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%。     

一种自适应的流媒体服务器缓存调度算法

在分析现有的流媒体缓存技术优缺点的基础上,提出一种采用间隔缓存的自适应混合型间隔缓存算法(adaptive hybrid interval cache,AHIC).该策略充分考虑用户行为模式和影片冷热度对缓存策略性能的影响,采取分段缓存和间隔缓存相结合的方式,通过周期性地统计影片的流行度和用户访问行为,实现了缓存的接纳和替换.仿真实验表明,与传统的间隔缓存策略相比,AHIC策略能够有效的提高缓存的字节命中率.     

基于马尔可夫预测模型的数据仓库缓存管理

提出了一种基于马尔可夫预测模型的数据仓库缓存管理策略.将Chunk作为缓存的基本粒度单位,通过收集用户已提交的查询,利用马尔可夫模型预测下一步用户将要访问的视图区域的概率分布,并在此概率分布的基础上提出了基于预测风险的缓存淘汰算法.实验结果表明,算法缓存命中率高,有效地缩短了OLAP查询的响应时间,提升了系统的整体性能.     

基于生存期的云存储元数据缓存算法

针对元数据管理子系统成为云存储中性能瓶颈的问题,研究了云存储元数据缓存算法.在分析元数据被访问特性的基础上,提出了元数据缓存生存期的概念;依据云存储的特性设计了元数据缓存生存期的计算规则,给出了基于生存期的元数据调出策略和元数据缓存写回策略,提高了云存储元数据管理的效率;分析了基于生存期元数据缓存算法适应用户访问特性的能力,讨论了使用基于生存期元数据缓存算法后如何保证元数据一致性的问题;使用基于生存期元数据缓存算法,实现了云存储元数据缓存原型系统,并使用通用数据集和测试工具进行了测试与分析.结果表明,该算法能提高云存储15％的I/O速度和16％的操作处理速度.     

支持大规模地震探测数据快速可视化的云端数据缓存技术

首先, 基于云计算应用模式, 提出一种能有效利用云存储架构的双层缓存技术. 通过在客户端和服务器端建立分布式缓存, 能有效避免用户频繁访问远端数据, 为用户构建轻量级的客户端, 解决了目前地学数据可视化软件大量占用用户本地存储容量的问题. 同时服务器端也避免了多次访问云存储文件系统, 减少了大量的数据检索与加载时间. 其次, 提出一种ARLS(association rule last successor)访问预测算法, 根据用户的历史访问记录, 利用关联规则挖掘用户的访问模式, 对其访问行为进行预测, 进而提前加载数据, 提高缓存命中率, 解决了用户在可视化过程中不断移动兴趣区域, 频繁更换渲染数据的问题, 能有效应对用户具有多种访问模式的情况, 提高了预测准确率. 实验结果表明, 该云存储架构显著减少了本地资源消耗, 访问预测算法的准确率在最差情形下可达47.59%, 平均准确率达91.3%, 分布式缓存的平均缓存命中率达95.61%, 可有效支持云端大规模地震数据的快速可视化.     

基于内容流行度的移动CCN缓存策略研究

近年来,为了适应互联网应用由发送者驱动的端到端通信模式向接收者驱动的海量内容获取模式的转变,并从网络体系架构层面提供对可扩展和高效内容获取的原生支持,研究界近年来提出以内容为中心的新型网络(content-centric networking,CCN)体系架构,它能够高效地支持未来互联网上的内容分发.随着移动用户数量的不断增加,未来移动用户也将访问CCN网络,针对内容中心网络中的用户移动性问题,提出了一种基于内容流行度的移动性缓存策略.该策略考虑用户移动性,利用半马尔科夫模型对用户移动性进行建模,同时采用多元线性回归模型对内客流行度进行预测,结合用户移动性与原有内容流行度提出一种移动性缓存策略.仿真实验表明,移动性的加入会对内容的流行度产生较大的影响,该策略能有效地提升缓存命中率.     

基于CAR动态调整的改进LRFU算法——CLRFU

目前,已有LRFU(Least Recently Frequently Used)方法结合了访问时间和访问次数来优化缓存,但却无法适用于操作系统、存储系统、web应用等复杂场景。为了解决LRFU算法中无法动态调整λ以及现有自适应调整算法无法兼顾多种访问模式的问题,本文提出了一种基于CAR(Clock with Adaptive Replacement)动态调整策略的改进LRFU算法——CLRFU,并将该算法与局部性定量分析模型相结合,能够在不同访问模式下动态调整λ。实验结果表明,CLRFU算法在线性、概率和强局部访问模式下都具有较好的适应性,提高了缓存整体命中率。     

网格存储中的自适应负载平衡策略

为了优化网格存储的系统性能,针对网格环境中不同存储单元的性能差异,基于文件的访问特点提出一种自适应的负载平衡策略. 通过建立能量模型体现文件访问对存储单元的负载压力;通过与用户访问复合减少负载调整开销;通过创建和回收副本实现数据访问优化. 实验证明,提出的负载平衡策略与传统的磁盘冷却算法相比,请求处理时间和系统吞吐量均有20%左右的提高.     

