CN103974082A - 子节点、父节点以及用于多层次视频网络的缓存方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种子节点、父节点以及用于多层次视频网络的缓存方法及系统，其中多层次视频网络包括至少一父节点以及与父节点连接的多个子节点，该方法包括：收集每一子节点的针对内容集中的每一内容的用户请求到达率；基于用户请求到达率、每一子节点的存储容量和上传带宽以及每一内容的大小确定每一子节点针对每一内容的最佳存储策略及最佳上传带宽分配策略。通过上述公开内容，本发明所揭示的技术方案可充分节约网络带宽，并实现缓存节点之间的协作，另外更可兼容于异构的网络资源环境。

Description

子节点、父节点以及用于多层次视频网络的缓存方法及系统

技术领域

本发明涉及网络通信技术领域，特别是涉及一种子节点、父节点以及用于多层次视频网络的缓存方法及系统。

背景技术

随着计算机网络技术和基础设施建设的迅猛发展，多媒体服务提供商所提供的高分辨率视频点播等多媒体网络业务逐渐兴起。这些业务通常利用缓存系统中的带宽和存储资源，向终端用户提供高质量且不间断的视频流。然而，不断增长的用户数量和对服务质量的更高需求也给服务提供商带来极大压力。视频点播系统的整体带宽和存储资源有限，因此服务提供商不得不加大基础设施建设的投资来满足日益增长的用户需求。在这一背景下，如何有效地利用缓存系统的带宽资源和存储资源来更好地满足用户的需求成为一个需要重点考虑的问题。然而当这个问题被放到分布式环境下的缓存系统中时，系统资源和用户访问行为的异构性使得缓存系统的策略更为复杂，难以实现各个节点之间的高效协调。因此，如何利用已有的基础设施架构，在异构网络环境中最大限度地实现缓存节点之间的协作，满足用户对于服务的需求，是分布式领域的一个重要研究内容。

在现有的层次式缓存系统中，用户请求在多层次视频网络中以向上的路径传递。一旦服务器上存储有相关内容即满足该请求。同时系统通常采用最小包路径长度作为优化目标来确定缓存的策略。首先获得系统的整体拓扑结构，各个节点的存储容量信息和用户访问的模式，进而将缓存策略问题形式化为一个优化问题。优化的目标是最小化请求的访问路径长度。然而，这一传统策略存在几个重要缺陷。首先，静态的请求路由仅能实现不同层次间的缓存协作，而难以实现同一层次上节点的缓存协作，从而影响了分布式缓存服务器间的资源共享；其次，当前视频系统消耗大量的网络带宽，仅仅以请求包路径长度作为优化目标不符合系统的实际需求；再次，为了简化问题的复杂度，传统的优化缓存策略通常假设存在同构的系统资源配置，这并不符合系统的实际情况。

在现有技术中，更提出了一种面向IPTV（Internet ProtocolTelevision，网络协定电视）系统的分布式缓存算法。该方法提出了以最小化内容传输代价为目标的优化问题。其中在后续系统验证中，内容传输代价以从返回内容的源节点至用户的传输距离为基本衡量标准。该方法假设系统资源受限且整体同构，即同层次节点均具有相同的存储能力，且用户请求在每个节点上均同构。在此基础上，该方法提出了如下的分布式缓存策略：

1．关注度最高的内容在所有底层节点上均存储；

2．关注度次高的某一内容仅在部分底层节点上存储；

3．关注度较低的剩余内容仅在某一个底层节点存储。

该方法进一步将该策略简化为一种基于内容效用度的贪婪式算法。其中关注度较高的内容具有较高的效用度，关注度较低的内容在已经被其它节点存储的情况下具有较低的效用度。

现有技术的方法存在如下缺陷：该方法假设系统整体资源同构。然而在实际大规模视频系统中，服务器的容量通常具有异构性，且不同地区的用户对于内容的请求往往具有不同的模式；该方法未能体现当前视频系统中的带宽消耗特性，在面向高清视频系统的缓存策略设计中，不应当仅仅以路径长度作为系统性能的衡量标准，而同样需要考虑有限的带宽资源问题。

发明内容

本申请主要解决的技术问题是提供一种用于多层次视频网络的缓存方法及系统实施方式，能充分节约网络带宽，并实现缓存节点之间的协作，另外更可兼容于异构的网络资源环境。

第一方面提供了一种用于多层次视频网络的缓存方法，其中多层次视频网络包括至少一父节点以及与父节点连接的多个子节点，该方法包括：收集每一子节点的针对内容集中的每一内容的用户请求到达率；基于用户请求到达率、每一子节点的存储容量和上传带宽以及每一内容的大小确定每一子节点针对每一内容的最佳存储策略及最佳上传带宽分配策略。

结合第一方面的实施方式，在第一种可能的实施方式中，基于用户请求到达率、每一子节点的存储容量和上传带宽以及每一内容的大小确定每一子节点针对每一内容的最佳存储策略及最佳上传带宽分配策略的步骤包括：每一子节点利用各自的用户请求到达率、存储容量、每一内容的大小以及针对每一内容的迭代系数计算每一子节点针对每一内容的当前存储策略，并发送当前存储策略至父节点；父节点根据多个子节点的当前存储策略、用户请求到达率以及每一内容的大小计算当前总内容需求，并传送当前总内容需求至每一子节点；每一子节点根据当前总内容需求以及各自的上传带宽计算上传带宽分配策略，并传送至父节点；父节点根据上传带宽分配策略、上传带宽以及当前总内容需求更新迭代系数，并返回确定当前存储策略的步骤，直至当前存储策略和上传带宽分配策略收敛至最佳存储策略及最佳上传带宽分配策略。

结合第一方面的第一种可能的实施方式，在第二种可能的实施方式中，每一子节点利用各自的用户请求到达率、存储容量、每一内容的大小以及针对每一内容的迭代系数计算每一子节点针对每一内容的当前存储策略的步骤包括：在每一子节点中，定义当前存储策略为：

$X_{\mathrm{ij}}^k\left(t\right)=\left\{\begin{array}{cc}1,& \mathrm{fork}\∈[1,z);\\ 0,& \mathrm{fork}\∈[z,|K\left|\right]\end{array}\right.$

为当前存储策略，K为内容集，k为内容集K中的每一内容，s_k为每一内容k的大小，B_ij为存储容量，i、j为不等于0的正整数，h为正数，在时，子节点存储内容k，在时，子节点放弃存储内容k，t为迭代系数的迭代次数。

