基于最小延迟代价的Web缓存替换算法研究

命中率、字节命中率和延迟时间是Web缓存系统中最重要的性能指标,但是却难以准确、合理地度量不同大小的Web对象的访问延迟.引入字节延迟的概念,为不同的对象延迟建立了一个比较合理的评价标准.提出最小延迟代价的Web缓存替换算法LLC,使用户访问的延迟时间尽可能缩短.实验结果表明,与常用的缓存替换算法相比,LLC算法在有效减少用户感知的访问延迟方面具有较好的性能表现.     

Web缓存命中率与字节命中率关系

在研究Web缓存性能时,一般考虑2个评价指标：命中率HR和字节命中率BHR。目前大多侧重于2个指标之一,或仅通过测试2个指标的数值来评价缓存替换算法优劣,没有从2个指标关系的角度来评价缓存替换算法的性能。该文讨论了Web缓存系统中命中率与字节命中率之间的关系,提出了一种Web缓存性能评价指标——命中比（FBR）,讨论了该指标在Web缓存替换算法及Web预取性能评价中的应用,为度量缓存系统的性能提供了参考依据。     

一种基于对象属性的Web缓存替换策略

为了降低访问时延,提升用户体验,当前网络交互性能改进的主要手段包括缓存技术与预取技术。当前的缓存替换机制主要考虑对象的访问时间与访问频度,然而Web对象本身存在语义性。本文首先对实际Web数据访问情况进行分析,发现访问间隔的变化率对于命中率的影响具有更高的准确性,进而提出一种基于对象属性的缓存替换策略,该策略通过统计近期缓存对象的平均访问间隔,并结合该对象的标签属性作为对象在缓存中的价值。实验结果表明该策略比基于Aging的缓存策略和基于协作式中心化决策缓存策略提升7%-10%的命中率。     

Web缓存层次模型与代价分析

Web缓存分层结构在避免单点失效、提高缓存性能方面具有重要作用.论文研究了Web缓存层次模型,提出请求分发的三种模式,并利用代价函数分析探讨了缓存模型性能.根据Web访问共同特征,实验采用数学建模方法生成模拟日志,模拟不同层采用不同替换算法(LRU、LFU、GDS)时的缓存性能.结果表明,模拟日志的高频区、低频区流行度访问特征分别服从齐普夫第一定律、第二定律,具有真实日志的特性,能够模拟用户请求评价Web缓存层次模型性能;当低层代理缓存采用LFU或LRU替换算法,高层代理缓存采用GDS替换算法时,两层缓存模型在命中率、字节命中率方面有较好的性能表现.     

基于对象角色的高精度缓存替换算法*

现有的Web缓存器的实现主要是基于传统的内存缓存算法,由于Web业务请求的异质性,传统的替换算法不能在Web环境中有效工作。研究了Web缓存替换操作的依据,分析了以往替换算法的不足,考虑到Web文档的大小、访问代价、访问频率、访问兴趣度以及最近一次被访问的时间对缓存替换的影响,提出了Web缓存对象角色的概念,建立了一种新的基于对象角色的高精度Web缓存替换算法(ORB算法);并以NASA和DEC的代理服务器数据为例,将该算法与LRU、LFU、SIZE、Hybrid算法进行了仿真实验对比,结果证明,ORB算     

基于Web访问特性的缓存替换策略

在分析Web轨迹的基础上,找出用户访问Web内容的访问特性:访问再次到达的概率和访问内容大小分布,并建立相应的代价公式,利用这些代价作为计算Web内容价值的要素.根据这些特性判断用户访问内容被再次访问的可能性,提出内容分发网络缓存替换策略.最后通过数值仿真计算与现有替换策略进行比较,说明了该替换策略的优越性.     

一种有效的Web代理缓存替换算法

设计良好的Web缓存替换策略能使网络上的资源得到最有效的利用。文章设计了一个较有效率的Web缓存替换策略LFRU,期望以较佳的方式获得网络资源及改善Web缓存的性能和服务质量。实验结果表明该策略有较高的文档命中率和字节命中率。     

基于协同过滤的Web缓存替换算法研究

针对GDSF替换算法中对访问频率缺少预测的不足,提出了一种基于协同过滤的GDSF缓存替换算法(GDSF-CF)。该算法考虑了Web对象之间相似性与用户访问时间间隔,运用协同过滤算法生成Web对象的预测访问频率,并采用齐普夫定律参数对GDSF算法的目标函数进行了改进。当需要进行缓存替换时,利用目标函数价值计算缓存空间中的每个Web对象缓存价值,将最小缓存价值的Web对象进行替换。仿真实验结果表明,该算法的命中率HR和字节命中率BHR都有较大提升。     

基于预测的Web缓存替换算法

为了提高Web缓存的性能,在缓存替换算法GDSF的基础上引入了预测机制,提出了基于预测的缓存替换算法PGDSF.先利用Web日志构造预测模型,再用预测模型对当前的用户访问序列进行预测,形成用户可能要访问的预测对象集.当缓存空间不能满足新请求对像时,则利用替换策略GDSF,将权值最小的且不属于预测对象集的对像进行替换.该算法综合考虑了各项因素对Web对象的影响,仿真实验结果表明,在一定的缓存空间内相对于GDSF替换算法有较高的文档命中率和字节命中率.     

