得益于互联网技术的迅速发展，流媒体技术日趋成熟并得到广泛应用，如IPTV（交互式网络电视）、视频点播、视频监控等。但由于存储技术发展滞后和网络带宽升级缓慢，流媒体系统仍面临着存储瓶颈和网络瓶颈。针对这些限制因素，本文从流媒体数据流向的角度出发，研究了缓存管理、磁盘碎片整理和网络流量平滑等三个问题。　　 存储技术经历了数十年的发展，但现在主流的存储设备仍是机械式的磁盘，它具有随机读写、寻道固定延时大、适合顺序读写等特点。针对磁盘的特点和流媒体用户的习惯，本文提出了流媒体预读双缓存方法，应用预读方法和双缓存方式管理数据，使用随机化策略填充空缓存，从而提高磁盘的读取速度和实现磁盘的负载均衡。　　 Linux作为开源操作系统，现在已经广泛应用于服务器领域。通过分析Linux标准文件系统的原理，本文发现某些使用场景将导致磁盘碎片的大量产生，如缓慢流式写文件和频繁创建删除文件，从而影响磁盘IO读写效率。针对Linux文件系统磁盘碎片问题，本文提出了一种新颖的碎片评估算法，并针对流媒体系统提出了基于流行度的碎片整理方法。　　 由于网络带宽的限制和流量的突发性，现在流媒体系统通常让多个用户共享带宽。但由于VBR可变码率编码格式视频的流行，在业务繁忙的情况下，流媒体服务器经常会遇到网络阻塞和延时抖动的问题。结合实际的流媒体系统项目，本文基于多路复用模型提出了两种流量平滑算法，即基于活动GOP（图片组）的优先级算法和基于FSM（有限状态机）的公平算法。　　 针对以上三个主题的研究，本文都编写程序进行了实验仿真。从结果来看，相比于无预读方法，预读双缓存策略能够显著提高磁盘I/O效率，并消除单缓存带来的数据发送延时，实现磁盘的负载均衡。应用基于流行度的碎片整理方法，可以有效地提高磁盘的读速度，Ext3文件系统提高约7％～10％，Ext4文件系统提高约2％～3％。对于流量拥塞和延时抖动，本文提出的两种算法都比较好的表现，优先级算法能有效减少Ⅰ帧丢弃数量，而公平算法综合表现更好。