结合第一方面的第一种可能的实施方式，在第三种可能的实施方式中，父节点根据多个子节点的当前存储策略、用户请求到达率以及每一内容的大小计算当前总内容需求的步骤包括：根据以下等式获取当前总内容需求：

$Q_k\left(t\right)=\underset{j\∈J}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{ij}}^k{s}_k(1-X_{\mathrm{ij}}^k\left(t\right))$

其中，Q_k(t)为当前总内容需求，为当前存储策略，为用户请求到达率，K为内容集，k为内容集K中的每一内容，s_k为每一内容k的大小，i、j、J为不等于0的正整数，t为迭代系数的迭代次数。

结合第一方面的第一种可能的实施方式，在第四种可能的实施方式中，每一子节点根据当前总内容需求以及各自的上传带宽计算上传带宽分配策略的步骤包括：根据以下等式计算上传带宽分配策略：

其中，为上传带宽分配策略，Q_k(t)为当前总内容需求，为当前存储策略，为用户请求到达率，U_ji为每一子节点的上传带宽，K为内容集，k为内容集K中的每一内容，s_k为每一内容k的大小，B_ij为每一子节点的存储容量，i、j为不等于0的正整数，h为正数，t为迭代系数的迭代次数。

结合第一方面的第一种可能的实施方式，在第五种可能的实施方式中，父节点根据上传带宽分配策略、上传带宽以及当前总内容需求更新迭代系数的步骤包括：根据以下等式更新迭代系数：

${\mathrm{\η}}_{\mathrm{ij}}^k(t+1)={\mathrm{\η}}_{\mathrm{ij}}^k\left(t\right)+\mathrm{\θ}\left(t\right)(\underset{j\∈J}{\mathrm{\Σ}}{q}_{\mathrm{ij}}^k\left(t\right)U_{\mathrm{ji}}-Q_k\left(t\right))*f\left(\underset{k\∈K}{\mathrm{\Σ}}{q}_{\mathrm{ij}}^k\left(t\right)\right)$

其中，为更新后的迭代系数，为更新前的迭代系数，U_ji为每一子节点的上传带宽，Q_k(t)为当前总内容需求，为当前存储策略，为用户请求到达率，K为内容集，k为内容集K中的每一内容，s_k为每一内容k的大小，i、j为不等于0的正整数，函数是与正相关的函数，θ(t)=1/t是迭代过程中的步进长度，t为迭代系数的迭代次数。

第二方面提供了一种用于多层次视频网络的缓存系统，其中多层次视频网络包括至少一父节点以及与父节点连接的多个子节点，该系统包括：收集单元，用于收集每一子节点的针对内容集中的每一内容的用户请求到达率；策略确定单元，用于基于用户请求到达率、每一子节点的存储容量和上传带宽以及每一内容的大小确定每一子节点针对每一内容的最佳存储策略及最佳上传带宽分配策略。

结合第二方面的实施方式，在第一种可能的实施方式中，策略确定单元包括：当前存储策略获取单元，设置在每一子节点中，用于利用每一子节点中各自的用户请求到达率、存储容量、每一内容的大小以及针对每一内容的迭代系数计算每一子节点针对每一内容的当前存储策略，并发送当前存储策略至父节点；当前总内容需求获取单元，设置在父节点中，用于根据多个子节点的当前存储策略、用户请求到达率以及每一内容的大小计算当前总内容需求，并传送至每一子节点；上传带宽分配策略获取单元，设置在每一子节点中，用于根据当前总内容需求以及各自的上传带宽计算上传带宽分配策略，并传送当前总内容需求至父节点；迭代系数更新单元，设置在父节点中，用于根据上传带宽分配策略、上传带宽以及当前总内容需求更新迭代系数，并返回更新后的迭代系数至当前存储策略获取单元，直至当前存储策略获取单元判断到当前存储策略和上传带宽分配策略收敛至最佳存储策略及最佳上传带宽分配策略。

结合第二方面的第一种可能的实施方式，在第二种可能的实施方式中，当前存储策略获取单元用于：在每一子节点中，定义当前存储策略为：

$X_{\mathrm{ij}}^k\left(t\right)=\left\{\begin{array}{cc}1,& \mathrm{fork}\∈[1,z);\\ 0,& \mathrm{fork}\∈[z,|K\left|\right]\end{array}\right.$

为当前存储策略，K为内容集，k为内容集K中的每一内容，s_k为每一内容k的大小，B_ij为存储容量，i、j为不等于0的正整数，h为正数，在时，存储内容k，在时，放弃存储内容k，t为迭代系数的迭代次数。

结合第二方面的第一种可能的实施方式，在第三种可能的实施方式中，当前总内容需求获取单元用于：根据以下等式获取当前总内容需求：

$Q_k\left(t\right)=\underset{j\∈J}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{ij}}^k{s}_k(1-X_{\mathrm{ij}}^k\left(t\right))$

其中，Q_k(t)为当前总内容需求，为当前存储策略，为用户请求到达率，K为内容集，k为内容集K中的每一内容，s_k为每一内容k的大小，i、j、J为不等于0的正整数，h为正数，t为迭代系数的迭代次数。

结合第二方面的第一种可能的实施方式，在第四种可能的实施方式中，，上传带宽分配策略获取单元用于：根据以下等式计算上传带宽分配策略：

其中，为上传带宽分配策略，Q_k(t)为当前总内容需求，为当前存储策略，为用户请求到达率，U_ji为每一子节点的上传带宽，K为内容集，k为内容集K中的每一内容，s_k为每一内容k的大小，B_ij为每一子节点的存储容量，i、j为不等于0的正整数，h为正数，t为迭代系数的迭代次数。

结合第二方面的第一种可能的实施方式，在第五种可能的实施方式中，，迭代系数更新单元用于：根据以下等式更新迭代系数：

${\mathrm{\η}}_{\mathrm{ij}}^k(t+1)={\mathrm{\η}}_{\mathrm{ij}}^k\left(t\right)+\mathrm{\θ}\left(t\right)(\underset{j\∈J}{\mathrm{\Σ}}{q}_{\mathrm{ij}}^k\left(t\right)U_{\mathrm{ji}}-Q_k\left(t\right))*f\left(\underset{k\∈K}{\mathrm{\Σ}}{q}_{\mathrm{ij}}^k\left(t\right)\right)$

其中，为更新后的迭代系数，为更新前的迭代系数，U_ji为每一子节点的上传带宽，Q_k(t)为当前总内容需求，为当前存储策略，为用户请求到达率，K为内容集，k为内容集K中的每一内容，s_k为每一内容k的大小，i、j为不等于0的正整数，函数是与正相关的函数，θ(t)=1/t是迭代过程中的步进长度，t为迭代系数的迭代次数。

