近年来随着互联网的高速发展和信息传输技术的快速发展以及宽带网的发展，用户对流媒体的服务质量要求也越来越高。基于P2P技术的流媒体系统成了当前研究的热点，网络电视、视频会议、远程教学和视频点播等都已经为越来越多人熟悉和使用。P2P流媒体系统对于传统的C/S架构的流媒体系统克服了服务器瓶颈问题，部署成本和复杂度大大降低，在可扩展性和容错性方面都有无法替代的优势。节点选择是P2P流媒体领域的核心技术和研究热点。由于P2P节点服务能力有限和多样性，如何进行节点选择是一个难点。本文充分考虑超级节点的作用，提出基于分区的超级节点算法。分区算法将物理位置邻近的节点划分到同一个区，可以有效地减低节点与节点间的传输延迟。然后充分考虑节点的带宽、cpu、内存等性能参数，考虑节点的负载情况，提出自适应超级节点算法，该算法根据超级节点的运行状态自动对超级节点进行调整，在超级节点负载过重时，自动更新超级节点，可以有效地提高系统的健壮性。本文深入研究服务节点选择算法，提出了基于混合P2P架构的双端协作的节点选择算法。该算法可以有效地把请求节点的数据请求分发到同一区域或者其他区域中具有请求资源的节点上，可以有效地降低资源服务器的压力，缩短节点数据传输时间，降低骨干网络压力，保证数据的连续传输，保证系统服务质量。本文还实现了基于主动拥塞机制的可用带宽测量算法和基于包对模型的瓶颈带宽测量算法，并对这两个算法进行了实验验证，然后将该算法应用到超级节点选择算法以及服务节点选择算法中。最后，基于“飞影”系统，将这些算法应用于系统的成员管理模块，并对系统的资源服务器和客户端进行测试，验证了该节点选择算法的有效性，并指出了下一步的工作。