基于鄰近原則的應(yīng)用層組播實(shí)驗(yàn)研究

摘要：提出了一個(gè)基于鄰近原則的應(yīng)用層組播系統(tǒng)，其覆蓋網(wǎng)絡(luò)由參與節(jié)點(diǎn)求得自身網(wǎng)絡(luò)坐標(biāo)之后，根據(jù)網(wǎng)絡(luò)坐標(biāo)基于鄰近原則聚類形成。通過(guò)基于網(wǎng)絡(luò)測(cè)量數(shù)據(jù)的仿真和PlanetLab真實(shí)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中的實(shí)際測(cè)試，證明了基于該覆蓋網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的應(yīng)用層組播系統(tǒng)在性能指標(biāo)上優(yōu)于當(dāng)前普遍應(yīng)用的基于其他結(jié)構(gòu)的覆蓋網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)。在構(gòu)建覆蓋網(wǎng)絡(luò)過(guò)程中考慮節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中的位置分布等因素將能夠提高基于該覆蓋網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用層組播性能。

關(guān)鍵詞：應(yīng)用層組播； 覆蓋網(wǎng)絡(luò)； 鄰近原則； 節(jié)點(diǎn)聚類； 網(wǎng)絡(luò)坐標(biāo)

中圖分類號(hào)：TP393文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號(hào)：1001－3695(2008)04－1211－03

應(yīng)用層組播是近年來(lái)互聯(lián)網(wǎng)研究的熱點(diǎn)，具有便于實(shí)現(xiàn)和推廣的突出優(yōu)點(diǎn)。在應(yīng)用層組播中，參與主機(jī)間通過(guò)邏輯連接建立起覆蓋網(wǎng)絡(luò)（overlay network），數(shù)據(jù)包通過(guò)覆蓋網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行傳輸。

覆蓋網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)是影響應(yīng)用層組播系統(tǒng)性能的重要因素。如果在構(gòu)建覆蓋網(wǎng)絡(luò)的過(guò)程中不考慮各個(gè)節(jié)點(diǎn)的位置分布，那么覆蓋網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建中節(jié)點(diǎn)很可能大量選取在實(shí)際網(wǎng)絡(luò)中距離很遠(yuǎn)的節(jié)點(diǎn)作為鄰居。在Internet中，節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中呈聚類分布，聚類內(nèi)部的距離小于聚類之間的距離，聚類之間鏈路可獲得帶寬遠(yuǎn)比聚類內(nèi)部稀缺，因此這種隨機(jī)策略會(huì)造成網(wǎng)絡(luò)帶寬資源的浪費(fèi)，并且大大影響了組播數(shù)據(jù)傳輸?shù)男阅堋Ｒ虼嗽跇?gòu)建覆蓋網(wǎng)絡(luò)的過(guò)程中考慮節(jié)點(diǎn)的位置分布是十分重要的[1]。

本文提出了一種基于鄰近原則的覆蓋網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，通過(guò)基于網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋽?shù)據(jù)的仿真和真實(shí)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中應(yīng)用于流媒體組播的實(shí)驗(yàn)，對(duì)其進(jìn)行了性能測(cè)試，并與基于其他覆蓋網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的系統(tǒng)性能進(jìn)行了比較分析。

1相關(guān)研究

1．1Chainsaw

Chainsaw是一個(gè)基于覆蓋網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用層組播系統(tǒng)，它基于一個(gè)完全隨機(jī)連接的覆蓋網(wǎng)絡(luò)[2]。Chainsaw的覆蓋網(wǎng)絡(luò)完全消除了樹(shù)結(jié)構(gòu)，系統(tǒng)中參與組播的每個(gè)節(jié)點(diǎn)根據(jù)事先確定的鄰居個(gè)數(shù)，從參與主機(jī)中隨機(jī)選取一組節(jié)點(diǎn)建立邏輯連接作為自己的鄰居。Chainsaw系統(tǒng)的覆蓋網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)靈活，易于實(shí)現(xiàn)，但其不足之處是沒(méi)有充分考慮節(jié)點(diǎn)的位置因素。隨機(jī)連接的覆蓋網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)在異構(gòu)性很強(qiáng)的實(shí)際Internet上會(huì)影響數(shù)據(jù)包的傳輸效率。

