信息中心网络中缓存技术研究综述

因特网中日益增长的内容获取需求促使学术界提出了多种以信息为中心的未来网络架构。这类架构将以主机为中心的通信模式转变为以内容为中心。信息中心网络（ICN）最重要的特征之一是利用内置缓存减少用户获取内容的时延、节省网络带宽和缓解网络拥塞。与传统的内容分发网络（CDN）、对等网络（P2P）和Web缓存系统相比,ICN缓存系统呈现出一系列的新特征。分析了缓存新特征对ICN研究带来的挑战;从多方面重点阐述了ICN缓存的优化方法,详细分析对比了不同缓存策略;指出了未来研究方向并总结全文。     

一种基于两级缓存的协同缓存机制

信息中心网络(information-centric networking,简称ICN)将网络通信模式从当前的以地址为中心转变为以信息为中心.泛在化缓存是ICN重要特性之一,它通过赋予网络任意节点缓存的能力来缓和服务器的压力,降低用户访问延迟.然而,由于缺少内容热度的分布感知,现有ICN缓存策略仍存在缓存利用率较低、缓...     

信息中心网络中基于局部内容活跃度的自适应缓存算法

通过对信息中心网络的网内节点缓存建模,分析发现基于全局内容流行度的替换策略不适用于信息中心网络的分布式模式。继而提出了一种基于局部内容活跃度的缓存替换策略LAU,并基于该策略提出了一种自适应路径缓存算法ACAP,使缓存内容按照本地活跃度依次缓存在访问路径中。仿真结果表明,LAU策略提高了单节点缓存命中率;ACAP相比已有的路径缓存算法,具有较低的服务器命中率和跳数比。最后对该算法适用的缓存结构和拓扑结构进行了讨论和分析。     

信息中心网络缓存路由器性能优化研究

网内缓存是信息中心网络(ICN)的核心部分,而缓存路由器的架构设计则是实现网内缓存的基础。在传统的ICN缓存路由器中,转发功能和缓存功能没有完全解耦,使得路由器在缓存内容的过程中影响转发性能。我们实现了分离式架构下的缓存路由器原型系统,并针对缓存服务流程在内存资源池化、采用SPDK技术加速读写等多个方面进行了优化。通过实验表明,实现的ICN缓存路由器原型处理不均衡数据流的能力得到了提升,并且在SSD上具有更快的IO能力,能够达到线速处理报文的要求。     

信息中心网络中基于流量负载控制的缓存策略

信息中心网络通过高速网内缓存可以有效降低用户的访问时延,降低服务器和链路负载,提升网络性能。然而,网络中部分节点负载过高导致节点内缓存替换率升高,使得个别节点乃至整体网络性能下降。本文提出一种基于流量负载控制的缓存策略,根据节点接收队列的流量状态,动态控制节点缓存的替换速率,并将由于负载控制而无法缓存的内容交给下游低负载节点缓存。实验结果显示,我们的策略可以有效提升高流量负载节点的缓存命中率,同时提高了低负载节点的缓存利用率,均衡了网络中的缓存负载状态,提升了网络的整体性能。     

信息中心网络内缓存替换算法性能分析与优化

信息中心网络(information centric networking, ICN)是一类受到广泛关注的新型互联网体系结构.通过对网络内(in-network)缓存的充分利用,信息中心网络可以极大地增强内容分发效率.网络内缓存的管理机制一直是信息中心网络研究中的热点问题.分析了网络内缓存的基准缓存替换最近最少使用(least recently used, LRU)算法的性能,指出多跳LRU缓存中广泛存在的“缓存退化”问题：在首个缓存节点发生缺失的内容请求也很难被下游的缓存命中.针对这一问题,提出一种基于预过滤的O(1)复杂度的改进算法.在原有缓存前放置一个仅记录内容标识的预过滤缓存,完成对原始内容请求的整形,使得预处理后的请求流量可以更容易被后面几跳缓存命中.基于真实互联网拓扑的实验表明,在信息中心网络典型应用场景下,预过滤LRU的缓存命中率可以达到LRU的2～3倍.     

