ACACRA:一种新的网络缓存替换算法

为了提高网络缓存的命中率,分析了背包问题与缓存替换问题之间的异同,证实了缓存替换问题是一种典型的0/1背包问题,并由此借鉴求解0/1背包的蚁群算法模型的思路,提出了一种实施在应用层的基于蚁群算法的缓存替换算法ACA-CRA.该算法综合考虑了缓存数据的大小,被命中次数和在缓存中存留的时间来判定该缓存的缓存价值,并利用蚁群算法中正反馈机制使得缓存中保持的都是缓存价值较大的缓存数据,从而提高缓存命中率.并通过仿真实验证明了该算法的可行性和有效性.     

一种针对邮件服务类应用改进的2Q*算法及其在存储缓存中的应用

针对2Q算法对于邮件服务类负载所表现出的缓存性能特点提出了一种改进算法2Q*。模拟实验数据显示,改进后的2Q*算法在各种缓存容量下都优于包括经典2Q算法在内的其他替换算法。为了验证2Q*算法在真实系统中的有效性,将该算法集成于FlexiCache系统中并与目前主流的顺序自适应预取策略有机结合。实验结果表明,2Q*算法不仅能够在实际缓存系统中有效改善邮件服务类应用的物理I/O性能,而且其实际运行开销也非常低。     

Ubase数据库系统缓冲管理器的实现

缓冲区技术是减少系统对外存访问的重要方法之一。文章分析了Ubase数据库系统缓冲管理器的基本功能,对常用页面替换算法的性能进行了比较,最终选择Love/Hate算法代替LRU算法实现了Ubase数据库系统的缓冲管理,降低了系统的开销,提高了Ubase数据库系统的性能。     

动态数据处理平台分布式缓存替换算法仿真

针对传统分布式缓存替换算法路由器命中缓存性能不足的问题,提出一种动态数据处理平台分布式缓存替换算法。描述动态数据处理平台分布式数据缓存信息,构建动态数据处理平台的缓存架构表,并根据缓存情况替换缓存架构表,通过不断替换的缓存架构表改进权重替换算法,在算法中添加缓存对象这一参数,并通过改进后的算法计算缓存对象的更新权重值及其权重成本,根据计算成本替换LRU链表中的尾指针元素,当元素已存在缓存中并且被命中时、或出现被请求的新元素时,则更新LRU链,构造新的LRU链表,通过重构的LRU链表构建分布式缓存替换策略,从而实现动态数据处理平台分布式缓存替换算法的构建。为了证明动态数据处理平台分布式缓存替换算法的优越性,将其与传统分布式缓存替换算法进行比较,实验结果证明,上述算法的路由器命中缓存性能优于传统算法,更适合进行动态数据处理平台的分布式缓存替换。     

嵌入式系统的高速缓存管理

本文针对嵌入式文件系统提出了一套基于最久未使用页面替换算法的高速缓存管理方案。该高速缓存管理模块的使用,较好地提高文件系统的读写性能。以NorFlash操作为例,使用高速缓存以后,可以使多数量、小文件的写入速度提升20%左右,读出速度提升30%-40%。对于大容量数据传输,适当地调整缓存的容量,也可使得写入速度提升2%,读出速度提升10%左右。     

基于一体化网络的映射关系缓存策略

提出了一种针对映射关系查询的预缓存策略：在负责存储节点映射关系的接入交换路由器中设置缓存,将缓存算法应用于通信建立后映射关系的查询过程中.仿真结果表明,预缓存策略和接入路由器缓存策略能有效提高映射关系查询命中率和通信效率.     

基于序列模式的Servlet容器缓存替换

Servlet缓存能够有效地提高Servlet容器的吞吐量,缩短用户请求的响应时间.然而,Servlet缓存的性能受到缓存替换算法的影响.Servlet容器中的Servlet对应着一定的业务功能,挖掘Servlet之间的业务关联来指导缓存替换算法的设计可以提高Servlet缓存的命中率,进而提高Servlet容器的性能.然而,目前常见的LRU(least recently used),LFU(least frequently used),GDSF(greedy dual size frequency)等缓存替换算法均没有考虑上述问题.将Servlet对应的业务关联定义为Servlet容器序列模式,并提出k步可缓存转移概率图的概念加以表示,给出了序列模式发现算法KCTPG_Discovery.最后,基于Servlet容器序列模式设计了缓存替换算法KP-LRU(k-steps prediction least recently used)和KP-GDSF(k-steps prediction least frequently used).实验结果表明,KP-LRU与KP-GDSF算法比对应的LRU算法和GDSF算法具有更高的缓存命中率,有效地提高了Servlet容器的性能.     

基于网络代价的流媒体缓存策略研究

该文构造了一种新的流媒体缓存效用函数,该函数综合考虑流媒体节目的流行度特性及传输网络的代价参数;设计了一种针对多视频服务器、基于网络代价的流媒体缓存分配与替换算法(Network Cost Based cache allocation and replacement algorithm, NCB)。仿真实验结果显示,NCB算法有效提高了缓存命中率,降低了传送流媒体所消耗的总体网络代价;该算法在网络结构复杂、节目数量庞大的Internet流媒体应用环境中表现出较优越的性能。     

一种P2P流媒体系统中的缓存替换算法

针对视频节目受欢迎程度不同的特性,提出一种P2P流媒体系统中的缓存替换算法,通过将系统中的全部视频片段分类,为其赋予不同的优先级,并周期性地更新该值,同时考虑视频片段被访问次数和最近被访问的情况,使得被替换出存储空间的片段更加合理。实验表明,该算法能提高缓存命中率及系统的启动延时,性能较优。     

一种针对片上众核结构共享末级缓存的改进的LFU替换算法

为了得到更高的吞吐率和性能功耗比,众核处理器摒弃了复杂的乱序处理器核,而在芯片内集成了大量的轻量级顺序处理器核。为了更好地支持核间数据共享,并减少访问片外存储器带来的开销,众核处理器往往采用共享的末级缓存LLC(Last LevelCache)。因为需要对为数众多相对独立的访问请求作出响应,因此相对于传统多核处理器的末级片内缓存,众核处理器的末级片内缓存更容易产生抖动现象。传统的最久未使用LRU(Least Recent Used)高速缓存替换策略在这种情况下往往无能为力,而几种最新提出的高速缓存替换策略也见效甚微。基于传统的最不经常使用LFU(Least Frequent Used)替换算法,提出一种改进的高速缓存替换算法。相对于LFU替换算法,该算法获取信息的粒度更粗,并且可以掌握更加全局的信息,而这些优势使得该算法更适合作为众核处理器末级片内缓存的替换算法。实验结果表明,在一个64核的众核处理器上,该替换算法可以有效地缓解末级片内缓存的抖动现象,同时该算法实现需要的硬件开销很小。