第三方面提供一种子节点，包括：收集单元，用于收集子节点的针对内容集中的每一内容的用户请求到达率；当前存储策略获取单元，用于利用子节点中的用户请求到达率、存储容量、每一内容的大小以及针对每一内容的迭代系数计算每一子节点针对每一内容的当前存储策略，并发送当前存储策略至父节点；上传带宽分配策略获取单元，用于根据从父节点获取的当前总内容需求以及各自的上传带宽计算上传带宽分配策略，并传送至父节点；上传带宽分配策略获取单元，用于根据当前总内容需求以及各自的上传带宽计算上传带宽分配策略，并传送至父节点。

结合第三方面的实现方式，在第一种可能的实现方式中，当前存储策略获取单元用于：在子节点中，定义当前存储策略为：

$X_{\mathrm{ij}}^k\left(t\right)=\left\{\begin{array}{cc}1,& \mathrm{fork}\∈[1,z);\\ 0,& \mathrm{fork}\∈[z,|K\left|\right]\end{array}\right.$

为当前存储策略，K为内容集，k为内容集K中的每一内容，s_k为每一内容k的大小，B_ij为存储容量，i、j为不等于0的正整数，h为正数，在时，存储内容k，在时，放弃存储内容k，t为迭代系数的迭代次数。

结合第三方面的实现方式，在第二种可能的实现方式中，上传带宽分配策略获取单元用于：根据以下等式计算上传带宽分配策略：

其中，为上传带宽分配策略，Q_k(t)为当前总内容需求，为当前存储策略，为用户请求到达率，U_ji为子节点的上传带宽，K为内容集，k为内容集K中的每一内容，s_k为每一内容k的大小，B_ij为子节点的存储容量，i、j为不等于0的正整数，h为正数，t为迭代系数的迭代次数。

第四方面提供一种父节点，包括：当前总内容需求获取单元，用于根据分别从多个子节点获取的当前存储策略、用户请求到达率以及每一内容的大小计算当前总内容需求，并传送当前内容需求至每一子节点；迭代系数更新单元，用于根据分别从多个子节点获取的上传带宽分配策略、上传带宽以及当前总内容需求更新迭代系数，并返回更新后的迭代系数至每一子节点，直至每一子节点判断到当前存储策略和上传带宽分配策略收敛至最佳存储策略及最佳上传带宽分配策略。

结合第四方面的实现方式，在第一种可能的实现方式中，当前总内容需求获取单元用于：根据以下等式获取当前总内容需求：

$Q_k\left(t\right)=\underset{j\∈J}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{ij}}^k{s}_k(1-X_{\mathrm{ij}}^k\left(t\right))$

其中，Q_k(t)为当前总内容需求，为当前存储策略，为用户请求到达率，K为内容集，k为内容集K中的每一内容，s_k为每一内容k的大小，i、j、J为不等于0的正整数，h为正数，t为迭代系数的迭代次数。

结合第四方面的实现方式，在第二种可能的实现方式中，迭代系数更新单元用于：根据以下等式更新迭代系数：

${\mathrm{\η}}_{\mathrm{ij}}^k(t+1)={\mathrm{\η}}_{\mathrm{ij}}^k\left(t\right)+\mathrm{\θ}\left(t\right)(\underset{j\∈J}{\mathrm{\Σ}}{q}_{\mathrm{ij}}^k\left(t\right)U_{\mathrm{ji}}-Q_k\left(t\right))*f\left(\underset{k\∈K}{\mathrm{\Σ}}{q}_{\mathrm{ij}}^k\left(t\right)\right)$

其中，为更新后的迭代系数，为更新前的迭代系数，U_ji为每一子节点的上传带宽，Q_k(t)为当前总内容需求，为当前存储策略，为用户请求到达率，K为内容集，k为内容集K中的每一内容，s_k为每一内容k的大小，i、j为不等于0的正整数，函数是与正相关的函数，θ(t)=1/t是迭代过程中的步进长度，t为迭代系数的迭代次数。

区别于现有技术的情况，本发明实施方式通过充分考虑了用户请求到达率、每一子节点的存储容量和上传带宽以及每一内容的大小等参数，并以该些参数来优化每一所述子节点针对每一所述内容的最佳存储策略及最佳上传带宽分配策略，从而可以充分节约网络带宽，并实现缓存节点之间的协作，另外更可兼容于异构的网络资源环境。

附图说明

图1是根据本发明一优选实施例的多层次视频网络的网络拓扑结构示意图；

图2是根据本发明一优选实施例的多层次视频网络中子处理区域的网络拓扑结构示意图；

图3为本发明第一实施例的用于多层次视频网络的缓存方法的流程图；

图4为本发明第二实施例的用于多层次视频网络的缓存方法的流程图；

图5为根据本发明第三实施例的用于多层次视频网络的缓存系统的系统结构示意图；

图6为根据本发明第四实施例的用于多层次视频网络的缓存系统的系统结构示意图；

图7为根据本发明第五实施例的用于多层次视频网络的缓存系统中的子节点的硬件结构示意图；

图8为根据本发明第五实施例的用于多层次视频网络的缓存系统中的父节点的硬件结构示意图。

具体实施方式

本发明的目的在于针对现有技术中分布式缓存系统的特点和传统缓存机制的缺陷，提供一种面向多层次视频网络的缓存方法及系统，以保障面向实际系统需求的现有网络资源的充分利用。

本发明面向多多层次视频网络的缓存系统，该系统以系统拓扑结构、异构的用户请求模式、各节点的存储资源和各层次的带宽资源作为输入，以最大化可支持的请求数量为优化目标，提出各缓存节点的存储策略和动态的请求路由策略。

图1是根据本发明一优选实施例的多层次视频网络的网络拓扑结构示意图。如图1所示，顶层节点C₀为整个视频系统的根节点，存储系统中所有的视频资源。视频内容的集合被称为内容集K。次层节点C_i为顶层节点的第i个子节点。底层节点C_ij为次层节点C_i的第j个子节点。系统运行过程中，用户向相连的底层节点发出内容请求，以获取内容集K中的某特定内容k。该多层次拓扑结构可按照系统规模和实际系统部署拓展为更多层次。

