下載區塊排程演算法

在此主要目的在於利用本論文的下載排程演算法避免播放中斷。但有幾個決定性的 假設前提：

1. 每個區塊的檔案大小不盡相同，最大與最小可能相差 1～3 倍，因此下載時間也有 所差異。

2. 第二，區塊下載速度必須大於其播放位元率（Bit Rate）；在此前提下，每個區塊才 有機會在播放前完成下載動作，否則下載速度過慢仍無濟於事。換句話說：平均每 個區塊距離下載完成的時間必須小於它距離預期播放的時間。

3. 由於客戶端的播放具連續性（按順序播放）的特性，這些連續播放的區塊被趨近於 同一批的鄰居同儕所維護與服務，也因此同一客戶端節點相臨區塊編號的下載速度 可被認為十分相近。

4. 除了鄰居差異的影響外，我們認為時間也是一項影響要素，也就是說：隨著時間流 逝，某個區塊上一次或是上上次所測出的下載速度也可提供參考；且因為鄰居相同，

故前幾次測量之下載速度，其參考價值比相鄰編號的區塊下載速度更高。

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基於以上前提，本論文制定一些變數幫助了解：

T：每個影音區塊的播放時間

P：在一個播放時間內要檢查是否開始下載的次數 B：檢查是否開始下載的區塊數

k：第 k 個區塊（1 k N）

Wk：第k 個區塊的下載速度

Q：取出下載速度歷史記錄的時間範圍 R：取出下載速度歷史記錄的區塊數

假設每個區塊的播放時間皆為T 秒，我們希望在這播放時間內的 P 個時段，也就是 系統每隔 ^T

P 秒都能檢查是否有區塊必須開始下載；且每次從B 個尚未下載的區塊中 挑選，最多只能挑選一個開始下載。

由於區塊編號相臨時，下載速度亦相近；在挑選下載區塊時，我們以加權移動平均 法（Weighted Moving Average）去推測該區塊開始下載後的下載速度 W，再評估是否該 開始下載。加權移動平均法的基本公式如下：

W α W

α

其中 W 是區塊編號第 k 個的下載速度，而 α 是計算範圍內第 i 個區塊下載速度 所占的權重。我們的想法是在每次檢查是否有區塊可下載時，取出之前記錄的若干個區 塊的下載速度W，包含下載中或剛下載完畢的區塊，我們以這段評估範圍定為 R。隨著 時間流逝，某個區塊的下載速度歷史記錄也是可提供參考的，只是該權重α 仍因時間流 逝而漸漸降低，我們以這段可評估的時間範圍定為Q。

如圖6，我們可以看到右邊第 k 個區塊（S ）正準備計算出預期的下載速度 W ，x 軸為區塊之編號，其中也包含了下載、預載與播放區塊區間的範圍，y 軸則是代表每次

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檢查下載的時間，每次時間間隔如前文提到為 ^T

P 秒，因此每 ^T

P 秒我們也得到並記 錄這些下載中區塊的下載速度。

舉例來說：若B 3，我們取 4 份時間（Q 4，t ~ t 3），與最近 5 份區塊的資料

（R 5），下載區間恰有 3 個區塊正在下載時，則預載區間會找最近的 2 個區塊的速度 資料，故理論上我們可以得出一份最多 20 份下載速度的資料表格。但因這些區塊下載 狀況不一，剛開始下載的區塊所獲得的速度資料必然較少；且預載區間的區塊因為已下 載完成，故更新之下載速度必為0，故不計算其權重。以此推論，實際能測得之下載速 度資料可能如橘色部分所示。在此為易於說明，將W 與α以 W_{編號，時間}、α

編號，時間表

示。

圖6：預測下載速度之速度分佈

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圖7：預測下載速度之權重分佈圖

圖 7 則是相對之權重分佈情形，故我們可將上述所得出之下載速度計算公式列出：

W α _, W _,

α _, , R 5, Q 4

R, Q

,

接下來探討權重的安排，由於x 軸的權重被鄰居的差異度所影響，區塊的起始下載 時間不同，其鄰居差異度亦有所影響，得到的速度可參考性則隨著起始下載時間的漸遠 而大幅降低，故我們在權重方面會以等比級數遞減。

至於 y 軸權重是受到時間的影響，每段時間所得到的速度並不會有太大的變化；唯 一的例外即當區塊一開始進行下載時，總是稍微浪費了一些時間在初始化上（與Tracker 溝通、取得鄰居清單並要求檔案片段等等），故參考性最低。因此，我們以時間t 得到的 權重為基準，每項往前追溯的權重皆以等差級數遞減，而最早的數據我們給予最低的權 重。

圖 8 即為我們給予這權重的範例，可發現最底層的目前下載速度是等比級數的比例 遞減；再來每往前一段時間的資料，我們給予目前權重再減 1 作為該權重（等差級數）。 但當這個資料為最舊時，我們認為此為起始下載的下載資料，故採計可信度最低，給予

