基于变周期数据广播的缓存一致性维护

为了提高移动计算环境中缓存数据效率，在分析现有成果的基础上，提出了基于变周期数据广播的缓存一致性维护的策略。该策略根据数据的访问用户数目以及数据更新的频率等方法来动态调整服务器广播数据更新报告的频率及内容，在客户端接收服务器广播的数据更新报告后将缓存中已被更新过数据项的值用新值替换掉，而不直接将该数据项立即移出缓存。通过对该方法进行性能的分析，表明该方法能良好地适应数据更新频率不断变化的移动数据计算环境。     

移动数据库中基于数据广播缓存一致性的研究

随着移动设备的普及以及移动基础设施的迅速发展,移动计算环境日益成熟。数据广播技术作为移动环境中的重要技术得到广泛的研究,本文着重的介绍了数据广播中缓存一致性的相关问题以及各种广播技术解决缓存一致性的特点。     

移动计算环境中基于广播的数据缓存策略

在研究了数据广播频率的变化对缓存策略的影响之后,提出以移动客户机（Mobile Client,MC）从广播中读取数据的平均响应时间为标准,来决定是否缓存该数据项。其优点是可以避免每次访问这些数据项等待较长时间,同时也可降低移动客户机缓存管理的代价,提高其工作性能。     

一种基于有向图模型的数据广播终端缓存算法

数据广播是将宽带数据广播到智能终端的一项技术,在数字电视领域被广泛采用.越来越多的数据广播前端采用基于浏览器的数据广播,网页内容在这些前端被打包成TS流,经过数据广播信道传输到终端,由集成在机顶盒内的浏览器解析,最终被显示到电视屏幕.本文分析了基于浏览器的数据广播系统,在前端为待传输的树型文件系统构建了有向图模型,并将其转移矩阵播发到终端;在终端提出了基于有向图的LRU-G缓存算法.仿真实验表明,相比LRU和LIX,LRU-G能够有效提高命中率,降低等待时间,改善用户体验.     

基于异步数据广播技术的移动数据库缓存策略

移动客户端数据缓存技术是在目前狭窄的通信带宽中减少数据连接次数的一个重要技术。而数据广播技术是则是利用无线通信网络不对称的特点,使移动客户端数据和服务器端数据保持一致性的最为实用的技术。该文提出一种基于异步广播技术的移动数据库缓存策略。     

基于广播的移动客户机缓存数据一致性策略

在无线移动环境中,由于网络不对称的特点,引入了数据广播技术.数据广播能及时播放一些热点数据或发送失效报告,使缓存在移动客户端中的数据得到及时更新.提出一种服务器变周期广播数据策略,用来维护客户端与服务器端数据的一致性.能明显提高带宽利用率,降低上行链路的通信开销.     

一种基于移动环境的语义缓存一致性维护技术

在深入研究缓存失效广播技术和语义缓存的基础上，提出了一种新的基于移动环境的语义缓存一致性维护技术——基于语义缓存的异步有状态（BSCAS）技术。BSCAS技术可以支持移动客户的各种断接方式，减少无线通信的开销，让移动客户有更好的自治性。     

基于变化数据捕获机制的分布式缓存一致性策略

分布式缓存被广泛应用于解决传统关系型数据库的性能瓶颈问题,但是当不能感知分布式缓存的第三方应用直接更新后台数据库时,缓存数据会获得不一致的状态,存在过时缓存问题.本文提出一种基于变化数据捕获机制的分布式缓存一致性策略,集成了基于触发器和基于日志的两种变化数据捕获机制实时捕获后台数据库更新,实现了数据模型自动转换方法和SQL翻译引擎,实时更新缓存,从而保障分布式缓存的一致性.实验模拟TPC-W测试基准中的关键操作,验证了基于日志的变化数据捕获机制相比基于触发器的变化数据捕获机制有更好的数据库性能和缓存一致性效果.     

利用TUpdateSQL组件实现数据缓存更新

数据更新是数据库应用系统的一个重要组成部分。本文介绍在Delphi数据库应用程序中,利用TUpdate SQL组件实现基于BDE的缓存更新。     

移动数据库中数据广播与数据更新并发执行的数据一致性维护

移动数据库系统中数据更新与数据广播并发处理,导致移动客户读取的数据可能不一致。文章分析了并发处理中的数据冲突并提出了基于ECA原则的并发控制策略。     

基于Oracle DCN的缓存一致性技术

针对J2EE多层架构应用中的缓存一致性问题,提出一个利用Oracle数据库更改通知(DCN)机制维护缓存一致性的方案,以分销资源计划系统为例,在中间层通过应用Java缓存系统来存储系统中频繁存取的数据库结果集,在数据层利用DCN机制维护缓存一致性,论述了相关实现技术。应用结果表明,该方案是有效和可行的。     

基于MongoDB的分布式缓存

电力信息化的发展对传统电力信息系统的数据处理、并发请求及响应能力提出诸多挑战.针对电力信息系统数据处理的特点,提出一种基于MongoDB数据库的分布式缓存,并对该分布式缓存的运行机制、服务端架构和客户端功能模块的设计进行了分析与阐述.基于MongoDB的分布式缓存能够有效地降低电力信息系统数据库层的访问负载量,提高系统的整体性能,它采用分布式文件存储缓存数据,支持数据冗余备份和故障恢复功能,具有较高的可靠性和扩展性.基于MongoDB的分布式缓存已成功应用到电力某企业的项目管理系统中.     

