摘 要：P2P技術是目前較為熱門的網絡傳輸技術，而P2P視頻點播技術則是其中極富前景的一個領域。P2P應用在視頻傳輸方面的優(yōu)勢不僅限于數據源的龐大數量，更在于全局統(tǒng)籌的可能性。正是基于這樣的優(yōu)點，文中深入分析了現有P2P視頻點播的傳輸特性，并從全局出發(fā)，提出了一個可行的優(yōu)化模型。并在這樣的模型傳輸規(guī)則下，給出了在有限網絡資源下確保更高整體流暢性的方法。

關鍵詞：P2P；視頻點播；資源分配；優(yōu)化

中圖分類號：TP393 文獻標志碼：A 文章編號：2095-1302（2014）02-0041-03

0 引 言

P2P傳輸中剛剛興起的視頻點播是目前比較流行的研究方向之一[1]。不同于普通的P2P文件分享，P2P視頻點播中非常關鍵的一個問題就是如何保證它的流暢性[2]。目前的視頻點播技術一般是從一個點播用戶向其所在的群組發(fā)送請求，然后找到擁有該資源的用戶群，該用戶群以相同的權重向請求方發(fā)送資源[3]。基于這樣一個規(guī)則的模型存在一個比較明顯的問題，即在一個樹形的小區(qū)網絡（大多數視頻點播服務出現的地方）中：越是靠近頂點的交換機，其傳輸壓力越大；擁有越多資源，但處在樹狀圖中越深處的用戶，其傳輸壓力也越大。以上兩個特點造成了在有限的傳輸速度下經常出現部分用戶卡頓的情況[4，5]。這種情況的出現，其本質原因是因為任務的分配與帶寬資源的分布不匹配，產生大量的閑置帶寬資源的同時，部分節(jié)點出現帶寬資源不夠的現象。所以為了改善用戶體驗，本文從以下兩個方面著手：一是請求方對傳輸方用戶的篩選和加權。二是傳輸方對請求方的篩選以及傳輸方對傳輸資源的加權。本文綜合以上兩點得到一個合理的優(yōu)化方案，以減小各節(jié)點上下行帶寬占用率的標準差并緩解P2P視頻點播中可能出現的局部壓力，同時論證了其可以切實提高整體流暢性的方法。

1 基于請求方對傳輸方篩選的優(yōu)化

所謂請求方對傳輸方的用戶的篩選和加權，即根據請求方和傳輸方在樹形圖中的位置，來進行合理的任務分配，將更多的請求分配給更臨近的用戶，以減少上級節(jié)點的傳輸壓力。

為了更加清晰地說明該優(yōu)化模型，我們建立一個簡潔的理想模型?，F設一個小區(qū)交換機連接N1個次級的樓宇交換機，而每個樓宇交換機都連接了N2個用戶。假設一位用戶C1，1（設路徑為總機A→子機B1→用戶C1，1）發(fā)出關于資源R請求的，為了方便起見假設群組里的這些用戶都擁有該資源。

首先我們考察該用戶C1，1發(fā)送請求時，該時刻下每個節(jié)點T都記錄下其帶寬占用率Oc（T）。

首先C1，1的請求必須經過樓宇子機B1，然后子機B1將任務以特定的權重分配給它的相鄰節(jié)點，分配方式遵守權重規(guī)則，以下含有權重的分配亦同，其中各個用戶C1，n的權重是1/C1，n，而總機A的權重為Pr（A）/Oc（A），其中Pr（A）為根據總機傳輸能力而事先確定的一個值，這個值需要切實地反應該節(jié)點的上下行帶寬，一般默認使用線性函數即可，亦可以根據實際情況增減該函數的發(fā)散速度?，F在假設已經確定好了每個函數的Pr值，那么以下以N代表該任務的總量， N（X）代表節(jié)點X被分配到的任務量，可以計算得到各相鄰節(jié)點被分配到的任務量：

總機將權重將任務分配給其相鄰節(jié)點（這里它的相鄰節(jié)點只有樓宇交換機），每個樓宇交換機Bm權重為Pr（Bm）/Oc（Bm）。其中Pr（Bm）為根據子機Bm傳輸能力而事先確定的值。計算得到A的各相鄰節(jié)點被分配到的任務量：