1．2Binning

Binning是一種基于節(jié)點(diǎn)間的相對(duì)距離進(jìn)行節(jié)點(diǎn)聚類的方法[3]，將其應(yīng)用于覆蓋網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建可以提高數(shù)據(jù)在覆蓋網(wǎng)絡(luò)中的傳輸效率。在Binning的策略中，覆蓋網(wǎng)絡(luò)的每個(gè)節(jié)點(diǎn)分別測(cè)得自身到選定的一組網(wǎng)絡(luò)坐標(biāo)節(jié)點(diǎn)的傳輸延遲作為自身的網(wǎng)絡(luò)坐標(biāo)，節(jié)點(diǎn)根據(jù)網(wǎng)絡(luò)坐標(biāo)的大小進(jìn)行排序，具有相同順序坐標(biāo)的節(jié)點(diǎn)被認(rèn)為位于同一個(gè)箱子中。在同一個(gè)箱子中的節(jié)點(diǎn)是相對(duì)接近的，即它們屬于同一個(gè)聚類。構(gòu)建覆蓋網(wǎng)絡(luò)時(shí)，假設(shè)一個(gè)節(jié)點(diǎn)需要在整個(gè)系統(tǒng)中選取k個(gè)節(jié)點(diǎn)作為鄰居，它將從自己所在箱子內(nèi)選擇k/2個(gè)節(jié)點(diǎn)，再隨機(jī)選擇k/2個(gè)節(jié)點(diǎn)。

Binning采用的聚類方法較為簡(jiǎn)單，能夠優(yōu)化覆蓋網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)，但本質(zhì)上是利用節(jié)點(diǎn)間的相對(duì)距離進(jìn)行聚類，其精確性有待提高。

1．3HONet

HONet是一個(gè)基于網(wǎng)絡(luò)坐標(biāo)進(jìn)行聚類的覆蓋網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)[4]，它將結(jié)構(gòu)化的網(wǎng)絡(luò)與非結(jié)構(gòu)化網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行結(jié)合，既具有結(jié)構(gòu)化網(wǎng)絡(luò)的可擴(kuò)展性，又具有非結(jié)構(gòu)化網(wǎng)絡(luò)的靈活性。節(jié)點(diǎn)根據(jù)網(wǎng)絡(luò)坐標(biāo)加入不同的聚類，每個(gè)聚類都是一個(gè)結(jié)構(gòu)化的覆蓋網(wǎng)絡(luò)，同時(shí)建立一些聚類間的隨機(jī)連接以在充分利用帶寬的基礎(chǔ)上保證整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的連通性。

HONet的聚類方法準(zhǔn)確性較高，但維護(hù)結(jié)構(gòu)化覆蓋網(wǎng)絡(luò)需要較大的帶寬開(kāi)銷，將會(huì)影響組播數(shù)據(jù)的傳輸效率。

2系統(tǒng)描述

針對(duì)Chainsaw、Binning和HONet三個(gè)系統(tǒng)存在的不足，本文將從以下三個(gè)方面進(jìn)行改進(jìn)：a)充分考慮參與節(jié)點(diǎn)的位置因素，提高數(shù)據(jù)包傳輸效率；b)采用準(zhǔn)確性更高的網(wǎng)絡(luò)坐標(biāo)系統(tǒng)來(lái)提高聚類效果；c)采用非結(jié)構(gòu)化的覆蓋網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，降低帶寬開(kāi)銷，提高靈活性。

本文提出的系統(tǒng)Canicula是一個(gè)基于鄰近原則構(gòu)建覆蓋網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用層組播系統(tǒng)，它的覆蓋網(wǎng)絡(luò)是利用基于網(wǎng)絡(luò)坐標(biāo)的節(jié)點(diǎn)聚類形成的。體系結(jié)構(gòu)如圖1所示。

2．1節(jié)點(diǎn)間距離預(yù)測(cè)

在Canicula的覆蓋網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建中，為了實(shí)現(xiàn)節(jié)點(diǎn)聚類，首先需要對(duì)節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中的距離進(jìn)行預(yù)測(cè)，這需要知道節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中的位置信息。筆者采用一個(gè)簡(jiǎn)單的網(wǎng)絡(luò)坐標(biāo)系統(tǒng)來(lái)標(biāo)志節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中的位置。

