一种基于访问预测的Ｐ２Ｐ　ＶｏＤ系统服务端的数据缓存策略技术方案

本发明专利技术涉及一种基于访问预测的Ｐ２Ｐ?ＶｏＤ系统服务端的数据缓存策略，该策略包括数据访问分类及预测策略、数据预取策略和缓存队列维护策略。其中，数据访问分类及预测子策略负责将对本服务端的数据请求分类，并根据ＶｏＤ应用的特点对不同类别请求使用不同方法进行访问预测，预测进行数据请求的节点在未来时刻的数据访问目标；缓存队列维护子策略负责维护一个定长缓存队列，使用基于未来访问频率的缓存替换算法进行缓存队列的插入删除及替换操作，未来访问频率的计算综合该缓存项未来被顺序、随机访问到的概率，并将Ｐ２Ｐ?ＶｏＤ系统中节点上下线及更换服务端等数据访问稳定性方面的影响因素计算在内。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及信息
中的流媒体点播技术应用，特别涉及一种基于访问预测 的P2P VoD系统服务端的数据缓存策略。
技术介绍
VoD(Video-on-Demand)系统是因特网最重要的多媒体应用之一。近年来P2P架构 的VoD系统逐渐兴起。为降低响应延迟，增大并发能力，VoD服务器广泛使用磁盘I/O数据缓存技术通 过将部分磁盘数据缓存于内存等高速存储设备来降低对相对低速的磁盘的I/O次数，进而 降低服务流程所耗用时间。在使用节点磁盘缓存的P2P VoD系统中，普通节点可作为轻量 级服务器为其他节点服务。以下将P2P VoD系统中的服务器及使用硬盘缓存对外服务的节 点统称为服务端。数据缓存层是一种提供透明数据存取服务的中间层。它利用数据访问预测及数据 预取、缓存队列维护等技术，使得上层软件能以最快的速度读取到其所需要的数据，可解决 存储设备I/O带宽不足问题，提高响应速度和服务器并发能力。在C/S架构VoD系统中，所有节点均向服务器请求数据，使得服务器的数据访问有 持续性的良好顺序模式。而P2P VoD系统中由于存在大量服务端，导致对各服务端的数据 请求中混杂了顺序模式访问与随机无序的访问，并且P2P VoD系统中节点可以更换向其提 供数据的服务端，导致对服务端的数据访问持续性变差。应用于C/S架构VoD系统的服务器数据缓存策略多利用VoD的顺序访问模式，在 连续出现前后2个对同一媒体文件的顺序访问时，将前一序列访问过的数据缓存供后一序 列使用，典型的如基于访问间隔的缓存策略及其改进方法。但在P2P VoD系统的数据访问 模式下，传统C/S架构VoD系统所使用的数据缓存策略将无法有效降低磁盘I/O次数。由 于磁盘I/O操作是数据服务流程中的主要耗时阶段，在相同数据请求负载下，I/O次数的上 升将导致服务端特别是服务器的服务周期变长，响应延迟加大，所以需要针对P2PVoD特有 的数据访问模式设计新的数据缓存策略。
技术实现思路
本专利技术的目的在于，解决P2P VoD系统的特殊数据访问模式带来的现有数据缓存 策略不适用的问题，从而降低P2P VoD系统服务端服务流程所耗时间，使得上层软件能以最 快的速度读取到其所需要的数据，并可解决存储设备I/O带宽不足问题，提高响应速度和 服务器并发能力。为实现上述专利技术目的，本专利技术提出一种基于访问预测的P2P VoD系统服务端的数 据缓存策略。所述的基于访问预测的P2P VoD系统服务端的数据缓存策略，包括数据访问分类 及预测策略、数据预取策略和缓存队列维护策略，其特征在于5所述的数据访问分类及预测策略，根据推模式下、拉模式下或推拉结合模式下的 数据传输的特征，以及VoD应用无VCR操作时节点按顺序依次访问视频数据的特点，对向本 服务端进行数据请求的各节点进行分类，按照该节点的数据请求整体趋势，将节点分类为 处于顺序请求状态的节点与处于随机请求状态的节点；对处于顺序请求状态下的节点发送来的数据请求，判断该数据请求中所请求的各 个数据片段是否依次处于该节点顺序请求序列中对依次处于该节点顺序请求序列中的 数据片段，判定为节点对顺序数据的请求，按照该节点的历史平均数据请求速度估算其未 来数据访问目标；对未依次处于该节点顺序请求序列中的数据片段，判定为节点对随机数 据的请求，并进行进一步的分类与预测，判断此数据片段是否为播放点前的紧急数据如果 是播放点前的紧急数据，按照影片平均码率及数据请求周期来估算其未来随机数据访问目 标；若不是，则服务端不主动预测来自请求端的下一次随机数据请求什么时刻发生，而是服 务端在被动接收到请求端发出的随机数据请求时直接进行数据读取、发送等处理；对处于随机请求状态的节点发送来的数据请求，服务端不主动预测来自请求端的 下一次数据请求什么时刻发生，而是服务端在被动接收到请求端发出的数据请求时直接进 行数据读取和发送处理；所述的缓存队列维护策略，使用基于未来访问频率的缓存替换算法进行缓存队列 的插入、删除及替换操作，缓存项权值的计算需要综合该项未来被顺序与随机访问到的概 率，以及P2P VoD系统中节点上下线及更换服务端对数据访问稳定性方面的影响因素。