這時除B1以外的樓宇交換機將任務分配給其相鄰節(jié)點 （這里它的相鄰節(jié)點只有其連接的用戶），每個用戶Cm，n的權重為1/Oc（Cm，n）。

這里Pr值的確定不同于之前的主機Pr值，它除了反映傳輸能力之外還需要反映節(jié)點的位置，所以需要根據試驗而確定，此外還需根據后續(xù)的實際使用情況來調整。一般而言，交換機傳輸能力越強，或是在樹中所處的深度越小，那么對應的Pr值越大，反之越小，但需要保證深度對Pr值的影響優(yōu)于傳輸能力Pr值，因為一個深度較大的節(jié)點可能會對其他的節(jié)點產生更大的影響。根據實際的用戶情況（比如用戶網絡服務的帶寬不同），亦可以為每個用戶分配一個相應的Pr值以進行進一步的優(yōu)化，即：

為每個用戶定義Pr值的優(yōu)點不僅僅是進一步對上式進行優(yōu)化，更在于為了合理地把更多的任務量分配給有更多帶寬的用戶：作為傳輸的基本單位，各個用戶的上下行傳輸帶寬是每一個任務不可回避的，需要更加精細且合理的分配，這一特點將在第4節(jié)中詳細分析并利用。

從上述的計算可以看出該算法的核心思想是將任務沿樹形圖的路徑逐漸分配出去，遵循如下的規(guī)則：當前越繁忙的交換機接受的任務量越?。幻總€任務中，距離請求方越遠的節(jié)點分配的部分越小。前者是為了避免某個交換機過于繁忙而導致局部的卡頓；后者則是為了盡量減少帶寬資源的占用，以減輕上級交換機的壓力[6，7]。

2 基于傳輸方資源分配的優(yōu)化

所謂傳輸方資源分配的優(yōu)化，則是根據傳輸方和請求方在樹形圖中的位置，以及任務目標資源在整個網絡中存在的多寡，來進行合理的上行帶寬分配，將更多的資源分配給更臨近的用戶，將更多的帶寬分配給相對稀少的資源，從而人為地減小資源熱門與否產生的傳輸速度的差距。

上面，我們在理想模型中假設了所有資源被每一個用戶擁有，這里則考慮更一般化的情況，即某個資源R只被部分的用戶所擁有，那么需要使傳輸方同時被分配到多個任務時以某種順序執(zhí)行被分配到的任務，以優(yōu)先滿足稀少的資源來保證整體的流暢性，這也是從傳輸方角度而言最為核心的一個問題。

以下是具體的優(yōu)化規(guī)則，并通過另一個理想模型來簡要地考察其效果：

假設用戶C1，1發(fā)出關于資源R的請求，而當前擁有R的用戶集合為Pos（R），那么為此任務確定一個“稀有度”Rar（R）：

這里dis（X，Y）為定義在樹狀圖中的距離函數，即X到Y的最短路徑的長度。

由于各資源的稀有程度是很難用一個標準的公式去衡量的，這里我們引入一個遞減函數F，以確保傳輸者越少，距離請求者越遠的情況下稀有度增加即可。事實上，根據樹狀圖的結構不同和深度不同，我們需要取定一個擁有合理遞減速度的函數F以應對實際情況，在簡單的兩層模型中可以取F（X）=1/x。為了保證分配的精度，樹狀圖的深度越大結構越復雜，F的收斂速度應當越快，以避免出現大量遠節(jié)點過分提高Rar（R）權值。特別的情況下，分母上亦可不使用簡單的加和ΣX∈Pos（R）F（dis（X，C1，1）），而是使用其他對每個元素單調遞增的多元函數，這取決于具體的情況。需要說明的是，稀有度是同時根據用戶和任務來確定的，可能出現在用戶X處R1稀有度高于R2，而另一用戶Y處則相反的情況。

當一個用戶Cm，n同時執(zhí)行關于資源R1，R2，…，Rk的請求時，將該用戶的帶寬資源按權重Rar（Ri），i=1，2，…，k，分配給每個任務。以，代表Ri在Cm，n分配到的帶寬，以代表Cm，n的總帶寬，那么我們可以算出在Cm，n某個資源Ri所分配到的帶寬資源，并且將它于之前作對比：