選定Internet上一組確定的主機(jī)作為網(wǎng)絡(luò)坐標(biāo)參考節(jié)點(diǎn)，任何能夠響應(yīng)ping操作的節(jié)點(diǎn)均可以作為參考節(jié)點(diǎn)。每個(gè)節(jié)點(diǎn)加入系統(tǒng)后，測(cè)量自身到這一組參考節(jié)點(diǎn)的傳輸延遲，所得到的一組值就是這個(gè)節(jié)點(diǎn)自己的網(wǎng)絡(luò)坐標(biāo)。

任意兩個(gè)節(jié)點(diǎn)得到各自的網(wǎng)絡(luò)坐標(biāo)后，就可以預(yù)測(cè)它們之間的距離。近年來(lái)提出了很多基于網(wǎng)絡(luò)坐標(biāo)的距離預(yù)測(cè)方法，如IDMaps[5]、triangulated heuristic[6]、GNP[6]、Vivaldi[7]等。通過(guò)這些方法可以無(wú)須經(jīng)過(guò)任何直接的端到端測(cè)量估算出任意兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的距離。

文獻(xiàn)[8]中對(duì)GNP、IDES和triangulated heuristic三種基于網(wǎng)絡(luò)坐標(biāo)的距離預(yù)測(cè)方法進(jìn)行了仿真和實(shí)驗(yàn)。結(jié)果發(fā)現(xiàn)triangulated heuristic方法實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單，與另外兩種計(jì)算和測(cè)量開(kāi)銷均比較大的距離預(yù)測(cè)方法在距離預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性上是接近的。因此，結(jié)合節(jié)省測(cè)量開(kāi)銷和保持結(jié)果精確性兩方面考慮，筆者在Canicula的設(shè)計(jì)中采用了triangulated heuristic方法。

Triangulated heuristic方法基于三角不等式[6]。兩個(gè)節(jié)點(diǎn)的距離上界是它們到同一個(gè)網(wǎng)絡(luò)坐標(biāo)參考節(jié)點(diǎn)的距離之和的最小值，設(shè)為U，下界是它們到同一個(gè)網(wǎng)絡(luò)坐標(biāo)參考節(jié)點(diǎn)的距離之差的絕對(duì)值的最大值，設(shè)為L(zhǎng)。節(jié)點(diǎn)距離可以由L和U以各種方式組合進(jìn)行預(yù)測(cè)。在Canicula的設(shè)計(jì)中，筆者采用(L+U)/2作為兩個(gè)節(jié)點(diǎn)的預(yù)測(cè)距離。

2．2節(jié)點(diǎn)聚類

得到節(jié)點(diǎn)間的預(yù)測(cè)距離后，根據(jù)預(yù)先設(shè)定的聚類半徑的大小對(duì)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行聚類，相互間距離小于聚類半徑的兩個(gè)節(jié)點(diǎn)被認(rèn)為位于同一個(gè)聚類，否則被認(rèn)為位于不同的聚類。

每個(gè)節(jié)點(diǎn)在系統(tǒng)中選取一定數(shù)量的節(jié)點(diǎn)作為鄰居節(jié)點(diǎn)。節(jié)點(diǎn)選取鄰居時(shí)，從同一聚類選取的鄰居數(shù)量和從其他聚類選取的鄰居數(shù)量具有不同的上界。在同一聚類選取的鄰居數(shù)量較大，在不同聚類選取的鄰居數(shù)量較小。這樣，所構(gòu)建的覆蓋網(wǎng)絡(luò)既能充分利用帶寬的分布，提高數(shù)據(jù)包傳輸?shù)男剩直ＷC了整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的連通性。

2．3數(shù)據(jù)包傳輸

Canicula的數(shù)據(jù)包傳輸采用拉送的方法[2]，每個(gè)節(jié)點(diǎn)均維護(hù)一個(gè)固定長(zhǎng)度的數(shù)據(jù)包緩存，在接收到新的數(shù)據(jù)包后均會(huì)通知其鄰居節(jié)點(diǎn)。節(jié)點(diǎn)從它們的鄰居處得到有新數(shù)據(jù)包的通知后，向相應(yīng)的鄰居發(fā)出請(qǐng)求并獲取數(shù)據(jù)包，若多個(gè)鄰居處有同一個(gè)新數(shù)據(jù)包，則隨機(jī)選擇其中一個(gè)鄰居獲取該數(shù)據(jù)包。

