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文檔簡介
1、為了應(yīng)對當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)存在的各種挑戰(zhàn),國際上熱門的研究思路之一是重新構(gòu)建一個(gè)以信息為中心的新型網(wǎng)絡(luò)(ICN),而內(nèi)容中心網(wǎng)絡(luò)(CCN)正是其中的一種。CCN中每個(gè)路由節(jié)點(diǎn)都具有緩存功能,全網(wǎng)緩存系統(tǒng)的存在可以降低網(wǎng)絡(luò)中的冗余流量,提高請求的響應(yīng)速度。因此,優(yōu)化緩存系統(tǒng)的性能對CCN而言有重要意義。由于CCN緩存相對于傳統(tǒng)緩存有透明化、泛在化、細(xì)粒度化的新特性,對緩存系統(tǒng)優(yōu)化算法的設(shè)計(jì)提出了新的挑戰(zhàn)。本文主要從緩存決策策略和緩存空間分配策略兩
2、方面優(yōu)化緩存系統(tǒng)的性能,具體工作如下:
第一,提出了基于K核值的緩存決策策略。目前CCN緩存決策的主要思路是選擇路徑中對信息傳播影響力最大的節(jié)點(diǎn),并在該節(jié)點(diǎn)緩存數(shù)據(jù)。這樣既能降低緩存冗余度,又能提高緩存數(shù)據(jù)多樣性。因此度量節(jié)點(diǎn)的信息傳播力成為算法設(shè)計(jì)的核心。針對目前CCN中常用的基于介數(shù)的指標(biāo)存在計(jì)算復(fù)雜度高,節(jié)點(diǎn)對信息傳播的影響力識(shí)別不準(zhǔn)確等問題,本文將復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的K核分解方法引入到CCN緩存的研究中,并基于K核分解方法給出
3、了節(jié)點(diǎn)K核值的定義。基于節(jié)點(diǎn)K核值的度量方式不僅計(jì)算復(fù)雜度低,而且對網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)對信息傳播能力的識(shí)別更準(zhǔn)確。針對路徑上同時(shí)存在多個(gè)K核值最大節(jié)點(diǎn)的情況,給出了基于節(jié)點(diǎn)剩余緩存空間和到請求節(jié)點(diǎn)距離的決策策略。通過仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,該算法相較于基于介數(shù)的緩存策略不僅有更快的緩存系統(tǒng)收斂速度,而且有更高的緩存命中率和更快的請求響應(yīng)速度。
第二,提出了基于介數(shù)和K核值的緩存空間分配策略。首先通過仿真實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)在相同的緩存決策策略下,不同的緩存
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