基于流行度的自适应Web预测模型

目前基于局部匹配预测（PPM）模型的研究关注的焦点是在保证预测精度的前提下,尽量缩减PPM的空间占用,但缺乏自适应动态更新机制,难以实现在线预取。针对Web访问特点,提出了基于流行度的自适应预测模型。该模型的核心是基于Web对象流行度的PA PPM预取算法,通过模型构造、模型预测和模型更新三个过程实现了动态自适应的Web预取。讨论并实现了确定性上下文预测,最优阶估算以及上下文LRU替换策略等功能。在Web缓存与预取一体化条件下的实验表明,该模型具有较高的性能,适用于在线预取。     

最小驻留价值缓存替换算法

为提高搜索应用的缓存性能,提出一种新的缓存替换算法--最小驻留价值(LCV)算法。该算法通过计算对象访问频率,结合对象大小,优先选取对字节命中率贡献最小的对象集进行缓存替换。同时,将最优替换对象集的选取转化为经典0-1背包问题进行了求解,并给出一种快速近似解法及其算法数据结构。在与最近最少使用(LRU)、先进先出(FIFO)和考虑多重因子(GD-Size)算法的对比实验中,LCV算法在提高字节命中率(BHR)和降低平均延时时间(ALT)方面具有更好的性能。     

基于协作小小区与流行度预测的在线热点视频缓存更新策略

针对无线移动设备数量的指数增长使得异构协作小小区（SBS）将承载大规模的流量负载问题，提出了一种基于协作SBS与流行度预测的在线热点视频缓存更新方案（OVCRP）。首先，分析在线热点视频的流行度在短期内变化情况；然后，构建k近邻模型进行在线热点视频流行度的预测；最后，确定在线热点视频的缓存更新位置。为了选择合适的位置存放在线热点视频，以最小化总体传输时延为目标，建立数学模型，设计整数规划优化算法。仿真实验结果显示，与随机缓存（RANDOM）、最近最少使用（LRU）、最不经常使用（LFU）方案相比，OVCRP在平均缓存命中率和平均访问时延方面具有明显的优势，因此减轻了协作SBS的网络负担。     

基于非压缩后缀树的在线PPM预测模型

PPM模型适合预测用户的下一个请求,但已有的PPM模型不具备在线性,更新通过重构来实现,不能满足实时更新的要求。该文提出基于非压缩后缀树的在线PPM预测模型,采用非压缩后缀树实现增量式在线更新,提高了模型的更新速度。该模型的优点是具备在线性。     

基于密文策略属性基加密系统访问机制的缓存替换策略

为提高基于密文策略属性基加密（CP-ABE）系统的数据缓存性能,针对CP-ABE加密的数据,提出一种有效的缓存替换算法--最小属性价值（MAV）算法。该算法结合CP-ABE加密文件的访问策略并统计高频属性值的个数,利用余弦相似度方法和高频属性值统计表来计算属性相似度;同时结合属性相似度和文件大小计算缓存文件的属性值价值,并替换属性值价值最小的文件。在与最近最少使用（LRU）、最不经常使用（LFU）、Size缓存替换算法的对比实验中,针对CP-ABE加密后的数据,MAV算法在提高加密文件请求命中率和字节命中率方面具有更好的性能。     

基于AOP的智能Web缓存框架

通过引入面向方面编程技术,提出一种新的智能Web缓存框架。描述该框架的组成结构与工作原理,对缓存设计时需要解决的透明性、一致性、替换算法和预取策略等主要问题进行讨论并给出性能测试和分析。实验结果表明,该缓存框架可较大程度提高Web应用系统的性能。     

网络代理缓存Squid存储系统分析

文章在对开放源代码的网络代理缓存——Squid源代码深入分析的基础上，阐述了Squid存储系统的实现机制。分析了Squid的软件结构、工作机制，Squid的存储系统，包括抽象存储层、文件系统、内存管理及替换机制。Squid存储系统的设计具有很强的模块性和开放性，是研究网络缓存技术的一个很好的实验平台。