大流量环境下实时P2P流媒体行为识别系统设计与实现

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大流量环境下实时P2P流媒体行为识别系统设计与实现

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毕业论文范文题目：大流量环境下实时P2P流媒体行为识别系统设计与实现，论文范文关键词：大流量环境下实时P2P流媒体行为识别系统设计与实现
大流量环境下实时P2P流媒体行为识别系统设计与实现毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：由于具有资源暂存性特征,可以通过检测节点与资源之间的连接的断点和调度是否具有一致性的统计特征来识别节点是否具有P2P流媒体行为,即华中科技大学网络中心863项目组提出的“断点调度一致性”(BSI)算法。基于流信息统计的行为识别系统在大流量环境下在高效性、扩展性和协调性方面存在问题,以及B（文章此处忽略..）SI算法特有的丢包敏感性问题,使得在大流量环境下部署基于BSI算法的实时P2P流媒体行为识别系统必须着重解决时间上和空间上的性能瓶颈。为了提高流信息的查找和组织效率,需要使用高效的哈希算法和优化的哈希链表结构来管理流信息记录。通过扩充哈希算法的值域可以减小冲突深度,使用d-le（略..）ft算法优化哈希链表结构可以使数据分布更加均匀;将树结构和哈希链表结构结合互补,也可以改进哈希表的性能。基于双向流的特点,提出了一种高效的流信息存储和查找方法,可以将五元组压缩为“四元组”,并且只需一次查找即可命中。由于传统的堆分配算法的零碎分配和堆头额外空间占用以及对齐问题（略..）,且数据集中备份的效率极低。对此提出了大块内存分配管理技术,对流信息记录的空间需求集中分配,统一管理,极大地提升了流信息存储的空间性能,以及流信息拷贝和转储的时间性能,有效地解决了系统的扩展性问题和协调性问题。利用高效的流信息组织数据结构和查找算法,以及优化的内存分配管理算法（本文此处忽略..）,实现了基于BSI算法的可以稳定运行在大流量环境下的实时P2P流媒体行为识别系统。系统分为网络数据获取模块、流信息记录模块、流数据备份传输模块和节点信息统计模块。通过对BSI统计数据的分析确定阈值,并在实际网络中进行真集测试,验证显示系统的识别准确度很高。

以上为本篇毕业论文范文大流量环境下实时P2P流媒体行为识别系统设计与实现的介绍部分。

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