定义每一个父节点及其所有子节点构成一个子处理区域，请参见图2，图2根据本发明一优选实施例的多层次视频网络中子处理区域的网络拓扑结构示意图。其如图2中所示，次层节点C_i为父节点，次层节点C_i及其所有子节点C_ij构成一个子处理区域。每一个子节点C_ij均有一个已知的用户请求达到率该值为单位时间内到达该子节点C_ij的对内容k的访问请求数量。

请参见图3，图3为本发明第一实施例的用于多层次视频网络的缓存方法的流程图，如图3所示，在本实施例中，用于多层次视频网络的缓存方法包括以下步骤：

步骤101：收集每一子节点的针对内容集中的每一内容的用户请求到达率。

步骤102：基于用户请求到达率、每一子节点的存储容量和上传带宽以及每一内容的大小确定每一所述子节点针对每一所述内容的最佳存储策略及最佳上传带宽分配策略。

由于充分考虑了用户请求到达率、每一子节点的存储容量和上传带宽以及每一内容的大小等参数，并以该些参数来优化每一所述子节点针对每一所述内容的最佳存储策略及最佳上传带宽分配策略，从而可以充分节约网络带宽，并实现缓存节点之间的协作，另外更可兼容于异构的网络资源环境。

请参见图4，图4为本发明第二实施例的用于多层次视频网络的缓存方法的流程图，如图3所示，在本实施例中，以节点C_i表示父节点，以节点C_ij表示每一子节点，本发明的用于多层次视频网络的缓存方法包括以下步骤：

步骤201：收集每一子节点C_ij的针对内容集中的每一内容的用户请求到达率。

在步骤201中，以C_ij表示每一子节点，以K表示内容集，以k表示内容集中的每一内容，以表示每一内容k的用户请求到达率。

步骤202：每一子节点C_ij利用各自的用户请求到达率存储容量B_ij、每一内容k的大小s_k以及针对每一内容k的迭代系数计算每一子节点C_ij针对每一内容k的当前存储策略并发送当前存储策略至父节点C_i。

在步骤202中，存储策略为：

$X_{\mathrm{ij}}^k\left(t\right)=\left\{\begin{array}{cc}1,& \mathrm{fork}\∈[1,z);\\ 0,& \mathrm{fork}\∈[z,|K\left|\right]\end{array}\right.---\left(1\right)$

其中， $z=\min \{h:{\mathrm{\Σ}}_{k=1}^h{s}_k>B_{\mathrm{ij}}\}$

等式（1）可根据以下关系获得：

在满足 $\underset{k\∈K}{\mathrm{\Σ}}{s}_k{X}_{\mathrm{ij}}^k\≤B_{\mathrm{ij}},$ $X_{\mathrm{ij}}^k=\left\{\mathrm{0,1}\right\},\∀k\∈K$ 的条件下，令得到最大值。

在存储策略中，在时，子节点C_ij存储内容k，在时，子节点C_ij放弃存储所述内容k。

以下进一步对上述关系式进行相关说明：在以上所揭示的关系式中，定义子节点C_ij的存储容量为B_ij。定义每一个子节点C_ij到父节点C_i的上传带宽为U_ji。定义子节点C_ij上传带宽中用于服务对内容k的请求的比例为定义内容k的大小为s_k。由于在实际的网络环境中一般会将视频内容按照固定大小分段，因此每一个内容k均为固定大小s_k。定义为子节点的存储决策。若则子节点存储内容k。若则子节点不存储内容k。定义子处理区域（如上述其包括节点C_i和节点C_ij）存储决策优化问题为：

在满足 $\underset{k\∈K}{\mathrm{\Σ}}{s}_k{X}_{\mathrm{ij}}^k\≤B_{\mathrm{ij}},\∀j\∈J,$ $\underset{j\∈J}{\mathrm{\Σ}}{q}_{\mathrm{ij}}^k{U}_{\mathrm{ji}}\≤\underset{j\∈J}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{ij}}^k{s}_k(1-X_{\mathrm{ij}}^k),\∀k\∈K,$ $\underset{k\∈K}{\mathrm{\Σ}}{q}_{\mathrm{ij}}^k\≤1,\∀j\∈J,$ $0\≤q_{\mathrm{ij}}^k\≤X_{\mathrm{ij}}^k,\∀j\∈J,k\∈K,$ $X_{\mathrm{ij}}^k=\left\{\mathrm{0,1}\right\},\∀j\∈J,k\∈K$ 等关系的前提下，最大化：

其中优化目标为最大化系统可支持的请求数量，优化参数为存储策略和上传带宽分配策略本发明采用基于拉格朗日松弛法的近似算法求得分布式解。定义拉格朗日乘数为反映了每一个子节点C_ij对内容k的存储意愿和与相邻的子节点分享该内容的意愿，作为迭代系数。定义对应各子节点C_ij的存储决策优化问题为：

在满足：其中的前提下，最大化： $\underset{k\∈K}{\mathrm{\Σ}}(1-{\mathrm{\η}}_{\mathrm{ij}}^k){\mathrm{\λ}}_{\mathrm{ij}}^k{s}_k{X}_{\mathrm{ij}}^k.$

因此，对应该优化问题的最优存储决策为：

$X_{\mathrm{ij}}^k\left(t\right)=\left\{\begin{array}{cc}1,& \mathrm{fork}\∈[1,z);\\ 0,& \mathrm{fork}\∈[z,|K\left|\right]\end{array}\right.$

其中内容集K按索引以逆序排序，且该结果表示了在第t次迭代过程中子节点的优化存储决策。每一个子节点C_ij利用各自的本地信息以分布式的方式计算出的结果，并将该结果发送至父节点C_i。

步骤203：父节点C_i根据多个子节点C_ij的当前存储策略用户请求到达率以及每一内容k的大小s_k计算当前总内容需求Q_k(t)，并传送至每一子节点C_ij。

在步骤203中，当前总内容需求Q_k(t)由以下等式获得：

$Q_k\left(t\right)=\underset{j\∈J}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{ij}}^k{s}_k(1-X_{\mathrm{ij}}^k\left(t\right))---\left(2\right)$

步骤204：每一子节点C_ij根据当前总内容需求Q_k(t)以及各自的上传带宽U_ji计算上传带宽分配策略并传送至父节点C_i。

在步骤204中，上传带宽分配策略由以下等式获得：

$q_{\mathrm{ij}}^k\left(t\right)=\left\{\begin{array}{cc}\frac{Q_k\left(t\right)}{U_{\mathrm{ji}}}& \mathrm{fork}\∈[1,z)\mathrm{and}{X}_{\mathrm{ij}}^k\left(t\right)=1;\\ \frac{U_{\mathrm{ji}}-\underset{k=1}{\overset{z-1}{\mathrm{\Σ}}}{Q}_k\left(t\right)}{U_{\mathrm{ji}}}& \mathrm{fork}=z;\\ 0& \mathrm{fork}\∈(z,|K|]\mathrm{or}{X}_{\mathrm{ij}}^k\left(t\right)=0\end{array}\right.---\left(3\right)$

