视频CDN技术分析(3)

传统CDN在应用于视频缓存时存在的问题是:

1)负载均衡器成为系统吞吐量瓶颈

视频文件流量远高于图片和其他网页资源文件。如果采用层级化的集群结构,由于负载均衡设备的吞吐能力将远小于缓存集群单机最大吞吐能力之和,负载均衡设备将成为系统整体性能的瓶颈。

2)静态的一致性哈希算法难以应对热点视频缓存需求

过一致性哈希,负载均衡器同一个视频文件的访问请求定向到同一台缓存服务器。对于大量用户、缓存文件数量巨大的,单一热点造成负载不均衡的可能性较小。但在小区环境,用户量较少,对热播电视剧、奥运会开闭幕式这样的热门节目,有可能有大量用户在同一时间端收看相同的直播或者点播节目。对于这样的情景,基于一致性哈希算法做负载均衡将难以满足业务需求。

从上一篇技术分析中,我们了解到优酷对视频资源定位时,直接使用IP地址,而非域名。我猜想优酷的视频CDN的架构应该如下面这张图这样:

Andy Fiber

1)CDN存储节点的主机,直接暴露外网地址。服务器直接对外服务,以此减少负载均衡架构带来的网络带宽收敛;

2)在中央节点设立资源管理和调度器(DataManager),接收用户请求,并根据用户归属位置,以及资源热度,选择一个合适的资源地址,返回给用户。由于管理资源量大,用户并发规模较高,在设计DataManager这样的模块时,通常会采用分域设计。可以是基于数据的分域,也可以是基于用户的分域,或者分级管理调度。——有没有发现DataManager要解决的问题其实和PaaS平台资源调度和管理非常像:-)

3)中央节点DataManager仅需要存储视频文件元数据,无须专门设立全量视频存储。CDN节点的主机,一方面可以充当视频文件的缓存;另一方面也可以承担全量存储的功能——对于任一视频资源文件,DataManager仅需要保证其副本个数不小于最小副本个数,并且DataManager可以全局调度用户请求。这样,CDN可以将流量在最靠近用户、成本最低的的节点传送给用户。

好了,今天就到这里吧,明天继续写对Google Fiber CDN的分析。

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