CN100423504C - 大并发流媒体实时传送的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于网络多媒体技术领域，具体是一种使网络中的大并发流媒体实时传送的方法。在该方法中，服务器设定最大支持流媒体数目，且为各个流媒体设定参考任务进度、当前误差增益及积累误差增益等。在每一个帧间隔时间内，使令牌在各个流媒体之间轮询。获得令牌的流媒体判断它的当前窗口值是否为零，若不为零，根据发送计划发送和处理数据；若为零，计算该流媒体的总的任务进度误差，据此设定新的发送计划，并将该流媒体的当前窗口值递减1。本发明的流媒体服务器能够有效地抑制用户的到达时间、数目、码率的波动、硬件故障和网络故障等随机干扰，从而明显提升流媒体服务器所支持的并发数目、稳定性和对网络的使用效率。
Description
技术领域
本发明属网络多媒体技术领域。具体地说，涉及一种在网络多媒体中自组织地指导大并发流媒体服务器公平有效的在因特网中实时传送多媒体信息的方法。
背景技术
随着计算机技术的快速发展，流媒体应用越来越受人关注。在各种流媒体应用中，例如视频点播(VoD)，交互电视(ITV)，虚拟教学，必须保证高质量和即时播放。为了确保每一帧都在预定的时间点解码，在播放之前，先在解码端缓冲区内预存一部分视频流。然而因为随机干扰及各种故障的影响，在传输视频流过程中，存在很多问题，例如数据延时，数据丢失等等。因为骨干网带宽将会是充足的，所以当大量用户同时要求服务时，瓶颈是流媒体服务器。流媒体服务器需要稳定地支持大并发，而各个媒体流又有实时性等要求。为了保证流媒体服务器的这几项指标，需要有效地克服用户的到达时间和数目的波动、码率的波动、硬件故障和网络故障等等各种随机干扰。
针对这一问题，前人提出很多方法。例如：Kim利用多服务器系统，将数据分布到并行的存储节点，进行多对一服务，保证连续传输(参见Seougyun Kim，Jiseung Nam and Soon-jiaYeom，Effective delivery of Virtual Class on Parallel Media Stream Server，IEEE ICCE’02，Dec.2002，pp.134-135)；在“A.C.M.Fong and S.C.Hui，Low-bandwidth intemet streaming ofmultimedia lectures，IEEE Engineering Science and Eduction Journal，Vo.10，Issue.6，pp.212-218，Dec.2003”中，通过一个交换服务器控制通信，但音视频数据直接在流媒体服务器和客户之间传输，从而缓解带宽，延时和丢包等限制。考虑到很多应用都要求长时间连续运行，Sultan提出一个支持多处理器服务器间会话的无缝动态迁移的操作系统机制(参见FlorinSultan，Aniruddha Bohra，and Liviou Iftode，Service Continuations：An Operating SystemMechanism for Dynamic Migration of Internet Service Sessions，Proc.IEEE SRDS’03，Oct.2003，pp.177-186)。Gao提出一个代理协助的视频传输结构，采用基于中央服务器的周期性广播策略来有效利用中央服务器和网络资源，并利用代理服务器减少用户的服务延时(参见LixinGao，Zhi-Li Zhang and Don Towsley，proxy-Assisted Techniques for Delivering ContinuousMultimedia Streams，IEEE/ACM Transactions on Networking，Vol.11，No.6，pp.884-894，Dec.2003)。