VoD系统的数据缓存策略研究

视频点播(VoD-Video on Demand)系统作为互联网重要的多媒体应用,相比于传统应用对服务端在带宽、响应速度等方面有更高要求.VoD服务器广泛使用缓存策略解决此问题,不同缓存策略具有不同的侧重与适应方面.VoD系统所需缓存策略需综合多种缓存策略以满足自身需求.本文总结VoD系统对缓存策略的需求,分析了缓存策略组成与分类,对各类缓存策略的特点进行综述并分析其对VoD系统的适用性.     

一种数据块关系指导的缓存替换方法

提出了一种数据块关系指导的缓存替换方法BDP(block correlations directed replacement policy).数据块关系所表示的空间局部性可以用来指导存储系统的缓存替换策略.BDP利用历史访问信息和实时访问信息,预测数据块未来的空间局部性特征,并设计数据块驻留时间的控制策略,减少现有替换算法对空间局部性预测失败带来的失效惩罚.同时给出了BDP的有效缓存模型.模拟结果显示,对大多数实际系统工作负载,BDP的失效率相对LRU算法下降11%～38%,优于现有的考虑空间局部性的替换算法.     

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。     

MDM3的缓存替换策略研究

文中从基于国产DBMS—DM3的MDM3体系入手，在分析了当前各种替换策略优缺点的基础上，提出了语义簇的概念及结构，给出了适合MDM3的缓存物理存储结构及缓存替换策略，最后给出了详细的替换算法。     

移动即时通讯软件的缓存替换策略

近年来,移动即时通讯软件功能越来越多样化,其聊天记录等数据的规模也越来越大,这给本身空间有限的移动终端的存储和处理带来很大压力。为了解决以上问题,研究和分析了移动即时通讯软件中针对不同部分的聊天记录用户的行为特点,进而探究了用户行为和缓存价值之间的联系,提出了一种基于用户浏览行为的缓存替换策略,针对每部分缓存的数据对用户的价值有选择地替换记录缓存。该策略可以很好地适应移动终端小内存、低带宽和即时通讯软件高时效性等要求。实验证明,所提策略具有较高的缓存命中率,且可有效控制即时通讯软件的缓存大小。     

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。     

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.     

面向轨迹数据查询优化的缓存机制研究

移动对象数据库（Moving object database,MOD）管理随着时间不断改变位置的空间对象,其已经在广泛的应用中被研究。尽管索引和查询算法等许多与MOD相关的技术已经被提出,但缓存管理仍然被忽略,这对于数据库性能至关重要。传统的缓存方法忽视了数据本身的时空特性,无法实现良好的性能。本文提出从缓存层面充分挖掘轨迹数据的查询性能,首先针对轨迹数据特有的存储结构和读写过程,设计了适合MOD的缓存访问机制;然后对于MOD系统中缺少与应用场景和访问模式相关的缓存策略问题,定制了缓存替换方法;最后开发了缓存管理工具MOCache,以可视化的形式动态跟踪查询语句结束后缓存状态的变化。通过实验表明本文提出的缓存替换策略与传统的策略相比,命中率提高到76.56%,缩短了查询时间,并且使用缓存工具监控历史状态信息,能够更加全面地反馈和分析性能问题。     

基于节点热度与缓存替换率的ICN协作缓存

信息中心网络默认的LCE缓存策略在数据包返回路径上的每个节点缓存内容,会产生大量冗余副本,无法充分利用缓存资源。针对该问题,提出基于节点热度与缓存替换率的缓存策略。在数据包返回路径上选择特殊节点缓存内容,考虑网络流量在不同区域和不同时间段内的差异性,周期性地计算节点热度和缓存替换率,并将其作为内容是否被缓存在节点上的度量指标。实验结果表明,相对于LCE和CLFM策略,该策略能有效降低平均请求跳数和源端命中率,获得较高的缓存收益。     

基于价值预测的ICN缓存替换方法

网内缓存是信息中心网络(ICN)的主要特征之一,是减小内容获取时延和提高网络资源利用率的重要环节。内容流行度越高,下一次请求时间越近,请求的次数越多,该内容价值就越大。针对海量缓存对象与有限缓存空间之间的矛盾,基于内容的“未来”价值,本文提出了一种基于价值预测的ICN缓存替换方法,结合内容流行度和新近频率值,构建内容价值预测模型,计算价值预测值,将“未来”价值最小的内容替换掉。仿真结果表明,本文提出的方法与最近最少使用、先进先出、随机替换等缓存替换方法相比,具有更高的缓存命中率,更低的请求响应时延。     

