GCaching--一种网格协同缓存系统

协同缓存通过多个代理缓存服务器的协同工作,可以充分利用各服务器的缓存空间,提高缓存命中率．网格技术可以方便地共享和整合异构的服务器资源．结合网格和协同技术,提出了一种网格协同缓存系统Gcaching,它将地域上分布的多个代理缓存服务器组成缓存池,充分利用缓存资源,协同工作,为用户提供更好的服务能力．Gcaching系统设计并实现了一种缓存放置和替换算法GCPR,它使用周期缓存更新策略,根据用户访问模式自适应地调整缓存数据的分布．仿真实验表明,GCPR算法的缓存命中率和平均访问跳数都优于传统的LRU等算法．     

基于内存网格的磁盘缓存设计与实现

内存对计算机系统的性能具有重要影响,内存网格能够共享跨域的开放网络环境中的内存资源,以磁盘缓存的形式提高系统性能.为实现缓存对应用的透明性,提出了动态修改操作系统内核的二进制代码.实现文件系统读写流程的截获和重定向;并提出了基于内核线程的异步缓存写入方法.提高写缓存的效率.通过原型系统及实验,说明上述方法既不需要修改鹰用程序、也不需要修改操作系统源代码,并且能充分利用共享的内存资源+提高系统的I/O性能.     

内存缓存技术在门户网站开发中的应用研究

该文创造性地探讨了内存缓存技术在门户网站开发中的应用，介绍了Memcached这一杰出成果在truelife．com的应用情况，并就其实际存在的一些缺陷进行了深入分析。     

内存缓存技术在门户网站开发中的应用研究

该文创造性地探讨了内存缓存技术在门户网站开发中的应用,介绍了Memcached这一杰出成果在truelife.com的应用情况,并就其实际存在的一些缺陷进行了深入分析。     

Spark内存管理及缓存策略研究

Spark系统是基于Map-Reduce模型的大数据处理框架。Spark能够充分利用集群的内存,从而加快数据的处理速度。Spark按照功能把内存分成不同的区域:Shuffle Memory和Storage Memory,Unroll Memory,不同的区域有不同的使用特点。首先,测试并分析了Shuffle Memory和Storage Memory的使用特点。RDD是Spark系统最重要的抽象,能够缓存在集群的内存中;在内存不足时,需要淘汰部分RDD分区。接着,提出了一种新的RDD分布式权值缓存策略,通过RDD分区的存储时间、大小、使用次数等来分析RDD分区的权值,并根据RDD的分布式特征对需要淘汰的RDD分区进行选择。最后,测试和分析了多种缓存策略的性能。     

基于分布式协同缓存机制的Web Proxy研究

提出了一种基于全局内存对象缓冲池的高性能分布式Web Proxy模型,通过在系统范围内构建类似于分布式共享存储器系统的缓冲池,并将分布式Web Proxy系统中访问最频繁的Web对象置于其中,则Web对象的平均服务时间缩短,提高了系统性能。通过实际Proxy服务器的访问日志进行了系统性能仿真,结果表明,该机制可以提高分布式Web Proxy服务器的性能。     

基于内存缓存的异步检查点容错技术

高性能计算机系统规模越来越大,系统可靠性问题越来越严重.检查点技术是最典型的容错方法,但是因为并行文件系统的性能提高相对缓慢,数据写带宽低,传统检查点方法产生了严峻的性能问题.针对当前计算机系统计算和存储资源丰富,而并行文件系统写带宽提高相对滞后的特点,提出了基于内存缓存的异步检查点容错技术,传统的检查点技术被划分为两步:检查点文件首先被缓存在计算结点的局部内存,然后使用一个独立的帮助任务将数据拷贝到并行文件系统.利用局部内存带宽高以及帮助任务和计算任务并行执行的特点,新方法极大减小了检查点容错引入的时间开销,模拟和实际程序测试验证了异步检查点容错技术的有效性.     

面向自主网格的多Agent动态协同图构造算法

网格环境的复杂性和动态性迫切需要自主计算技术的支持。在前期工作中给出地自主网格体系结构基础上,为解决任务执行过程中资源或服务失效情况下多Agent间协同的问题,提出了多Agent动态协同图的概念和任务偏序集驱动地多Agent动态协同图构造算法。图中的顶点是由Agent和自主网格服务组成的序偶,构造算法由任务偏序集到服务集的映射,逐层构造图中的顶点。该图通过Agent对本地服务的感知和Agent间的通信,达到任务执行过程中服务间自主协同的目标。模拟实验的结果验证了算法的正确性,表明算法的时间复杂度主要由任务哈斯图的层数决定,并且Agent的感知时间具有鲁棒性。     

网格数据库物化查询缓存机制研究*

提出了基于XML Database的网格数据库物化查询缓存机制,提高用户查询的速度,均衡网格负载。定义了网格数据库服务质量与数据质量的标准,提出了物化查询选择算法MQS,为用户提供更好的数据服务。     

信息中心网络中的内置缓存技术研究

互联网的应用方式正从以面向主机的点对点通信为主转向以海量内容获取为主.为适应这一转变,研究界提出了多种以信息/内容为中心的新型网络架构.这类网络架构中最重要的特征之一是利用网络内置缓存提高接收者驱动的内容获取的传输效率和网络资源的利用率.与传统的Web缓存、CDN缓存等相比,ICN缓存系统呈现了缓存透明化、泛在化和细粒度化等新特征,对缓存系统的建模、行为理解和优化方法都提出了新的挑战.在介绍了ICN缓存系统的新特征及带来的挑战后,首先从多方面着重阐述和比较了缓存网络的优化方法,之后对缓存网络系统的理论模型研究现状加以阐述,然后分析了仍待解决的关键问题和未来的研究方向.     