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的權重也改成只有 1。而預載區間在下載完成後之速度資料為 0，不採計。當我們建構 出這個權重表格時，即可一一配合對應的速度值，予以計算出預期下載速度 Wk。

圖8：預測下載速度之權重範例圖

求出預期下載速度後，為了區塊下載控制的檢查機制，我們便可為這個機制推導出 一些式子：

T：區塊的播放時間

N：一份影片被切割的區塊總個數

c：目前播放或是先前播放中斷的區塊編號 m：下載中的區塊個數

k：第 k 個區塊（1 k N）

Dk：第k 個區塊距離下載完成的時間 Fk：第k 個區塊尚未下載的檔案大小 Wk：第k 個區塊的預期下載速度

u：緊急程度，可與緊急指標比較作為是否可開始下載或播放的依據

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H.U.：高水線緊急指標（High Urgent Index），可被比較來評斷是否開始下載區塊

L.U.：低水線緊急指標（Low Urgent Index），可被比較來評斷是否開始下載或播放區塊 首先，若要於播放前完成下載動作，必須達成平均每個區塊距離下載完成的時間小

u

W T

若 u＞H.U.，表示緊急程度非常高，必須趕緊開始下載；而當 u＝H.U.，則是緊急 程度中等，再不下載會使u 提高而使中斷機率上升，故仍開始下載；最後則是 u＜H.U.

的情形，我們認為仍在安全範圍內，可暫不開始下載。此外，前文曾提及每次偵測時會 從 B 個區塊中挑選，最多只能挑選一個開始下載。若有多個區塊求出的比值 u 皆超出 H.U.時，則選 u 最大的區塊準備開始下載。

當我們選好欲開始下載的區塊（S ）時，由於會使其它正在下載的區塊下載速度變 慢，故必須再度評估：該區塊新增下載動作後，會不會使這些正在下載的區塊因為下載 變慢而來不及在播放前完成，造成播放中斷。為考慮此一情形，我們認為必須也求出這 些區塊的緊急程度u，其中下載中區塊的下載速度被新增區塊所分走，平均下降速度為 W 的 m 分之一，因此我們以 在下正 載的區塊（S ）為例，求出新的 W ：

W W

再將W 代入公式(5)即可得出新的緊急程度u：

u ^{距離下載完成的時間}

距離預期播放時間

F

W T

得出以上式子後，我們制定幫助判斷 S 是否可開始下載的規則：

1. 首先下載中區塊的 u 只要全部都小於 H.U.，S 即可開始下載，因為就算 S 開始 下載，S 也不會因為下載速度變慢而造成播放中斷。

2. 但萬一下載中區塊的 u 任一介於 H.U.與 1 之間時（H. U. u 1），則 S 不可開始 下載，除非 S 的 u大於1。

3. 任一下載中區塊的 u 1，表示很有可能發生中斷，故 S 不能開始下載。

如圖 9 我們整理一些狀況範例來判定 S 是否可開始下載動作：

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圖9：判定是否下載之狀況範例圖

圖 9（a）下載中區塊的 u 只要全部都小於 H.U.，表示加入 S 也不會使得其它正 在下載的區塊下載不及，以至論到它播放時發生中斷。圖 9（b）則是 S 的 u 介於 H.U.與 1 之間，且 S 的 u 也不夠高（不夠緊急），故不進行下載動作。圖 10（c）跟圖 9（b）差別只在 S 的 u 大於 1，故開始下載。圖 9（d）則是出現下載中區塊的 u 大於 1，此時不可開始下載。

最後我們討論特殊情形：初始化的運作。由於一開始沒有下載速度可參考，無法決 定哪個區塊先下載，所以當客戶端一開始剛入網路時先下載第一個區塊。接下來每隔

T

P 秒仍檢查是否有區塊須開始下載，但由於目前無區塊播放（c 0），此時：

u 距離下載完成的時間 距離預期播放時間

F

W k c 1 T

F W k 1 T

由於挑出預下載區塊後，仍須評估新區塊加入後是否仍穩定，故對正在下載的區塊 算 u；其中因為第一個區塊的距離預期播放時間為零無法計算 u，故計算是否下載時，

我們將其忽略。

至於初始化的播放時機，由於直到第一個區塊下載完成才檢查是否開始播放，此時 依然如偵測下載般算出下載中與欲下載的區塊的u。接著為避免未來發生播放中斷情形，

我們制定一低水線的標準（L.U.），所有計算出的 u 都必須小於 L.U.才可開始播放。若 檢查後仍未播放，則在每次檢測是否下載的同時也一起檢查是否播放，直至第一個區塊 開始播放後，系統恢復正常如前。

第二種特殊情形為下載狀況非常好時，下載區間往往沒有區塊在下載；為充份利用 下載頻寬，我們將算出下載中區塊的平均 u，若平均 u 小於 L.U.且其中最大 u 亦小於 H.U.時，則一定下載區塊，此時再另外從欲下載區塊中挑出 u 最大的開始下載（不需與 H.U.比較）。

最後我們列出完整之流程圖（不包含初始化狀況），如圖1

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2. 取 得 評 估 範 圍 內