基于云存儲的P2P視頻點播系統(tǒng)數(shù)據(jù)復制策略

王 娟

(江蘇宿遷澤達職業(yè)技術學院，江蘇 宿遷223800)

視頻點播 VoD（Video on Demand）服務是指根據(jù)用戶的需要，隨機選擇視頻內(nèi)容進行播放的服務。在P2P網(wǎng)絡上構建視頻點播系統(tǒng)能有效利用節(jié)點間網(wǎng)絡帶寬、存儲空間和數(shù)據(jù)資源，系統(tǒng)具有良好的可擴展性、數(shù)據(jù)可用性和可靠性。因此，P2P視頻點播系統(tǒng)（P2P VoD）已成為當前一個重要的研究領域。但P2P VoD中每個節(jié)點隨時都可能暫時或永久離開系統(tǒng)，這使得構建支持交互性的P2P VoD極富挑戰(zhàn)性。系統(tǒng)中的節(jié)點均負責存儲數(shù)據(jù)，一旦某節(jié)點暫時離開，存在其上的數(shù)據(jù)就暫時不可訪問，而節(jié)點的永久離開更會造成數(shù)據(jù)的丟失。因而采用有效的辦法來應對動態(tài)的系統(tǒng)環(huán)境，從而滿足用戶的隨機搜索操作（VCR）則顯得十分必要。

云計算是當今IT界的熱門技術，借助云計算，網(wǎng)絡服務提供者可以在瞬息之間處理數(shù)以千萬計甚至億計的信息，實現(xiàn)與超級計算機同樣強大的效能。當云計算系統(tǒng)運算和處理的核心是大量數(shù)據(jù)的存儲和管理時，云計算系統(tǒng)中就需要配置大量的存儲設備，此時云計算系統(tǒng)就轉(zhuǎn)變成為一個云存儲系統(tǒng)，所以云存儲是一個以數(shù)據(jù)存儲和管理為核心的云計算系統(tǒng)。

在P2P VoD中，資源保存在用戶的機器上，視頻文件越流行，下載的用戶越多，資源的副本越多，下載效率就越高。但對于一些過時的文件，用戶會選擇刪除，以免占用過多的個人空間。因此，一些冷門文件就不容易通過對等節(jié)點間的共享獲得。參考文獻[1]指出用戶訪問的集中度符合“二八定律”，即20%的視頻內(nèi)容吸引了80%的用戶訪問，而其他的80%的用戶訪問只吸引了20%的用戶訪問量。在基于云存儲的P2P視頻點播系統(tǒng)中，考慮將存儲空間當作一片“云”，在無限量的空間，當用戶想從個人的機器上刪除一些過時但非毫無價值的數(shù)據(jù)塊時，可以選擇把資源通過數(shù)據(jù)復制的方式放在云上，從而把數(shù)據(jù)塊保存起來。這樣用戶不僅可以通過節(jié)點間的共享快速獲得熱門視頻數(shù)據(jù)，也可以通過檢索找到被存儲起來的冷門視頻數(shù)據(jù)，從而可以快速地響應用戶的VCR操作。

本文主要討論在節(jié)點將要離開系統(tǒng)時，根據(jù)視頻數(shù)據(jù)各個部分的受歡迎程度以及對等節(jié)點間的網(wǎng)絡距離，提出了一種基于云存儲的數(shù)據(jù)復制策略CSPR。仿真實驗結(jié)果表明，相比于現(xiàn)有的基于流行度的數(shù)據(jù)復制策略PPR，CSPR可以顯著提高用戶執(zhí)行VCR操作的響應速度，并有效降低復制數(shù)據(jù)時所產(chǎn)生的網(wǎng)絡開銷。

1 相關工作

VCR功能是對等點播系統(tǒng)中最重要的功能之一，也是本文研究的主要目標。在樹狀P2P VoD系統(tǒng)中，如P2Cast[2]則沒有考慮VCR操作對系統(tǒng)性能造成的影響，沒有針對VCR操作設計新的數(shù)據(jù)存儲策略。當用戶進行VCR操作時，節(jié)點需要通過重新加入組播樹。

在網(wǎng)狀 P2P VoD系統(tǒng)中，如 VMesh[3]和 BulletMedia[4]則是利用DHT技術支持VCR操作。VMesh通過本地向下/向上的指針和DHT查詢來支持交互式操作。在VMesh中，節(jié)點通過本地存儲的數(shù)據(jù)塊來為其他節(jié)點提供服務，而不是正在收看的數(shù)據(jù)塊。存儲的數(shù)據(jù)塊在節(jié)點的上線時間內(nèi)不變。BulletMedia通過DHT方法讓對等節(jié)點大公無私地主動查找稀有的數(shù)據(jù)塊并進行復制存儲，保證每個數(shù)據(jù)塊在系統(tǒng)中至少有K個副本。當用戶進行VCR操作時，通過DHT方法查找相應的數(shù)據(jù)片段，以減輕用戶進行VCR操作時對服務器造成的壓力。

針對因節(jié)點離開而導致數(shù)據(jù)丟失的問題，參考文獻[5]采用了基于預測的帶寬分配策略PBA。該策略的核心思想是讓父節(jié)點給那些具有較高帶寬的子節(jié)點提供較大的上傳帶寬，并且它僅僅讓節(jié)點把數(shù)據(jù)復制給將來可能需要的那些節(jié)點。但PBA策略是假定用戶從頭到尾觀看視頻節(jié)目的，并且在觀看過程中沒有VCR操作，這是不符合視頻點播系統(tǒng)中的用戶觀看行為的，因此PBA策略不能直接應用于P2P VoD系統(tǒng)中。

研究表明，用戶在視頻點播系統(tǒng)中的行為并非毫無規(guī)律。參考文獻[6]指出，不同的文件具有不同的流行度，即用戶訪問的頻率；大部分的用戶訪問都集中于少量熱門節(jié)目上，并且文件的流行度是隨時間而改變的。

2 基于云存儲的數(shù)據(jù)復制策略

2.1 云節(jié)點的選擇策略

為了降低節(jié)點離開對P2P VoD系統(tǒng)性能的影響，常根據(jù)特定的選擇策略從系統(tǒng)的可用節(jié)點集中選擇部分節(jié)點來使用[7]。節(jié)點選擇策略可分為隨機選擇和確定性選擇兩大類，其中隨機選擇策略是指不考慮節(jié)點的特征隨機選擇節(jié)點；確定性選擇策略是指根據(jù)節(jié)點的某種特征選擇滿足一定標準的節(jié)點，如根據(jù)節(jié)點的當前在線時長、帶寬吞吐能力等選擇節(jié)點[8-9]。

由于節(jié)點的當前在線時長對其余留時長有一定的預見性，因此選擇最長當前在線時長的策略用于DHT網(wǎng)絡中鄰居節(jié)點的選擇[10]和超級節(jié)點的選擇[11]，以及覆蓋層多播樹種雙親節(jié)點的選擇[12]。GODFREY B P等人[7]將不同的選擇策略應用于5個當前廣泛使用的對等網(wǎng)絡中。實驗結(jié)果表明，與其他選擇策略相比，隨機選擇策略可以有效降低節(jié)點動態(tài)性對P2P網(wǎng)絡的影響。這是由于隨機選擇策略具有簡單、易實現(xiàn)等特點。因而隨機選擇策略被廣泛地應用于P2P網(wǎng)絡中，如P2P文件存儲系統(tǒng)Total Recall[13]等。

因此，本文采用隨機選擇策略來選擇云存儲中的云節(jié)點。

2.2 云節(jié)點的組織方式

基于P2P的系統(tǒng)中兩節(jié)點間網(wǎng)絡距離的測算可通過計算系統(tǒng)中數(shù)據(jù)傳輸時延、網(wǎng)絡最小帶寬和數(shù)據(jù)傳輸所經(jīng)路由跳數(shù)等方法獲得。對于P2P視頻點播系統(tǒng)中數(shù)據(jù)塊的可用性和可靠性來說，數(shù)據(jù)傳輸時延是一個很重要的因素，而數(shù)據(jù)傳輸時延最主要的影響因子是傳輸兩節(jié)點間的可用帶寬。

P2P覆蓋網(wǎng)技術從最初以Napster為代表的有著中央目錄服務器的對等網(wǎng)絡結(jié)構，到后來以Gnutella為代表的完全分布式的對等網(wǎng)絡和提供匿名發(fā)布和獲取文檔的 Freenet， 再到以 CAN、Chord、Pastry和 Tapestry等為代表的基于分布式哈希表的結(jié)構化對等網(wǎng)絡，對等網(wǎng)絡的發(fā)展大致經(jīng)歷了3個階段，每個階段都采用了不同的資源定位和路由模型。根據(jù)拓撲結(jié)構關系可以將P2P系統(tǒng)分為4類：集中式P2P系統(tǒng)、完全分布式P2P系統(tǒng)、混合式P2P系統(tǒng)和結(jié)構化P2P系統(tǒng)。

本文將P2P視頻點播系統(tǒng)中網(wǎng)絡距離相近的節(jié)點劃分到同一云中，以實現(xiàn)對節(jié)點的分組和有效管理，采用參考文獻 [14]中的節(jié)點分組算法來對云節(jié)點進行組織。該算法的核心思想是依次從初始化網(wǎng)絡中隨機選取一個節(jié)點，以該節(jié)點為圓心，預測網(wǎng)絡距離為半徑，其內(nèi)的所有節(jié)點都劃入一個分組，再將獲得分組的節(jié)點從初始網(wǎng)絡中移除。以此方法循環(huán)劃分，可將初始網(wǎng)絡中大部分節(jié)點劃入分組。

另外，本文采用參考文獻[15]中的方法對分布式數(shù)據(jù)塊的流行度進行估計。

2.3 基于云存儲的數(shù)據(jù)復制算法

基于云存儲的數(shù)據(jù)復制策略包括以下4個步驟：(1)根據(jù)隨機選擇策略選擇云節(jié)點；(2)按照網(wǎng)絡距離分組算法組織這些數(shù)據(jù)復制的目標云節(jié)點；(3)根據(jù)分布式平均算法估計出每個數(shù)據(jù)塊的流行度，并按從高到低的順序排序，按照用戶存儲空間的大小確定數(shù)據(jù)塊集合S；(4)把S以外的數(shù)據(jù)塊推向云節(jié)點中進行存儲。該算法可用偽代碼表示如下：

代碼中，n表示在線的節(jié)點數(shù)；i為選擇的目標數(shù)據(jù)復制云節(jié)點；m表示選擇的數(shù)據(jù)塊；t表示將要刪除數(shù)據(jù)塊的個數(shù)；T表示整個數(shù)據(jù)塊的集合；S為各個節(jié)點的性能值的集合，其中s1≥s2≥…≥sn；M表示節(jié)點將要刪除的數(shù)據(jù)塊的集合，M=T-S；P表示各個數(shù)據(jù)塊的流行度集合，其 中 p?1≥p?2≥ … ≥p?t。

3 仿真實驗

3.1 關鍵性能指標

選擇了如下兩個重要參數(shù)作為P2P視頻點播系統(tǒng)中數(shù)據(jù)復制算法性能的關鍵指標，也是仿真實驗的測量對象。

(1)響應用戶VCR操作時延：數(shù)據(jù)復制的目標之一是快速響應用戶進行VCR操作的時延，以改進用戶的播放體驗。該指標指從用戶進行VCR操作開始到獲得所想要的數(shù)據(jù)塊為止所需要的時間，響應用戶VCR操作時延的減少表示數(shù)據(jù)復制算法的性能的提高。

(2)網(wǎng)絡開銷：由復制的數(shù)據(jù)塊總量來表示，主要衡量數(shù)據(jù)復制導致的系統(tǒng)資源的額外消耗，例如，增加的對等節(jié)點之間網(wǎng)絡通信流量。

3.2 實驗與結(jié)果

仿真實驗對本文提出的基于云存儲的P2P視頻點播系統(tǒng)數(shù)據(jù)復制策略CSPR與現(xiàn)有的數(shù)據(jù)復制策略的關鍵性能指標進行對比?；诹餍卸鹊臄?shù)據(jù)復制策略(PPR)在進行數(shù)據(jù)復制時僅考慮每個數(shù)據(jù)塊的流行度，而并未考慮節(jié)點間的網(wǎng)絡距離。

利用P2PStrmsim作為仿真工具對本文提出的基于云存儲的數(shù)據(jù)復制策略的性能進行詳細評估。在仿真實驗中，使用強度為20的Poisson過程來模擬節(jié)點加入過程，即平均每秒有20個節(jié)點進入系統(tǒng)。根據(jù)參考文獻[16]，對等網(wǎng)絡中的節(jié)點在線時間的分布可以用Weibull(λ，k)分布(概率 密度函數(shù) f(x)=1-e-(x/λ)k)來模擬，取 λ=600，k=2，則節(jié)點在線時間約為208 s。

圖1 節(jié)點數(shù)目和響應用戶VCR操作時延的關系

從圖1可以看出，隨著點播系統(tǒng)中對等節(jié)點數(shù)目的增加，CSPR和PPR響應用戶VCR操作時延都呈現(xiàn)增長的趨勢，但相比于PPR策略,CSPR策略響應用戶VCR操作的時延明顯減小，因而可以更快速地響應用戶的VCR操作，從而改善用戶的點播體驗。

圖2所示為復制所產(chǎn)生的開銷與仿真時間的關系，本文使用數(shù)據(jù)塊的數(shù)目表示復制開銷。從圖中可以看出，隨著仿真時間的推移，兩種復制策略所產(chǎn)生的復制開銷都在增大，這主要是由于有更多的用戶加入點播系統(tǒng)。但在相同的仿真時間下，基于云存儲的數(shù)據(jù)復制策略CSPR比基于流行度策略PPR所復制的數(shù)據(jù)塊少，這主要是因為CSPR策略在進行數(shù)據(jù)復制時，不僅考慮了對等節(jié)點間的網(wǎng)絡距離，而且考慮了那些不流行的數(shù)據(jù)塊的復制存儲。

圖2 復制開銷與仿真時間的關系

本文在對P2P對等點播系統(tǒng)用戶動態(tài)性分析的基礎上，提出了一種基于云存儲的數(shù)據(jù)復制策略CSPR。仿真實驗結(jié)果表明，相比單純基于數(shù)據(jù)流行度的數(shù)據(jù)復制機制，本文提出的數(shù)據(jù)復制機制可較快地響應用戶VCR操作，同時降低了網(wǎng)絡開銷。在后續(xù)的工作中，將考慮對P2P視頻點播系統(tǒng)的移動用戶行為特征進行分析，將之應用于數(shù)據(jù)復制策略中，來更好地滿足移動用戶觀看視頻文件時的交互式操作，從而改善用戶的播放體驗。

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