上式的不等號右邊的代表了不做加權分配的情況下，各個節(jié)點的帶寬分配。上式中的不等號成立的條件，是要求一個資源的稀有度高于所有資源的平均水平。我們可以很明顯看到，越稀少的資源被分配到了更高的帶寬，盡可能減少因為某個資源的源過于稀少或者遠離而拖慢其傳輸速度的情況。從整體來看，即各個任務中的最低速度得到了提升。

上述的優(yōu)化方案與第一節(jié)中的篩選加權是以似原理進行的，但兩者的目標不同，前者是請求方對傳輸方的，后者則是請求方對任務的選擇。此外，并且決定權值的因變量也不同，為了體現出對變量依賴性的不同，所以兩者分別使用Pr和Rar兩個變量來衡量資源的位置，在進一步的研究下，可能用多個參數來更加精確地體現其位置關系。

3 綜合優(yōu)化及實際效果對比

在實際的操作中，一個模型的優(yōu)化效果不是僅僅由每個單獨節(jié)點所決定的，我們需要一個整體的優(yōu)化，這個優(yōu)化并不是每個節(jié)點的速度都能產生一個明顯的提高，而是通過將流量分配得更加均勻來達到這個目的。我們知道越均勻的分配下，閑置的帶寬資源就越少，從而能夠產生更高的效能。另外，個人用戶上行帶寬資源的浪費一直是寬帶網絡中較為明顯的問題，P2P傳輸體系本身就是一個很優(yōu)秀的解決方案，但如何在P2P的傳輸體系中合理地分配上行帶寬資源就成為了進一步為整個系統(tǒng)提速的關鍵。這就要求我們在建立優(yōu)化模型的時候，同時兼顧雙向的均勻分配。

明確了優(yōu)化目標之后，我們可以通過結合兩方面的優(yōu)化，進而得到一個綜合的優(yōu)化模型，其大致流程如圖1所示。在P2P視頻點播中，我們以所有任務執(zhí)行速度中的最小者來衡量整體的流暢程度（因為較高的最小值可以保證較小的標準差，這意味著資源受到了更加均勻的分配）。為了對該優(yōu)化模型有一個直觀的認識，下面計算一個網絡中同時執(zhí)行關于R1，R2，…， Rk時的全局最小速度，其中不妨設Rar （R1）<…

圖1 綜合優(yōu)化模型簡示

由于在第一節(jié)中根據各節(jié)點的傳輸能力而確定了參數Pr（包括全部交換機節(jié)點和用戶節(jié)點根據各自傳輸能力而確定的權值），所以傳輸能力越強的節(jié)點被分配到了更大比例的任務，故而可以忽略任務分配后各傳輸者之間的速度差異，以下以最小速度近似表示每個任務的全局速度。

在無優(yōu)化的情況下，所有任務執(zhí)行速度R1，R2，…，Rk的速度分別是：

其中task（X）指當前X進行的任務數量。

在有優(yōu)化的情況下，所有任務執(zhí)行速度R1，R2，…，Rk的速度分別是：

可以看到優(yōu)化是將R1的速度減小而將Rk的速度增加，在確定適當的F之后實際效果是將不同任務的速度變得更加平均，即有不等式：

上式說明了在采取該優(yōu)化模型后確實能夠極大地提高各傳輸者之間的協(xié)調性以確保整體的流暢性。實際操作時由于稀缺資源的普遍性，它們會成為整體流暢程度的瓶頸，而應用了該優(yōu)化模型之后，瓶頸的部分被彌補，代價只是熱門資源的多余速度（因為用戶消耗資源的速度一般不超過視頻的播放速度，這也是視頻點播可以被利用的一個特點）。

宏觀地來看，在整個網絡中任務數量較少，或是各個任務的資源分配過于平均時，由于該優(yōu)化模型加權分配并不能顯著減少任務速度的標準差，因此模型的優(yōu)化效果并不明顯。但是我們看到模型優(yōu)化的結果是取決于任務數量k的，所以當整個網絡中任務量上升時，網絡結構與資源分布更加復雜時，模型的優(yōu)化效果隨之提高。而通常的P2P服務都是架構在五層以上的網絡中的，而且由于任務量的巨大，各個任務資源的分布必然是呈現比較不均勻的分布，這就給該優(yōu)化模型帶來了巨大的發(fā)揮空間。

