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。     

基于位置相关查询的一种语义缓存模型

为了克服FAR算法在位置预测方面的不足，定义了一种语义缓存模型，与传统的语义缓存模型相比增加了对移动单元的坐标和语义片段的时间描述，有助于预测未来移动单元可能的位置．提出了一个改进的RBF—FAR算法作为替换策略，并结合使用RBFNN进行位置预测．实验证明，通过定义新的语义缓存模型，采用新的查询替换策略，再结合神经网络的自学习特性，使得RBF—FAR模型更加灵活，并有效地减少网络负载和查询时间．     

异构数据集成系统中的语义缓存模型

主要研究语义缓存，区别于传统的元组缓存、页缓存等方式语义缓存具有由客户的查询生成，并且被客户的查询所访问的特点．客户端缓存查询的谓词和结果，当客户发出新的查询时，通过对缓存数据的语义检查，可以快速地从缓存数据中获得部分或者全部的查询结果，而不一定将查询全部提交到服务器进行处理，签客户端的缓存数据对于提高C／S模式的系统效率起着非常重要的作用．调查了目前的语义缓存研究现状，并且结合所研究的系统特点，提出了一种语义缓存的模型。     

ORM中基于语义相似性的查询缓存替换策略

针对查询的时间局部性特点, 提出基于语义缓存查询SC(semantic comparability)替换策略. 该策略通过分析缓存项与查询项在关系、条件及查询属性3个方面的相关性, 并结合数据访问频率将相似性最小的缓存项予以淘汰. 实验结果表明, 基于查询序列的先后关系, 有选择性的保留与查询具有继承、关联等关系的缓存项, 能够得到更高的查询命中率及更短的查询响应时间. 在缓存空间相同的情况下, SC策略优于LRU策略.     

基于语义缓存技术的分布式数据库查询优化

以大型数据库应用为背景.基于多Agent技术,构建了-个分布式数据库访问平台,重点研究了分布式环境下的语义缓存技术,并在油田生产数据库系统上进行了性能测试.结果表明:该方案对海量数据的统计查询性能有显著提高.     

缓存技术在Web中的应用研究

缓存技术能有效地缩短网络用户取回文档的时间,加快Web服务器的反应速度。文章通过分析Web的行为和不同缓存技术的应用,就Web中缓存的不同替换策略进行了比较和总结,提出了提高缓存效率的最佳方案;然后对缓存内容的更新策略进行了研究,提出了时间、事件和手动三种更新方式,并分析了不同方式的最佳使用环境。这些替换和更新策略是缓存真正发挥作用,进而提高Web效率的关键所在。     

基于谓词分类的语义缓存查询裁剪

语义缓存在移动环境下有着广阔的前景.查询裁剪是语义缓存的一个重要的问题,传统的查询裁剪在时间复杂度和空间复杂度上存在巨大的局限性,这在一定的程度上限制了语义缓存的实用性.为了克服传统查询的缺点,本文从查询谓词分类着手,把谓词按照语义进行匹配满足,提出了新的剩余查询裁剪算法;新的查询裁剪算法一步生成,不需要优化.算法分析很明显从理论和实验上证明了它的优越性.     

语义缓存在并行数据库系统中的应用及实现

在许多应用系统中，使用缓存技术是提高数据库查询性能的有效途径。语义缓存是重要的缓存方式之一，它将查询结果和查询的相关语义信息缓存，为将来的查询提供解答。针对一个数据量极大、持续进行查询和数据装载的数据库系统，给出了一个加入语义缓存使之优化查询性能的方法，分析了其中的关键技术，并给出了实现方法。     

一种用于agent协同的语义中间件

在开放的动态的分布式系统中,agent之间的协同是确保成功交互的关键因素.元组空间（tuplespace,TS）因其可持久发布信息的逻辑共享存储、关联查询机制以及时空解耦等属性,使得它可作为分布式系统中agent之间通信的协同中间件.然而在异构的环境中,agent必须能够在相同的语义条件下交换信息,此时TS就具有了某些限制性.本文提出一种基于语义网技术和元组空间计算相融合的语义元组空间（semantic tuplespaces,STS）.STS可作为开放动态的分布式系统中基于发布和检索语义信息,使能agent通信和协同的中间件.本文描述了STS的概念模型并讨论了对TS的语义扩展.基于Jena和Pellet——DL推理机,STS最初版本的原型系统已被实现.最后,通过实验的性能评估论证了所采用的方法是切实可行的.     

