CN104469410B - 一种在p2p-cdn混合视频点播网络中的性能测试方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种在P2P‑CDN混合视频点播网络中的性能测试方法，属于视频点播技术领域。本发明包括：客户端的设计和实施、分布式行为估计。本发明将播放缓冲分为三个流机器，管理者按照流机器的任务处理权限的来依次分配任务实现任务窗口的管理，同时利用rCDN窗口长度灵活伸缩和三个流机器重新加入的机制来模拟客户端的暂停和拖拽，最后提出了集中式的控制机制为提前离开的客户端选择合适的替代者。本发明提供了在大规模、真实环境下的性能测试方法，降低了在视频点播网络中的视频缓冲时间，为用户提供稳定性能和可靠服务。

Description

一种在P2P-CDN混合视频点播网络中的性能测试方法
技术领域
本发明属于视频点播技术领域，更具体地，涉及一种在P2P-CDN混合视频点播网络中的性能测试方法。
背景技术
视频点播技术(Video on Demand，VoD)即按需要的视频流播放，是当前分布式流媒体通信应用的一项前沿技术，是面向未来的信息、通信等相关技术相结合的新技术。同时，视频点播又是一项业务，泛指利用交互式网络将声音图像进行实时传输，以实现影视点播、信息查询、电视购物、远程教育等服务的一项交互式多媒体应用业务。
近年来，随着用户对视频点播服务需求的增大，出现了许多测试技术来保证视频点播网络能提供可靠服务。传统的测试技术包括仿真建模和试验台测试，由于BT客户端数量的限制和建模的困难，无法在大规模和真实环境下实现完整的性能评估。
在直播流媒体网络中，ShadowStream提出了一种内置的性能评估：三层流机器框架(production-rCDN-experiment，以下简称PCE)来为用户提供可靠服务，其中production(以下简称P)为封装着稳定版本软件代码的流机器、rCDN(以下简称C)对应着内容分发网络(Content Delivery Network，以下简称CDN)的流机器、experiment(以下简称E)为封装着测试版本软件代码的流机器。具体而言：如果软件开发商改进了原软件的代码，开发出了新版本的软件，要进行新软件的性能进行评估，为得到最真实的性能评估结果，就把这些软件拿给现实世界中的真实用户用。一个软件对应着一个P2P-CDN架构的视频点播系统，当前用户用该软件进行视频点播。类似地，其他用户也用相同的软件进行视频点播。这些软件构成了一个大的P2P-CDN架构的网络，不同的用户点播相同的视频时：每个用户中的流机器(即P、C、E)从别的用户已经下载的视频源或者是CDN中下载需要的视频片段。每个下载任务首先被分配给experiment，根据experiment的性能来评估算法，如果有任务失败，就将失败的任务重新分配给能提供更好保护的rCDN和production来下载。
但是由于直播流媒体和视频点播在视频回放和人机交互模型中的差异，例如：视频点播中的客户端并不像直播流媒体网络中的客户端需要同步、视频点播网络中用户可以随时拖拽和暂停当前视频、视频点播网络中用户的播放点随机等等，因此ShadowStream并不能直接用于视频点播网络。
发明内容
针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供一种在P2P-CDN混合视频点播网络中的性能测试方法，由此解决如何在视频点播网络中为用户提供稳定性能和可靠服务的技术问题。
本发明提供一种在P2P-CDN混合视频点播网络中的性能测试方法，包括以下步骤：
步骤1设计基于三层流机器框架的可变任务窗口模型，所述三层流机器框架包括流机器production、rCDN和experiment，所述可变任务窗口模型为：
当X1＝X0时，所有流机器的任务窗口停止前进，rCDN任务窗口的右边界也暂停，同时继续下载片段，其中，X0表示实际用户暂停的频率，X1表示测试中模拟暂停的频率；
当X1>X0时，experiment任务窗口被冻结，production任务窗口和所述rCDN任务窗口照常前进，动态地减小了所述rCDN任务窗口的长度；
当X1<X0时，所述experiment任务窗口照常前进，同时所述production任务窗口和所述rCDN任务窗口的缓冲位置保持冻结，动态地增大了所述rCDN任务窗口的长度；