在推模式或推拉结合模式数据调度策略下，所述的数据访问分类及预测策略包括 步骤步骤⑴当本服务端接收到一个来自某节点P的推模式下的数据请求报文Push_ Req = {Μ, [sb, se]，Tstart, Tend}，表示需要服务端在Tstmt到Tmd时间内，将视频M的[sb，se] 区间内的数据段按顺序勻速发送给节点P ；因此，判定在时间[Tstmt，Tend]内，节点P处于顺 序数据请求状态，顺序请求速度为(sb-se)/(Tend-Tstart)；步骤(2)在满足步骤(1)中的条件后，计算Sb之后的数据sb+i的预期被访问时间 为(sb+i-sb) /Vseq ；步骤⑶在Tstart到Tend时间内，判定节点P发送来的所有拉模式下的数据请求均 处于P的依次顺序请求序列中，即将节点P发送来的所有拉模式下的数据请求分类为对随 机数据的请求；步骤(4)在时间[Tstmt，Tend]内，若本服务端接收到节点P发送来取消数据请求 报文，或未接收到该节点发送来的后续推模式下的数据请求报文，则判定节点P顺序请求 状态结束，变为处于随机请求状态，并重新开始对来自节点P的数据请求进行顺序判断；步骤(5)对未被判定处于顺序请求状态的节点，将该节点判定为处于随机请求 状态。服务端不主动提前预测来自该节点的下一次数据请求什么时刻发生，而是服务端在 被动接收该节点发出的数据请求并直接进行数据读取、发送处理。在拉模式数据调度策略下，所述的数据访问分类及预测策略包括步骤步骤⑴设节点P以时长Tpull。y &为周期向服务端发出拉模式数据请求报文 Pulli = {M，{sn, si2, ... , sin}}，请求服务端在接下来的Tpullcyde时长内向节点P发送视 频M的数据Sil sin。若在P的连续Δ个拉模式下的数据请求中均具有相对连续区间6[ ,)，·^)]σ，且每两个相邻请求的相对连续区间满足式(1)，则判定该节点的拉模式下的数据请求处于顺序请求状态； Sb(i) - ^(/+1) _ NlimSe(i)— (/+1)‘^ii)-sKO ^ n^⑴— sKM))乏(1 — ) X (^(0 - ^(0) - w)) < (1 + ) X (^(0 - sb(i))相对连续区间的定义为对于正整数集合A = Ia1, a2，...，an}，若ai < a2 < ...<an，且A的任意两个相邻元素的差满足maX(ai+1-ai) = σ，则称A为一个度为ο 的相对连续区间，记做A= K，ω丄;式(1)中，S1 b、S1 e、Sl_i b、Sl_Le分别为节点P最近两次请求的相对连续区间上下 限；此时，顺序请求速度ν叫= ( υ-η。);pullCycle步骤⑵在满足式⑴条件后，计算sb(i)之后的数据sb(i)+k的预期被访问时间为(sb(i)+k_sb(i))/Vseq ；步骤(3)在满足式(1)条件后，对于节点P的拉式数据请求Pullj中的元素Sjx，ν χτs +s 2V χΤ本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于访问预测的Ｐ２Ｐ　ＶｏＤ系统服务端的数据缓存策略，数据缓存策略包括数据访问分类及预测策略、数据预取策略和缓存队列维护策略，其特征在于：所述的数据访问分类及预测策略，根据推模式下、拉模式下或推拉结合模式下的数据传输的特征，以及ＶｏＤ应用无ＶＣＲ操作时节点按顺序依次访问视频数据的特点，对向本服务端进行数据请求的各节点进行分类，按照该节点的数据请求整体趋势，将节点分类为处于顺序请求状态的节点与处于随机请求状态的节点；对处于顺序请求状态下的节点发送来的数据请求，判断该数据请求中所请求的各个数据片段是否依次处于该节点顺序请求序列中：对依次处于该节点顺序请求序列中的数据片段，判定为节点对顺序数据的请求，按照该节点的历史平均数据请求速度估算其未来数据访问目标；对未依次处于该节点顺序请求序列中的数据片段，判定为节点对随机数据的请求，并进行进一步的分类与预测，判断此数据片段是否为播放点前的紧急数据：如果是播放点前的紧急数据，按照影片平均码率及数据请求周期来估算其未来随机数据访问目标；若不是，则服务端在被动接收到请求端发出的随机数据请求时直接进行数据读取、发送处理；对处于随机请求状态的节点发送的数据请求，服务端在被动接收到请求端发出的数据请求时直接进行数据读取和发送处理；所述的缓存队列维护策略，使用基于未来访问频率的缓存替换算法进行缓存队列的插入、删除及替换操作，缓存项权值的计算需要综合该项未来被顺序与随机访问到的概率，以及Ｐ２Ｐ　ＶｏＤ系统中节点上下线及更换服务端对数据访问稳定性方面的影响因素。...

