P2P流媒体直播分布式缓存替换算法研究

P2P流媒体直播系统中分布式节点缓存区别于传统的Client/Server缓存结构,节点的实时同步给缓存管理提出较大挑战。分析了分布式缓存空间利用率的决定因素,通过节点成功请求比率,缓存的fresh度及数据分片点击率3个指标来评估节点缓存空间利用率,提出了频度限制与改进的LRU相结合的K-Degree&LRU2缓存替换算法。仿真实验结果表明,该算法较传统的FIFO、LRU算法具有更高的执行效率。     

基于关联规则的P2P视频点播缓存替换算法

传统的缓存替换算法缺乏对视频点播系统的针对性,不能有效的重用缓存数据,影响缓存查询命中率.为此,本文针对视频点播系统用户VCR操作的特点,提出了一种基于缓存数据块关联规则的P2P视频点播系统客户端缓存替换算法.此算法根据视频点播用户的VCR操作特征,在每个节点记录用户的播放历史,并利用P2P网络的优势,在节点间互换播放记录.节点从自身收集到的播放记录中提取出视频数据块之间的关联规则,根据关联规则更新数据块的流行度.缓存区被填满后流行度低的数据块就会被流行度较高的数据块替换.实验结果表明,与传统缓存替换算法相比,本算法能够提高缓存查询命中率,减轻服务器的负载.     

基于P2P的流媒体客户端缓存管理机制的研究

针对在基于P2P的点播系统中,由于客户端缓存区没有得到高效的利用而影响流媒体点播系统的服务质量问题,提出了一种新的基于混合P2P的流媒体点播模型P2P_VOD,该模型将客户端缓存分为三个区,并详细阐述了客户端节点缓存区的缓存替换机制,综合考虑了数据块备份量的均衡性和节点VCR操作的命中率,使得节目数据块在各节点间缓存得到全局优化并有效缓解了服务器负载。通过仿真对比实验,验证了该模型在启动延迟和服务器负载方面的优越性。     

P2P-VOD缓存策略MVC

本文介绍了P2P-VOD系统中的MVC缓存策略,该策略是为了改进流媒体系统视频播放的流畅程度,服务器负载压力而提出的。P2P-VOD系统视频的连续播放,服务器的被请求频率和用户的满意程度是系统重要因素,然而现在系统中的SVC缓存策略没有充分考虑到冷热门频道节点重叠存储数据的情况,由此本文提出MVC缓存策略,该策略充分考虑到点播系统中视频冷热度,流行值等会引起系统整体缓存不均衡的因素,提高冷门视频数据分块缓存量,在节点多的情况下,热门频道节点帮助冷门频道下载数据分片,在服务器通信量不足的情况下,提高视频播放的流畅程度,减轻服务器的负载压力。     

移动P2P网络的协作缓存优化策略

移动P2P网络具有拓扑动态多变、节点资源有限、网络资源短缺的特点.如何合理地、高效地使用移动节点提供的协作缓存资源、增加移动节点间的协作来减少移动P2P的网络时延、节省带宽、防止拥塞是一个关键问题.深入研究了有限协作缓存--Cache资源的替换策略、重要数据的及时缓存和Cache资源的充分使用问题.并根据蚁群算法的思路,提出了一种基于信息素的Cache替换算法,建立了选取适当存储空间作为Cache的数学模型和推导.理论分析和仿真数据表明该算法能有效提高协作Cache资源的使用率,促进了移动节点间的协作,提高了移动节点从邻居节点获得资源的成功率,并减少了协作Cache资源请求的平均响应时间.     

一种超节点P2P网络中基于语义的协同缓存管理机制

超节点P2P（Super-peerP2P）结合了P2P结构和C／S结构的优点，是当前应用最广的一类P2P系统。在超节点P2P网络中，文件访问是最基本的操作，往往使用缓存技术来提高其操作效率。目前大多数超节点P2P网络使用传统的“尽力而为”的缓存机制，该机制没有区分超节点网络中不同节点对资源的需求及关注程度不同，导致偶尔访问的对象替换经常访问的对象。针对“尽力而为”缓存机制的不足，本文提出一种基于语义信息的协同缓存管理机制SCOCM（Semantic-based Cooperative Cache Management mechanism for super-peer net works），应用已经请求对象的语义信息主动地选择对象放置缓存，以兴趣度的远近驱逐缓存内的对象，减少缓存对象的替换，使得每个缓存中缓存的对象之间尽可能地保持语义联系。实验结果表明，基于语义信息的协同缓存管理机制与LRU相比可大大降低缓存的替换率，提高缓存的存取效率，命中率也较高。     