步骤2模拟用户暂停行为，根据所述X1与X0之间的大小调用相应的函数模拟测试中的用户暂停，其中函数x.pause()表示通知流机器停止任务窗口前进，其视频片段的下载仍然继续；函数c.reduce()表示通知rCDN在移动其左边界的同时冻结其右边界，其视频片段的下载仍然继续；函数c.enlarge()表示通知rCDN在移动其右边界的同时冻结其左边界，其视频片段的下载仍然继续；函数x.restore()表示通知流机器任务窗口前进，其中x可以代表production、rCDN或experiment；
步骤3当检测到用户的拖拽行为时，通知production新的播放点，通知rCDN和experiment在经过一段缓冲时间后重新进入测试；
步骤4当有客户端提前离开时，选择播放点最靠近所述提前离开的客户端的播放点的未加入测试的用户作为代替者进入测试。
总体而言，通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比，具有以下有益效果：
通过流机器的任务处理权限的来依次分配任务实现任务窗口的管理，使设计更为层次分明；同时利用rCDN窗口长度灵活伸缩和三个流机器重新加入的机制来模拟物理世界中真实客户的暂停和拖拽，使得设计贴近实际；最后提出了集中式的控制机制为提前离开的客户端选择合适的替代者。本发明保证了用户视频播放的带宽，减少了视频播放中产生卡顿的机率，增强了用户在视频点播过程中体验，为用户提供了可靠服务。
附图说明
图1为本发明在P2P-CDN混合视频点播网络中的性能测试方法的流程图；
图2为本发明实施例中PCE结构的播放缓冲结构图；
图3为本发明实施例中rCDN的可变长度窗口模型的示意图；
图4为本发明实施例中getPlayTime()函数的开始时间和返回值的示意图；
图5为本发明实施例中流机器和管理者之间的API函数；
图6为本发明实施例中每个客户端i模拟用户暂停行为的分布式算法。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
图1所示为本发明在P2P-CDN混合视频点播网络中的性能测试方法的流程图，具体包括以下步骤：
步骤1设计基于PCE的可变任务窗口模型；
在本发明实施例中，客户端下载和上传数据采用的单位是：片段(pieces)，引进播放缓冲(play buffer)来记录每个片段是否已经被下载或者还需要被下载的这些状态。每一个播放缓冲由3个流机器(production、rCDN、experiment)组成，和直播流媒体不同的是,视频点播网络中所有的视频数据都已经存在，因此也就没有了资源点(source point)。
图2所示为本发明实施例中PCE结构的播放缓冲结构图，包括：播放缓冲的最右边界为缓冲点(buffer point)；production(图2中P)和experiment(图2中E)分别被分成两部分，一部分称为后缓冲(back buffer),另一部分称为前缓冲(front buffer)，其中后缓冲与前缓冲长度不一定相等，production的前缓冲和后缓冲的交界点称为播放点(playpoint)，experiment的前缓冲和后缓冲的交界点称为虚拟播放点(virtualplaypoint)。
在本发明实施例中，采用一种简单的管理者(hypervisor)通知各流机器该下载哪些片段来实现任务窗口管理。管理者按照experiment、rCDN、production的流机器顺序依次分配任务，如果之前的流机器(例如experiment)没能下载全部的片段，管理者会将下载失败的片段分配给之后的流机器(例如rCDN)。
图3所示为本发明实施例中rCDN的可变长度窗口模型的示意图。假设观看某一视频时，实际用户暂停的频率为X0，测试中模拟暂停的频率为X1，对于XO和X1的大小有三种情况：
1.当X1＝X0时，上述三个流机器(即P、C、E)的任务窗口的行为应该与用户的行为相匹配；
2.当X1>X0时，既要为experiment流机器模拟额外的暂停(由于experiment流机器里面封装了软件改进后的代码，而测试中是要测试修改代码后软件的性能，因此只为这个流机器模拟额外的暂停)，同时又要保证用户的体验质量，其中额外的暂停应该像实际用户暂停那样包含暂停的位置和暂停的时间；
3当X1<X0时，当用户选择暂停时，管理者有(X1-X0)/X0的机率来通知rCDN和production的任务窗口随着用户暂停，同时让experiment的任务窗口继续前进。
为了解决上述三种情况提出的问题，本发明的基本思想是让rCDN任务窗口的长度灵活变动。为了达到灵活变动，rCDN任务窗口的右边界应该能自由改变。对于上述三种情况分别有如下三种解决方案：