在Onoe的方法中，服务器利用端到端的客户报告和网络信息为传输流媒体服务器估计发送速率(参见Yuko Onoe，Hiroaki Hagino，Yukio Atsumi，Yuuichirou Miyazaki，HirotakaKomaki，Takayuki Kushida and Nagatsugu，Network information based Rate Controls onMultimedia Stream servers，Distributed Computing Systems Workshops，2003.Proceedings.23rdinternational conference on 2003，pp.543-548)。Q前人还提出了系统可以随着网络条件的变化，调整比特率，自适应LMS带宽控制器指导包丢失从而最小化带宽消耗。服务器端的实时速率控制器通过修整码流来适应可利用的带宽。最后完整的视频码流在客户端采用差值重构。
但是这些方法大多针对网络拥塞的速率控制，并且对硬件要求很高，所以不能很好的解决服务器端资源共享和干扰抑制的问题。
发明内容
针对现有技术存在的问题，本发明从一个全新的角度研究了服务器端的资源调度问题，提出了一种使网络中大并流媒体实时传送的方法。该方法是一种基于反馈机制的自组织流媒体服务器的干扰抑制方法(FAIR：Feedback-based Autonomous Interference-Resisting)。仿真实验说明本方案的效果很好，非常便于实现，能有效抑制用户的到达时间和数目的波动、码率的波动以及硬件故障和网络故障等等各种随机干扰，从而明显提升流媒体服务器所支持的并发数目、稳定性和对网络的使用效率。
上面所说的问题本质上是一个调度问题，所以本发明定位设计和实现一个高效的解决上述问题的调度方法。本调度方法主要的思想定位在：
(1)总体调度尽量简单，从而保证调度方法在大并发流大的输入/输出(I/O)吞吐时的实际可行性，并为将来的可扩展性打下良好的基础。
(2)调度的权力适当下放到每个媒体流(session)；由各个媒体流基于反馈控制自组织地进行协调和控制，从而达到总体资源在每个媒体流之间的动态合理分配，并且满足各个流的服务质量(QoS)需求。
在这样的策略下，视频服务器具有很好的扩展性和通用性，同时，由于各个流的需求各个流自身最了解，各个流的自组织控制能有效满足各个流的QoS需求。
本发明提出的使网络中的大并发流流媒体能够实时传送的方法，其包括：
(a)在系统运行之前，先进行适当的参数配置，即服务器依据系统运行的硬件的输入输出吞吐能力，预设定所支持的最大流媒体数目，同时根据发布影片的码率信息，为各个流媒体设定参考的预定任务进度，并且为本发明所采用的比例积分控制环节，预设定合适的参数KP、KI，即当前误差增益以及积累误差增益；设定一个轮询的帧间隔时间，一般设定在0.01秒到0.1秒的数量级上，也可根据实际运用作相应调整；设定最大窗口值为N，也可根据实际情况或运行效果进行调整。
(b)在每一个帧间隔时间内，使令牌在各个流媒体之间轮询；
(c)获得令牌的流媒体判断它的当前窗口值是否为零，如果该当前窗口值不为零，根据该流媒体的发送计划处理和发送数据；
(d)如果所述当前窗口值为零，则制定系统的N个帧间隔的发送计划，其步骤是：根据系统的当前时间和流媒体会话的起始时间，计算出该流媒体会话当前的任务进度误差，结合该流媒体会话的累积和任务进度误差，通过比例积分参数KP、KI的设定，给出一个新的发送参考值，然后依此计算出在接下来的N个帧间隔内所要发送的数据总量，将其平摊到下N个帧间隔内，并恢复当前窗口值为N。至此，便制定好了新的发送计划，并重置当前窗口不为零，便可根据发送计划，处理和发送数据。
(e)每次执行一个发送计划后，将所述流媒体的当前窗口值递减1。
在本发明的步骤(c)中，在获得令牌的流媒体判断它的当前窗口值是否为零之前，包括步骤：
确定所述流媒体是否有任务需要处理；
如果确定所述流媒体没有任务需要处理，则该流媒体将令牌传递给下一个流媒体；
如果确定所述流媒体有任务需要处理，则需进一步确定在内存中该流媒体是否有足够的数据需要处理；如果没有，则流媒体服务器从磁盘读取数据。如果有，则流媒体服务器把数据发送给用户端。