基于属性更新的语义缓存一致性维护算法

目前语义缓存一致性维护的更新策略主要是将更新操作转化成删除和添加操作,其增加了不必要的数据通信流量和数据存储,而且只能处理全属性的情况,故本文提出新的语义缓存一致性维护算法,通过分析语义缓存段与更新语句的条件谓词以及投影属性的关系,从而将更新粒度细化至被更新的属性。理论分析和仿真实验均表明该策略能够有效的减少数据存取和数据通信的开销,以及提高缓存命中率和减少查询响应时间。     

The Configuration Strategies on Caching for Web Servers

The Web cluster has been a popular solution of network server system because of its scalability and cost effective ness. The cache configured in servers can result in increasing significantly performance, In this paper, we discuss the suitable configuration strategies for caching dynamic content by our experimental results. Considering the system itself can provide support for caching static Web page, such as computer memory cache and disk＇s own cache, we adopt a special pattern that only caches dynamic Web page in some experiments to enlarge cache space. The paper is introduced three different replacement algorithms in our cache proxy module to test the practical effects of caching dynamic pages under different conditions. The paper is chiefly analyzed the influences of generated time and accessed frequency on caching dynamic Web pages. The paper is also provided the detailed experiment results and main conclusions in the paper.     

移动数据库客户端缓存一致性的分析研究

对移动数据库环境下2种缓存一致性维护策略进行了比较,比较了单个方法的有效性,以及它们结合执行时的性能。分析表明每一种方法在一定程度上都能够提高性能,但若将其有效结合起来,则可提高缓存命中率,降低网络吞吐量,从而改善缓存一致性的性能。     

应用控制的Web服务器磁盘缓冲方法

针对大数据负载时磁盘I／O阻塞造成的Web服务器性能下降的问题，提出了应用程序控制缓冲（ACC）方法．其核心是，缓冲跟踪模块根据应用程序的文件访问过程来跟踪内核中的文件缓冲状态，缓冲控制模块进行缓冲替换和预取，保持文件缓冲有足够的空闲空间．这样，服务器可在用户空间控制文件缓冲，从而准确判断文件是否在缓冲之中，并依此来调度请求，以提高处理器和磁盘的I／O并行度．同时，服务器可采用适应自身特点的缓冲和预读策略，以提高缓冲的命中率．作为示例，将ACC在Flash服务器中实现，实现中选用了“金字塔选择”缓冲算法．实验表明，在大数据负载下使用ACC的Flash服务器性能有很大的提高，即便在数据负载稍大于物理内存空间的情况下，服务器的吞吐率仍可提高约24．4％，而当数据负载超出物理内存2～3倍时，吞吐率可提高3～4倍。     

Peer-to-Peer流量缓存部署建模

为了在网络中更好地部署对等网络(P2P)流量缓存,从而优化网络的性能,提出了一个评价方法量化在不同链路上部署P2P缓存的收益。基于该方法建立了最优化模型:在给定部署开销的约束下最大化收益。分析了问题复杂度,提出了优先选择收益开销比的链路进行部署的启发式算法求解。对实际校园网络的仿真结果表明:在10%的链路上部署P2P流量缓存,能够降低30%的平均链路利用率。该文提出的P2P流量缓存部署模型和算法可以有效的指导P2P缓存的部署,优化网络性能。     

Peer-to-Peer流量缓存部署建模

为了在网络中更好地部署对等网络(P2P)流量缓存,从而优化网络的性能,提出了一个评价方法量化在不同链路上部署P2P缓存的收益。基于该方法建立了最优化模型:在给定部署开销的约束下最大化收益。分析了问题复杂度,提出了优先选择收益开销比的链路进行部署的启发式算法求解。对实际校园网络的仿真结果表明:在10%的链路上部署P2P流量缓存,能够降低30%的平均链路利用率。该文提出的P2P流量缓存部署模型和算法可以有效地指导P2P缓存的部署,优化网络性能。     

命名数据网络中基于数据请求节点的就近缓存算法

为提高命名数据网络(named data networking,NDN)中数据存储节点的缓存效率和存储空间利用率,根据就近缓存思想,提出一种在数据请求节点中根据特定内容兴趣而区分缓存的数据缓存算法.该算法结合缓存节点地理位置差异性和缓存数据内容热度差异性,将热度高的数据内容优先缓存在数据请求节点周围,并根据数据被请求的频次动态设置缓存时间,使热度高的数据内容尽可能长时间地缓存在存储节点中,增大了数据就近响应概率;且节点中被替换的数据内容没有直接删除,而是向上转发并指示上游节点缓存,增加了缓存数据内容的多样性.仿真结果表明,所提算法能有效提高数据搜索命中率,降低网络请求时延以及路由传输跳数.     

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.     

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.     

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．