面向网络GIS的最小价值空间数据缓存替换算法研究

海量空间数据的网络传输是影响网络GIS服务质量的重要因素.数据缓存机制能有效提高数据响应速度,提升网络GIS服务质量.FIFO、LRU、LFU等常用的缓存替换算法侧重于数据的访问时间和频率,而未能兼顾空间数据特有的空间位置特性,在空间数据缓存的应用上存在着局限性.该文面向网络GIS提出了一种最小空间数据价值缓存替换算法GDLVF(Lowest-Value FirstCache Replacement for Geospatial Data),除考虑数据的访问时间和频率外,还兼顾数据空间位置与可视区域间的面积和位置关系,并利用加权数据大小来降低数据大小差异对价值计算的影响.实验表明,GDLVF较传统的缓存替换算法能够同时兼顾请求命中率和字节命中率,减少数据的网络传输,显著改善网络GIS的服务质量.     

基于缓存替换算法的EPCIS查询机制

针对物联网应用时对EPCIS(electronic product Code information services)数据库的大量的查询请求,在已有的EPCIS查询机制的研究基础上,提出了一种基于缓存的EPCIS查询机制.通过减少对EPCIS数据库的访问次数以缩短请求响应时间,提出了一种基于代价函数的缓存替换算法.研究结果表明,与现有的一些传统缓存替换算法相比,本文给出的缓存替换算法能进一步提高EPCIS 查询模块的效率.     

一种基于时钟自适应的改进缓存替换算法

缓存算法在存储系统、数据库、Web服务器等计算机领域有很广泛的应用,缓存命中率是衡量缓存算法优劣的指标之一,对经典的缓存页面替代算法LRU、CLOCK、ARC和CAR进行了比较和分析,提出了一种基于时钟自适应的改进缓存替换算法——ICAR,它能更精确地对读请求的“频率”特性进行管理.实验结果表明,在几种典型的概率分布(例如随机分布、泊松分布和正态分布)的读请求进入缓存的情况下,ICAR在大部分情况下都比CAR和LRU算法有更高的缓存命中率.但是当缓存命中率相当高(高于80％)或者比较低(低于30％)的情况下,ICAR算法并不能总是表现出更好的性能,值得进一步研究.     

基于价值预评估的代理服务器缓存策略

传统方法解决代理服务器内存空间不足的问题都是被动性方法,在没有考虑缓存对象的缓存价值的情况下直接对它们做缓存,在代理服务器内存不够时再将它们替换,使得部分无缓存价值的对象毫无效果地被缓存了一遍.本文引入了缓存的准入机制,提出基于价值预评估的缓存策略,描述了缓存价值的预评估算法,仿真实验结果表明采用本缓存策略的系统运行有较高的文档命中率和字符命中率.     

一种新的基于推荐的流媒体代理缓存替换机制

流媒体代理服务器缓存是有效缓解服务器负载、减少主干网传输的关键技术,而推荐算法是根据用户历史点播行为预测将被点播的可能性。现有的缓存算法没有考虑用户推荐对点播的影响,为此本文首先提出一种融合相异度的协同过滤推荐算法CFCD。其次,针对CFCD算法的推荐结果,定义反映流媒体文件被用户推荐程度的推荐度,并依此定义缓存价值函数,提出基于CFCD的流媒体代理缓存替换算法CRA_CFCD。仿真实验表明,CFCD算法能够提高流媒体对象的推荐精度,而提出的CRA_CFCD算法在缓存命中率和启动延迟方面改善了点播系统的性能。     

基于分段流行度分布建模的代理缓存空间优化方法

缓存空间大小和命中率是影响代理缓存服务器建设成本和服务质量的重要因素,但两者相互制约,在代理缓存服务器设计时需要折衷考虑。根据均匀分段后的流媒体片段流行度分布,建立代理服务器缓存空间与命中率之间的关系模型,提出了一种基于均匀分段流行度分布建模的代理缓存空间优化方法,能在定价值函数的情况下计算出的最优代理缓存空间大小。实验结果表明,当给定的价值函数中缓存空间大小和命中率的权重相等时,按所提方法优化设计代理缓存空间存储占比比经验设定缓存存储占比为100%、75%、50%、25%和0%时的价值平均提高24%。     

一种基于协同信任的普适网络节点缓存替换策略研究

在以人为载体的普适网络中,大量各种不同类型数据随着节点移动而传播.节点实体面临如何缓存最新或最有价值的数据问题,设计相应的缓存数据替换算法是一个重要的研究领域.提出了一种利用协同信任关系来设计的缓存替换策略：CTRP.该策略基于特定数据项与特定节点的相关联系紧密度来判别确定缓存区内要替换的缓存数据,并通过节点信任度与目标地址匹配概率来对相关度进行判定;在此基础上结合数据项的有效性指标来设计缓存数据替换标准.仿真实验结果表明CTRP能够有效提高数据的缓存命中率,降低数据的远程访问延迟.     

用户访问特征驱动的中间件语义缓存替换策略

Web应用中大量用户请求频繁与数据库交互会严重影响系统性能,中间件层缓存有助于减少请求与数据库的交互开销、提高服务器的响应速度。研究了在Web应用服务器中引入语义缓存机制,在查询缓存时利用语义信息进行匹配,然后动态追踪和分析用户访问时间性、访问内容量、业务关联等用户访问特征,在此基础上设计一种基于用户访问特征的语义缓存替换算法。原型实验表明其能够提高缓存命中率,并使服务器的响应时间和吞吐量也得到改善。     

基于IRR信息的改进ARC算法

缓存是增强计算机整体性能的一项重要技术,缓存替换算法作为核心技术尤为重要。通过深入研究多种数据访问模式下ARC(adaptive replacement cache)算法的性能,总结出ARC算法性能较差的数据访问模式及其原因。针对发现的不足提出了一种改进的缓存替换算法,该算法通过引入IRR(inter reference recency)信息,提高了弱局部性访问模式下的缓存命中率,改善了ARC算法对不同数据访问模式的适应性。仿真实验结果表明,改进后的算法提升了应对弱局部性访问模式的能力,增强了算法的灵活性。     

并行文件系统客户端缓存对系统I/O性能的影响

对浪潮天梭并行文件系统(LCTS-PFS)客户端缓存性能进行了测试,提出了多客户端访问、带客户端缓存的并行文件系统排队模型.分析了不同缓存命中率、不同缓存空间大小和不同文件长度情况下,客户端缓存对I/O响应时间的影响.分析结果表明:I/O响应时间随缓存命中率提高而减少且在有/无缓存情况下的I/O响应时间曲线存在唯一交点,在此交点之前无缓存情况下I/O响应时间小于有缓存情况,而交点之后结果相反;缓存命中率不发生变化时,缓存空间越大I/O响应时间越长;相比无缓存情况下I/O响应时间,若客户端请求生成率固定,则访问文件越大,缓存对I/O响应时间提升越少;若请求生成率发生变化,则相同缓存命中率情况下,访问的文件越大缓存对I/O响应时间提升越多.性能测试和理论分析一致.