兴趣和蚁群相结合的非结构化 P2P 搜索算法

针对传统 flooding 搜索算法面临的效率低下和网络流量过大等问题,提出了一种改进的基于兴趣和蚁群相结合的资源搜索算法(IASA).该算法将 TTL 机制加以改进,并将兴趣相似度引入到蚁群算法的路径概率选择中,同时结合信息素的多样性和正反馈机制,积累历史搜索经验,获得路由指引信息,从而有效地指导查询请求消息的转发,将请求消息尽量发往资源可能存在的节点上.仿真实验表明:该算法能有效地指导资源搜索的方向,提高查询命中率,减少冗余消息包,其整体搜索效果较好.     

基于Donet的P2P流媒体直播优化调度算法

为了提高P2P流媒体系统的整体性能,改善节点的播放质量,针对现有调度算法启动延迟大和节点带宽利用率不高问题,提出了一种可动态调节各节点中待请求紧急数据的流媒体直播优化调度算法(LOSA).该算法不仅考虑了流媒体直播的时间特性,同时还考虑了如何减少紧急数据请求的等待时间以及对Peer节点上传带宽的充分利用.实验结果表明,LOSA算法缩短了终端用户观看视频的延迟,提高了媒体流的连续性.     

内容中心网络中基于节点相似度的协作缓存算法

针对内容中心网络中ALWAYS缓存策略节点存储空间利用率低、内容访问时延大、整体网络缓存性能低下的问题,提出了一种依据节点相似度的协作缓存算法。该算法优先将兴趣包转发至最相似节点,增大相关请求的就近响应概率;同时保证在缓存决策中的同一副本在协作节点间不重复存储,在降低冗余的同时增加了缓存多样性。实验结果表明,与现有算法相比,该算法在减少路由跳数和请求时延的同时提高了缓存命中率。     

封闭式P2P网络中的离线数据存储

随着计算机与网络技术的快速发展,网络分布式存储逐渐成为存储技术研究的重点,但对离线数据存储的研究仍是个空缺.提出一种基于封闭式P2P网络的离线数据存储系统.客户端将离线数据发送至P2P网络,网络中节点利用chord路由算法存储数据;目标用户上线后,提出查询下载请求,从系统中获取与自身相关的离线数据.为了提高离线数据存取效率,每个节点保存一张包含网络中所有节点信息的路由表,离线数据的定位通过本地查找实现;另外,对传统Chord路由算法进行改进,使其更好地适应封闭式P2P网络的离线数据存储.实验表明,在封闭式网络中进行离线数据存取可以获得高的效率.     

企业环境P2P模型下的合作式Web缓存系统研究

提出了一种高性能的合作式Web缓存系统(WebRing),包括一种基于连续哈希的Web对象路由模式,保证了对任意Web请求经过一次哈希计算且至多经过一次转发就可到达目标节点。同时,基于节点状态标记切割哈希空间的系统负载均衡算法大大提高了系统的吞吐量。解决了传统合作式缓存系统中多级转发和多重哈希计算造成的高时延和单点失效问题。     

一种P2P流媒体系统中的缓存替换算法

针对视频节目受欢迎程度不同的特性,提出一种P2P流媒体系统中的缓存替换算法,通过将系统中的全部视频片段分类,为其赋予不同的优先级,并周期性地更新该值,同时考虑视频片段被访问次数和最近被访问的情况,使得被替换出存储空间的片段更加合理。实验表明,该算法能提高缓存命中率及系统的启动延时,性能较优。     

利用分群与缓存的P2P路由

针对结构化P2P系统中由于动态性带来的路由性能低的问题,提出一种利用分群和缓存的路由改进算法,该算法重点考虑了位置信息的分群,同时采用了自适应内容缓存机制和自适应路径缓存机制。最后的实验表明,改进后的路由算法路由性能明显改善,查找成功率高,较好地适应了P2P网络的动态性。     