信息中心网络中协作的内容缓存和请求路由算法

信息中心网络与传统IP网络区别的重要特点是在路由器节点配备缓存设施,将热门内容推送到更靠近用户的网络边缘,从而降低用户获取内容的时延。为了提高缓存空间的利用率,避免内容在相邻节点的冗余放置,本文提出了一种分层协作的内容放置和请求路由算法,在层次结构的接入网络中,依据内容的访问热度仅在层次结构的其中一层放置内容副本以减少内容的冗余备份;此外,通过建立二元标签组记录内容的放置信息,用于动态引导请求的转发;仿真结果表明,与现有的缓存放置算法相比,分层协作的内容缓存和请求路由机制,提高了网络存储内容的多样性,并降低了用户访问内容的时延。     

一种基于协同缓存的内容中心网络能耗优化策略

当前大多内容中心网络(Content-Centric Network,CCN)缓存决策策略研究都没有综合考虑请求热点、网络能耗、内容流行度和节点协同等相关要素。因此提出一种基于内容流行度的协同缓存策略来优化内容中心网络的能耗。该策略将CCN的一个自治区域网络中的所有内容路由器节点当作一个协同缓存组,并把协同缓存组中每个节点的缓存容量分为两部分,一部分用于自身节点和其他节点协同缓存内容;另一部分用于自身节点独立缓存本地最流行的内容,以提高协同缓存组中内容副本种类的多样性,从而减少网络中内容的重复传输,实现网络能耗的优化。建立相关的能耗优化模型,采用一种改进的遗传算法求解出该协同缓存组能耗优化问题的最优解。实验结果表明,与相关文献中的缓存决策策略相比,所提策略可以有效地降低CCN的能耗,提高其可扩展性,进而指导CCN的演化和部署。     

内容中心网络中一种改进型缓存机制

内容中心网络( CCN)作为一种主要的未来网络架构,以命名的内容作为网内的主要元素之一,在网络研究中受到广泛关注。针对已有的CCN缓存方案内容副本替换严重的问题,提出一种内容热门度与节点中介中心度约束的缓存机制PopBetw。在基于节点中心度的基础上,从内容本身的属性热门度出发,避免非热门内容的不必要缓存,降低每个节点的缓存负荷,提高网络缓存性能。仿真结果表明,通过评估缓存大小和内容热门度对缓存性能的影响,PopBetw缓存策略可取得比LCE,LCPro和EgoBetw方案更高的缓存命中率和更小的路径延展度,明显降低网内缓存替换数量,有效减少网内节点中介中心性较大节点群的缓存替换数,达到整体性能最优化。     

网络缓存技术

本文详细介绍了网络缓存技术的几种实现方法，及其工作原理、性能特点和配置方式，并说明了使用网络缓存的优越性。     

内容中心移动边缘网络用户移动感知缓存机制

为了提高内容中心移动边缘网络的缓存性能,提出了一种基于用户移动性感知和节点中心性度量的内容中心移动边缘网络缓存机制（user mobility-aware and node centrality based caching,简称UMANCC）.UMANCC机制利用边缘节点计算节点中心性、缓存空闲率以及小区内用户逗留时间.移动边缘网络控制器综合各边缘节点的信息,计算各边缘节点的重要性并进行排序,最后根据排序结果选择内容缓存节点.仿真实验结果表明：与传统缓存机制LCE及Prob相比,UMANCC有效减少用户获取内容的平均跳数高达15.9%,提高边缘节点缓存命中率至少13.7%,减少进入核心网流量高达32.1%,有效地提高了内容中心移动边缘网络的内容分发性能.     

基于内容中心性的概率缓存内容放置方法

为减少信息中心网络的缓存冗余,改善缓存命中率和利用率,提出了一种基于内容中心性的概率缓存内容放置方法(content-centrality-based probabilistic caching content placement method, CCPCP).与传统网络中仅用来刻画网络拓扑结构的中心性指标不同,采用的内容中心性指标,不仅能刻画缓存节点的位置中心属性,而且能刻画信息内容本身属性.该方法中,沿途各缓存节点综合考虑内容中心性和内容获取时延自适应地计算各自缓存概率,即内容所在节点位置越居于中心,内容热度越高,内容获取时延节省越优的内容被缓存的概率就越高.仿真实验表明:与现有基于概率缓存内容放置方法相比较,CCPCP方法缓存内容副本数目较少,减少率可达到32%以上,CCPCP方法显著地减少了缓存冗余,降低了内容获取时延,提高了缓存命中率和缓存内容利用率.     

CDM:Content Diffusion Model for Information-Centric Networks

This paper proposes the Content Diffusion Model(CDM) for modeling the content diffusion process in information-centric networking(ICN).CDM is inspired by the epidemic model and it provides a method of theoretical quantitative analysis for the content diffusion process in ICN.Specifically,CDM introduces the key functions to formalize the key factors that influence the content diffusion process,and thus it can construct the model via a simple but efficient way.Further,we derive CDM by using different combinations of those key factors and put them into several typical ICN scenarios,to analyze the characteristics during the diffusion process such as diffusion speed,diffusion scope,average fetching hops,changing and final state,which can greatly help to analyze the network performance and application design.A series of experiments are conducted to evaluate the efficacy and accuracy of CDM.The results show that CDM can accurately illustrate and model the content diffusion process in ICN.     

