自适应聚类片选内容分发模型*
2011-06-11董丁维沈奇威
董丁维 ,王 晶 ,沈奇威
(1.北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室 北京100876;2.东信北邮信息技术有限公司 北京100191)
1 引言
随着多媒体技术的发展和普及,网络上信息的形式及应用的类型日益丰富,人们对于Internet内容的需求也在飞速增长。传统的窄带网络及单一的Web页面内容已经不能满足人们的需要,网络上用户访问速度慢、体验差正逐渐成为制约信息技术发展的障碍。很多人认为网络技术的不完善是Web性能差的主要原因,增加网络带宽、采用高速的路由器等方法就能加速Web访问,但实际上带宽不足并不是惟一原因。随着宽带网络的普及,网络的访问速度在一定程度上得到了缓解,同时海量并发用户密集访问型的应用(如网络电视点播业务)迅速发展,仍然会引起网络拥塞,因此单纯依赖网络带宽并不能完全解决稳定性和服务质量的问题,需要引入一种高效的内容服务网络——内容分发网络(content delivery network,CDN)[1]。
CDN的原理是通过在现有的Internet中加入一层新的网络架构,将要分发的内容发布到最接近用户的网络边缘节点 (edge point,EP),使用户能就近获得所需内容,CDN一般分为两级结构:由中心服务器节点(center point,CP)和EP构成的第一级网络结构,内容发布的流程在这一级上进行;第二级网络是由EP和终端用户之间构成的P2P分发网络,主要用于内容向最终用户下发[2]。
内容分发模型是指在CDN的第一级网络中,通过构建合理的拓扑结构,采用有效的传输方式,同时结合聚类算法,让EP更加合理地选择邻居节点,采用片选策略,使EP快速地从邻居节点处下载适当的内容,完成内容在CP和EP之间的快速分发。不同的CDN根据其业务需求不同,往往采用不同的内容分发模型。
实践证明,CDN的出现很大程度上改善了Internet的网络拥塞状况,提高了用户访问内容的响应速度和质量,特别是多媒体服务的质量。在以往的工程应用中,业务和内容的差异十分明显,有的业务要求块式内容最短时间到达,因此CDN的分发模型侧重于聚类算法的有效性;有的业务注重流式内容的有序传输,因此要求分发模型的片选机制更加完善。随着网络技术的发展,兼有块式和流式内容海量访问的业务会日渐增多,这就对内容分发模型提出了新的要求。本文针对这一趋势,设计了一种兼顾块式和流式内容分发的模型。
2 研究背景
2.1 应用层组播
内容分发模型利用组播技术将内容从CP向多个EP快速高效地分发下去。组播技术是指单个信息发送者对应多个接收者的一种网络通信,现在常见的两种技术是IP组播和应用层组播。IP组播的主要思想是在Internet单播的框架上进行扩展,功能主要通过路由器实现,网络资源利用率较高,但存在很多问题,主要表现在:路由器需要为所有组播保存状态,扩展性较差;对路由器的依赖过高,并不是所有路由器都支持IP组播,可行性差;IP组播中的算法设计复杂,维护开销大[3]。应用层组播技术,保持了互联网原有的简单、不可靠、单播的转发模型,由端系统实现组播转发功能,同时克服了IP组播需要对路由器改造的不足,可以有效节省带宽,提高分发效率[4]。
本文设计的内容分发模型采用应用层组播技术。
2.2 传统分发模型
(1)小规模多源组播分发模型
代表是 End System Multicast和ALMI[5],针对小规模、多数据源的情况,典型应用是视频会议系统。
End System Multicast首先将组播组的成员组织成一个“网”(mesh),每个成员都维护所有组成员的列表,提高了组播组的可靠性;在mesh上以每个数据源为根各构造一个生成树(spanning tree),这样可针对每个数据源进行性能优化。其缺点是系统开销比较大,降低了系统的可扩展性,适合小规模组播组的情况。ALMI在组播成员之间维护一个“最小生成树”(minimum spanning tree,MST),减小了维护开销,但从每个源出发传输开销无法单独优化。生成树的维护开销限制了组播组的规模[6]。
(2)基于特定逻辑结构的分发模型
代表是 Bayeux[7]和CAN(content-addressable network)[8],使用特殊的逻辑结构对组播节点映射或编址,组播转发可使用简单的规则实现,从而减少状态维护开销和转发开销,避免路由协议的使用。
