存储缓存容量的测试方法

缓存对于存储的性能起着至关重要的影响。缓存大小以及缓存替换算法的正确设置,可以大幅度提高存储的性能,相反,对缓存不正确的设置则不能发挥硬件的潜能。本文根据缓存替换算法的特点,提出一种测试磁盘缓存容量的方法,并通过模拟实验验证了该方法的有效性。该方法具有通用性,可以适用于其他类型资源的缓存测量。     

基于决策树分类的智能缓存模型研究

Web缓存技术是互联网提升访问性能的有效手段。构建了基于决策树的智能缓存数据挖掘模型,通过数据建模、NextAccess的离散化、构造决策树所用的观察属性集和权重,从而对数据进行缓存处理。实验证明其性能得到了优化。     

多级缓存模式下的数据块替换优化算法

多数处理器中采用多级包含的cache存储层次,现有的末级cache块替换算法带来的性能开销较大.针对该问题,提出一种优化的末级cache块替换算法PLI,在选择丢弃块时考虑其在上级cache的访问频率,以较小的代价选出最优的LLC替换块.在时钟精确模拟器上的评测结果表明,该算法较原算法性能平均提升7％.     

面向多线程程序基于效用的Cache优化策略

为了提供高速的数据访问,多核处理器常使用Cache划分机制来分配二级Cache资源,但传统的共享Cache划分算法大多是面向多道程序的,忽略了多线程负载中共享和私有数据访问模式的差别,使得共享数据的使用效率降低.提出了一种面向多线程程序的Cache管理机制UPP,它通过监控Cache中共享、私有数据的效用信息,为每个线程以及共享数据分配Cache空间,使得各个线程以及共享数据的边际效用最大化,从而提高负载的整体性能.另外,UPP还考虑了程序中数据的使用频率以及临近性信息,通过提升、动态插入策略过滤低重用数据,从而使得高频数据块留在Cache中.通过实验表明,其性能相对于基于LRU的纯共享Cache结构和基于公平的静态Cache划分结构均有提升.     

异构网络数据缓冲区替换算法的数学建模仿真

针对异构网络数据的缓冲存储效率低、分区存储精准度、运行代价高等问题,提出异构网络数据缓冲区替换算法的数学模型.首先将异构网络数据划分为多个数据阶层,确定数据格式,同时利用新的异构网络数据传输途径控制传输链路,对控制算法的窗口大小进行计算,以此梳理数据.最后将缓冲区分为冷区与热区两部分,分析算法的干扰因素,利用交替算法完成异构网络数据缓冲区替换算法的数学建模.仿真结果表明,基于异构网络数据缓冲区替换算法的数学模型可以有效提升算法的效率和精准度,同时可以降低算法运行代价.     

一种改进的Pseudo-LRU替换算法

Pseudo-LRU替换算法可以避免复杂的硬件设计,所以在很多流行的Cache内存系统被使用.但是该算法的主要缺点是二叉树结构的顶层节点不能包含所有底部叶子节点的信息,在某些情况下会做出错误的替换决策.针对PLRU算法存在的问题,在分析PLRU算法的原理的基础上,通过增加处理二叉树顶层节点信息的逻辑,得到一种新的替换算法.测试结果表明,这种新的替换算法使Cache命中率提高到98.73%.     

HLR中的cache机制及其SLRU替换算法

针对现有平台实时处理能力的不足,在HLR系统中引入了基于双数据库模式的Cache机制。提出了结合LRU算法和LFU算法两者优点的SLRU替换算法,该算法保证了Cache机制的高效稳定运作,从而大大提高了整个HLR系统的实时处理能力。     

一种高效的流媒体代理缓存替换算法

提出基于流行度和将来访问次数的最小效用替换算法（SCU-PFUT）,考虑流媒体文件的字节有效性和文件块大小等因素,使替换出内存的数据块更合理。避免LRU和LFU算法中出现的媒体文件被连续替换的问题,与LRU, LFU和SCU-2算法相比,该算法的缓存命中率、字节命中率和空间利用率较高。     

Web流量模型研究和应用

Web缓存技术是提高Web性能的一种有效方法,缓存管理是Web缓存技术的核心,研究Web访问特征的数学模型是有效进行Web缓存管理的基础。本文根据Web缓存流量访问特征建立数学模型,设计实现了Web缓存流量特征模拟生成器(WebTraffsim),利用两层代理缓存结构,对Web缓存流量的访问特征和性能进行测试,对Web缓存替换算法(LRU,LFU,LRV)进行了性能评价和分析。