信息中心网络发展研究综述

信息中心网络(Information-Centric Networking,ICN)已经成为下一代网络体系结构研究的新热点.从众多研究成果中及时地总结ICN的优势与不足是未来相关研究的重要基石.尽管现有ICN综述文献已经对其体系结构做出较为详细的总结,然而,它们并没有充分地讨论TCP/IP网络体系结构中存在的问题与发展ICN必要性之间的关系,而这影响到未来ICN的重点研究方向.文中首先论述了应用ICN体系结构解决当前网络体系结构中已有问题的必要性,将ICN的关键问题、结构构成、关键技术等进行了梳理,从现有ICN方案中整理出信息命名、路由技术、试验平台等关键技术.在这个基础上,文中进一步讨论分析了ICN与现有的协同缓存系统等技术之间的关联与差异.论文最后分析讨论了ICN的下一步发展方向以及有待研究的问题.     

数据驱动的信息中心网络认知路由协议

随着网络技术的迅速发展和新型应用的不断涌现,网络中的数据急剧增长给基于TCP/IP的Internet带来严峻挑战.为了支持用户对海量数据的访问,信息中心网络(information-centric networking, ICN)成为未来互联网的研究热点之一.提出一种数据驱动的ICN认知路由协议.每个路由节点都被赋予感知、询问、学习、推理和反馈等认知行为;通过感知行为,节点获取本地拓扑、路由请求处理信息和流行内容等;通过询问行为,节点构建邻居缓存表等;通过学习行为,节点得到经验路径信息等;通过推理行为,分析节点间关系,构建朋友缓存表等;通过反馈行为,基于指引信息,作出路由决策等.仿真结果表明,提出的协议是可行和有效的,具有较好的性能.     

语义缓存技术的研究

语义缓存技术一直以来是数据库研究的热点之一。语义缓存是指将用户向服务器端提交的查询语句和查询实际得到的结果数据同一存储在指定的缓存中,因而其不仅包含有数据,还有对数据的相关描述信息,从而可以提高查询效率。在语义缓存之前,还存在页面缓存、元组缓存、块缓存等缓存技术。文中首先介绍语义缓存的模型,然后阐述和分析语义缓存查询匹配算法和缓存替换策略,最后对语义缓存技术进行总结,从而为语义缓存技术的进一步研究提供一定的理论基础。     

ICN中的一种协作缓存机制

为了克服现有 Internet 架构存在的众所周知的缺点,未来网络的研究成为热点.ICN(information-centric networking)在众多新架构中正逐渐被公认为最有前途的方案.它把传输的内容缓存到沿途的节点.高效的缓存机制是它的一个重要研究方面.为此,提出了一种在分布式缓存机制中嵌入中心式缓存决策的机制(content-aware placement,discovery and replacement,简称APDR),它把内容的放置、发现、替换统一起来考虑,实现内容的有序缓存,提高网络的性能.APDR的主要思想是：Interest报文除了携带对内容的请求以外,还收集沿途各节点对该内容的潜在需求、空闲缓存等信息,使得Interest的汇聚点和目的地节点可以据此计算出一个缓存方案,并把该方案附加在Data报文上,通知返程途中的某些节点缓存该内容并设置指定的缓存时间.在多种实验条件下对APDR进行了仿真验证,结果表明,APDR 可以改善网络性能,包括缓存命中率、接入代价、替换数量、转发效率以及缓存鲁棒性等;而且APDR的额外开销也不大.     

Evolutionary Techniques for Web Caching

Web caching has been proposed as an effective solution to the problems of network traffic and congestion, Web objects access and Web load balancing. This paper presents a model for optimizing Web cache content by applying either a genetic algorithm or an evolutionary programming scheme for Web cache content replacement. Three policies are proposed for each of the genetic algorithm and the evolutionary programming techniques, in relation to objects staleness factors and retrieval rates. A simulation model is developed and long term trace-driven simulation is used to experiment on the proposed techniques. The results indicate that all evolutionary techniques are beneficial to the cache replacement, compared to the conventional replacement applied in most Web cache server. Under an appropriate objective function the genetic algorithm has been proven to be the best of all approaches with respect to cache hit and byte hit ratios.