2．4系統(tǒng)工作流程

每個(gè)新加入的節(jié)點(diǎn)首先從反射節(jié)點(diǎn)（rendezvous point）中獲取一組網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)信息。之后通過(guò)triangulated heuristic計(jì)算出該節(jié)點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)坐標(biāo)，確定該節(jié)點(diǎn)所屬的聚類，然后采用Gossip的方式加入聚類[9]。Gossip的方式帶給反射節(jié)點(diǎn)的負(fù)載是非常輕的，保證了系統(tǒng)的可擴(kuò)展性。加入聚類根據(jù)設(shè)置在同一個(gè)聚類和不同聚類中分別選取相應(yīng)數(shù)目的鄰居，從而完成一個(gè)Canicula節(jié)點(diǎn)加入的過(guò)程。

3基于網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋽?shù)據(jù)的仿真

為了對(duì)Canicula的覆蓋網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行性能測(cè)試，筆者編寫了仿真程序。仿真采用的數(shù)據(jù)集是在實(shí)際Internet中測(cè)量得到的數(shù)據(jù)集king[7]，它包含了1 740臺(tái)主機(jī)兩兩之間的路徑延時(shí)。通過(guò)仿真觀察了Canicula的各個(gè)設(shè)計(jì)參數(shù)，如節(jié)點(diǎn)鄰居數(shù)量上下界、聚類半徑、網(wǎng)絡(luò)坐標(biāo)參考節(jié)點(diǎn)數(shù)量等變化時(shí)，覆蓋網(wǎng)絡(luò)性能的變化，以及取定參數(shù)的情況下，Canicula和Chainsaw、Binning覆蓋網(wǎng)絡(luò)的性能差異。

仿真采用RDP（relative delay penalty，相對(duì)延時(shí)代價(jià)）作為評(píng)價(jià)覆蓋網(wǎng)絡(luò)性能的指標(biāo)。RDP定義為兩個(gè)節(jié)點(diǎn)在覆蓋網(wǎng)絡(luò)中的路徑延時(shí)和它們直接進(jìn)行端到端測(cè)量延時(shí)的比值。RDP的值越小說(shuō)明構(gòu)造出的覆蓋網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和參與節(jié)點(diǎn)在Internet中的實(shí)際分布得越好，則當(dāng)其應(yīng)用于流媒體組播時(shí)，數(shù)據(jù)傳輸性能也越好。

3．1參數(shù)變化對(duì)覆蓋網(wǎng)絡(luò)性能的影響

在本文設(shè)計(jì)的基于網(wǎng)絡(luò)坐標(biāo)進(jìn)行節(jié)點(diǎn)聚類的覆蓋網(wǎng)絡(luò)中，影響節(jié)點(diǎn)間距離預(yù)測(cè)和節(jié)點(diǎn)聚類的各個(gè)參數(shù)對(duì)覆蓋網(wǎng)絡(luò)的性能均有重要影響。筆者選取了節(jié)點(diǎn)鄰居數(shù)上下界、聚類半徑和網(wǎng)絡(luò)坐標(biāo)參考節(jié)點(diǎn)數(shù)量三個(gè)參數(shù)進(jìn)行仿真，觀察它們的變化對(duì)覆蓋網(wǎng)絡(luò)性能的影響。

圖2是聚類半徑取40，網(wǎng)絡(luò)坐標(biāo)參考節(jié)點(diǎn)取12個(gè)，節(jié)點(diǎn)鄰居數(shù)取不同的上下界時(shí)，覆蓋網(wǎng)絡(luò)的RDP概率累計(jì)分布函數(shù)曲線。其中節(jié)點(diǎn)的鄰居數(shù)包括聚類內(nèi)的鄰居數(shù)（NB）和其他聚類的鄰居數(shù)（FARNB）。從圖中可以看到，節(jié)點(diǎn)的鄰居數(shù)越多，覆蓋網(wǎng)絡(luò)的RDP就越小，即性能越好。