【技术特征摘要】
一种基于访问预测的P2P VoD系统服务端的数据缓存策略，数据缓存策略包括数据访问分类及预测策略、数据预取策略和缓存队列维护策略，其特征在于所述的数据访问分类及预测策略，根据推模式下、拉模式下或推拉结合模式下的数据传输的特征，以及VoD应用无VCR操作时节点按顺序依次访问视频数据的特点，对向本服务端进行数据请求的各节点进行分类，按照该节点的数据请求整体趋势，将节点分类为处于顺序请求状态的节点与处于随机请求状态的节点；对处于顺序请求状态下的节点发送来的数据请求，判断该数据请求中所请求的各个数据片段是否依次处于该节点顺序请求序列中对依次处于该节点顺序请求序列中的数据片段，判定为节点对顺序数据的请求，按照该节点的历史平均数据请求速度估算其未来数据访问目标；对未依次处于该节点顺序请求序列中的数据片段，判定为节点对随机数据的请求，并进行进一步的分类与预测，判断此数据片段是否为播放点前的紧急数据如果是播放点前的紧急数据，按照影片平均码率及数据请求周期来估算其未来随机数据访问目标；若不是，则服务端在被动接收到请求端发出的随机数据请求时直接进行数据读取、发送处理；对处于随机请求状态的节点发送的数据请求，服务端在被动接收到请求端发出的数据请求时直接进行数据读取和发送处理；所述的缓存队列维护策略，使用基于未来访问频率的缓存替换算法进行缓存队列的插入、删除及替换操作，缓存项权值的计算需要综合该项未来被顺序与随机访问到的概率，以及P2P VoD系统中节点上下线及更换服务端对数据访问稳定性方面的影响因素。2.根据权利要求1所述的基于访问预测的P2PVoD系统服务端的数据缓存策略，其特 征在于在推模式或推拉结合模式数据调度策略下，所述的数据访问分类及预测策略包括 步骤步骤(1)当本服务端接收到一个来自某节点P的推模式下的数据请求报文Push_Req ={Μ, [sb，sj，Tstart, Tend}，表示需要服务端在Tstot到Tmd时间内，将视频M的[sb，sj区间 内的数据段按顺序勻速发送给节点P;因此，判定在时间[Tstot，Tmd]内，节点P处于顺序数 据请求状态，顺序请求速度为￥_= (sb-se)/(Tend-Tstart)；步骤(2)在满足步骤(1)中的条件后，计算Sb之后的数据sb+i的预期被访问时间为(Sb+i_Sb) /Vseq ；步骤⑶在Tstart到Tmd时间内，判定节点P发送来的所有拉模式下的数据请求均处于 P的依次顺序请求序列中，即将节点P发送来的所有拉模式下的数据请求分类为对随机数 据请求；步骤⑷在时间[Tstmt，Tmd]内，若本服务端接收到节点P发送来取消数据请求报文， 或未接收到该节点发送来的后续推模...

【专利技术属性】
技术研发人员：王劲林，苏杭，尤佳莉，冯侦探，任浩，李晓林，
申请(专利权)人：中国科学院声学研究所，
类型：发明
国别省市：11[中国|北京]