P2P流媒体数据调度策略研究

韩亚峰（河南科技学院,河南新乡,453003）

P2P流媒体数据调度策略研究

韩亚峰
（河南科技学院,河南新乡,453003）

数据调度算法是P2P研究的热点问题.算法性能的优劣会直接影响到P2P系统的服务质量.通过分析P2P流媒体直播系统中节点能力和数据分片的优先级,提出了最少最小优先调度算法（LRFA）.算法结合了现有的最少优先策略,将数据的稀缺性和时间特性作为重要因素,对节点能力进行了动态估算,最终实现了节点资源的充分利用.

P2P网络；数据调度；数据优先级；稀缺优先；节点能力

近年来基于P2P技术的流媒体应用已成为研究热点[1].P2P流媒体系统中普通主机节点（对等节点,简称Peer节点）从其他Peer节点获取流媒体数据的同时,也承担起为其他Peer节点转发数据的任务,充分利用了空闲的网络、计算、存储等资源,从而使服务器上网络带宽资源消耗大大减少,局部网络的拥塞也相应减少,使系统可扩展性提高,性价比增强.视频直播系统中Peer节点存在带宽、处理能力等方面的差异性,而其作为普通主机节点,服务能力有限,却要承担大量、长时间的流媒体数据处理转发任务,需要面对诸多的困难和挑战.合理的数据调度策略可以解决这些问题,为用户提供高质量的流媒体服务[2].

目前P2P数据调度策略已有一些成熟的研究成果.传统的数据调度策略主要有稀缺优先策略（Local Rarest-firststrategy）、随机策略（pure random strategy）和循环鲁棒策略（Round-robin strategy）.在CoolStreaming中采用的稀缺优先策略,时间响应速度快,但是时间相关的计算依赖……