4 結 語

通過以上的構建和論證，我們可以看到由于網絡結構的復雜性和用戶需求的復雜性，現行的許多體系并非是最優(yōu)的，幾乎每一個環(huán)節(jié)都可以進行優(yōu)化以求得更高的效率。本文的核心思想，是利用現有體系的任務分配方式的不成熟，同時調整上下行任務的分配，從而達到更優(yōu)的效果，但通過論證的過程，我們可以發(fā)現在本優(yōu)化模型的基礎上還有很多優(yōu)化空間：比如對用戶所處位置的衡量，以及由此導出的對資源稀有程度的衡量，如何更加合理地用一個參數或是多個參數來完成；又如，如何用一個合理的函數來衡量一個節(jié)點的傳輸能力，如果不能用一個連續(xù)的初等函數來判定，那么分段的閥值如何取定。這些問題都仍有待研究，并且是有明顯而且巨大的發(fā)揮空間的。

在網絡傳輸技術飛速發(fā)展的今天，P2P作為一項已經較為成熟的傳輸技術再放異彩[8]，衍生了許多非常有前景的P2P傳輸服務，而P2P視頻點播正是其中之一。而每一項成功的服務的核心都是給予用戶前所未有的用戶體驗，P2P視頻點播的特殊之處便是在于流暢而穩(wěn)定的數據流，這也是P2P視頻技術逐漸在在線視頻領域中占有一席之地的關鍵因素。我們通過分析可以看到并且利用其優(yōu)點，但其潛力絕不僅限于此：正如之前所說，這其中仍然有許多細節(jié)可以進一步提高其實用性和可靠性，同時也可以通過借助其他優(yōu)化技術來優(yōu)化，比如關于重復請求相同資源的問題，可以依靠數據在上級節(jié)點中的留存來減輕傳輸的壓力[9]，亦可能得到相當好的優(yōu)化效果，但這同時也對硬件資源提出了更高的要求。本文通過兩個方面的優(yōu)化，更好地凸顯P2P視頻點播技術的長處，以此拋磚引玉，以期促進P2P傳輸技術的發(fā)展和P2P技術的飛躍。

參 考 文 獻

[1] 張民巍，武卿. 中國網絡視頻行業(yè)競爭格局與發(fā)展趨勢研究[J]. 新聞傳播， 2011（10）：41-43.

[2] 趙建明，姚念民，石革榮. P2P網絡交互式視頻點播服務的性能改進[J]. 福建師范大學福清分校學報， 2012（5）：29-36.

[3] 徐同龍，劉浩. 一種P2P 傳輸方法的優(yōu)化[J]. 電腦知識與技術，2010，6（29）：8301-8302，8310.

[4] NGUYEN T， KOLAZHI K， GAMATH R， et al. Efficient Video Dissemination in Structured Hybrid P2P Networks [C]// Proceedings of 2006 IEEE International Conference on Multimedia and Expo. Toronto， Ont： IEEE， 2006： 1673-1676.

[5] PAN Z Y， IKUTA Y， BANDAI M， et al. A user dependent system for multi-view video transmission [C]// 2011 IEEE International Conference on Advanced Information Networking and Application. Singapore： AINA， 2011： 732-739.

[6] 陳娟，劉繼承，孔維華.P2P 網絡構架下路徑查找的優(yōu)化算法[J]計算機與數字工程，2008，36（ 10） ： 27-29.

[7] 田濤. P2P 網絡數據通信優(yōu)化算法研究與仿真[J]. 計算機仿真，2012（10）：151-153，282.

[8] 徐夢萍. 論P2P技術在未來社會的應用趨勢[J]. 中國新通信，2012（3）：68.

[9] 趙轅尊. 基于硬件集中模式的桌面虛擬化技術優(yōu)化模型[J].計算機安全，2013（6）：8-12.

