基于谱聚类的Web多级缓存替换策略

服务器缓存性能的核心是缓存替换策略,缓存替换策略直接影响缓存的命中率, Web缓存可以解决网络拥塞和用户访问延迟问题,提高服务器的性能.传统缓存替换算法的命中率往往不高,为此文中提出了一种基于谱聚类的多级缓存替换策略.该策略利用循环滑动窗口机制提取日志文件的多项时序特征和访问属性,通过谱聚类对过滤后的数据集进行聚类分析从而得到访问预测结果.多级缓存替换策略综合考虑了缓存对象的局部频率、全局频率以及资源大小能更好地对低价值资源进行剔除,同时对高价值资源进行保留.通过与传统替换算法LRU、LFU、RC、FIFO进行实验对比,实验结果表明本文将谱聚类和多级缓存替换策略进行结合有效地提高了缓存请求命中率和字节命中率.     

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.     

一种新的代理缓存替换策略

代理缓存的替换策略事实上可以看做排序问题，排序的标准可能有多种，寻找一个好的代理缓存的替换策略就是寻找一个能够反映真实Web访问特性的标准，基于文档大小的替换策略是一种简单实用的策略，但是并未全部利用WWW访问特性，根据在代理缓存日志中对各种访问特性的分析，使用文档大小，访问频率、文档访问剩余寿命作为计算文档价值的要素，提出了一种新的替换策略，这种策略同时具有较高的文档命中率和文档字节命中率，最后给出了基于日志的模拟。     

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。     

基于树扩展朴素贝叶斯分类器的Web代理服务器缓存优化

Web代理服务器缓存能在一定程度上减少网络拥塞现象和用户的访问延迟,减轻服务器负载。然而Web代理缓存的缓存命中率和字节命中率较低,并不能很好地起到加速网络请求响应的效果。为此,研究监督学习方法,使用树扩展朴素贝叶斯分类器对Web日志数据进行分类,进而预测可能会再次访问到的Web对象,并结合最近最少使用(LRU)算法,提出一种新的缓存策略。实验结果表明,树扩展的贝叶斯分类器在精度和召回率指标上优于朴素贝叶斯和BP神经网络等分类器,通过树扩展的贝叶斯分类器优化后的缓存策略与普通LRU算法相比,不仅可以提高缓存的效率,而且可有效提高Web代理缓存的请求命中率和字节命中率。     

基于NB分类器重访概率预测的Web缓存替换策略

Web缓存是用来解决网络访问延迟和网络拥塞问题，缓存替换策略直接影响缓存的命中率。为此，提出一种朴素贝叶斯（NB）分类器重访概率预测的Web缓存替换策略；根据用户之前访问日志，通过分区操作提取多项特征来表示每次访问的对象，并构建特征数据集；训练NB分类器，用来确定缓存中对象被再次访问的概率，为对象分配权重；结合LRU策略来合理删除一些对象。仿真结果表明，提出的策略在保证较高命中率的同时有效降低了执行时间。     

混合架构下多请求模式的缓存替换模型研究

针对多类型多访问模式应用的需求,在GDSF算法的基础上,引入平均访问间隔和最近访问间隔两个特性以增强算法的适应性;建立缓存结构模型,通过双关键字索引机制,快速索引缓存对象,降低系统开销;对超过一定大小的文件采取后缀预取策略以增加缓存中数据对象的个数.在课题应用背景下,与传统算法的对比实验表明,该方法能够减少缓存的平均请求等待时间,提高对象命中率和字节命中率,增强了缓存替换算法对多类型多请求模式应用的适应性.     