當(dāng)節(jié)點(diǎn)聚類內(nèi)鄰居數(shù)取3~5個(gè)，其他聚類鄰居數(shù)取1~2個(gè)，網(wǎng)絡(luò)坐標(biāo)參考節(jié)點(diǎn)取12個(gè)，聚類半徑（radius）取不同大小的值時(shí)，覆蓋網(wǎng)絡(luò)的RDP概率累積分布函數(shù)曲線如圖3所示。從圖中可以看到，當(dāng)聚類半徑的大小在一定范圍內(nèi)時(shí)（保證節(jié)點(diǎn)在聚類內(nèi)能找到足夠數(shù)量的鄰居節(jié)點(diǎn)），聚類半徑越小，RDP也越小，即覆蓋網(wǎng)絡(luò)的性能越好。



圖4是節(jié)點(diǎn)聚類內(nèi)鄰居數(shù)取3~5個(gè)，其他聚類鄰居數(shù)取1~2個(gè)，聚類半徑取40，網(wǎng)絡(luò)坐標(biāo)參考節(jié)點(diǎn)數(shù)量（landmark）取不同的值時(shí)，RDP的概率累計(jì)分布函數(shù)曲線。從圖中發(fā)現(xiàn)，取10個(gè)網(wǎng)絡(luò)坐標(biāo)參考節(jié)點(diǎn)比取5個(gè)坐標(biāo)節(jié)點(diǎn)的覆蓋網(wǎng)絡(luò)性能好，但取15個(gè)坐標(biāo)節(jié)點(diǎn)時(shí)，其覆蓋網(wǎng)絡(luò)的性能相比于取10個(gè)已沒(méi)有明顯提高。說(shuō)明坐標(biāo)節(jié)點(diǎn)數(shù)量達(dá)到一定量值后繼續(xù)增加其數(shù)量并不能繼續(xù)提高系統(tǒng)性能。



3．2三種覆蓋網(wǎng)絡(luò)性能比較

為了保證對(duì)三種覆蓋網(wǎng)絡(luò)的比較是公平的，需要配置各個(gè)參數(shù)以保證三種覆蓋網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)有相同的平均鄰居個(gè)數(shù)，這樣才能體現(xiàn)出不同的覆蓋網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)在性能上的區(qū)別。在仿真中，經(jīng)過(guò)參數(shù)的調(diào)整，最終使三種覆蓋網(wǎng)絡(luò)的平均鄰居個(gè)數(shù)為4.65，聚類半徑設(shè)為40，網(wǎng)絡(luò)坐標(biāo)參考節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)為12。



圖5是在上述取定的參數(shù)條件下，三種覆蓋網(wǎng)絡(luò)的RDP概率累積分布函數(shù)曲線。從圖中看到，Canicula和Binning的RDP較為接近，Chainsaw的則要大一些。本文對(duì)所有節(jié)點(diǎn)對(duì)的平均RDP進(jìn)行了計(jì)算。Canicula的平均RDP是3.17；Binning的平均RDP是3.40；Chainsaw的平均RDP是6.01。因此，根據(jù)RDP指標(biāo)，在這三種覆蓋網(wǎng)絡(luò)中，基于鄰近原則的覆蓋網(wǎng)絡(luò)Canicula的性能是最優(yōu)的。



4基于實(shí)際互聯(lián)網(wǎng)的實(shí)驗(yàn)

通過(guò)在真實(shí)的Internet中的實(shí)驗(yàn)對(duì)仿真得到的結(jié)論進(jìn)行更可靠的驗(yàn)證，實(shí)驗(yàn)的真實(shí)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境是PlanetLab實(shí)驗(yàn)床[10]。PlanetLab是一個(gè)全球性的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)分布式實(shí)驗(yàn)床，目前擁有340個(gè)參與機(jī)構(gòu)，704臺(tái)參與主機(jī)，遍布在全世界五大洲。利用PlanetLab可進(jìn)行全球范圍的互聯(lián)網(wǎng)大規(guī)模實(shí)際測(cè)試。

筆者于2006年8月在PlanetLab的所有可用節(jié)點(diǎn)上對(duì)基于Chainsaw、Binning和Canicula三種覆蓋網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用層組播系統(tǒng)性能進(jìn)行了實(shí)際測(cè)試。由于遠(yuǎn)程主機(jī)不穩(wěn)定等因素，最終實(shí)際參與實(shí)驗(yàn)的節(jié)點(diǎn)為300個(gè)左右。

