基于代理服務器的高效流媒體緩存技術研究.pdf

1、流媒體代理服務器技術能有效降低流媒體訪問的網絡傳輸量，由于持續(xù)數據流訪問給代理服務器緩存帶來了巨大的挑戰(zhàn)，因而如何能在保證媒體流服務質量的前提下，既能保證媒體服務性能又能使磁盤及帶寬消耗最低成為了當下流媒體代理服務器領域的重要研究問題?，F今主流基于流行度的緩存替換算法中一般對于內容流行度缺少定量的分析和估算，而主流分段算法中抽象分段因子時又缺少對于用戶行為特征等因素定量的分析和考慮，精細粒度緩存算法又需要巨大的額外存儲空間，實用價值太低

2、。本文針對以上問題，研究流媒體代理緩存技術，對內容流行度進行定量分析，提出了基于內容流行度和分段適應性的流媒體緩存技術。
　　 本文通過收集實際日志文件，引入基于K變化下的Zipf-like模型分析用戶行為特征，在對影片內部流行度定量分析中提出兩點流行度的思想，排除了內部流行度擾動現象，提出了精確的內容流行度收集及估算策略。在媒體分段時，提出基于分段因子φ的媒體分段策略，基于該分段策略，提出媒體塊主動預取機制、緩存準入策略以及基

3、于內容流行度等因素的緩存價值估算函數，基于該估算函數，又提出基于該分段算法的替換策略和釋放策略，至此形成完整的流媒體緩存機制。
　　 通過自行研發(fā)的Proxyer模擬器進行模擬仿真實驗，分別通過對本文提出的基于流行度和分段適應性緩存算法，指數分段緩存算法和LRU等長分段緩存算法進行仿真，通過選取字節(jié)命中率和骨干網帶寬消耗節(jié)省率作為算法性能的評價指標，得出本文算法在相同的網絡配置情況下可以獲得比指數分段緩存算法和LRU等長分段算法

4、都要優(yōu)越的算法性能。
　　 本文是對基于代理服務器的高效流媒體緩存技術的研究，其中針對流媒體對象的內容流行度分布特征，引入了K變換下的Zipf-like模型對其進行描述，納入兩點流行度思想，定量地估算了內容流行度。在分段策略中，抽象分段因子φ時將基于K變換下的Zipf-like模型下精確的內容流行度的估算方式作為其首要因素，提出一種針對媒體流行度分布特征的分段機制，并在該分段策略的基礎上形成包含預取、準入、替換和釋放策略的完整的