其中， $z=\min \{h:{\mathrm{\Σ}}_{k=1}^h{Q}_k\left(t\right)X_{\mathrm{ij}}^k\left(t\right)>U_{\mathrm{ji}}\}---\left(4\right)$

等式（3）可根据以下关系获得：

在满足： 的条件下，令得到最大值。

其中内容集K按索引以降序排序，且该结果表示了在第t次迭代过程中子节点C_ij的上传带宽分配决策。

步骤205：父节点C_i根据上传带宽分配策略上传带宽U_ji以及当前总内容需求Q_k(t)更新迭代系数并返回确定当前存储策略的步骤202，直至当前存储策略和上传带宽分配策略收敛至最佳存储策略及最佳上传带宽分配策略

在步骤205中，根据以下等式更新迭代系数

${\mathrm{\η}}_{\mathrm{ij}}^k(t+1)={\mathrm{\η}}_{\mathrm{ij}}^k\left(t\right)+\mathrm{\θ}\left(t\right)(\underset{j\∈J}{\mathrm{\Σ}}{q}_{\mathrm{ij}}^k\left(t\right)U_{\mathrm{ji}}-Q_k\left(t\right))*f\left(\underset{k\∈K}{\mathrm{\Σ}}{q}_{\mathrm{ij}}^k\left(t\right)\right)---\left(5\right)$

其中，函数是与正相关的函数。θ(t)=1/t是迭代过程中的步进长度，从而保证整个迭代过程的快速收敛。

当对于内容k请求的上传带宽供应不足时会引起拉格朗日乘数的迭代值的下降，进而激励子节点在下轮迭代过程中更多地存储和分享该内容。相应的，当对于内容k请求的上传带宽供应过剩时则会引起拉格朗日乘数的迭代值的上升，进而抑制子节点在下轮迭代过程中存储和分享该内容。

函数是任意与正相关的函数。θ(t)=1/t是迭代过程中的步进长度，从而保证整个迭代过程的快速收敛。

上述步骤202所获得的子处理区域优化算法的结果可决定子处理区域请求路由的策略。对于每一个到达子节点C_ij的请求，若等于1即该节点C_ij已存储有相应内容则直接返回该内容k。若等于0即节点未存储有相应内容则将该请求发送到父节点C_i。

若父节点C_i存储有相应内容则返回对应内容，其中父节点C_i的缓存决策根据以下所揭示的规则所决定。否则父节点C_i根据上述步骤205中的决定将请求动态地发送至某子节点C_ij以实现缓存协作。其中将对内容k的请求转发到子节点C_ij的概率为：

$R_{\mathrm{bj}}^k=\frac{q_{\mathrm{ij}}^{k^{*}}{U}_{\mathrm{ji}}}{\underset{j\∈J}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{ij}}^k{s}_k(1-X_{\mathrm{ij}}^{k^{*}})}$

未能满足的剩余请求则继续发送至该父节点的上层节点并重新进行请求路由处理。

子处理区域的存储分配和请求路由决策是一个迭代的过程，因此本发明中的方法可适应更多层次拓扑。当某一层节点和的值收敛到最优值和后，则如图4所示子处理区域向上层移动，即原问题中的父节点转换为新问题中的子节点。

其中各子节点C_i的请求达到率为：

${\mathrm{\λ}}_i^k=\underset{j\∈J}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{ij}}^k(1-X_{\mathrm{ij}}^{k^{*}})-\underset{j\∈J}{\mathrm{\Σ}}{q}_{\mathrm{ij}}^{k^{*}}{U}_{\mathrm{ji}}/s_k,\∀i\∈I,k\∈K$

后续的存储分配和请求路由决策问题的解同上所述。

以下请参见图5，图5为根据本发明第三实施例的用于多层次视频网络的缓存系统的系统结构示意图，如图5所示，在本发明第三实施例中，多层次视频网络包括至少一父节点以及与所述父节点连接的多个子节点，多层次视频网络的缓存系统包括收集单元30和策略确定单元40。

收集单元30用于收集每一所述子节点的针对内容集中的每一内容的用户请求到达率，策略确定单元40，用于基于所述用户请求到达率、每一所述子节点的存储容量和上传带宽以及每一所述内容的大小确定每一所述子节点针对每一所述内容的最佳存储策略及最佳上传带宽分配策略。

以下请参见图6，图6为根据本发明第四实施例的用于多层次视频网络的缓存系统的系统结构示意图，如图6所示，在本发明第四实施例中，多层次视频网络的缓存系统包括收集单元30和策略确定单元40，其中，策略确定单元40包括当前存储策略获取单元401、当前总内容需求获取单元402、上传带宽分配策略获取单元403以及迭代系数更新单元404。

当前存储策略获取单元401设置在每一子节点中，用于利用每一子节点中各自的用户请求到达率、存储容量、每一内容的大小以及针对每一内容的迭代系数计算每一子节点针对每一内容的当前存储策略，并发送当前存储策略至父节点；

当前总内容需求获取单元402设置在父节点中，用于根据多个子节点的当前存储策略、用户请求到达率以及每一内容的大小计算当前总内容需求，并传送至每一子节点；

上传带宽分配策略获取单元403设置在每一子节点中，用于根据当前总内容需求以及各自的上传带宽计算上传带宽分配策略，并传送至父节点；

迭代系数更新单元404设置在父节点中，用于根据上传带宽分配策略、上传带宽以及当前总内容需求更新迭代系数，并返回更新后的迭代系数至当前存储策略获取单元401，直至当前存储策略获取单元401判断到当前存储策略和上传带宽分配策略收敛至最佳存储策略及最佳上传带宽分配策略。

其中，以上的收集单元30、当前存储策略获取单元401、当前总内容需求获取单元402、上传带宽分配策略获取单元403以及迭代系数更新单元404的具体工作方式在以上实施例中已经得到详细描述，因此不作赘述。