1.当X1＝X0时，若一个用户暂停了视频，所有流机器的任务窗口应该停止前进，rCDN任务窗口的右边界也应该暂停，同时继续下载片段(即从CDN中获取的片段)；
2.当X1>X0时，在收到管理者的信息后，experiment的任务窗口被冻结，production和rCDN的任务窗口照常前进，这就导致了管理者动态地提前了rCDN任务窗口的左边界而冻结了rCDN任务窗口的右边界，也就动态地减小了rCDN任务窗口的长度；
3.当X1<X0时，experiment照常前进，同时production和rCDN的缓冲位置保持冻结，这就导致了管理者会动态地提前rCDN任务窗口的右边界同时会冻结rCDN任务窗口的左边界，也就动态地增大了rCDN任务窗口的长度。
为了更好地描述PCE的可变窗口模型，采用两个函数x.getLength()和x.getPlayTime()，其中，上述两个函数中的x可以代表p(production)或者c(rCDN)或者e(experiment)。函数x.getLength()用来为每一个流机器确定下载任务窗口的长度，对于production和experiment来说，该函数的返回值是其前缓冲的长度；函数x.getPlayTime()用来定义下载任务窗口的左边界，对于production来说，左边界是真正的播放点，但对于experiment来说，左边界是虚拟播放点。
图4所示为本发明实施例中getPlayTime()函数的开始时间和返回值的示意图。对于production，开始时间为用户到达的时间，getPlayTime()函数的返回值是播放点；对于rCDN，开始时间为进入测试的时间，getPlayTime()函数的返回值是播放点+pl.front；对于experiment，开始时间为进入测试的时间，getPlayTime()函数的返回值是虚拟播放点，即播放点+pl.front+clength+el.back。其中，pl.front是指production的前缓冲的长度；clength是指rCDN的长度；el.back是指experiment的后缓冲的长度。
步骤2模拟用户暂停行为；
模拟用户暂停行为主要讨论了协作机制(orchestration)与保护问题(protection)。协作机制是指协作者(orchestrator)控制一大群真实客户端的评估行为，为此提出了分布式协作。分布式协作是指假定协作者已经知道实际用户暂停的频率X0和测试中模拟暂停的频率X1，协作者只需要将X0和X1这两个属性嵌入应答报文，再将该应答报文分发给参加测试的所有客户，并不需要计算减少或者增加rCDN任务窗口长度的准确时间。
保护问题是指当测试中模拟暂停的频率X1大于实际用户暂停的频率X0时，rCDN窗口长度的减少会影响真实用户的体验质量，这是因为从CDN下载丢失片段的时间减少了。当测试中模拟停顿频率X1小于实际用户停顿频率X0时，如果experiment窗口长度太大而接近视频的结尾，那么用户会被迫放弃测试。
为解决上述保护问题，提出了一个简单的分布式控制机制：是指在某个时间段，例如5s内，管理者会调用函数c.getLength()来获取rCDN任务窗口的长度。一旦rCDN任务窗口的长度减少或者增加超出了设定的范围，就会通知协作者有客户端提早离开。
图5所示为本发明实施例中流机器和管理者之间的API函数，x.pause()表示管理者会通知流机器停止任务窗口前进，其片段的下载仍然继续；c.reduce()表示管理者会通知rCDN在移动其左边界的同时冻结其右边界，其片段的下载仍然继续；c.enlarge()表示管理者会通知rCDN在移动其右边界的同时冻结其左边界，其片段的下载仍然继续；x.restore()表示管理者会通知流机器任务窗口前进，因此任务窗口也会被修复。其中x.pause()、c.reduce()、c.enlarge()、x.restore()这些函数都是被管理者调用，由流机器来完成；函数中的x可以代表p(production)或者c(rCDN)或者e(experiment)。
图6所示为本发明实施例中每个客户端i模拟用户暂停行为的分布式算法的流程图。对于一个客户端i，一旦管理者接收到了测试中模拟暂停的频率X1和实际用户暂停的频率X0，管理者会判断两者的大小。
1.当X1＝X0时，如果管理者检测到了用户的暂停行为，管理者会调用p.pause()、c.pause()、e.pause()，即管理者通知流机器P、C、E停止任务窗口前进，同时下载视频片段继续；如果管理者检测到了用户停止暂停的行为，管理者会调用p.restore()、c.restore()、e.restore()，即管理者通知流机器P、C、E的任务窗口继续前进，其任务窗口长度被修复；