基于指令流访存模式预测的缓存替换策略

传统的缓存替换策略主要基于经验主义,近年来研究者们使用预测技术推测访存行为,提高缓存替换的准确性,预测技术的应用是当前缓存替换策略研究的热点.由于访存行为自身的复杂性,直接在缓存系统中预测访存行为是困难的,要面对很大的不确定性.当前已有的研究为了解决该问题,使用越来越复杂的预测算法来分析访存行为之间的关联.然而这种方式并未真正减小不确定性,同时现有的缓存替换策略很难避免乱序执行和缓存预取对访存行为分析过程的干扰.为了解决以上问题,提出了一种新的预测缓存访问序列的方法IFAPP(instruction flow access pattern prediction),根据分支预测技术推测程序指令流,定位指令流中的访存指令,进而对其中访存指令的行为逐一进行预测.通过访存序列计算每个替换候选项的重用距离,将重用距离最远的候选项踢出.该方法可以避免乱序执行和缓存预取的干扰,预测对象是行为简单的独立访存指令,减少预测过程中所面对的不确定性.实验结果表明,该算法在一级数据缓存上比LRU算法平均减少3.2%的缓存缺失.相比经典的基于缓存预测的BRRIP和BIP算法,该算法在一级数据缓存上分别减少12.3%和14.4%的缓存缺失.     

Proxy Cache Replacement Algorithms: A History-Based Approach

Accesing and circulation of Web objects has been facilitated by the design and implementation of effective caching schemes. Web caching has been integrated in prototype and commercial Web-based information systems in order to reduce the overall bandwidth and increase system's fault tolerance. This paper presents an overview of a series of Web cache replacement algorithms based on the idea of preserving a history record for cached Web objects. The number of references to Web objects over a certain time period is a critical parameter for the cache content replacement. The proposed algorithms are simulated and experimented under a real workload of Web cache traces provided by a major (Squid) proxy cache server installation. Cache and bytes hit rates are given with respect to different cache sizes and a varying number of request workload sets and it is shown that the proposed cache replacement algorithms improve both cache and byte hit rates.     

Web代理服务器缓存置换算法研究

目前Web代理服务器中的缓存机制普遍都以提高缓存命中率为目标,来设计相应的页面置换算法,一般并不考虑命中页面因过期失效而需要额外的验证及更新这一因素。为此,提出了改进的页面缓存效益模型,对包括页面验证更新在内的各种相关因素进行了综合考虑,以缓存效益系统最优为目标提出Web代理服务器中缓存置换算法——PCR;并基于合理的假设证明了该算法的最优性。最后,通过与LRU-K、Hybrid等算法的比较实验,验证了PCR算法的有效性。     

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。     

Web缓存优化模型研究

缓存模型研究的核心是替换策略的优化。分析并比较传统缓存模型IRM和MRM的思想,基于相对流行度以及字节代价的概念,提出满足命中率、字节命中率和延迟时间等不同性能指标要求的Web缓存优化模型,并给出相应算法。实验及分析表明,Web缓存优化模型替换算法的性能表现较传统算法有所提高。     

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。     

基于流行度预测的流媒体代理缓存替换算法

针对流行度随时间变化的特性,利用回归分析技术给出了一种流媒体文件的流行度预测算法,并在增加少量存储空间及计算时间消耗的情况下,将该预测算法应用于流媒体代理缓存服务器的缓存替换算法之中,模拟实验表明,该方法能减少缓存的替换次数,提高缓存命中率,性能较优。     

一种基于有限记忆多LRU的Web缓存替换算法

Web缓存的核心是缓存内容的替换算法.在动态不确定的网络环境下,本文提出一种基于有限记忆的多LRU (LH-MLRU)Web缓存替换算法,它是一种低开销、高性能和适应性的算法.LH-MLRU综合考虑各项因素对Web对象使用多个LRU队列进行分类管理,引入Web对象最近被访问的历史作为缓存内容替换的一个关键因素,来预测对象可能再次被访问的概率.通过周期性的训练参数可以适应动态不确定的网络环境.轨迹驱动的仿真实验表明LH-MLRU在各项性能指标上均优于其他算法,可以显著的提高Web缓存的性能.