以下请参见图7，图7为根据本发明第五实施例的用于多层次视频网络的缓存系统中的子节点的硬件结构示意图。

如图7所示，子节点包括处理器701、程序存储器702、网卡703以及总线704，处理器701、程序存储器702以及网卡703通过总线704耦接。

程序存储器702存储有：

用于控制网卡703收集子节点的针对内容集中的每一内容的用户请求到达率的第一指令；

用于利用子节点中的用户请求到达率、存储容量、每一内容的大小以及针对每一内容的迭代系数计算每一子节点针对每一内容的当前存储策略的第二指令；

用于控制网卡703发送当前存储策略至父节点的第三指令；

用于控制网卡703根据从父节点获取的当前总内容需求以及各自的上传带宽计算上传带宽分配策略，并传送至父节点的第四指令；

用于根据当前总内容需求以及各自的上传带宽计算上传带宽分配策略的第五指令；以及，

用于控制网卡703传送上传带宽分配策略至父节点的第六指令；

其中，处理器701运行第一至第六指令。

在第二指令中，定义当前存储策略为：

$X_{\mathrm{ij}}^k\left(t\right)=\left\{\begin{array}{cc}1,& \mathrm{fork}\∈[1,z);\\ 0,& \mathrm{fork}\∈[z,|K\left|\right]\end{array}\right.$

为当前存储策略，K为内容集，k为内容集K中的每一内容，s_k为每一内容k的大小，B_ij为存储容量，i、j为不等于0的正整数，h为正数，在时，存储内容k，在时，放弃存储内容k，t为迭代系数的迭代次数。

在第五指令中，处理器701根据以下等式计算上传带宽分配策略：

其中，为上传带宽分配策略，Q_k(t)为当前总内容需求，为当前存储策略，为用户请求到达率，U_ji为子节点的上传带宽，K为内容集，k为内容集K中的每一内容，s_k为每一内容k的大小，B_ij为子节点的存储容量，i、j为不等于0的正整数，h为正数，t为迭代系数的迭代次数。

以下请参见图8，图8为根据本发明第五实施例的用于多层次视频网络的缓存系统中的父节点的硬件结构示意图。

如图8所示，父节点包括处理器801、程序存储器802、网卡803以及总线804，处理器801、程序存储器802以及网卡803通过总线804耦接。

程序存储器802存储有：

用于根据分别从多个子节点获取的当前存储策略、用户请求到达率以及每一内容的大小计算当前总内容需求的第七指令；

用于控制网卡803传送当前内容需求至每一子节点的第八指令；

用于根据分别从多个子节点获取的上传带宽分配策略、上传带宽以及当前总内容需求更新迭代系数的第九指令；

用于控制网卡803返回更新后的迭代系数至每一子节点，直至每一子节点判断到当前存储策略和上传带宽分配策略收敛至最佳存储策略及最佳上传带宽分配策略的第十指令；

处理器801运行第七至第十指令。

在第七指令中，根据以下等式获取当前总内容需求：

$Q_k\left(t\right)=\underset{j\∈J}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{ij}}^k{s}_k(1-X_{\mathrm{ij}}^k\left(t\right))$

其中，Q_k(t)为当前总内容需求，为当前存储策略，为用户请求到达率，K为内容集，k为内容集K中的每一内容，s_k为每一内容k的大小，i、j、J为不等于0的正整数，h为正数，t为迭代系数的迭代次数。

在第十指令中，根据以下等式更新迭代系数：

${\mathrm{\η}}_{\mathrm{ij}}^k(t+1)={\mathrm{\η}}_{\mathrm{ij}}^k\left(t\right)+\mathrm{\θ}\left(t\right)(\underset{j\∈J}{\mathrm{\Σ}}{q}_{\mathrm{ij}}^k\left(t\right)U_{\mathrm{ji}}-Q_k\left(t\right))*f\left(\underset{k\∈K}{\mathrm{\Σ}}{q}_{\mathrm{ij}}^k\left(t\right)\right)$

其中，为更新后的迭代系数，为更新前的迭代系数，U_ji为每一子节点的上传带宽，Q_k(t)为当前总内容需求，为当前存储策略，为用户请求到达率，K为内容集，k为内容集K中的每一内容，s_k为每一内容k的大小，i、j为不等于0的正整数，函数是与正相关的函数，θ(t)=1/t是迭代过程中的步进长度，t为迭代系数的迭代次数。

通过以上公开内容，本发明所具备的系统特性包括：缓存策略面向当前高清视频系统的高带宽消耗特性；动态请求路由策略可以更好地实现分布式缓存节点之间的协作；可以解决异构资源环境下的缓存策略优化问题。

而在本发明中，提出了面向高带宽消耗特性的网络系统的缓存优化策略，其尤其适合应用于网络视频系统中，本发明以有限的节点间带宽资源作为重点考虑因素来设计面向高清视频系统的分布式缓存策略，具有更强的实用性。

另外，本发明提出了面向大规模网络系统中所存在的系统异构性和用户请求异构性的缓存优化策略。本发明以异构的系统运行参数作为输入，通过基于拉格拉日松弛法的近似算法得到优化的分布式缓存策略。

并且，本发明提出了面向终端用户请求的动态请求路由策略。通过基于当前系统状况所得到的缓存优化策略，本系统可实现用户请求在系统中的动态路由，从而实现各个层次上的分布式缓存服务器间的协作，有效提高系统资源的利用率。

本发明可面向多多层次视频网络的缓存系统，可带来以下有益效果：

（1）通过采用基于拉格朗日松弛法的分布式近似算法，可实现大规模缓存服务器的分布式决策，降低寻找高效缓存策略的时间复杂度，提高系统效率；

（2）考虑实际视频系统中普遍存在的带宽限制，从而提高分布式缓存策略的实用性；

（3）提出面向用户请求的动态路由策略，可实现同层次缓存服务器间的资源共享，从而提高系统资源的整体利用率；

（4）在优化问题及相应的分布式优化解中考虑到系统存储资源、带宽资源以及用户请求模式的异构性，更为符合实际分布式缓存系统的特性，满足实际系统的设计需求。

本发明解决以IPTV系统为代表的高清网络视频系统中的缓存策略问题，其中包括分布式缓存服务器的存储决策问题和用户内容请求的动态路由策略问题共两个问题。本发明以最大化当前系统基础架构所能支持的用户请求数量为目标，将缓存策略问题分解成多层次优化问题，以自底向上的方式确定缓存系统的技术方案。

以上所述仅为本发明的实施方式，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (18)

