目前,互联网能够在大规模范围承载语音业务(VOIP),视频点播和直播电视业务(IPTV)。这些业务主要采用CDN、P2P或者混合传输模式分发,它们拥有共同的传输模式特征,明显区别于以TCP为基础的端到端成流单播(Unicast)应用资源分配方式,我们称为成组分发应用资源分配方式。它是驱动大规模分发系统的核心技术,因此展开理论研究对实际部署分发系统的性能评估、优化和部署具有指导意义。本文主要讨论成组应用如何适应物理网络资源的供给和状态变化,设计有效的资源分配机制,优化承载内容服务质量这个问题。从理论基础、性能评价、优化方法和控制策略四个方面展开研究。主要贡献包括以下几点:A.针对成组内容分发运营和ISP网络管理双方面的要求,首次提出“成组分发服务效率”指标,刻画“系统服务容量”与“资源开销”的关系。基于该指标建立了不同资源分配模式服务效率的理论表述,指出了决定服务效率的关键指标,提出优化的指导原则,这些原则是第五、六章优化协议设计实现的基础;B.首次按照不同资源分配模式对网络资源的利用方式,对成组应用系统进行分类,并进行实验评估。我们设计了仿真系统结构,实现了三种典型的资源分配模式。仿真实验评估发现,混合型和条件自由型模式相比采用全自由型模式的扩展性更好,流量分布较能符合ISP的流量策略,因此其服务效率也较高;C.首次提出一种基于资源贡献度的P2P覆盖拓扑构建的分布式优化策略。设计了构建、优化和维护拓扑的一整套协议。核心想法是把实际贡献度大的节点提升到距直播源节点较近的位置,不断优化整个拓扑的传输半径,降低源到端的传输延迟。通过大量实验评估和验证,证明优化策略能够最大化地利用节点的传输服务能力,从而使总体直播传输的性能得到明显的提升。与非优化的拓扑比较,视频传输的平均源到端延迟减少了20-50%,同时使表征客户端服务质量的CI(Continuity Index)值提升到原来的120%;D.提出了ISP、P2P联合的资源分配体系结构——Pharos。在Pharos系统中,ISP在服务器端提供覆盖路径指标反馈和邻居选择指导表模块,协助P2P系统优化P2P流量的分布,降低其造成的最大域间链路负载。我们实现了原型系统,在P2P终端节点集成了有偏的邻居选择和速率控制机制。通过对原型系统的仿真实验验证,联合的资源分配和控制结构一方面能够有效地控制最大链路负载,保持在控制范围左右波动;另一方面,由于减少了网络的拥塞并提升了本地数据交换率,P2P系统的分发性能有了明显的提升。