基于稳定集模型的大容量缓存管理

• 作者: 刘振军 刘振晗 张永乐 许鲁 郭明阳
• 来源期刊: 高技术通讯
• 关键词: 网络存储 大容量缓存 稳定集模型(SSM) 阶段-转换行为 缓存需求估计 缓存粒度选择 数据预取 缓存替换
• 年，卷（期）: 2013,（1）
• 所属期刊栏目: 计算机与通信技术
• 页码范围: 8-15
• 页数: 8页
• 字数: 9107字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3772/j.issn.1002-0470.2013.01.002

摘要

指出了阶段间数据换入换出效率是大容量缓存管理最重要的问题,并对这一问题进行了研究.定义了一种用于预测新阶段的数据访问的新的数据访问宏观模型——稳定集模型(SSM),并基于该模型设计了一套缓存管理方法,包括缓存容量配置、缓存粒度选择、数据预取和缓存替换算法.该套算法能提高缓存在阶段间的数据换入换出效率,更有效地优化集中存储负载,并提高应用访问的性能.实验表明,基于SSM的缓存管理方法能够将集中存储负载降低到传统缓存管理方法的2.0％ ～15.8％,平均响应时间降低到0.8％ ～ 15.2％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	许鲁	中国科学院计算技术研究所	60	566	12.0	22.0
2	刘振军	中国科学院计算技术研究所	16	92	4.0	9.0
3	郭明阳	中国科学院计算技术研究所	5	8	2.0	2.0
7	张永乐	中国科学院计算技术研究所	1	1	1.0	1.0
11	刘振晗	中国科学院计算技术研究所	2	7	1.0	2.0