1.一种用于多层次视频网络的缓存方法，其中所述多层次视频网络包括至少一父节点以及与所述父节点连接的多个子节点，其特征在于，所述方法包括：

收集每一所述子节点的针对内容集中的每一内容的用户请求到达率；

基于所述用户请求到达率、每一所述子节点的存储容量和上传带宽以及每一所述内容的大小确定每一所述子节点针对每一所述内容的最佳存储策略及最佳上传带宽分配策略。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述用户请求到达率、每一所述子节点的存储容量和上传带宽以及每一所述内容的大小确定每一所述子节点针对每一所述内容的最佳存储策略及最佳上传带宽分配策略的步骤包括：

每一所述子节点利用各自的所述用户请求到达率、所述存储容量、每一所述内容的大小以及针对每一所述内容的迭代系数计算每一所述子节点针对每一所述内容的当前存储策略，并发送所述当前存储策略至所述父节点；

所述父节点根据所述多个子节点的所述当前存储策略、所述用户请求到达率以及每一所述内容的大小计算当前总内容需求，并传送所述总内容需求至每一所述子节点；

每一所述子节点根据所述当前总内容需求以及各自的上传带宽计算所述上传带宽分配策略，并传送至所述父节点；

所述父节点根据所述上传带宽分配策略、所述上传带宽以及所述当前总内容需求更新所述迭代系数，并返回确定当前存储策略的步骤，直至所述当前存储策略和所述上传带宽分配策略收敛至所述最佳存储策略及最佳上传带宽分配策略。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述每一所述子节点利用各自的所述用户请求到达率、所述存储容量、每一所述内容的大小以及针对每一所述内容的迭代系数计算每一所述子节点针对每一所述内容的当前存储策略的步骤包括：

在每一所述子节点中，定义所述当前存储策略为：

$X_{\mathrm{ij}}^k\left(t\right)=\left\{\begin{array}{cc}1,& \mathrm{fork}\∈[1,z);\\ 0,& \mathrm{fork}\∈[z,|K\left|\right]\end{array}\right.$

为所述当前存储策略，K为内容集，k为所述内容集K中的每一内容，s_k为每一所述内容k的大小，B_ij为存储容量，i、j为不等于0的正整数，h为正数，在时，所述子节点存储所述内容k，在时，所述子节点放弃存储所述内容k，t为所述迭代系数的迭代次数。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述父节点根据所述多个子节点的所述当前存储策略、所述用户请求到达率以及每一所述内容的大小计算当前总内容需求的步骤包括：

根据以下等式获取所述当前总内容需求：

$Q_k\left(t\right)=\underset{j\∈J}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{ij}}^k{s}_k(1-X_{\mathrm{ij}}^k\left(t\right))$

其中，Q_k(t)为当前总内容需求，为所述当前存储策略，为所述用户请求到达率，K为内容集，k为所述内容集K中的每一所述内容，s_k为每一所述内容k的大小，i、j、J为不等于0的正整数，t为所述迭代系数的迭代次数。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述每一所述子节点根据所述当前总内容需求以及各自的上传带宽计算所述上传带宽分配策略的步骤包括：

根据以下等式计算所述上传带宽分配策略：

其中，为所述上传带宽分配策略，Q_k(t)为所述当前总内容需求，为所述当前存储策略，为所述用户请求到达率，U_ji为每一所述子节点的上传带宽，K为内容集，k为所述内容集K中的每一内容，s_k为每一内容k的大小，B_ij为每一所述子节点的存储容量，i、j为不等于0的正整数，h为正数，t为所述迭代系数的迭代次数。

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述所述父节点根据所述上传带宽分配策略、所述上传带宽以及所述当前总内容需求更新所述迭代系数的步骤包括：

根据以下等式更新迭代系数：

${\mathrm{\η}}_{\mathrm{ij}}^k(t+1)={\mathrm{\η}}_{\mathrm{ij}}^k\left(t\right)+\mathrm{\θ}\left(t\right)(\underset{j\∈J}{\mathrm{\Σ}}{q}_{\mathrm{ij}}^k\left(t\right)U_{\mathrm{ji}}-Q_k\left(t\right))*f\left(\underset{k\∈K}{\mathrm{\Σ}}{q}_{\mathrm{ij}}^k\left(t\right)\right)$

其中，为更新后的迭代系数，为更新前的迭代系数，U_ji为每一所述子节点的上传带宽，Q_k(t)为所述当前总内容需求，为所述当前存储策略，为所述用户请求到达率，K为内容集，k为所述内容集K中的每一所述内容，s_k为每一所述内容k的大小，i、j为不等于0的正整数，函数是与正相关的函数，θ(t)=1/t是迭代过程中的步进长度，t为所述迭代系数的迭代次数。

7.一种用于多层次视频网络的缓存系统，其中所述多层次视频网络包括至少一父节点以及与所述父节点连接的多个子节点，其特征在于，所述系统包括：

收集单元，用于收集每一所述子节点的针对内容集中的每一内容的用户请求到达率；

策略确定单元，用于基于所述用户请求到达率、每一所述子节点的存储容量和上传带宽以及每一所述内容的大小确定每一所述子节点针对每一所述内容的最佳存储策略及最佳上传带宽分配策略。

8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述策略确定单元包括：

当前存储策略获取单元，设置在每一所述子节点中，用于利用每一所述子节点中各自的所述用户请求到达率、所述存储容量、每一所述内容的大小以及针对每一所述内容的迭代系数计算每一所述子节点针对每一所述内容的当前存储策略，并发送所述当前存储策略至所述父节点；

当前总内容需求获取单元，设置在所述父节点中，用于根据所述多个子节点的所述当前存储策略、所述用户请求到达率以及每一所述内容的大小计算当前总内容需求，并传送所述当前内容需求至每一所述子节点；

上传带宽分配策略获取单元，设置在每一所述子节点中，用于根据所述当前总内容需求以及各自的上传带宽计算所述上传带宽分配策略，并传送至所述父节点；

迭代系数更新单元，设置在所述父节点中，用于根据所述上传带宽分配策略、所述上传带宽以及所述当前总内容需求更新所述迭代系数，并返回所述更新后的迭代系数至当前存储策略获取单元，直至所述当前存储策略获取单元判断到所述当前存储策略和所述上传带宽分配策略收敛至所述最佳存储策略及最佳上传带宽分配策略。

9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述当前存储策略获取单元用于：

在每一所述子节点中，定义所述当前存储策略为：

$X_{\mathrm{ij}}^k\left(t\right)=\left\{\begin{array}{cc}1,& \mathrm{fork}\∈[1,z);\\ 0,& \mathrm{fork}\∈[z,|K\left|\right]\end{array}\right.$