一种基于双口RAM的环形数据缓存系统

在嵌入式系统的设计中,时常需要对大量数据进行缓冲处理。文中提出了一种基于双口RAM的环形数据缓存系统。这种设计最大限度地使用了双口RAM的存储空间,有效地解决了大量数据缓存和对缓存数据的复杂数据处理,大大提高了上位机的数据处理能力。这种设计同时提供了扩展系统总线带宽的方法,提高了上位机读取数据的速度,可以应用于需要总线扩展的场合。此方法解决了实际项目中的许多技术问题,具有良好的扩展性和可移植性。     

一种应用于分布式缓存系统中的缓存部署算法

缓存技术能有效的节省网络带宽,减少用户的访问延迟.在分布式缓存系统中,一个值得研究的问题是如何根据用户的请求动态的进行缓存部署,使得系统的收益最大.描述了缓存部署问题并建立了优化模型,在此基础上提出一种新的协作缓存部署算法,该算法利用对象的热度、网络距离,以及系统中各节点接收的请求和系统缓存分布信息,依次对请求路径上的节点进行缓存部署决策,同时该算法将计算分布到请求路径的各个节点上进行.仿真结果表明,该算法具有比LRU和Graph算法更高的缓存命中率和更低的访问延迟.     

具有自主计算特征的计算网格资源备份服务系统

设计了具有自主计算特征的计算网格资源备份服务系统,该系统采用了先进的自主计算思想,具有一定程度的自识别、自感知、自管理、自组织、自优化、自稳定和自愈合的能力。     

En-Route Transcoding缓存的优化放置和替换

对en-route transcoding缓存中的缓存路由和协同放置及替换问题进行了研究.提出了CCRA(cost-aware cache routing algorithm)缓存路由算法,能以可控的探测开销来发现潜在的、具有最小访问开销的缓存对象.在此基础上,建立了en-route transcoding缓存的分析模型,将缓存放置和替换问题形式化为一个最优化问题,并利用一种基于动态规划的方法来求解最佳缓存放置策略.仿真结果表明,与已有的元算法放置策略相比,该协同放置和替换策略可以获得更好的CSR性能.     

分布式缓存系统中一种优化缓存部署的图算法

数据缓存技术可以有效地减少网络拥塞,减轻服务器负载,加快信息访问速度.通过部署一组地域分布的缓存节点相互协作处理用户请求,可以进一步提高系统性能.在分布式缓存系统中,一个值得关注的问题是优化缓存的放置,使访问开销最小化.首先建立了一个理论模型来分析缓存副本放置对系统访问开销的影响.基于这个模型,缓存放置问题可以形式化地描述成一个最优化问题,提出了一种图算法来解决该问题.图算法使用修改的Dijkstra算法在访问代价图中寻找一条最短路径,该路径对应一种最优的缓存部署.理论上证明了图算法的正确性,并使用仿真实验对其性能进行评估.实验结果表明,图算法的性能优于大部分现有的分布式缓存机制.     

分布式缓存系统中一种优化缓存部署的图算法

数据缓存技术可以有效地减少网络拥塞,减轻服务器负载,加快信息访问速度.通过部署一组地域分布的缓存节点相互协作处理用户请求,可以进一步提高系统性能.在分布式缓存系统中,一个值得关注的问题是优化缓存的放置,使访问开销最小化.首先建立了一个理论模型来分析缓存副本放置对系统访问开销的影响.基于这个模型,缓存放置问题可以形式化地描述成一个最优化问题,提出了一种图算法来解决该问题.图算法使用修改的Dijkstra算法在访问代价图中寻找一条最短路径,该路径对应一种最优的缓存部署.理论上证明了图算法的正确性,并使用仿真实验对其性能进行评估.实验结果表明,图算法的性能优于大部分现有的分布式缓存机制.     

Autonomic Management of Large Clusters and Their Integration into the Grid

We present a framework for the co-ordinated, autonomic management of multiple clusters in a compute center and their integration into a Grid environment. Site autonomy and the automation of administrative tasks are prime aspects in this framework. The system behavior is continuously monitored in a steering cycle and appropriate actions are taken to resolve any problems. All presented components have been implemented in the course of the EU project DataGrid: The Lemon monitoring components, the FT fault-tolerance mechanism, the quattor system for software installation and configuration, the RMS job and resource management system, and the Gridification scheme that integrates clusters into the Grid. This work from the EU DataGrid project was funded by the European Commission grant IST-2000-25182.     

云计算环境下分布式缓存技术的现状与挑战

作为云平台提升应用性能的一种重要手段,分布式缓存技术近年来受到了工业界和学术界的广泛关注.从云计算与分布式缓存技术的结合入手,分析介绍了分布式缓存的特性、典型应用场景、发展阶段、相关标准规范以及推动缓存技术发展的若干关键要素.为系统地了解分布式缓存技术的现状和不足,建立了一个云环境下分布式缓存技术的分析框架--DctAF.该框架从分析云计算的特点和缓存技术的边界出发,涵盖6个分析维度.基于DctAF框架,对当前缓存技术进行总结和分析,并对典型系统进行比较.在此基础上,深入阐述了云环境下分布式缓存系统面临的挑战;围绕上述挑战,分析和比较了已有的研究工作.