PPIO 在数据分发场景中的技术设计

PPIO 的核心团队做过 PPTV，这是曾经最大的 P2SP 华语视频平台，用户数做到了4.5亿的规模。近十年的 P2P 视频产品经验让PPIO团队积累了丰富的 P2P 和分发类项目的技术、产品和运营实践。以下是 PPIO 为分发场景所做的技术设计。

#1. 重叠网络

PPIO 支持重叠网络 (Overlay 网络)，每个存储节点 (Storage Node/Miner) 都会将与自己物理连接较快的存储节点作为自己的邻居，在数据传递和信息交互过程，充分发挥临近节点的优势，使得网络效率大大提高。

#2. 流媒体传输的优化

前面提到，流媒体是分发场景的最主要应用，对流媒体的支持以及做到足够好的服务质量 (QoS) 非常重要。PPIO 实现了针对流媒体的由数据来驱动的特别下载算法，从而保证实时流媒体的流畅播放。

#3. P4P 技术的支持

P2P 会产生大量的网络间的跨 ISP 流量。一般来说，网络运营商 ISP 的网络内的流量是没有额外费用的，但是，运营商之间传输所产生的通讯会按照流量来计费。有没有什么办法能够做到既保留 P2P 技术的优势，又能做到降低跨 ISP 流量呢？这就是 P4P 技术。

P4P 全称 Proactive Network Provider Participation for P2P，在加强相同服务供应商 (ISP) 内网络流量的同时，降低了骨干网络传输压力和运营成本，从而也提高了 P2P 文件的传输性能。与 P2P 随机挑选节点的方式不同，P4P 模式可以协调网络拓扑数据，有效选择节点，从而提高网络路由效率。

PPIO 团队之前在做 PPTV 的时候有丰富地和运营商打交道的经历，在降低运营商的跨 ISP 流量有独特的方法。而在 P4P 技术出现之前，运营商都在想办法限制使用 P2P 的技术。

#4. 热门内容的自适应调度

PPIO 支持 P2P-CDN。在 P2P-CDN 里面，热门内容的自适应调度是非常重要的，也是提高服务质量 (QoS) 的重要手段。热门内容的自适应调度就是当一个文件在网络中变得受欢迎之后，系统会自动触发调度机制，让更多的存储节点存储这个文件。这样的设计既能提高用户体验，也能提高更多存储节点的收益。反之，当很受欢迎的文件失去热度之后，系统则会自适应地减少存储此文件的存储节点的数量。这样就形成一种动态的平衡。PPIO 在热门内容调度算法上下了很大的功夫。

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#5. 人为预热机制

除了热门内容的自适应调度之外，PPIO 还提供了一套人为预热的机制，那么人为预热机制适用于什么场景呢？

比如说大家在看一部电视剧，前面一集看的人已经很多了，那么大概率地预测，下一集看的人也会很多。所以发布方在更新新的一集的时候，就可以提前推送新的一集的资源到更多矿工那里。这样当大家观看下一级电视剧的时候，已经有足够多的存储节点在做种了。这样在内容发布前就能充分利用 P2P 网络的优势，大大提升观看体验。类似的场景还有很多，只要人为可预知的热门内容都可以预热来提升冷启动过程中的体验。

内容发布者可以支付费用来指定需要预热的内容，并且可以指定执行预热的区域、ISP、时间段。根据区域、ISP 和时段的不同，存储的价格也会有不同。PPIO 中预热的实现是和去中心化存储的原理基本一致的，因为矿工不知道这个内容是不是真的很热，所以需要收取费用来对冲风险。但是预热和存储不同的是，预热采用的是全副本，而存储主要采用的纠删码，后面我会解释为什么会有所不同。

#6. P2P 直播的考虑

PPIO 不仅仅考虑了流媒体点播的下载，而且还考虑实时流媒体直播。直播在本质上就是一堆连续的小文件的分发，只是这些小文件他们的生命周期比较短，一段时间过后就没有用了，但同时也要求这些小文件的分发效率要非常高，要非常快速地分发到尽可能多的节点上。直播的整体架构和 PPIO 的流媒体体系是一致的，只是切分文件的方式，下载算法有所不同。

直播分为两类，一类是高延时直播，主要用于赛事，新闻等，这类直播的特点是一个直播频道，可能观看的用户数很多很多，但是大家对节目的时延不是那么敏感。还有一类是低延时直播，主要用于主播，秀场等模式，这种直播的特点是，由于涉及到和主播之间的互动，这类对延时的要求非常低，一般在 5s 之内，也就是当动作发生到看到画面最多只有 5s 的时间，但是用户规模一般不大。

PPIO 面对这两种直播场景，使用一推二拉三补偿的方案，做了一致性兼容，只是参数的不同，就能很好地支持两种模式。PPIO 的创始团队之前是做 P2P 直播起家的，做过全世界最大的 P2P 直播平台，PPTV，在直播领域的积累也是非常丰富的。

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编译者/作者：币须内容矿池

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