在本发明的步骤(d)中，所述计算该流媒体会话当前的任务进度误差包括步骤：
根据所述参考的预定任务进度以及该流媒体的实际任务进度计算出任务误差值；
将该任务误差值乘以所述当前误差增益然后与积累误差累加作为新的积累误差；
将所述新的积累误差乘以所述积累误差增益后与所述新的积累误差相加作为该流媒体的总的任务进度误差。
令牌在所有流媒体之间传递一次时，计算处理任务所需要的时间；判断所述处理任务所需要的时间是否小于任意预设定的一个时间值，如果所述处理任务所需要的时间小于预设定的一个时间值，使服务器在所述处理任务所需要的时间与所述预设定的一个时间之差值内休眠，如果所述处理任务所需要的时间大于预设定的一个时间值，服务器不作任何处理。
采用上述方法能有效抑制用户的到达时间、数目的波动、码率的波动以及硬件故障和网络故障等等各种随机干扰，从而明显提升流媒体服务器所支持的并发数、稳定性和对网络的使用效率。
附图说明
图1是本发明的采用基于反馈机制的自组织流媒体服务器的干扰抑制策略的结构图。
图2是本发明的优选实施例的服务器轮转调度的流程图；
图2是本发明的优选实施例的服务器轮转调度的流程图；
图3是本发明的优选实施例中每一个流媒体获得令牌之后，利用系统资源处理和发送流媒体数据的流程图；
图4是本发明的优选实施例为下一个M个帧间隔设定发送计划的流程图；
图5到图7示出了使用基于反馈机制的自组织流媒体服务器的干扰抑制策略、在并发用户数目恒定的情况下各个系统运行的情况；其中，图5为OLM3S，图6为OLM12S，图7为FIM。
图8到图10示出了对于不同的用户到达参数λ，系统的输出控制速率和系统所抗的干扰。其中，图8中，λ＝0.0125，图9中，λ＝0.0130，图10中，λ＝0.0135。
图11、12分别显示了对于系统运行过程中发生的随机大、小故障，本发明相比较一般机制所体现的抗故障和恢复能力。
图13是采用本发明的方法的服务器运用在网络中的示例结构图。
图中标号：1表示服务器采用令牌环的方式对所有的流媒体会话进行轮询处理；2表示存储设备；3表示传输子系统；4表示码率平整处理器；5表示数率控制器；6表示发送缓冲区。
具体实施方式
为了解决现有技术中的问题，本发明提供了一种新颖的基于反馈机制的自组织流媒体服务器的干扰抑制方法，参见图1。图1描述的是视频服务器的架构。1表示服务器采用令牌环的方式对所有的流媒体会话进行轮询处理；2表示存储设备，包括磁盘(阵列)和内存，功能是读取媒体文件内容，供控制和发送模块使用。3表示传输子系统，负责发送媒体数据到各个客户端。4表示码率平整处理器；5表示数率控制器；速率控制器和码率平整处理器用于反应QoS并控制发送速率。6表示服务器的发送数据缓冲区。
为了保证总体调度尽量简单和具有良好的普适性，本发明采用令牌环形式的轮询调度。下面详细说明采用了基于反馈机制的自组织流媒体服务器的干扰抑制方法的视频服务器的工作流程。
第一，本发明的优选实施例的服务器轮转调度的方法，参见图2所示(对应算法1)。在服务器上电之后，进行初始化(步骤202)。在步骤202中，服务器根据网络环境的状况，为每个媒体流将其窗口初始化为0，并且也将各个媒体流的积累误差初始化为零。在步骤204，在服务器继续运行的情况下，流程继续到步骤208，否则服务器结束工作(步骤206)。在步骤208，服务器将当前的系统时间赋值给变量Loop_begin。接下来，在步骤210，在每一个帧间隔(即一幅画面)时间内，服务器使令牌在每一个流媒体之间轮询。得到令牌时，相应的一个流媒体获得一小片时间。服务器首先判断该流媒体的状态是否处于播放状态(步骤210)，也就是说判断该流媒体是否有任务需要处理。如果是，则流程继续到步骤212。在步骤212，如果在内存中没有足够的数据，则从磁盘中读取数据(步骤214)，然后执行步骤216的操作。如果在内存中数据足够多，则流程直接进行到步骤216。在步骤216，该流媒体可以进行流媒体数据的处理和发送。在步骤210，如果该流媒体不是处于播放状态，则将令牌交给下一个流媒体。下一个流媒体重复步骤210-216的操作。每一次令牌在各个流媒体之间轮询完一次之后，服务器记录下完成一次轮询时的系统时间，并将其赋值给变量Loop_end。服务器计算变量Loop_begin和Loop_end之间的差值，作为在令牌轮询一次期间各个流媒体处理各个帧的所需时间总量tn。如果该时间小于一个预定的时间值tv，则令服务器在tv-tn时间内休眠(步骤220，222)。在此之后，流程返回到204。如果tn大于tv，则服务器不作任何处理，返回到步骤204。