由于各資源的稀有程度是很難用一個標準的公式去衡量的，這里我們引入一個遞減函數F，以確保傳輸者越少，距離請求者越遠的情況下稀有度增加即可。事實上，根據樹狀圖的結構不同和深度不同，我們需要取定一個擁有合理遞減速度的函數F以應對實際情況，在簡單的兩層模型中可以取F（X）=1/x。為了保證分配的精度，樹狀圖的深度越大結構越復雜，F的收斂速度應當越快，以避免出現大量遠節(jié)點過分提高Rar（R）權值。特別的情況下，分母上亦可不使用簡單的加和ΣX∈Pos（R）F（dis（X，C1，1）），而是使用其他對每個元素單調遞增的多元函數，這取決于具體的情況。需要說明的是，稀有度是同時根據用戶和任務來確定的，可能出現在用戶X處R1稀有度高于R2，而另一用戶Y處則相反的情況。

當一個用戶Cm，n同時執(zhí)行關于資源R1，R2，…，Rk的請求時，將該用戶的帶寬資源按權重Rar（Ri），i=1，2，…，k，分配給每個任務。以，代表Ri在Cm，n分配到的帶寬，以代表Cm，n的總帶寬，那么我們可以算出在Cm，n某個資源Ri所分配到的帶寬資源，并且將它于之前作對比：

上式的不等號右邊的代表了不做加權分配的情況下，各個節(jié)點的帶寬分配。上式中的不等號成立的條件，是要求一個資源的稀有度高于所有資源的平均水平。我們可以很明顯看到，越稀少的資源被分配到了更高的帶寬，盡可能減少因為某個資源的源過于稀少或者遠離而拖慢其傳輸速度的情況。從整體來看，即各個任務中的最低速度得到了提升。

上述的優(yōu)化方案與第一節(jié)中的篩選加權是以似原理進行的，但兩者的目標不同，前者是請求方對傳輸方的，后者則是請求方對任務的選擇。此外，并且決定權值的因變量也不同，為了體現出對變量依賴性的不同，所以兩者分別使用Pr和Rar兩個變量來衡量資源的位置，在進一步的研究下，可能用多個參數來更加精確地體現其位置關系。

3 綜合優(yōu)化及實際效果對比

在實際的操作中，一個模型的優(yōu)化效果不是僅僅由每個單獨節(jié)點所決定的，我們需要一個整體的優(yōu)化，這個優(yōu)化并不是每個節(jié)點的速度都能產生一個明顯的提高，而是通過將流量分配得更加均勻來達到這個目的。我們知道越均勻的分配下，閑置的帶寬資源就越少，從而能夠產生更高的效能。另外，個人用戶上行帶寬資源的浪費一直是寬帶網絡中較為明顯的問題，P2P傳輸體系本身就是一個很優(yōu)秀的解決方案，但如何在P2P的傳輸體系中合理地分配上行帶寬資源就成為了進一步為整個系統(tǒng)提速的關鍵。這就要求我們在建立優(yōu)化模型的時候，同時兼顧雙向的均勻分配。

明確了優(yōu)化目標之后，我們可以通過結合兩方面的優(yōu)化，進而得到一個綜合的優(yōu)化模型，其大致流程如圖1所示。在P2P視頻點播中，我們以所有任務執(zhí)行速度中的最小者來衡量整體的流暢程度（因為較高的最小值可以保證較小的標準差，這意味著資源受到了更加均勻的分配）。為了對該優(yōu)化模型有一個直觀的認識，下面計算一個網絡中同時執(zhí)行關于R1，R2，…， Rk時的全局最小速度，其中不妨設Rar （R1）<…

圖1 綜合優(yōu)化模型簡示

由于在第一節(jié)中根據各節(jié)點的傳輸能力而確定了參數Pr（包括全部交換機節(jié)點和用戶節(jié)點根據各自傳輸能力而確定的權值），所以傳輸能力越強的節(jié)點被分配到了更大比例的任務，故而可以忽略任務分配后各傳輸者之間的速度差異，以下以最小速度近似表示每個任務的全局速度。

在無優(yōu)化的情況下，所有任務執(zhí)行速度R1，R2，…，Rk的速度分別是：

其中task（X）指當前X進行的任務數量。

在有優(yōu)化的情況下，所有任務執(zhí)行速度R1，R2，…，Rk的速度分別是：

可以看到優(yōu)化是將R1的速度減小而將Rk的速度增加，在確定適當的F之后實際效果是將不同任務的速度變得更加平均，即有不等式：

上式說明了在采取該優(yōu)化模型后確實能夠極大地提高各傳輸者之間的協(xié)調性以確保整體的流暢性。實際操作時由于稀缺資源的普遍性，它們會成為整體流暢程度的瓶頸，而應用了該優(yōu)化模型之后，瓶頸的部分被彌補，代價只是熱門資源的多余速度（因為用戶消耗資源的速度一般不超過視頻的播放速度，這也是視頻點播可以被利用的一個特點）。