为所述当前存储策略，K为内容集，k为所述内容集K中的每一内容，s_k为每一所述内容k的大小，B_ij为存储容量，i、j为不等于0的正整数，h为正数，在时，存储所述内容k，在时，放弃存储所述内容k，t为所述迭代系数的迭代次数。

10.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述当前总内容需求获取单元用于：

根据以下等式获取所述当前总内容需求：

$Q_k\left(t\right)=\underset{j\∈J}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{ij}}^k{s}_k(1-X_{\mathrm{ij}}^k\left(t\right))$

其中，Q_k(t)为当前总内容需求，为所述当前存储策略，为所述用户请求到达率，K为内容集，k为所述内容集K中的每一所述内容，s_k为每一所述内容k的大小，i、j、J为不等于0的正整数，h为正数，t为所述迭代系数的迭代次数。

11.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述上传带宽分配策略获取单元用于：

根据以下等式计算所述上传带宽分配策略：

其中，为所述上传带宽分配策略，Q_k(t)为所述当前总内容需求，为所述当前存储策略，为所述用户请求到达率，U_ji为每一所述子节点的上传带宽，K为内容集，k为所述内容集K中的每一内容，s_k为每一内容k的大小，B_ij为每一所述子节点的存储容量，i、j为不等于0的正整数，h为正数，t为所述迭代系数的迭代次数。

12.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述迭代系数更新单元用于：

根据以下等式更新迭代系数：

${\mathrm{\η}}_{\mathrm{ij}}^k(t+1)={\mathrm{\η}}_{\mathrm{ij}}^k\left(t\right)+\mathrm{\θ}\left(t\right)(\underset{j\∈J}{\mathrm{\Σ}}{q}_{\mathrm{ij}}^k\left(t\right)U_{\mathrm{ji}}-Q_k\left(t\right))*f\left(\underset{k\∈K}{\mathrm{\Σ}}{q}_{\mathrm{ij}}^k\left(t\right)\right)$

其中，为更新后的迭代系数，为更新前的迭代系数，U_ji为每一所述子节点的上传带宽，Q_k(t)为所述当前总内容需求，为所述当前存储策略，为所述用户请求到达率，K为内容集，k为所述内容集K中的每一所述内容，s_k为每一所述内容k的大小，i、j为不等于0的正整数，函数是与正相关的函数，θ(t)=1/t是迭代过程中的步进长度，t为所述迭代系数的迭代次数。

13.一种子节点，其特征在于，包括：

收集单元，用于收集所述子节点的针对内容集中的每一内容的用户请求到达率；

当前存储策略获取单元，用于利用所述子节点中的所述用户请求到达率、所述存储容量、每一所述内容的大小以及针对每一所述内容的迭代系数计算每一所述子节点针对每一所述内容的当前存储策略，并发送所述当前存储策略至所述父节点；

上传带宽分配策略获取单元，用于根据从所述父节点获取的当前总内容需求以及各自的上传带宽计算所述上传带宽分配策略，并传送至所述父节点；

上传带宽分配策略获取单元，用于根据所述当前总内容需求以及各自的上传带宽计算所述上传带宽分配策略，并传送至所述父节点。

14.根据权利要求13所述的子节点，其特征在于，所述当前存储策略获取单元用于：

在所述子节点中，定义所述当前存储策略为：

$X_{\mathrm{ij}}^k\left(t\right)=\left\{\begin{array}{cc}1,& \mathrm{fork}\∈[1,z);\\ 0,& \mathrm{fork}\∈[z,|K\left|\right]\end{array}\right.$

为所述当前存储策略，K为内容集，k为所述内容集K中的每一内容，s_k为每一所述内容k的大小，B_ij为存储容量，i、j为不等于0的正整数，h为正数，在时，存储所述内容k，在时，放弃存储所述内容k，t为所述迭代系数的迭代次数。

15.根据权利要求13所述的子节点，其特征在于，所述上传带宽分配策略获取单元用于：

根据以下等式计算所述上传带宽分配策略：

其中，为所述上传带宽分配策略，Q_k(t)为所述当前总内容需求，为所述当前存储策略，为所述用户请求到达率，U_ji为所述子节点的上传带宽，K为内容集，k为所述内容集K中的每一内容，s_k为每一内容k的大小，B_ij为所述子节点的存储容量，i、j为不等于0的正整数，h为正数，t为所述迭代系数的迭代次数。

16.一种父节点，其特征在于，包括：

当前总内容需求获取单元，用于根据分别从多个子节点获取的当前存储策略、用户请求到达率以及每一所述内容的大小计算当前总内容需求，并传送所述当前内容需求至每一所述子节点；

迭代系数更新单元，用于根据分别从多个子节点获取的上传带宽分配策略、上传带宽以及所述当前总内容需求更新所述迭代系数，并返回所述更新后的迭代系数至每一所述子节点，直至每一所述子节点判断到所述当前存储策略和所述上传带宽分配策略收敛至所述最佳存储策略及最佳上传带宽分配策略。

17.根据权利要求16所述的父节点，其特征在于，所述当前总内容需求获取单元用于：

根据以下等式获取所述当前总内容需求：

$Q_k\left(t\right)=\underset{j\∈J}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{ij}}^k{s}_k(1-X_{\mathrm{ij}}^k\left(t\right))$

其中，Q_k(t)为当前总内容需求，为所述当前存储策略，为所述用户请求到达率，K为内容集，k为所述内容集K中的每一所述内容，s_k为每一所述内容k的大小，i、j、J为不等于0的正整数，h为正数，t为所述迭代系数的迭代次数。

18.根据权利要求16所述的父节点，其特征在于，所述迭代系数更新单元用于：

根据以下等式更新迭代系数：

${\mathrm{\η}}_{\mathrm{ij}}^k(t+1)={\mathrm{\η}}_{\mathrm{ij}}^k\left(t\right)+\mathrm{\θ}\left(t\right)(\underset{j\∈J}{\mathrm{\Σ}}{q}_{\mathrm{ij}}^k\left(t\right)U_{\mathrm{ji}}-Q_k\left(t\right))*f\left(\underset{k\∈K}{\mathrm{\Σ}}{q}_{\mathrm{ij}}^k\left(t\right)\right)$

其中，为更新后的迭代系数，为更新前的迭代系数，U_ji为每一所述子节点的上传带宽，Q_k(t)为所述当前总内容需求，为所述当前存储策略，为所述用户请求到达率，K为内容集，k为所述内容集K中的每一所述内容，s_k为每一所述内容k的大小，i、j为不等于0的正整数，函数是与正相关的函数，θ(t)=1/t是迭代过程中的步进长度，t为所述迭代系数的迭代次数。