第二，本发明的优选实施例中每一个流媒体获得令牌之后，利用系统资源处理和发送流媒体数据的方法，参见图3(对应算法2)。首先，在步骤302，服务器查看获得令牌的流媒体的当前窗口值是否为零。“当前窗口”是指系统当前处理的任务在一个发送计划中的位置。如果当前窗口值为零，则为下M个帧间隔设定发送计划(步骤304)，发送计划的指定将在后文介绍。接下来，流程进行到步骤306，服务器根据该流媒体的设定的发送计划封装数据。如果在步骤302，当前窗口值不是零，则在步骤306，服务器根据流媒体原有的发送计划来封装数据。数据封装完毕之后，服务器将获得令牌的流媒体当前的窗口值递减1。在本发明中，对于当前窗口的操作是利用向下递减直到零来实现的。但是，本发明并不局限于此，而可以采用任何适当的阈值以及其它的计数方式来操作当前窗口。
第三，本发明的优选实施例为下一个M个帧间隔设定发送计划的过程，参见图4(对应算法3)。在步骤402，服务器将流媒体的参考任务进度Ref(t)减去该流媒体的实际发送任务进度Act(t)从而计算出任务进度的误差值。为了使各个流媒体能够进行自组织地协调和控制，服务器给流媒体设定一个当前误差的增益，将该当前误差的增益乘以任务进行的误差值，然后与原始积累误差累加作为新的积累误差(步骤404)。在步骤406，服务器给获得令牌的流媒体设定一个积累误差增益，将任务进度误差乘以积累误差增益并且加上当前的积累误差，计算出该流媒体的任务的总误差。在步骤408，服务器为流媒体设定新的窗口大小M，并且根据新的窗口大小M和总误差设定下M个帧间隔总共需发送的数据量。在新的发送计划中，将总的数据发送量平摊到M个帧间隔中。上述下一个M个帧间隔设定发送计划的方式在本发明中仅仅是示例性的，对于本领域普通技术人员而言，依据本发明的教导可以采用其它的方式来为下一个M个帧间隔设定发送计划。
FAIR算法的伪代码如下：
仿真实验
为了验证本发明所能达到的效果，我们用详尽的实验数据来说明FAIR的性能及与其他典型策略之间的性能对比情况。
在给出实验数据之前，我们先简单介绍一下我们所采用的实验方法、实验所关注的性能指标、及所采用的对比策略的情况。
(1)试验设置
对于流媒体服务器算法而言，最重要的性能指标是：在相同的硬件条件下、相同的网络等外部环境下、及相同的服务请求和服务质量需求下，服务器所支持的并发用户数、系统运行的稳定性、及服务器对网络的影响。所以，我们在实验中主要观察服务器在各种硬件条件下的并发用户数、系统的稳定运行时间及单个用户流的发送速率波动情况这三个性能指标。
我们的策略设计通过简化总体调度以取得服务器系统在各种硬件条件和并发数水平上的可扩展性和适用性，同时以滑动窗口的方法来降低服务器发送速率控制对网络的不良影响。公平性、抗干扰性和可扩展性是提升服务器并发数和稳定性的基础和关键，所以，以下将以详尽的实验数据来说明我们所提出的方法在各种情况下的定量性能。
为此，我们用Visual C++搭建了一个仿真环境，模拟不同的用户到达情况、不同的硬件条件及多媒体码流情况，从而得出各种方法的性能评估数据。具体而言，实验用一个随机的泊松过程来描述用户的到达，泊松过程的参数为λ。每个用户的点播持续时间服从1800秒～6300秒的均匀分布。λ与并发的用户数的关系见表1。点播影片的信息来自于网站http://www-tkn.ee.tu-berlin.de/research/trace/ltvt.html。系统故障则这样来模拟：故障的发生服从N(μ，σ2)。