宏觀地來看，在整個網絡中任務數量較少，或是各個任務的資源分配過于平均時，由于該優(yōu)化模型加權分配并不能顯著減少任務速度的標準差，因此模型的優(yōu)化效果并不明顯。但是我們看到模型優(yōu)化的結果是取決于任務數量k的，所以當整個網絡中任務量上升時，網絡結構與資源分布更加復雜時，模型的優(yōu)化效果隨之提高。而通常的P2P服務都是架構在五層以上的網絡中的，而且由于任務量的巨大，各個任務資源的分布必然是呈現比較不均勻的分布，這就給該優(yōu)化模型帶來了巨大的發(fā)揮空間。

4 結 語

通過以上的構建和論證，我們可以看到由于網絡結構的復雜性和用戶需求的復雜性，現行的許多體系并非是最優(yōu)的，幾乎每一個環(huán)節(jié)都可以進行優(yōu)化以求得更高的效率。本文的核心思想，是利用現有體系的任務分配方式的不成熟，同時調整上下行任務的分配，從而達到更優(yōu)的效果，但通過論證的過程，我們可以發(fā)現在本優(yōu)化模型的基礎上還有很多優(yōu)化空間：比如對用戶所處位置的衡量，以及由此導出的對資源稀有程度的衡量，如何更加合理地用一個參數或是多個參數來完成；又如，如何用一個合理的函數來衡量一個節(jié)點的傳輸能力，如果不能用一個連續(xù)的初等函數來判定，那么分段的閥值如何取定。這些問題都仍有待研究，并且是有明顯而且巨大的發(fā)揮空間的。

在網絡傳輸技術飛速發(fā)展的今天，P2P作為一項已經較為成熟的傳輸技術再放異彩[8]，衍生了許多非常有前景的P2P傳輸服務，而P2P視頻點播正是其中之一。而每一項成功的服務的核心都是給予用戶前所未有的用戶體驗，P2P視頻點播的特殊之處便是在于流暢而穩(wěn)定的數據流，這也是P2P視頻技術逐漸在在線視頻領域中占有一席之地的關鍵因素。我們通過分析可以看到并且利用其優(yōu)點，但其潛力絕不僅限于此：正如之前所說，這其中仍然有許多細節(jié)可以進一步提高其實用性和可靠性，同時也可以通過借助其他優(yōu)化技術來優(yōu)化，比如關于重復請求相同資源的問題，可以依靠數據在上級節(jié)點中的留存來減輕傳輸的壓力[9]，亦可能得到相當好的優(yōu)化效果，但這同時也對硬件資源提出了更高的要求。本文通過兩個方面的優(yōu)化，更好地凸顯P2P視頻點播技術的長處，以此拋磚引玉，以期促進P2P傳輸技術的發(fā)展和P2P技術的飛躍。

參 考 文 獻

[1] 張民巍，武卿. 中國網絡視頻行業(yè)競爭格局與發(fā)展趨勢研究[J]. 新聞傳播， 2011（10）：41-43.

[2] 趙建明，姚念民，石革榮. P2P網絡交互式視頻點播服務的性能改進[J]. 福建師范大學福清分校學報， 2012（5）：29-36.

[3] 徐同龍，劉浩. 一種P2P 傳輸方法的優(yōu)化[J]. 電腦知識與技術，2010，6（29）：8301-8302，8310.

[4] NGUYEN T， KOLAZHI K， GAMATH R， et al. Efficient Video Dissemination in Structured Hybrid P2P Networks [C]// Proceedings of 2006 IEEE International Conference on Multimedia and Expo. Toronto， Ont： IEEE， 2006： 1673-1676.

[5] PAN Z Y， IKUTA Y， BANDAI M， et al. A user dependent system for multi-view video transmission [C]// 2011 IEEE International Conference on Advanced Information Networking and Application. Singapore： AINA， 2011： 732-739.

