大规模流媒体数据传输业务给现有互联网体系结构造成了前所未有的压力和挑战,研究者们提出各种网内存储方案,最大限度提高内容分发的效率,如CDN、CDN、P2P cache、以及ICN等。这些解决方案的基本思想都是在靠近终端用地方对热点数据进行缓存,解决核心网络带宽的压力,同时提高用户对流媒体数据访问的体验(QoE)。借鉴了P2P服务充分利用终端用户资源的优点,我们提出了一种面向流媒体分发的新型存储模型BufferBank。BufferBank模型将网络终端用户的存储资源集中起来,通过有效的分布式存储管理机制,向流媒体分发应用提供可扩展的存储服务。然而互联网用户行为的动态性和自主性也给BufferBank的设计带来大的挑战。因此,本文对BufferBank中的核心问题分布式缓存数据的管理以及数据可靠性问题进行了深入的研究。主要工作和创新点包括:(1)形式化定义了BufferBank系统中的分布式缓冲区的管理问题,通过举例分析说明了BBM中分布式缓冲区管理的核心是不同的缓冲区管理策略,对三种不同的缓冲区管理策略进行了分析。(2)设计了BBD的行为评价模型,通过评价模型对BBD进行一个客观的评价。BBD的得分可以作为可靠性的指标,以保证数据的可靠性,同时也提高资源利用率。(3)设计并实现了BufferBank的模拟器,对不同的缓冲区管理策略的性能进行分析评估。以数据迁移次数、BBD负载和数据丢失率作为指标,对不同的缓冲区管理策略的性能进行了综合的评估。综上所述,本文的研究工作主要针对BufferBank系统中的数据可靠性问题进行了深入研究,能在迎合流媒体数据缓存“弱可靠性”特点的同时,尽量提高数据可靠性,并提高资源利用率。本文的模拟器实现思想也给网络通信系统的模拟实现提供了新思路。