2.当X1>X0时，设定k0为播放点的初始值，设定l0为视频的总长度。设定循环参数k开始处于k0，若k小于l0，则管理者循环调用c.reduce()(管理者通知rCDN任务窗口移动左边界同时冻结右边界，同时下载视频片段继续)、e.pause()(管理者通知流机器E停止任务窗口前进，同时下载视频片段继续)，同时k循环自增l0/(X1-X0)。每循环一次，记录暂停时间t，同时保证t服从给定的分布(在本发明实施例中，任意分布都可以)。一旦k大于等于l0时，则循环结束；
3.当X1<X0时，如果管理者检测到了用户的暂停行为，设定μ为机率(X1-X0)/X0，进一步，如果给定的随机值(random())小于μ，则管理者调用p.pause()(管理者通知流机器P停止任务窗口前进，同时下载视频片段继续)、c.enlarge()(管理者通知rCDN任务窗口移动右边界同时冻结左边界，同时下载视频片段继续)；如果管理者检测到了用户停止暂停的行为，则管理者调用p.restore()、c.restore()，即管理者通知流机器P、C的任务窗口继续前进，流机器P、C的任务窗口长度被修复，同时下载视频片段继续。
为了降低客户端提早离开的可能性，先应计算rCDN窗口的初始长度，再提出暂停时间可能性分布函数f(x)，其中x定义为暂停时间，而f(x)代表暂停时间x对应的可能性。最后再计算x的期望值E(x)，可以表示为
当X1>X0时，experiment额外(X1-X0)的暂停行为会将rCDN任务窗口的长度减小同时也可以充分利用视频片段之间的广告时间来修复rCDN任务窗口的全部长度，即当一个用户观看广告的时候，冻结rCDN左边界的同时experiment能够继续前进来修复rCDN任务窗口的总长度。
步骤3模拟用户的拖拽行为；
拖拽行为估计是指设定实际用户拖拽的平均次数为Y0，测试模拟中期望达到的拖拽频率为Y1。为了达到拖拽估计，集中讨论当实际用户拖拽的平均次数Y0等于测试模拟中期望达到的拖拽频率Y1的情况。
当Y0＝Y1时,三个流机器的任务窗口长度的变化应该和用户的行为相一致。拖拽后production的新播放点应该是真实用户选择的播放点。如果用管理者通知三个流机器播放点变更的方式来处理真实用户的拖拽行为，那么production和rCDN就会下载片段来填充空的任务窗口，这会对experiment产生干扰。
为了避免干扰，可以采取这种方法：当管理者检测到用户的拖拽行为时，管理者会通知production新的播放点以便客户端在拖拽后能够继续观看视频。管理者通知rCDN和experiment在缓冲时间△t后重新进入测试。重新进入测试时要保证以下两点要求：
1.experiment的任务窗口应该是空的(即experiment没有下载视频片段)；
2.production和rCDN的任务窗口应该是满的，(即production和rCDN已经下载了缓冲时间△t内的数据)。
达到上述两点要求后，production和rCDN才能在缓冲时间△t内从CDN中获得片段填满其任务窗口。对于任意一个客户端，总测试时间将从(tleave,i-tstart,i)变更为其中tleave,i表示客户i的离开时间；tstart,i表示客户i的开始时间；Δti表示客户i给定的缓冲时间。计算experiment中片段丢失率的公式也要相应更改。
步骤4代替提前离开的客户端；
提前离开的客户端有两种情况：用户发动客户端的离开、管理者的命令发动离开。
对于上述两种情况，提前离开的客户端的播放点会运载一部分链接失败的状态信息，其中链接失败的信息包含一些属性，例如客户端计划到达时间和当前的播放点。协作者会从还未加入测试的用户中选择代替者来替代该提前离开的客户端。
在本发明实施例中，还未加入测试的用户应该向协作者通知自己的播放点，协作者会用一个数据表格来记录该播放点。当协作者检测到有提前离开的客户时，协作者会选择播放点尽可能靠近该提前离开的客户端的播放点的还未加入测试的用户作为代替者进入测试。
本领域的技术人员容易理解，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种在P2P-CDN混合视频点播网络中的性能测试方法，其特征在于，包括：
步骤1、设计基于三层流机器框架的可变任务窗口模型，所述三层流机器框架包括流机器production、rCDN和experiment，其中，production即产品版本流机器，简称为p；rCDN即下载修复流机器，简称为c；experimen即实验版本流机器，简称为e；并且使用，其中，x代表production、rCDN或experiment，即x代表p，c或e；所述可变任务窗口模型为：
