基于缓存价值的命名数据网络缓存优化策略

为了解决当前命名数据网络(Named Data Network)中的传统缓存决定策略如LCE (Leave Copy Everywhere)、LCD(Leave Copy Down)、Prob (Copy with Probability)中存在的由于路由器缓存利用不合理导致的路由器缓存命中率过低,及满足用户请求所需跳数过多导致的时延过大等问题,提出一种基于缓存价值的缓存策略。该策略结合兴趣包路由跳数与所请求数据包大小,以及兴趣包所经过路由节点缓存情况,计算数据包缓存价值,由此将数据包缓存在合适的节点,以提高缓存命中率。在此基础上考虑下游节点的过滤效应,提出相对于传统缓存替换策略LRU、LFU的基于动态缓存价值的缓存替换策略,以进一步提高缓存命中率。经过大量仿真对比实验,验证了本文提出算法的有效性及可用性。

基于内容中心网的缓存算法研究

随着信息时代的高速发展,用户对于数据的请求日益增多。传统的以用户为中心的端到端IP通信已经无法满足用户需求。内容中心网络(content-centric network,CCN)作为一个新颖的网络构架被提出,它将数据的内容和位置分离开来,实现以内容为中心的网络模型,以有效地解决IP通信的弊端。在内容中心网中,每个组块都有自己唯一的名字,用于数据搜索。并且CCN中的路由器都有缓存功能,缓存使用频率高的组块,从而减少网络拥塞,提高网络性能。其中,缓存算法主要分为缓存决定策略和缓存取代策略,其对于整个系统性能的好坏至关重要。针对内容中心网缓存算法进行研究,介绍了CCN网络模型,并针对具体算法做出分析,概括总结了其优缺点。