在實(shí)驗(yàn)中，設(shè)置三種覆蓋網(wǎng)絡(luò)平均每個(gè)節(jié)點(diǎn)的鄰居數(shù)量均為6，覆蓋網(wǎng)絡(luò)的聚類半徑設(shè)置為40 ms，以保證對(duì)三種覆蓋網(wǎng)絡(luò)的比較是公平的。

實(shí)驗(yàn)中主要采用RDP（relative delay penalty）和丟包率（packet loss rate)等關(guān)鍵指標(biāo)作為評(píng)價(jià)覆蓋網(wǎng)絡(luò)在應(yīng)用層組播中性能的參數(shù)。

4．1RDP

三種覆蓋網(wǎng)絡(luò)的RDP概率累積分布函數(shù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖6所示。

圖6的結(jié)果表明，基于鄰近原則的Canicula的RDP最小，基于節(jié)點(diǎn)間相對(duì)距離聚類的Binning的RDP比Canicula大，而完全隨機(jī)的Chainsaw的覆蓋網(wǎng)絡(luò)的RDP更大。

4．2丟包率

丟包率是反映組播性能最直觀的指標(biāo)之一。實(shí)驗(yàn)中數(shù)據(jù)源節(jié)點(diǎn)以恒定速率（530 kbps）產(chǎn)生新的數(shù)據(jù)包，以P2P方式在整個(gè)覆蓋網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行分發(fā)。對(duì)基于三種覆蓋網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)所有參與節(jié)點(diǎn)的丟包率進(jìn)行了測(cè)量，分別統(tǒng)計(jì)了所有節(jié)點(diǎn)的平均丟包率和丟包率小于1%的節(jié)點(diǎn)比例，結(jié)果如圖7和8所示。

從圖7和8看到，Canicula和Binning的平均丟包率比較接近，Canicula略低一些，Chainsaw的平均丟包率相比兩者偏高，丟包率小于1%的節(jié)點(diǎn)比例結(jié)果相似。筆者對(duì)所有節(jié)點(diǎn)的丟包率進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)，平均丟包率Chainsaw為2.57%，Binning為1.99%，Canicula為1.84%；丟包率小于1%的節(jié)點(diǎn)比例Chainsaw、Binning和Canicula三者依次為94.96%、95.97%和96.48%。因此，從丟包率的結(jié)果來(lái)看，在三個(gè)系統(tǒng)中，Canicula的組播性能是最優(yōu)的。

綜合以上分析，在實(shí)際Internet中基于相對(duì)延時(shí)代價(jià)和基于丟包率的標(biāo)準(zhǔn)比較三種覆蓋網(wǎng)絡(luò)的性能，Canicula系統(tǒng)仍然是最優(yōu)的。

5結(jié)束語(yǔ)

通過(guò)基于網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋽?shù)據(jù)的仿真和在PlanetLab上大規(guī)模的實(shí)際性能測(cè)試，得到如下結(jié)論：本文提出的基于鄰近原則的覆蓋網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)Canicula在組播性能上優(yōu)于基于完全隨機(jī)覆蓋網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)，其基于網(wǎng)絡(luò)坐標(biāo)系統(tǒng)的聚類方法相比基于節(jié)點(diǎn)間相對(duì)距離的聚類方法更準(zhǔn)確，從而使組播性能更優(yōu)；在構(gòu)建覆蓋網(wǎng)絡(luò)的過(guò)程中，基于鄰近原則構(gòu)建覆蓋網(wǎng)絡(luò)能夠提高基于該覆蓋網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用層組播性能。

在當(dāng)前工作的基礎(chǔ)上，筆者還將考慮進(jìn)一步優(yōu)化節(jié)點(diǎn)間距離預(yù)測(cè)的網(wǎng)絡(luò)坐標(biāo)算法，或者引入網(wǎng)絡(luò)層的路由信息，使聚類準(zhǔn)確度得到提高。另外，數(shù)據(jù)包的傳送也考慮使用更加智能的策略代替當(dāng)前的隨機(jī)策略，以進(jìn)一步提高系統(tǒng)性能。

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