基于缓存区段的P2P流媒体调度算法

由于P2P环境的高度动态性和异构性,以及流媒体服务的高宽带和连续性强的特征,P2P流媒体系统中数据块和发送节点的调度便显得尤为重要。本文针对数据驱动的P2P流媒体系统提出了基于缓存区段的调度算法,即根据时间线将缓存划分为反映不同紧急程度的若干区段,以便节点根据资源副本数和紧急程度作出合理调度。模拟实验表明,在高 动态性的网络情况下,基于缓存区段的调度算法仍然能够很好地保证媒体流的连续性以及节点间的协作。     

一种结构化P2P网络中的动态协作缓存策略

基于结构化P2P网络,提出一种动态协作缓存策略。此算法以缓存引起的收益和损耗为标准,决定是否在该节点缓存该资源,解决了以往算法只考虑单个节点性能而忽略系统整体负载的问题。仿真结果表明,该算法能够很好的降低系统负载,减少节点寻找资源时的平均跳数,较已有的缓存策略,性能有很大提高。     

一种域分布式合作Web缓存系统

在分析Internet缓存协议（ICP）和基于集中管理的协作式Web缓存系统（CMCS）的基础上，提出了一种域分布合作Web缓存系统模型（DDCCS），该模型克服了ICP的缓存内容冗余问题和CMCS集中管理的不健壮问题，并能充分考虑各代理缓存器的处理能力和缓存能力，采用区间散化方法和加权区间片分配算法，使得各代理的负担更加均匀合理，在性能上较ICP和CMCS有较大的改进。     

对等网络副本最佳占有率缓存管理策略

随着对等网络应用的不断深入,如何减少时间延迟,减轻集中性带宽负载,提高服务质量,已经成为研究的一个重点.提出了CORPC缓存管理方案.该方案通过使用流媒体片段的流行度来定义媒体片段副本数可占用的最佳系统缓存容量,综合考虑流媒体片段已有的副本容量、流媒体片段的热度、系统节点存储容量,使用启发式贪婪算法来实现缓存准入和缓存替换机制.该方案兼顾了不同热度的媒体片段的服务质量.模拟环境的测试结果表明,随着节点缓存空间的增加,系统服务质量得到改善.     

P2P流媒体系统中基于关联规则的缓存替换策略

随着互联网的日益发展，人们对流媒体的需求不断提高，对视频服务器提出了更高的要求。P2P视频点播系统中传统的缓存替换策略无法获得很好的用户体验。针对此问题，本文对传统的缓存算法FIFO进行改进，提出基于关联规则的FIFO替换算法(FIFO-AR)。为了进一步提升缓存替换算法的性能，提出一种新的基于关联规则的缓存替换算法（CRA-AR）。根据用户的播放记录和视频段的流行度，并结合关联规则，从而得到待缓存的视频段。实验结果表明,FIFO-AR和CRA-AR相比于传统的缓存替换算法，具有较高的命中率和较少的响应时间。     

P2P点播系统的客户端磁盘缓存策略

在基于有服务器结构对等网络环境的点播系统中,针对客户端需要缓存部分流媒体数据的问题,提出一种新型预测双缓存模型,给出相应的缓存替换算法。仿真实验表明,该模型在用户数目增多时,客户端缓存的命中率大幅提高,服务器的负载得到改善,显著降低了VCR操作时所引起的等待延迟。     

BufferBank: A distributed cache infrastructure for peer-to-peer application

Peer-to-peer (P2P) systems generate a major fraction of the current Internet traffic which significantly increase the load on ISP networks. To mitigate these negative impacts, many previous works in the literature have proposed caching of P2P traffic. But very few have considered designing a distributed caching infrastructure in the edge network. This paper demonstrates that a distributed caching infrastructure is more suitable than traditional proxy cache servers which cache data in disk, and it is viable to use the memory of users in the edge network as the cache space. This paper presents the design and evaluation of a distributed network cache infrastructure for P2P application, called BufferBank. BufferBank provides a number of application interfaces for P2P applications to make full use of the cache space. Three-level mapping is introduced and elaborated to improve the reliability and security of this distributed cache mechanism. Our measurement results suggest that BufferBank can decrease the data obtaining delay, compared with traditional P2P cache server based on disk.