(2)干扰的模拟
在一次轮询所花实际时间小于虚拟时间时，我们认为系统没有受到干扰，置乘性干扰信号为1。当轮询所花时间超过虚拟时间时，认为系统受到干扰，大小为虚拟时间/实际时间。影响这个干扰信号的因素主要有：影片的码率波动、用户数量和用户的发送速率。发送速率对干扰信号的作用反映了反馈机制自适应调整对系统中其他用户带来的干扰。相对而言，开环系统由于以恒定的1倍速率发送数据，所以干扰不受发送速率影响。
设定我们的策略(FIM)起始有3秒的时延，目标发送计划是客户端保留12秒的缓冲数据。由于开环系统(OLM)不会调节客户端的缓冲数据量，为公平起见，我们给出两套开环系统：1)起始3秒时延。2)起始12秒时延。前者与FIM响应时间一致，后者在稳定工作状态时，客户端缓冲数据量与FIM一致。接下来的实验中，我们就这3个系统进行比较，主要关注客户端缓冲区的状况，认为发生下溢就代表系统无法正常工作。
表1：λ与并发用户数的关系见下表：
| λ | 并发用户数的期望 | 方差 |
| 0.0090 | 69.1996 | 74.3674 |
| 0.0095 | 73.0.656 | 77.2970 |
| 0.0100 | 77.3754 | 83.8208 |
| 0.0105 | 81.1933 | 87.8289 |
| 0.0110 | 84.8316 | 89.2483 |
| 0.0115 | 89.2305 | 100.8924 |
| 0.0120 | 92.8890 | 101.7902 |
| 0.0125 | 95.5019 | 108.7855 |
| 0.0130 | 99.9689 | 104.3208 |
| 0.0135 | 104.2800 | 105.9259 |
| 0.0140 | 108.6402 | 111.5436 |
| 0.0145 | 112.6046 | 125.8317 |
| 0.0150 | 117.4099 | 123.2375 |
| 0.0155 | 120.6329 | 130.2449 |
| 0.0160 | 125.3121 | 130.4229 |
下面是仿真试验的试验结果。
1)恒定并发用户数量
首先，我们观察在并发用户数恒定的情况下，各个系统的运行，见图5～7。
可以看到，虽然扩大了4倍的起始时延，对于开环系统而言，仍不能明显地增加并发的用户数。而使用了轮询反馈机制的系统，支持的并发数可达122，与开环系统相比提升约20％。
2)随机用户到达
现在我们考虑用户数量的随机波动。由于我们的模拟只关注一个用户的状态，那么我们认为在一个较长的时间域上，该用户一直没有发生缓冲区的下溢，则认为系统能够正常运行，支持参数为λ的用户到达。经过实验，从长时间域上来看，各个系统能够支持的λ见表2。
表2
| 系统 | λ | n(t)的期望 | n(t)的方差 | 工作效率(％) |
| FIM | 0.0110～0.0120 | 85～93 | 89～102 | 72.95 |
| OLM12s | 0.0090～0.0110 | 69～77 | 74～84 | 70.87 |
| OLM3s | 0.0090～0.0095 | 69～73 | 74～77 | 70.29 |
表中的Util体现了系统的工作效率，认为之前测得的恒定并发用户数是系统满负荷工作状态，与动态的并发用户数的期望比较，得到工作效率。3个系统比较后看出，FIM支持的并发用户数最多，能承受并发数的波动最大，而且工作效率最高。
3)发送速率和干扰
接下来，我们观察发送速率和干扰。由于OLM不会自身产生干扰，所以我们只观察FIM。关心控制器给出的控制速率(Controlled Rate)、实际的发送速率(Actual Rate)和干扰信号(Disturbance)。对于不同的用户到达参数λ，见图8～10。
可以看到，当λ较小时，并发用户数较小，产生的干扰很小(基本上都为1)，从而发送的速率波动也很小。当λ增加，并发用户数增加，则干扰信号也增强，使得系统渐渐偏离预定的发送计划，为了赶上发送计划，系统相应地加大控制速率来抵抗干扰的影响，使实际的发送速率稳定在1倍速率左右，不至于偏离发送计划。