Bayeux基于Tapestry[9],每个节点拥有全局惟一的ID,并维护一个邻居表,这些邻居节点的ID和本节点的ID在一定数量的位上相同。转发中第n跳节点ID和目的节点ID至少有n位相同。Bayeux在Tapestry的基础上将组播树的状态信息保存在“中间节点”上,其主要问题是会限制算法的可扩展性。CAN组播是对CAN的扩展。CAN将一个d维坐标空间划分成若干部分,每个节点拥有其中某部分。两个直接相邻部分的坐标在d-1维上相同,而在另一维上不同。转发报文时把报文发给邻居中和目标坐标最接近的节点。CAN组播将组播组构造为CAN,使用“洪泛”方法在CAN内转发报文,这样可减少节点上维护的状态信息,提高数据传输的可靠性,但也会产生大量重复报文。存在的问题是,逻辑空间中节点间的关系并不能对应实际网络中的关系,得到的报文转发路径很有可能在性能方面存在问题。
(3)BitTorrent分发模型
BitTorrent可以被认为是一种P2P的应用层组播技术,采用网状拓扑,以最小化平均内容分发时间为目标,同时采用激励机制遏制节点自私行为,以保障内容分发的效率[10]。BitTorrent一般被块式内容分发系统所采用。
3 自适应聚类片选模型
传统的分发模型由于采用固定的算法和结构,对特定类型(块式或流式)的分发有较好的效果,但由于算法上的缺陷,很难同时支持块式或者流式内容的分发。本文设计的自适应聚类片选分发模型,可以通过算法参数的动态调整,针对不同应用、不同类型的分发内容,提供分发功能,并达到良好的效果。
3.1 HTS
Hash表的键是一个存储对象的标识,值则为存储对象的属性信息。在本模型的CP中提供的HTS(Hash table service,Hash表的维护服务),用来保存和同步EP的状态信息,使CP与EP之间的元数据保持一致并动态更新。HTS的接口设计见表1。
3.2 CP与EP片式内容传送
为了保证内容的传送效率,降低丢失后的重传损耗,内容分发时一般把内容分成许多大小相同的分片,以内容片作为传送单位。当一个EP接收一个完整内容片之后,立即向用户客户端提供内容下载,也可以在邻居EP内进行内容片互传,充分利用有限带宽;当传送过程中出现某个内容片损坏或者丢失时,只需重传单个内容片而无需重传所有内容,节省了传送资源,提高了效率。
表1 HTS接口
内容分片的大小会影响到整个传送过程的效率,所以分片的大小是一个很重要的参数,有研究表明,分片大小为256 KB或者512 KB时,效率最高,BitTorrent也是采用了256 KB或者512 KB(版本不同参数不同)的分片大小。本设计采用256 KB的内容分片,既不会因为分片太小造成EP之间内容片互传时I/O开支过大,也避免了分片过大造成分片重传时的耗时低效[11]。
3.3 网状拓扑结构
网状拓扑结构有效避免了单树和多树结构的不足,也是分发系统中最常见的结构,既能支持块式内容(如光盘镜像)的分发,又能支持流式内容(如流媒体)的分发,可以针对不同的应用需求,提供不同的内容支持,并易于扩展和优化。由于每个节点在网状拓扑结构中都有很多邻居节点,可靠性较好,可规避节点失效的风险,保证连通性。网状拓扑结构既支持Pull方式也支持Push方式的内容分发,但需要每个节点维护其邻居节点的信息,有一定的系统开销。
由于本分发模型重点在于聚类算法和动态调整片选策略,网状结构能灵活地适应变化的网络情况和应用需求,因此采用网状拓扑结构。
3.4 聚类算法
内容分发模型中的聚类算法体现在如何为一个EP选择一组其他的EP组成一个邻居网,目的是生成一个覆盖网络的拓扑结构。邻居网的形成直接影响到分发的性能和网络结构的健壮性。
结合CP中的HTS功能,每个EP都被指定惟一的ID,某个时段内EP会有一个描述信息,称为EP元数据,元数据中包含EP的IP地址和接收发送内容的端口号以及EP所在自治域(电信、网通)的名称,如某台EP的ID为“EP1号”,元数据为“IP:210.1.70.231;Port:8088;AS:EB”。每个 EP都会调用CP的HTS,将自己的ID和元数据信息在CP注册,在聚类时再次调用HTS查询其他EP元数据,寻找自己的邻居节点。在开始发布流程时,CP会连接所有参与发布的EP,把其他EP的元数据信息通知EP,EP就获得了其他参加发布的EP的地址和信息。
动态聚类算法的数学描述为:对某一个EP x而言,设参与发布的EP的总数为N,x的最大邻居节点数为C,参与发布的其他EP中与x在同一个自治域的个数为M,如果用K表示邻居节点中同一个自治域内EP的个数,则K应该满足: