内容中心网络概率缓存策略的研究

内容中心网络是一种以内容为中心的新型网络体系结构,路由器内置缓存提高内容分发效率。由于缓存空间大小的限制,选择合适内容缓存使得缓存策略变得尤为重要。现有缓存策略的研究主要以减少网络中内容的冗余量以及提高网内缓存内容的多样性为目的,这些策略在设计过程中忽视了内容的频繁替换以及带宽损耗因素。文章提出一种以获得缓存网络最大效益的概率缓存策略(a Max-Benefits Probabilistic In-network Caching Strategy,MBPIC),缓存策略基于内容流行度、跳数和缓存空间等参数随机选择缓存放置节点,然后建立马尔科夫链推导了内容命中率与缓存概率、内容流行度、缓存空间的关系,最后数值计算和实验仿真结果表明,MBPIC策略在服务器命中率、跳数减少率和内容替换率方面比其他概率策略有明显的提高。     

内容中心网络中基于内容流行度和节点属性的协作缓存策略

网络内置缓存是内容中心网络中的一项重要特性,而现有的缓存策略会使网络中的缓存分布不均,缓存的效率还有较大的提升空间。为了使被缓存的内容对象在空间和时间上分布更合理,提出了一种基于内容流行度和节点属性的协作缓存策略,通过内容的实时流行度和多项节点属性对缓存内容及缓存位置进行选择,能够降低网络冗余,减少内容替换,实现更均匀的内容分布。仿真结果表明,所提缓存策略与其他几种典型的缓存策略相比,可以有效地提高缓存命中率、降低网络负载和总体缓存替换数量。     

基于多目标价值函数的流媒体代理缓存替换策略

在单代理结构上,分析了传统的缓存价值函数,综合多种目标设计了一种新的价值函数,提出了基于多目标价值函数的缓存替换算法MOC.理论分析和模拟实验表明,MOC在网络传输成本、命中率和字节命中率等重要的性能指标上大大优于传统的缓存替换算法.     

VOD系统的最优代理缓存方案

针对基于代理的分布式VOD系统,提出一种使网络带宽消耗最小的最优代理缓存方案,开发了一种全局试探寻优法,使各种流行度节目得到最优的缓存配置;通过把缓存方案与典型的节目调度策略相结合,定量地分析了缓存配置方案和代理缓存空间大小对系统传输开销的影响,证实了方案的有效性,为服务器设计提供了一种实用的在线节目配置方案·     

基于分段的适应性流媒体缓存管理算法

为提高流媒体代理服务器的缓存效率,从而提高整个流媒体服务系统的性能,提出一种基于用户访问模式的适应性媒体分段缓存策略。该策略充分考虑用户行为模式对具体影片访问特性的不同,采取有针对性的分段缓存管理策略,可显著提高代理缓存命中率。为避免由于分段策略所潜在引发的播放抖动问题,对相应的预取算法进行了理论分析。事件驱动试验结果表明:所提出的缓存算法命中率较之传统的定长分段算法及系统现有的间隔缓存策略均有显著的性能提高,系统稳定时缓存命中率分别高出后两者54%和31%。     

基于分段的适应性流媒体缓存管理算法

为提高流媒体代理服务器的缓存效率,从而提高整个流媒体服务系统的性能,提出一种基于用户访问模式的适应性媒体分段缓存策略。该策略充分考虑用户行为模式对具体影片访问特性的不同,采取有针对性的分段缓存管理策略,可显著提高代理缓存命中率。为避免由于分段策略所潜在引发的播放抖动问题,对相应的预取算法进行了理论分析。事件驱动试验结果表明:所提出的缓存算法命中率较之传统的定长分段算法及系统现有的间隔缓存策略均有显著的性能提高,系统稳定时缓存命中率分别高出后两者54%和31%。     

Web缓存系统浅析

研究和构造一个可扩展性好及请求命中率高的Web缓存系统，通过对Web缓存定位问题及目前流行的分布缓存系统的分析，确定分层缓存系统更有优势，为了提高分层缓存的可扩展性和请求命中率，在保持父子代理之间原有协作关系的同时加强父代理的处理能力，提出了一种新的虚拟协作缓存系统，即父代理用扩展性好的集群系统实现，子代理在缓存的同时加进预取技术，该虚拟制作缓存系统能满足网络缓存对可扩展性及请求命中率的要求，具有可扩展性好，吞吐率高和命中率高的特点。     

基于两点流行度的流媒体缓存算法

针对流媒体自身内在流行度变化的特征，提出了一种新的基于两点流行度的缓存算法，根据片段所在的不同区域，分别采用不同的片段流行度计算标准对片段流行度进行估算，进而选择流行度高的片段进行缓存．利用实际用户访问数据，将该算法与等长分段的缓存算法和指数分段的缓存算法进行了比较，仿真结果证明该算法可以在获得与这些算法相近的请求延迟率的条件下，取得最高的字节命中率．     

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。     

一种基于分段的网络流媒体代理缓存策略

针对大量用户访问网络流媒体系统时出现的响应速度慢、网络拥塞严重、缓存利用率低和容量不足的问题,提出了一种IPTV环境下的PSU代理缓存策略,利用分段缓存和动态调整存储比例的方法,提高流媒体代理服务器的存储效率和服务性能.给出了流媒体文件的分段方法和热度概念,通过增加前缀缓存数量的方法,优化了IPTV三层结构的存储比例,...     

基于代理服务器缓存的Internet分层视频点播

针对目前访问Internet设备的差异性,为了降低网络传输成本,提出了一种基于视频分段的缓存算法来传输经过分层编码的视频流,其中分层视频段缓存优先级的计算来自于视频对象间的优先级、视频对象内的优先级以及用户接收带宽的分布．与缓存整个视频层的方案相比,仿真实验结果也证实了提出的针对分层视频流的缓存方案在给定缓存空间大小的情况下,可以大大降低视频服务器的点击率,而且在不增加实现复杂度的情况下也能满足用户接入带宽的差异性．     

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.     

内容中心网络中基于缓存压力的选择性缓存机制

内置缓存机制是内容中心网络(Content Centric Networking,CCN)研究的关键问题之一.现有的CCN缓存机制在缓存节点的选择时往往缺乏对节点缓存状态和负载情况等动态信息的综合考虑,因此无法准确反映节点间的缓存状态差异,进而影响了缓存决策的合理性.提出了一种基于缓存压力的选择性缓存机制(Cache Pressure Based Selective Caching,CPBSC).该机制利用节点的缓存占用率和缓存替换率评估节点的缓存压力,并结合内容的流行度实现缓存节点的合理选择.同时,根据内容的请求率和兴趣分组的剩余生存时间评估不同内容的缓存价值,以此实现缓存内容的合理替换.仿真结果表明,CPBSC有效地优化了缓存资源利用率,并显著提高了系统的整体缓存性能.     

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.     

Web智能代理的预取技术和缓存技术

针对同一个工人组中成员可能对Web有相似的兴趣点和访问习惯问题,研究了主要包括缓存和预取两个部分的智能代理技术,研究了代理缓存三种替换算法：LRU和LRU的两种变种,仿真试验表明,LRU算法的命中率极差,将LRU的两种变种相结合则是一种较好的方案,通过引入预测算法和门限算法,代理服务器可以预测最近将要访问到的页面,并存在客户际请求提出之前有选择地下载,因为单个客户访问某个页面的历史次数往往不够多,将预测算算放在代理服务器上比放在客户端的预测概率更准确,通过在代理服务器上实现缓存和预取技术,可减少用户访问Web的响应时间,还可减少实际访问Web服务器的总次数,并提出了一个为发展中国家中国家用户缩减Web访问代价的有效方法。     

一种流媒体代理缓存系统的研究与实现

在参考已有的流媒体代理缓存理论基础上,采用前缀缓存+补丁算法的缓存管理策略,参照流媒体服务器的工作原理,采用RTSP协议作为流传输协议,设计并实现了一种流媒体代理缓存系统.经实验测试该系统提高了系统的字节命中率,进一步减少对网络带宽资源的需求.     

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。     

一种新的Web缓冲替换算法

为了提高Web缓冲的命中率和字节命中率，研究了Web缓冲进行替换操作的依据，提出了一种新的基于站点角色的Web缓冲替换算法(SRB)，该算法除了考虑文档最近存在时间、文档大小、文档访问频率以及文档的价值外，还界定了站点在代理服务器上的角色，并在进行替换操作时对来自不同站点的文档赋予不同的角色值，基于轨迹驱动的模拟试验表明，SRB优于其他的主要算法。