2.3模型分析及**驗證
為了驗證所得到的整合模型的有效性，本文用matlab對整合模型作了數學計算，用ns2實現相應的**，並對兩個結果作了比較和分析。
**主要考慮了瓶頸頻寬分別為1 mb/s、10 mb/s和100 mb/s的使用者接入網路環境，且僅存在乙個瓶頸點。圖2為**的拓撲圖，左邊為使用者接入網，l為瓶頸鏈路。web業務是由接入網內的客戶端向web伺服器 web server 2i和web server3i發起的；根據圖2中所示，p2p業務為接入網內host和peer 2i或peer 3i之間實現的大量雙向資料傳輸的檔案傳輸協議(ftp)業務。本文考慮的是同一國家範圍內兩節點之間的路徑，根據光的傳播速度和兩節點的平均距離，設定τp2p和τweb均為20 ms，平均分組大小為500 bytes；採用了延遲確認機制，即tcp接收端每收到兩個資料報傳送乙個ack確認包；red閘道器的控制引數的設定參考了文獻[13]。
整個**過程中始終存在n個連線的p2p業務，在某一時刻觸發m個web業務，待d=10 kbytes大小的web頁傳送完畢後，記錄下開始和結束的時間差作為web傳輸時間，並與matlab計算所得結果作比較和分析。在第一組**實驗中，本文按照n個p2p流和1個web流的比例，將最終結果和matlab結果進行比較以驗證整合模型的有效性，並根據得到的結果確定p2p連線數的上限值；將第二組實驗分為3部分：第一部分是當瓶頸頻寬為1 mb/s，p2p和web總連線數為50的**環境；第二部分是當瓶頸頻寬為10 mb/s，總連線數為600的**環境；第三部分為100 mb/s瓶頸頻寬，總連線數為5 000的**環境。從這組實驗中可以看到隨著p2p流量比例的增大，web效能隨之惡化；在第三組實驗中設定了幾種p2p和web比例n :m，隨著連線總數變化時，比較這幾種比例情況下的web傳輸時間，可以看到p2p業務的比例越大，對web流量的影響越大。
2.3.1確定p2p流的最大連線數
通過這組**分析了n個p2p流和1個web流共存時，p2p流對web流傳輸時間的影響。分別考慮了瓶頸頻寬為1 mb/s、10 mb/s和100 mb/s的情況。3種情況下web連線數均為m =1，在1 mb/s瓶頸頻寬的**和matlab計算中，p2p連線數n在(0，90)範圍內變化；在10 mb/s瓶頸頻寬的**環境中，n在(300，650)內變化；在100 mb/s瓶頸頻寬的**環境中，n則在(2500，8000)範圍內變化。所得結果分別見圖3、圖4和圖5。
從**結果中可以看出，**和matlab計算的整合模型的web傳輸時間曲線是基本吻合。如果假設web傳輸時間的效能較好的閾值為5 s，可得在瓶頸頻寬為1 mb/s時，p2p的最大連線數為22個；在瓶頸頻寬為10 mb/s時，p2p的最大連線數為530個；而在瓶頸頻寬為100 mb/s時，p2p的最大連線數為4 300個。當然這個閾值會隨著網路中某個引數的變化而產生相應的變化。如果將web效能分為不同的等級，根據上述方法和過程，計算可得相應的p2p連線上限值，如表1。
如果在網路瓶頸點存在m個web流時，為保證這m個web流的某個效能級別，可確定出p2p流的最大連線數。根據該值來限制和調整網路瓶頸點的p2p連線數，可以緩解p2p流量對其他internet業務的影響。
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