结合流行度选择的集群网络高速缓存优化仿真

摘要

近年来,集群网络逐渐由以主机为核心的模式向内容模式演变,网络内容缓存受到了越来越多的关注.针对集群网络海量内容的缓存性能问题,提出结合流行度选择替换的高速缓存优化方法.为了准确评估各个节点的缓存压力,根据节点的缓存占用率计算得到所有节点中的负载情况,同时利用网络中各个内容的流行度对其进行优先权划分,结合内容大小以及在节点处的缓存基本优先级来评估具体内容在节点处的缓存优先级,进而根据节点处的缓存优先级别,计算出请求内容被替换的概率,将流行度低的缓存内容进行替换,从而保证缓存提供有效的内容流行度信息.仿真结果表明,上述存缓优化方法具有较高的缓存命中率,以及高效的缓存替换率,大大提升了集群网络的高速缓存性能.