Spark中一种高效RDD自主缓存替换策略研究

由于并行计算框架Spark缓存替换算法的粗糙性,LRU（least recently used）算法并未考虑RDD的重复使用导致易把高重用数据块替换出内存且作业执行效率较低等问题。通过优化权重模型和改进替换策略,提出了一种高效RDD自主缓存替换策略（efficient RDD automatic cache,ERAC）,包括高重用自主缓存算法和缓存替换分级算法,可实现高效RDD的自主缓存和缓存目标的分级替换。最后利用SNAP（Stanford network analysis project）提供的标准数据集将ERAC和LRU、RA（register allocation）等算法进行了对比实验,结果显示ERAC算法能够有效提高Spark的内存利用率和任务执行效率。     

位置相关信息服务移动终端缓存替换研究

随着无线网络的快速发展,相应的无线应用服务越来越多,位置相关信息服务(LDISs)就是其中典型的例子。无线网络受信道带宽以及终端计算能力等因素的限制,缓存技术减少了网络开销并且支持在网络断接下使用数据的优点而成为研究热点。本文根据无线应用环境的特点,结合位置相关信息数据的特征,运用粗糙集(RoughSet,RS)这一强有力的数学工具,给出一种更加准确、实用的移动缓存替换策略。     

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.     

索引替换策略在ERP缓存中的实现

分析了缓存对ERP系统的重要性以及目前常用的一些缓存替换策略.在此基础上依据企业不同的业务特征,设计并实现了一种用于ERP缓存的索引替换策略,并在ERP某些模块中测试、比较、分析该策略算法与已有替换算法的命中率和平均响应时间,结果表明采用索引替换策略具有较高的性能.     

可靠多播网络的动态缓存分配算法与替换策略

ACP是一种适用于多组共享环境的路由器缓存管理协议。在突发数据流频繁出现的互联网中,当多播组数量或者组成员发生变化时,ACP分配算法暴露出慢收敛和分配结果不稳定等问题。通过设计并实现动态缓存分配算法、超时算法以及丢包策略,提出了一种新型的、适用于大规模多播网络的自适应主动可靠多播协议(AARM）模拟实验结果表明,与ACP相比,AARM将为多播网络在恢复延迟、带宽消耗和网络吞吐等方面带来明显的性能提升。     

语义缓存的最小权值项LWI替换策略

在客户-服务器数据库系统中，语义缓存是基于客户查询语义相关建立的一种客户缓存．语义缓存的内容由以往查询的结果以及相应的描述构成．针对语义缓存的特征，提出语义缓存下最小权值项LWI(1east weight itern)替换策略．该策略由缓存项投影属性的访问频率和缓存项与查询的条件匹配情况，结合数据访问的时间局部性考虑决定缓存项的权值，替换最小权值项．通过性能分析实验，在语义缓存中，基于LWI替换策略的系统性能要优于基于传统LRU和LFU替换策略的系统性能.     

融合延时敏感和最近频率的ICN缓存替换方法

互联网巨大的流量增长促使信息由中心网络ICN架构的提出,以更好的满足用户的需求。ICN网络中无处不在的缓存是保障用户体验的关键技术。然而多数研究者关注的是ICN缓存放置问题,缓存替换策略仍然沿用Web网页缓存时代的经典算法,这些算法在ICN网络场景中和随机缓存替换策略的性能几乎没有区别。受到集成学习对于性能增强的启发,本文提出一种融合缓存替换模型的方法。缓存替换算法通过保留合适的内容,在减少延时方面发挥重要作用。因此,需要长时间获取的内容优先保存在缓存中。本文中,我们引入延时敏感和内容最近访问频率的2种替换模型进行筛选值得长时间驻留在缓存空间的内容,并通过线性组合的方式将其融合成一个模型。实验表明,我们的融合策略相比经典的替换策略,具有更高的缓存命中率,并且明显降低了用户使用延时。     

移动数据库缓存模型研究

针对移动数据库系统性能有待提高的问题,提出了一种移动数据库缓存模型。采用基于消息摘要的同步算法,通过比较移动客户端与服务器消息摘要表中的消息摘要值,完成缓存同步,维护移动客户端缓存与服务器数据的一致性;该模型还考虑了数据的时效性与事务的优先级,设计了一种基于价值函数的缓存替换算法。实验结果表明,随着缓存数据个数的增加,所提算法的缓存命中率高于最近最少使用(LRU)和LA2U算法,同时随着访问频率的增加,事务的重启率低于LRU和LA2U,有效提高了移动数据库缓存的性能。     

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.     

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。