【摘 要】
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随着计算机和网络技术的快速发展,互联网流媒体技术广泛应用于网络直播、视频点播、远程教学等领域。但传统的基于C/S架构的服务模式很容易引起服务器的性能瓶颈和带宽瓶颈,
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随着计算机和网络技术的快速发展,互联网流媒体技术广泛应用于网络直播、视频点播、远程教学等领域。但传统的基于C/S架构的服务模式很容易引起服务器的性能瓶颈和带宽瓶颈,难以胜任大规模的并发应用。最近几年新兴的对等网络(P2P)技术,通过节点之间的直接交互来实现信息资源的共享,极大地减轻了系统对中心服务器的依赖程度,但由于视频点播当中的高度交互性需求,使得实现的复杂程度较高。如何在动态的P2P网络环境中构建大规模、高可扩展、高可靠、高播放体验的P2P流媒体点播系统,是近年来研究的热点之一。本文是在对P2P流媒体点播系统中缓存算法研究的基础上,提出了一个基于全局分段流行度的节点缓存算法GSP-K(Global SegmentPopularity-Based Caching Algorithm-K)。该算法是在对P2P流媒体点播系统全局考虑的基础之上,通过对流媒体分段流行度的分布式统计,结合文件内分段采用频率的递减分布特性,综合评定各个流媒体分段的缓存效用值,使整个系统所缓存的各流媒体分段的副本数量与其缓存效用值成正比。在与其它缓存算法(如:LRU,LFU算法)的对比实验中,GSP-K算法在提高流行度统计精确度、改善缓存空间利用率、提高分段命中率等方面具有更好的性能。
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