。通过调查研究发现,其实用户行为具有一定的可预测性,如果在节点选择时考虑到这些因素,可以在一定程度上提高调度性能,降低系统的抖动。用户并不是都看完所有视频才退出的,通过对用户在线时间的研究发现,用户在线时间分布近似于对数正态分布。因此,如果请求节点在选择服务节点时,能够选择出继续在线可能性比较大的节点作为服务节点,那么就可以减少因服务节点退出而因引起的网络抖动。因此,算法设计时,首先确定出数据块的请求顺序,在确定请求顺序时,综合考虑到资源的稀有度和数据块的先后顺序,计算出该资源的容忍度,然后在节点选择时,选择那些继续在线时间概率最大的节点作为提供者,这样可以减少因为提供者节点在传输过程中退出导致请求节点重新请求引起的网络抖动。本文主要创新点如下:提出了数据块的容忍度,通过数据块的容忍度来决定数据块的请求顺序,能够有效地降低时延。根据用户在线时间,服务能力,服务概率等来进行选择的节点选择策略,提高了系统的稳定性能。