由于实际情况中，故障发生的概率很小，那么对于单个用户的一次点播，是否有故障对实验结果没有影响，故我们不考虑故障。以上的3组实验都没有加入故障的影响。
4)故障的影响
最后我们加入故障的影响。考虑长时间域上的情况，限于作图的篇幅，我们只给出最前的3次连续播放，并适当加大故障的影响(使得作图显示的效果明显，但实际工作时不会有那么大的故障)。故障的发生服从N(μ，σ2)。对于小故障(N(10000，20002))，持续时间的参数θ＝0.7，作用在OLM上，会使得客户端缓冲数据量很不稳定，见图11。当故障增大(N(7000，20002))，持续时间的参数θ＝0.4，即使OLM起始时延12秒，仍会受到极大的影响，导致客户端缓冲区下溢，见图12。
而在以上两种情况下，FIM表现了很好的抗故障和恢复能力，只要故障发生前后，并发用户数不在满负荷状态附近(实验中λ并不大)，即有一定的空余资源，则FIM能有效地利用这些资源，使整个系统迅速恢复到最佳工作状态。
图13采用本发明的方法的服务器运用在网络中的示例结构图。在该实施例中，视频服务器通过网络分发树给大量分布的客户提供视频点播服务。视频服务器上实施本发明所提出的FAIR算法，对每个客户的点播请求进行调度。
根据本发明，为了使系统资源在各个媒体流之间分配，服务器设定一个令牌，在每个帧间隔时间内轮令牌在各个客户(媒体流)之间传递。当某个客户得到令牌后，就可以得到一小片时间的系统资源进行流媒体数据的处理和发送(见Algorithm 2)。记第n个帧间隔所需的时间为tn(即Algorithm 1中的AT)，tv(即Algorithm 2中的VTU)为一个虚拟时间单位。当tn＜tv时，服务器在tv-tn时间内休眠，避免在服务器轻载情况下，令牌频繁轮转。当tn＞tv时，服务器不做处理。显然，各个帧间隔所需的时间是不定的，但是服务器的轮转调度则是基于虚拟时间单位tv的。
根据本发明，各个客户进行自组织地协调和控制，从而满足各个客户的QoS需求。在多个客户通过轮询机制共享资源时，其他客户实际上对某个给定客户形成强干扰作用。所以，在本发明的优选实施例中，采用基于速率窗口的发送速率非线性反馈控制巧妙地对客户进行自组织协调和控制，达到了很好的性能。设每M次帧间隔(即窗口大小为M)，控制器为接下来的M个帧间隔制定发送计划(见Algorithm 3，其中Kp是当前误差的增益，Ki是积累误差的增益)。根据参考任务进度(图1中的参考值(t)，即Algorithm 3中的参考值)和实际任务进度(图1中的反馈值(t)，即Algorithm 3中的Act)之间的差值(Algorithm 3的Error)，并考虑到积累误差(Algorithm 3中的EI)，控制器计算出下M个帧间隔总共需发送的数据量。为了平滑速率，将总的发送量平摊到M个帧间隔中(图1中的发送计划(t))。
总之，本发明的流媒体服务器能够有效地克服用户的到达时间和数目的波动、码率的波动、硬件故障和网络故障等等各种随机干扰，从而稳定地支持大并发，同时满足各个媒体流实时性的要求。
上述内容描述了本发明的最佳模式，应该理解并且认识到，有许多等效于在此公开的示例性实施例的方式，并且在不脱离本发明的范围和精神的情况下可以进行修改和变形，本发明不受示例性实施例的限制。
Claims (4)
1. 一种用于使网络中的大并发流流媒体能够实时传送的方法，其特征在于包括：
a.服务器根据系统运行的硬件的输入/输出吞吐能力，预设定所支持的最大流媒体数目，并且为各个流媒体设定参考的预定任务进度、当前误差增益、积累误差增益、帧间隔时间以及最大窗口值N；
b.在每一个帧间隔时间内，使令牌在各个流媒体之间轮询；
c.获得令牌的流媒体判断它的当前窗口值是否为零，如果该当前窗口值不为零，根据该流媒体的发送计划发送和处理数据；