QoE驱动的基于CDN缓存命中率的码率自适应算法

随着移动流媒体用户群的增长,内容分发网(CDN)已经成为提高网络容量和用户体验质量(QoE)的重要途径。为了研究如何提升移动流媒体用户的QoE,提出基于CDN节点缓存命中率的QoE模型,该模型参数包含CDN节点缓存命中率、带宽吞吐量和客户端缓存变化量。在该模型的基础上,提出基于CDN节点缓存命中率的码率自适应算法,解决在网络条件不佳的情况下,根据用户码率请求参数的分布情况调整缓存策略,以提高CDN缓存命中率,降低时延,提高用户QoE。通过实验结果分析可以得出在网络条件相对较差的情况下,基于CDN缓存命中率的码率自适应算法能明显降低用户的RTT,提高用户QoE。     

Semantic Cache Replacement Strategy for XML Algebra-Based Query Optimization

Aiming at the fact that traditional cache replacement strategy lacks pertinence to the semantic cache in the process of extensible markup language(XML) algebra query, a replacement strategy based on the semantic cache contribution value is proposed. First, pattern matching rules for XML algebra query and semantic caches are given. Second, the method of calculating the semantic cache contribution value is proposed. In XML documents with four different sizes, the experimental results of time efficiency show that this strategy supports environment of the XML algebra query and it has better time efficiency than both least frequency used(LFU) and least recently used(LRU).     

一种物化Web视图的在线选择算法

建立了一个考虑更新代价的Web视图置换测度模型,并以此为基础,提出一种物化Web视图在线选择算法DCR.该算法在简单的缓存算法基础上引入了选择置换机制, 通过监测提交的用户查询, 决定是否将其结果予以保存, 必要时依据置换测度值的大小进行置换, 实现Web视图物化总量的控制, 防止视图过分物化, 以降低动态缓存管理、索引和检索的开销.同时可结合适当的维护方式, 提高更新效率, 避免频繁的更新对查询性能产生太大的影响, 使整个算法更具适用性. 实验表明, 在查询集较大、数据源更新比较频繁的场合, DCR算法可以降低视图检索开销, 并可通过机会更新有效减少了失效视图的数量,使算法在用户查询响应性能方面显示出较大的优势.     

一种新的结构化P2P覆盖网络路由算法

为提高结构化P2P覆盖网络的路由算法效率,在DHT网络的基础上,提出了一种用较小路由维护开销获取较大路由长度的路由算法CSSP.定义了简短的常数级别的路由表,用来记录L长度的缓存节点、1单位长度的超级节点、1单位长度的后继节点,并给出了节点加入和离开网络时的路由表维护算法以及超级节点的分布式选举算法.与Chord等典型算法的性能比较分析证明,CSSP算法在路由表维护的复杂度、路由复杂度、容错性以及节点加入和退出时的网络抖动量等性能方面都有明显改善,是一种有效的路由算法.     

基于老化算法的分布式文件缓存算法

为提升数据检索读的性能, 基于老化算法采取Cache方法, 通过设计合理的缓存结构, 给出一种新的分布式文件缓存算法. 该算法在缓存实现部分, 使用了LRU算法中常用的老化算法, 并将其由一个页面置换算法改进为一个文件缓存替换算法, 且在该过程中完好地继承了老化算法的优点. 评测结果显示了改进方法的有效性.     

基于缓存开销的信息中心网络缓存协作策略

网络化缓存策略影响ICN网络的传输性能,考虑到缓存执行时的开销不仅包含访问缓存节点时的路径代价,还应包含替换旧信息的替换代价,因此提出一种基于路径访问代价和节点替换代价的缓存协作策略(path and node cost based cooperative caching strategy, 简称PNC3S).该策略对两种代价进行整体考虑,将代价总量作为是否进行信息与节点匹配缓存的依据,对提出的策略模型进行优化分析,将最优解作为缓存部署方案.实验结果表明,与CEE,LCD策略相比,PNC3S可以改善网络的信息缓存率、服务器的负载率、网络链路平均利用率,以及访问跳数减少率.     

支持软件预取的缓存WCET分析

许多高性能嵌入式处理器都引入了多级缓存、硬件预取及软件预取等机制,为使支持软件预取的硬实时任务具有执行时间的可预测性,提出一种支持软件预取的缓存WCET分析方法. 该方法对多级缓存抽象解释模型进行了软件预取语义扩展,分析了软件预取对任务的最坏情况下性能和能耗的影响. 实验结果表明,该方法能够对支持软件预取的多级缓存行为进行有效分析;同时软件预取优化技术可使某些访存缺失较大的硬实时任务WCET平均减少22.9%,能耗平均降低24.1%.      

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。     

理想高速缓存模型及其高效算法研究

分析了在高速缓存有效的算法设计中提出的一个新的存储模型———理想高速缓存模型,并通过理论分析和性能测试,证明了基于该模型设计的高速缓存参数无关算法不仅具有最优的工作复杂性和高速缓存复杂性,而且具有很好的实验性能.     

一种新的移动性管理策略

针对基于移动交换中心记录被叫位置的Ｔ门限策略未考虑主叫亦有可能运动这一问题，改进了分析模型，提出了一种新方法并证明它可得到更小的查找代价