随着互联网技术的高速发展,P2P流媒体网络技术应用越来越广泛。由于传统的流媒体主要采用C/S模式,即客户端和服务器端的模式,客户端以单播方式和服务器端建立连接,服务器主要面向的是流媒体数据,对网络带宽要求比较高,而且连接持续时间比较长。如果用户数量不断的增加,服务器端的带宽及系统资源很快被耗尽,服务器性能和带宽成为整个网络的瓶颈,因此对P2P流媒体技术的研究,对缓解流媒体服务器端并发压力问题具有非常重要的意义。本文着重分析了基于P2P流媒体技术的PeerCast模型,对PeerCast模型架构源码及相关的算法进行了深入的研究,PeerCast系统节点选择机制采用高度优先的算法,主要依据覆盖网节点深度值来进行。节点深度值的具体含义是表示组播树中当前节点和源节点之间的距离,该值仅仅代表了多播树中节点之间的逻辑距离,不能完全反应底层网络拓扑之间的距离,可能导致组播树下游节点延时过大,当系统节点越多时组播树下游节点延时体现越明显。针对上面提出的问题,本文提出了一种组播树平衡算法,该算法采用了内网高度优先外网路由优先的节点选择策略,并对节点选择算法进行了改进。通过组播平衡算法使覆盖网的网络节点间的逻辑距离与实际底层网络拓扑距离尽量匹配。并通过实验,验证了改进算法的可行性,降低了组播树下游节点的时延,提高了PeerCast直播系统实时性,缓解了流媒体服务器的并发压力。