基于动态流行度与请求代价的命名数据网络缓存策略

为实现高效的命名数据网络(NDN)缓存替换,设计动态流行度与请求代价相结合的缓存替换策略。使每个节点单独计算缓存内容的动态流行度与请求代价的加权(DPC)值,并基于该值进行缓存内容的替换,保留高流行度与高请求代价的内容。在此基础上,根据内容的DPC值对其分类,执行区分化的缓存决策算法,合理选择节点放置缓存。实验结果表明,相对于典型NDN缓存策略,该策略能有效提高缓存命中率,降低平均跳数。

基于节点动态内容流行度的缓存管理策略

针对命名数据网络中节点无法感知内容流行度变化的缺陷,提出了基于缓存内容流行度动态变化的内容管理策略.将缓存分为主缓存(Primary Cache,PC)和副缓存(Secondary Cache,SC),分别用于识别和保护流行内容;采用标准布鲁姆过滤器(Standard Bloom Filter,SBF)过滤流行内容请求;引入滑动时间窗口算法和HASH表对副缓存内容进行细粒度的统计分析,进而管理缓存内容.仿真显示,与现有算法相比,该策略以增加少量复杂度为代价,延长高流行度内容的缓存驻留时间,提高了缓存命中率,减轻了服务器负载,并具有可扩展性,具备单线路40Gbit/s的报文处理能力.

内容流行分布动态性对基站端缓存性能的影响

为了满足移动数据的爆炸性增长,在无线边缘部署缓存已经成为下一代移动通信的研究热点之一。业务模型与实际相符的程度直接决定了无线缓存性能评估的准确性,然而目前几乎所有关于无线缓存的文献所采用的文件请求模型并未考虑内容流行分布的动态变化。最近已有文献考虑时变流行分布,但是均采用了被动缓存策略,而主动缓存策略对无线缓存十分重要。本文分别基于一个能够描述内容流行度动态变化的文件请求模型——散粒噪声模型、和现有文献中广泛采用的独立参考模型,分析了采用被动和基于预测的主动基站缓存策略时内容流行分布动态变化对命中率和无线网络吞吐量的影响。仿真结果表明,采用散粒噪声模型对评估无线缓存系统吞吐量的影响很大,特别是当网络中干扰较小时;另外,已有文献基于被动缓存策略得到的结论并不适于主动缓存策略。

工业互联网标识解析体系中的缓存策略研究

作为标识解析体系的关键入口性设施,递归节点通过缓存标识信息等方法提升整体服务性能。随着用户解析请求流量激增,有限的存储空间使得请求命中率大幅下降,用户查询时延增加,因此需要设计合理的缓存算法以提高资源响应速度。针对标识解析场景中的缓存问题,考虑用户内容请求的空间异构性和标识数据的层次结构性,提出了一种基于用户内容偏好预测的缓存内容部署方案。基于用户的历史请求信息,利用标识的数据特征统计用户的内容偏好,并使用一种基于多项式回归的方法来预测用户对标识信息的请求情况;根据预测的请求情况,利用改进的遗传算法设计内容部署方案。仿真结果表明,所提算法在缓存命中率与时延性能方面均优于对比算法,同时所提的改进遗传算法具有更快的收敛速度。

基于通告转移机制的CCN网络缓存替换策略

针对内容中心网络(Content-centric Network,CCN)中现有的缓存替换策略考虑问题单一,直接删除替换内容的不足,提出一种基于通告转移机制(Notification Transfer Mechanism,NTM)的CCN网络缓存替换策略。结合动态内容流行度、缓存代价以及时间因子求取内容缓存价值(Content Storage Value,CSV)。依据CSV值判定缓存替换内容,同时建立请求-响应的活动路径,替换内容沿活动路径存储在适合的节点,便于域内网络用户再次请求。仿真实验表明,相对于已有的几种缓存替换算法,该算法能够有效地提高CCN网络平均缓存命中率,降低路由平均请求跳数。

Study Rheological Behavior for Rapeseed Oils

Rheological behavior of this article presents rapeseed oil. Dynamic viscosity of rapeseed oil was determined at temperatures between 40 ℃-90 ℃ and shear rates ranging from 3.3-120 s1. All types of oils studied Bingham fluid behavior in the temperature range from 313-363 K. Correlation coefficients have similar values to one for all oils studied.