基于P2P和CDN的監控傳輸子系統的設計
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實驗通過傳輸子系統從負載發生器下載數據來模擬大量數據請求，并分別收集下列三種模型的實驗數據：
(1)傳統多線程阻塞模型，即每個現存阻塞得處理一個單獨的請求，在圖3中用A表示，并簡稱為A模型。
(2)固定線程數目的線程池，初試線程數采用CPU個數的2倍加2來確定，即10個初始線程，在圖3中用B表示，并簡稱為B模型。
(3)采用該文提出的線程池動態管理算法的模型，初試線程個數也為10個，在圖3中用C表示，并簡稱C模型。
4．2 分析數據得平均值
下面數據均是通過nmon采樣和ninon analyser分析得到的平均值。
(1)CPU使用率比較。從圖3中可以看到，在A模型中，基本已經占用了所有的CPU資源。因為每個線程服務一個請求，一旦請求大量到來，就會有大量的線程產生。而在B模型中，因為線程個數固定，且已經預先創建好，當請求量過大時，任務隊列會起到很好的緩沖作用。C模型是效果最好的，因為線程個數總是會被調整到最佳的個數，并且任務池的使用有效減少了系統中頻繁的內存申請和釋放操作。本文引用地址：http://www.104case.com/article/158040.htm
(2)空閑內存比較。從圖4中可以容易分析得到，當請求的總量相同的情況下，A和B模型占用的內存情況很接近。但是C模型中，任務池和線程池的大小都是動態伸縮的，提高了系統的處理能力，自然也會使用更多的內存。
(3)網絡I／O流量比較。圖5展現了3種模型的網絡I／O情況，在A模型中，因為采用的是阻塞的方式進行的，當套口已經沒有數據可讀，線程會阻塞等待數據的到達，而其他已經有數據到達的套接口則可能得不到處理，因此A模型的網絡吞吐量比較低。在B模型中，采用的非阻塞和線程池模型，一旦一個套接口將要發生阻塞，線程可以很快切換到其他已經有數據準備好的套接口上，加快了數據的接收速度，因此也提高了網絡的傳輸速度。在C模型中，減小了內存和CPU等部件的負載，提高了性能，動態任務池使得系統有比B模型更好的緩存能力，因此C模型比B模型網絡吞吐量更高是可以理解的。系統采用的是l 000 Mb／s網卡，基本達到了網卡的極限。
5 結 語
根據統計線程池中的各個線程的平均等待時間和當前CPU的使用率，對線程池的尺寸進行動態的調整。利用這種線程池動態管理算法，可以很好地適應Internet上客戶請求突發性變化的情況。當突然到來大量請求時，根據算法原理，可以增加適量的線程滿足額外的請求；當請求變少以后，會將線程的數量減少，從而減輕系統的壓力。經過實驗分析比較可以得出，采用線程池動態管理算法之后，有效減小了CPU的負載壓力，提高了網絡吞吐量和系統整體性能。但是，線程池的管理還有很多地方可以優化，比如調整線程池尺寸都是以2為步長進行調整的，但是這個步長是根據經驗得出來的，還沒有很好的理論依據。同時，可以增加更多的統計信息加入到算法的決策之中，提高算法的精確性。
這里實現了在多媒體監控傳輸系統中P2P和CDN的結合，引入半同步／半異步的模式，設計了系統框架，引入任務池和線程池等技術，解決了媒體資源服務器和原始服務器之間的高效傳輸子系統的網絡瓶頸，設計了有效的線程池動態管理算法。
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