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.     

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。     

基于缓存机制的WAP终端适配①

在WAP访问过程中,手机终端差异性是个不可回避的问题,必须进行终端适配, 但终端适配引起性能大幅降低的问题。通过对常用的终端适配处理方案的分析,提出了基于缓存机制的改进方案。介绍了缓存替换原理并选择适合终端适配的缓存替换算法,同时提供了基于LRU改进算法的终端适配设计与实现。在实际的WAP增值业务系统运行中验证缓存机制方案能够有效提高WAP终端适配的性能,同时能够减少内存的消耗。     

一种智能的预取算法

网络延迟问题是用户QoS的主要问题之一,它依赖诸多因素如网络带宽、传输延迟、排队延迟和客户机及服务器的处理速度。目前主要采用缓存和预取技术来减少网络延迟,但缓存技术所提高的缓存代理服务器的命中率是有限的。该文系统地阐述了目前预取算法的基本思想并把它们分成四类:基于流行度、基于交互、基于访问概率和基于数据挖掘的预取算法。在对它们进行分析比较的基础上,提出了一种智能的预取方案。该方案使用模糊匹配来计算用户对页面的访问概率,同时要控制预取的量和预取的时刻,以避免对网络的性能产生负面影响。     

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Web流行度的选择Markov预取模型

Web预取技术是目前WWW中减少用户的访问延迟、提高服务质量的主要解决方案之一。该文利用Zipf第1定律和第2定律对Web对象访问流行度建模,并在此基础上,提出了基于Web流行度的选择Markov预取模型。实验表明,该预取模型不仅具有较高的命中率,而且在一定程度上还减少了对带宽的需求。     

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。     

一种基于模板的数据预取和缓存算法

针对专题型应用中普遍存在的大数据查询的频繁性和模式固定性特点,提出一种基于模板的数据预取和缓存算法,用于加快数据查询响应速度并减轻服务器端负载压力。通过构建数据查询模板,在触发器被激发时调用模板以构建预取数据,提出基于模板的数据预取方法和基于触发器的预取算法;考虑缓存空间中一些大数据的存在对查询响应速度的优化性,建立缓存对象模型并提出改进的Hybrid算法。以东方红湿地环境监测平台为例进行算法实验与分析,实验结果表明,在不同的缓存百分比下,较之典型的缓存算法,改进的Hybrid算法在访问延迟率上均有改进,且在大数据量查询时表现出了优越的应用效果。     

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。     

一个面向站点的Web缓存系统

提出了一种新的面向站点的缓存结构,这种缓存结构同传统的面向文档的结构相比,缓存命中率差别不大,但内存消耗小,同时本地缓存空间的可管理性大大改善,而且更加有利于实现对缓存文件的智能化处理。文章对实现该系统的关键编程技术,包括模块结构、算法和数据结构等问题进行了比较详细的介绍。     

一种基于流量预测的多优先级队列缓存管理算法

在引入优先级因素的流量预测模型基础上,提出了一种多优先级队列的缓存管理算法,该算法通过固定时刻的缓存预分配,结合时划间隔中的缓存竞争,使缓存的分配更加合理而有预见性,仿真实输表明它能够明最降低高优先级数据包的丢包率,同时兼顾低优先级数据包的转发,并且不产生额外的延迟,表明该算法有很好的应用价值。     

移动计算中一种基于预定义区域的语义圆缓存模型

引入了预定义区域和语义圆的概念,提出了一种基于预定义区域的语义圆缓存模型,可以有效地解决语义缓存相邻性问题。提出用基于语义片断的距离和有效区域的代价函数作为缓存替换的依据,并给出了相应的缓存替换策略PDRSCR（Pre-Defined Regions Semantic Circle Replacement）的详细实现算法和实验结果。     

代理缓存替换一致性算法的研究

代理缓存技术能很好的解决Internet发展中出现的访问延迟过长、服务器过载等一系列的问题.针对代理缓存的一致性策略和替换策略还没有很好地结合起来的技术现状,设计并实现了一种新的优化代理缓存的替换一致性算法-RCA算法.这种算法包括一致性策略和替换策略两部分,一致性策略采用自适应TTL机制,替换策略是结合了LFU和LRU,并引入老化机制的LFRU算法.通过Trace-Driven模拟实验,结果表明RCA算法在文档命中率和文档字节命中率比上均优于传统的几个替换算法.     

一种基于访问图优化的缓存替换算法

针对目前数据库缓存替换算法替换策略单一,无法预测即将执行SQL语句的不足,提出了一种基于访问图优先的缓存替换算法CG-ABR(Call Graph Optimizing Adaptive Buffer Replacement).该算法通过查询优化器获得当前数据访问类型,自动调整缓存替换算法以适应实时变化的访问类型,改进了缓存访问的管理方法,并根据SQL语句的应用逻辑执行顺序来构造访问图Call Graph,基于Call Graph以预测将要执行的SQL语句,替换出未来不会被访问的页面缓存,以达到缓存空间优化的目的.实验结果与分析表明,CG-ABR算法是有效的,对实时变化的访问类型有较好的缓存命中率,具有良好的应用价值.     

基于背包理论的流媒体缓存算法

为了使缓存总体效益最大化,基于字节命中率,利用0-1背包对代理缓存建立模型,给出流媒体缓存替换算法。实验结果表明,与传统流媒体缓存算法相比,该算法能减少占用带宽,提升缓存写入效率,具有较高的字节命中率。     

无线Web访问的缓存和预取机制

缓存和预取在提高无线环境下的Web访问性能方面发挥着重要作用。文章研究针对无线局域网的Web缓存和预取机制,分别基于数据挖掘和信息论提出了采用序列挖掘和延迟更新的预测算法,设计了上下文感知的预取算法和获益驱动的缓存替换机制,上述算法已在Web缓存系统OnceEasyCache中实现。性能评估实验结果表明,上述算法的集成能有效地提高缓存命中率和延迟节省率。     

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.