随着互联网的发展,流媒体视频内容日趋增多。流媒体具有高数据量,高带宽、高访问量和高服务质量要求等特点,而现阶段互联网“尽力而为”的特点决定了在现有网络架构下难以实现大规模流媒体应用。目前被广泛使用的P2P技术和CDN技术通过对等实体、预数据分发以及缓存备份等策略,在一定程度上缓解了这种压力。但是P2P技术和CDN技术本身都存在一定的问题,目前P2P和CDN融合实现流媒体业务已被提出并引起了广泛关注。通过将P2P和CDN技术融合,可以实现二者的优势互补并提升系统性能。作为P2P-CDN研究的关键技术之一,流量本地化(traffic locality),通常也称为流量优化技术、路由选择技术,主要通过应用层的控制和选择,提高系统数据分发效率,减少跨域网络流量。因此本文研究的意义在于通过路由选择策略来提升P2P-CDN系统的性能和效率。本文在研究现有P2P、CDN和流量本地化技术的基础上,总结流量优化技术的特点和优点,提出了一种基于邻居节点选择的流量优化模型——节点流行度选择模型。该模型的核心思路就是对节点引入一种“流行度”的评定机制,通过收集网络中的信息来评估节点性能,进而在节点选择时进行一定的排名和优化,提高数据分发效率。最后本文通过改进现有的BT协议中的tracker实现了该模型的基本原理和功能,并通过Python脚本实现了场景模拟和仿真验证。仿真结果显示该模型实现了基本的节点排序和选择功能,但是具体的应用和大规模部署还需要进一步的验证和完善。