[6] 陳娟，劉繼承，孔維華.P2P 網絡構架下路徑查找的優(yōu)化算法[J]計算機與數字工程，2008，36（ 10） ： 27-29.

[7] 田濤. P2P 網絡數據通信優(yōu)化算法研究與仿真[J]. 計算機仿真，2012（10）：151-153，282.

[8] 徐夢萍. 論P2P技術在未來社會的應用趨勢[J]. 中國新通信，2012（3）：68.

[9] 趙轅尊. 基于硬件集中模式的桌面虛擬化技術優(yōu)化模型[J].計算機安全，2013（6）：8-12.

由于各資源的稀有程度是很難用一個標準的公式去衡量的，這里我們引入一個遞減函數F，以確保傳輸者越少，距離請求者越遠的情況下稀有度增加即可。事實上，根據樹狀圖的結構不同和深度不同，我們需要取定一個擁有合理遞減速度的函數F以應對實際情況，在簡單的兩層模型中可以取F（X）=1/x。為了保證分配的精度，樹狀圖的深度越大結構越復雜，F的收斂速度應當越快，以避免出現大量遠節(jié)點過分提高Rar（R）權值。特別的情況下，分母上亦可不使用簡單的加和ΣX∈Pos（R）F（dis（X，C1，1）），而是使用其他對每個元素單調遞增的多元函數，這取決于具體的情況。需要說明的是，稀有度是同時根據用戶和任務來確定的，可能出現在用戶X處R1稀有度高于R2，而另一用戶Y處則相反的情況。

當一個用戶Cm，n同時執(zhí)行關于資源R1，R2，…，Rk的請求時，將該用戶的帶寬資源按權重Rar（Ri），i=1，2，…，k，分配給每個任務。以，代表Ri在Cm，n分配到的帶寬，以代表Cm，n的總帶寬，那么我們可以算出在Cm，n某個資源Ri所分配到的帶寬資源，并且將它于之前作對比：

上式的不等號右邊的代表了不做加權分配的情況下，各個節(jié)點的帶寬分配。上式中的不等號成立的條件，是要求一個資源的稀有度高于所有資源的平均水平。我們可以很明顯看到，越稀少的資源被分配到了更高的帶寬，盡可能減少因為某個資源的源過于稀少或者遠離而拖慢其傳輸速度的情況。從整體來看，即各個任務中的最低速度得到了提升。

上述的優(yōu)化方案與第一節(jié)中的篩選加權是以似原理進行的，但兩者的目標不同，前者是請求方對傳輸方的，后者則是請求方對任務的選擇。此外，并且決定權值的因變量也不同，為了體現出對變量依賴性的不同，所以兩者分別使用Pr和Rar兩個變量來衡量資源的位置，在進一步的研究下，可能用多個參數來更加精確地體現其位置關系。

3 綜合優(yōu)化及實際效果對比

在實際的操作中，一個模型的優(yōu)化效果不是僅僅由每個單獨節(jié)點所決定的，我們需要一個整體的優(yōu)化，這個優(yōu)化并不是每個節(jié)點的速度都能產生一個明顯的提高，而是通過將流量分配得更加均勻來達到這個目的。我們知道越均勻的分配下，閑置的帶寬資源就越少，從而能夠產生更高的效能。另外，個人用戶上行帶寬資源的浪費一直是寬帶網絡中較為明顯的問題，P2P傳輸體系本身就是一個很優(yōu)秀的解決方案，但如何在P2P的傳輸體系中合理地分配上行帶寬資源就成為了進一步為整個系統(tǒng)提速的關鍵。這就要求我們在建立優(yōu)化模型的時候，同時兼顧雙向的均勻分配。

明確了優(yōu)化目標之后，我們可以通過結合兩方面的優(yōu)化，進而得到一個綜合的優(yōu)化模型，其大致流程如圖1所示。在P2P視頻點播中，我們以所有任務執(zhí)行速度中的最小者來衡量整體的流暢程度（因為較高的最小值可以保證較小的標準差，這意味著資源受到了更加均勻的分配）。為了對該優(yōu)化模型有一個直觀的認識，下面計算一個網絡中同時執(zhí)行關于R1，R2，…， Rk時的全局最小速度，其中不妨設Rar （R1）<…

