低延遲模型
那麼如何在高位元速率的直播中實現延遲低的可用p2p網路呢？
為了方便討論樹網狀網路拓撲，作如下定義：
節點之間控制訊息和資料訊息過程如下圖2.所示。
假設資料集數量為m，直播資料位元速率為b，則單個節點的最小平均下行頻寬bd，bu=(b/8)/m，最小平均上行頻寬bu，bu=(m-1)/m*(b/8)。節點訂閱資料集成功後，單個資料塊的單挑延遲t，有t=td，n跳資料塊延遲tn，有tn=n*td。理想情況下，每乙個節點的最大p2p資料分享率p，有p=(m-1)/m。
跳數越多（樹的高度越高），節點的延遲就越大。所以一般可以將直播的資料劃分成多一些的資料集，即m值大一些，資料跳數固定為1（每一棵樹樹高為2）。同時，m越大，p也就越大。
當然，這個模型也有一些缺點。整個p2p網路中，有很多棵基於對資料集訂閱產生的樹，如果每種資料集的訂閱樹總數量不均衡，將會導致訂閱樹更少的那部分資料集節點上行頻寬壓力增大。當然這個弱點是可以彌補的，取決於伺服器資料集劃分演算法和客戶端節點的資料集任務分配的演算法。
總的來說，樹網狀網路拓撲既有效地利用了每個節點的上下行資源，又能做到push模型的低延遲資料推送，很適合於低延遲的直播p2p場景。
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