当X1＝X0时，所有流机器的任务窗口停止前进，rCDN任务窗口的右边界也暂停，同时继续下载片段，其中，X0表示实际用户暂停的频率，X1表示测试中模拟暂停的频率；
当X1>X0时，experiment任务窗口被冻结，production任务窗口和所述rCDN任务窗口照常前进，动态地减小了所述rCDN任务窗口的长度；
当X1<X0时，所述experiment任务窗口照常前进，同时所述production任务窗口和所述rCDN任务窗口的缓冲位置保持冻结，动态地增大了所述rCDN任务窗口的长度；
步骤2、模拟用户暂停行为，根据所述X1与X0之间的大小调用相应的函数模拟测试中的用户暂停，其中函数x.pause()表示通知流机器x停止任务窗口前进，其视频片段的下载仍然继续；函数c.reduce()表示通知rCDN在移动其左边界的同时冻结其右边界，其视频片段的下载仍然继续；函数x.enlarge()表示通知流机器x在移动其右边界的同时冻结其左边界，其视频片段的下载仍然继续；函数x.restore()表示通知流机器x任务窗口前进；
其中，调用函数模拟测试中的用户暂停具体包括：
当X1＝X0时，如果检测到了用户的暂停行为，则调用函数p.pause()、c.pause()、e.pause()；如果检测到了用户停止暂停的行为，则调用函数p.restore()、c.restore()、e.restore()；
当X1>X0时，设定k0为播放点的初始值，设定l0为视频的总长度，设定循环参数k开始处于k0，若k小于l0，则管理者循环调用函数c.reduce()、e.pause()，同时所述循环参数k自增l0/(X1-X0)，每循环一次，记录暂停时间t，一旦所述循环参数k大于等于l0时，则循环结束；
当X1<X0时，如果检测到了用户的暂停行为，设定μ为机率(X1-X0)/X0，如果给定的随机值小于μ，则调用函数p.pause()、c.enlarge()；如果检测到了用户停止暂停的行为，则调用函数p.restore()、c.restore()；
步骤3、当检测到用户的拖拽行为时，通知production新的播放点，通知rCDN和experiment在经过一段缓冲时间后重新进入测试；
步骤4、当有客户端提前离开时，选择播放点最靠近所述提前离开的客户端的播放点的未加入测试的用户作为代替者进入测试。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述步骤2中，当X1>X0时，experiment额外的X1-X0的暂停行为会将所述rCDN任务窗口的长度减小t表示暂停时间，f(t)表示的是暂停时间长度的密度分布函数。
3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，在所述步骤2中，当X1>X0时，利用广告时间来修复所述rCDN任务窗口的全部长度，即调用函数c.enlarge()和函数e.restore()来修复所述rCDN任务窗口的总长度。
4.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述可变任务窗口模型采用两个函数x.getLength()和x.getPlayTime()，其中，函数x.getLength()为流机器x确定下载任务窗口的长度，对于production和experiment来说，该函数的返回值是其前缓冲的长度；函数x.getPlayTime()用来定义流机器x下载任务窗口的左边界，对于production来说，左边界是真正的播放点，但对于experiment来说，左边界是虚拟播放点；调用函数x.getLength()来获取所述流机器x任务窗口的长度，调用函数x.getPlayTime()来获取所述流机器x任务窗口的左边界。
5.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，在所述步骤3中通知rCDN和experiment重新进入测试时要满足以下条件：
(1)所述experiment任务窗口没有下载视频片段；
(2)所述production任务窗口和所述rCDN任务窗口已经下载了所述缓冲时间内的数据。
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