随着互联网行业在线教育的迅速发展,用户规模不断加大,对大规模流媒体播放的需求也越来越大。大规模流媒体应用面临的主要问题有两方面:一是视频、音频等大规模数据传输导致的用户访问时延增加,二是流媒体播放系统中大规模用户同时在线导致的带宽要求提高。因此,为了提升在线教育平台的用户观看体验和平台服务质量,本文设计和实现了一个支持大规模用户的在线教育平台流媒体播放系统。针对在线教育流媒体播放系统对网络带宽和时延的高要求问题,通过对现有解决方案的分析,本文提出了增加数据缓存来解决问题的方案。首先我们从内容分发网络CDN的架构研究着手,通过对在线教育用户的分析,发现用户因为兴趣不同会呈现出区域化、圈子化和边缘化的特点,用户的流媒体访问具有聚集的效应。结合在线教育网络用户的特点,本文重点研究存储资源的充分利用方法。通过引入基于用户兴趣的数据缓存分配算法,来解决视频内容的分发优化问题。其核心思想是充分利用边缘网络的空闲存储和带宽,以达到快速有效访问流媒体的目标。本文首先介绍课题研究的背景和意义以及开发系统所涉及到的相关技术,其次对流媒体播放系统进行功能需求分析,得出系统的总体需求。然后基于流媒体分发服务的模型与框架设计基于用户兴趣的数据缓存分配算法,来优化内容缓存管理和分发的问题。接下来提出了流媒体播放系统的总体架构,分别介绍了系统模型、系统内外接口以及典型的交互流程。然后对流媒体播放子系统中的各个服务器进行了详细设计与实现,对关键模块的类图、关键方法以及典型工作流程中类的调用关系以及工作流程进行了说明。接着本文对流媒体播放系统进行了功能测试和性能测试。最后,本文对流媒体播放系统的设计实现工作进行了总结,并指出了下一步工作的研究方向。