d.如果所述当前窗口值为零，则制定系统的N个帧间隔的发送计划，其步骤是：根据系统的当前时间和流媒体会话的起始时间，计算出该流媒体会话当前的任务进度误差，结合该流媒体会话的累积和任务进度误差，通过比例积分参数当前误差增益、积累误差增益的设定，给出一个新的发送参考值，然后根据该参考值和服务器配置的最大窗口值N计算出在接下来的N个帧间隔内所要发送的数据总量，将其平摊到下N个帧间隔内，并恢复当前窗口值为N；再根据该新的发送计划发送和处理数据；
e.每次执行一个发送计划后，将所述流媒体的当前窗口值递减1。
2. 如权利要求1的所述方法，其特征在于，在步骤c中，在获得令牌的流媒体判断它的当前窗口值是否为零之前，包括步骤：
确定所述流媒体是否有任务需要处理；
如果确定所述流媒体没有任务需要处理，则该流媒体将令牌传递给下一个流媒体；
如果确定所述流媒体有任务需要处理，则需进一步确定在内存中该流媒体是否有足够的数据需要处理；如果没有，则流媒体服务器从磁盘读取数据；如果有，则流媒体服务器把数据发送给用户端。
3. 如权利要求1的所述方法，其特征在于，在步骤d中，所述计算该流媒体会话当前的任务进度误差包括步骤：
根据所述参考的预定任务进度以及该流媒体的实际任务进度计算出任务误差值；
将该任务误差值乘以所述当前误差增益然后与积累误差累加作为新的积累误差；
将所述新的积累误差乘以所述积累误差增益后与所述新的积累误差相加作为该流媒体的总的任务进度误差。
4. 如权利要求1-3之一的所述方法，其特征在于进一步包括步骤：
f.令牌在所有流媒体之间传递一次时，计算处理任务所需要的时间；
g.判断所述处理任务所需要的时间是否小于任意预设定的一个时间值，如果所述处理任务所需要的时间小于预设定的一个时间值，使服务器在所述处理任务所需要的时间与所述预设定的一个时间之差值内休眠，如果所述处理任务所需要的时间大于预设定的一个时间值，服务器不作任何处理。
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| CN1595362A (zh) * | 2004-06-30 | 2005-03-16 | 清华大学深圳研究生院 | 流媒体服务器资源的自调节调度方法 |
-
2005
- 2005-05-12 CN CNB2005100257859A patent/CN100423504C/zh not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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| CN1595362A (zh) * | 2004-06-30 | 2005-03-16 | 清华大学深圳研究生院 | 流媒体服务器资源的自调节调度方法 |
Non-Patent Citations (4)
| Title |
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| 一种新的基于代理缓存的流媒体分送策略. 覃少华，李子木，蔡青松，胡建平.计算机工程，第31卷第2期. 2005 |
| 一种新的基于代理缓存的流媒体分送策略. 覃少华，李子木，蔡青松，胡建平.计算机工程，第31卷第2期. 2005 * |
| 多媒体传送调度策略综述. 刘永逸，郭广军，彭宇行.湖南城市学院学报，第13卷第3期. 2004 |
| 多媒体传送调度策略综述. 刘永逸，郭广军，彭宇行.湖南城市学院学报，第13卷第3期. 2004 * |
Cited By (1)
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|---|---|---|---|---|
| CN101448006B (zh) * | 2008-12-25 | 2012-01-11 | 中兴通讯股份有限公司 | 一种实现流媒体服务器大量终端接入的方法及系统 |
Also Published As
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