通用缓存替换策略下的缓存强一致性研究

建立准确的缓存分析模型有助于更好地预测缓存行为,对于网络性能分析与规划具有重要作用。现有面向缓存强一致性研究的分析模型普遍基于最近最少使用（LRU）缓存替换策略,然而在实际环境中需要根据不同的应用场景和缓存节点能力采取LRU、q-LRU、先进先出等不同的缓存替换策略。为扩展缓存强一致性分析模型的适用范围,基于缓存建模的基本假设构建缓存强一致性通用分析模型,并给出被动查询、主动移除、主动更新3种缓存强一致性策略下缓存命中率和服务器负载的计算方法。利用模型计算结果绘制缓存参数变化曲线图找出使缓存性能达到最优的值,通过分析模型计算结果选出给定缓存参数时对应的最优缓存替换策略。实验结果表明,该模型在3种缓存强一致性策略下均具有较高的计算精确度,其中计算结果与仿真结果的最大误差和最小误差分别为6.92%和0.06%,适用于通过特征时间近似的缓存替换策略。     

基于缓存价值的命名数据网络缓存优化策略

为了解决当前命名数据网络（Named Data Network）中的传统缓存决定策略如LCE (Leave Copy Everywhere)、LCD (Leave Copy Down)、Prob (Copy with Probability)中存在的由于路由器缓存利用不合理导致的路由器缓存命中率过低,及满足用户请求所需跳数过多导致的时延过大等问题,提出一种基于缓存价值的缓存策略。该策略结合兴趣包路由跳数与所请求数据包大小,以及兴趣包所经过路由节点缓存情况,计算数据包缓存价值,由此将数据包缓存在合适的节点,以提高缓存命中率。在此基础上考虑下游节点的过滤效应,提出相对于传统缓存替换策略LRU、LFU的基于动态缓存价值的缓存替换策略,以进一步提高缓存命中率。经过大量仿真对比实验,验证了本文提出算法的有效性及可用性。     

基于HTTPS的RPKI缓存更新机制

RPKI作为解决路由劫持等网络安全问题的重要网络架构,其传输结构主要有两方面构成：供给侧和依赖方的数据同步,以及依赖方和需求侧的数据传输.目前国内外研究内容主要集中在供给侧和依赖方的数据同步环节.依赖方和需求侧的数据传输仍处于初步探究状态.本文针对当前RPKI理论架构难以适应实际部署需求的缺陷,设计并利用JSON化的RPKI缓存数据,实现了一种基于HTTPS的RPKI缓存更新架构.实验结果表明,该分发架构传输稳定.与当前RPKI理论架构相比能够适应多层传输和大量数据传输的需要.     

基于语义缓存的粒度自适应一致性维护策略

对象/关系映射常使用缓存来提升处理性能,缓存中数据与服务器数据的一致性维护是影响系统可靠性的关键问题。提出由中间层发起一致性维护的策略。该策略结合数据存储粒度、数据更新频率及更新数据量大小等因素,分别采用TTL及按需请求方式来进行一致性维护,保持缓存数据与服务器数据一致。实验结果表明,该策略能有效减少网络数据传输的开销,降低网络负载,并保证数据的有效性。     

基于周期性无线网络数据传输的缓存管理技术研究

网络缓存管理是一种降低Internet流量和提高终端用户响应时间的网络技术。它来自于计算机和网络的其他领域,如目前流行的Intel架构的CPU中就存在缓存,用于提高内存存取的速度;各种操作系统在进行磁盘存取时也会利用缓存来提高速度;分布式文件系统通常也通过缓存来提高客户机和服务器之间的速度。无线网络数据的缓存可以在客户端,也可以在网络上,该文基于此,对周期性网络数据传输过程中的缓存管理技术进行了初步研究。     

Web强缓存一致性的研究

Web对象缓存技术是一种减少web服务器访问通信量和访问延迟的重要手段。Web缓存的引入虽然大大减轻了服务器负载,降低了网络拥塞,减少了客户端访问的延迟等优点,但同时也带来缓存的一致性问题,这样使客户端获得web的数据可能不是最新的版本。该文通过分析现有的缓存一致性方针,提出了一个应适于web的强缓存一致性算法。