圖1 綜合優(yōu)化模型簡示

由于在第一節(jié)中根據各節(jié)點的傳輸能力而確定了參數Pr（包括全部交換機節(jié)點和用戶節(jié)點根據各自傳輸能力而確定的權值），所以傳輸能力越強的節(jié)點被分配到了更大比例的任務，故而可以忽略任務分配后各傳輸者之間的速度差異，以下以最小速度近似表示每個任務的全局速度。

在無優(yōu)化的情況下，所有任務執(zhí)行速度R1，R2，…，Rk的速度分別是：

其中task（X）指當前X進行的任務數量。

在有優(yōu)化的情況下，所有任務執(zhí)行速度R1，R2，…，Rk的速度分別是：

可以看到優(yōu)化是將R1的速度減小而將Rk的速度增加，在確定適當的F之后實際效果是將不同任務的速度變得更加平均，即有不等式：

上式說明了在采取該優(yōu)化模型后確實能夠極大地提高各傳輸者之間的協(xié)調性以確保整體的流暢性。實際操作時由于稀缺資源的普遍性，它們會成為整體流暢程度的瓶頸，而應用了該優(yōu)化模型之后，瓶頸的部分被彌補，代價只是熱門資源的多余速度（因為用戶消耗資源的速度一般不超過視頻的播放速度，這也是視頻點播可以被利用的一個特點）。

宏觀地來看，在整個網絡中任務數量較少，或是各個任務的資源分配過于平均時，由于該優(yōu)化模型加權分配并不能顯著減少任務速度的標準差，因此模型的優(yōu)化效果并不明顯。但是我們看到模型優(yōu)化的結果是取決于任務數量k的，所以當整個網絡中任務量上升時，網絡結構與資源分布更加復雜時，模型的優(yōu)化效果隨之提高。而通常的P2P服務都是架構在五層以上的網絡中的，而且由于任務量的巨大，各個任務資源的分布必然是呈現比較不均勻的分布，這就給該優(yōu)化模型帶來了巨大的發(fā)揮空間。

4 結 語

通過以上的構建和論證，我們可以看到由于網絡結構的復雜性和用戶需求的復雜性，現行的許多體系并非是最優(yōu)的，幾乎每一個環(huán)節(jié)都可以進行優(yōu)化以求得更高的效率。本文的核心思想，是利用現有體系的任務分配方式的不成熟，同時調整上下行任務的分配，從而達到更優(yōu)的效果，但通過論證的過程，我們可以發(fā)現在本優(yōu)化模型的基礎上還有很多優(yōu)化空間：比如對用戶所處位置的衡量，以及由此導出的對資源稀有程度的衡量，如何更加合理地用一個參數或是多個參數來完成；又如，如何用一個合理的函數來衡量一個節(jié)點的傳輸能力，如果不能用一個連續(xù)的初等函數來判定，那么分段的閥值如何取定。這些問題都仍有待研究，并且是有明顯而且巨大的發(fā)揮空間的。

在網絡傳輸技術飛速發(fā)展的今天，P2P作為一項已經較為成熟的傳輸技術再放異彩[8]，衍生了許多非常有前景的P2P傳輸服務，而P2P視頻點播正是其中之一。而每一項成功的服務的核心都是給予用戶前所未有的用戶體驗，P2P視頻點播的特殊之處便是在于流暢而穩(wěn)定的數據流，這也是P2P視頻技術逐漸在在線視頻領域中占有一席之地的關鍵因素。我們通過分析可以看到并且利用其優(yōu)點，但其潛力絕不僅限于此：正如之前所說，這其中仍然有許多細節(jié)可以進一步提高其實用性和可靠性，同時也可以通過借助其他優(yōu)化技術來優(yōu)化，比如關于重復請求相同資源的問題，可以依靠數據在上級節(jié)點中的留存來減輕傳輸的壓力[9]，亦可能得到相當好的優(yōu)化效果，但這同時也對硬件資源提出了更高的要求。本文通過兩個方面的優(yōu)化，更好地凸顯P2P視頻點播技術的長處，以此拋磚引玉，以期促進P2P傳輸技術的發(fā)展和P2P技術的飛躍。

參 考 文 獻

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