基于节点中心性度量的内容中心网络缓存机制

为了降低内容中心网络的缓存内容冗余度和提高缓存内容命中率,提出一种基于节点中心性度量的缓存机制(CMC)。CMC利用控制器获取整个网络的拓扑结构和缓存空间空闲率,根据拓扑的连接关系分别计算各节点的度中心性、紧密中心性和介数中心性,并将这3个度量和缓存空间空闲率作为缓存节点选择的重要指标。仿真实验表明,与传统内容中心网络(CCN)缓存机制相比,CMC可以有效地提高缓存内容命中率,降低获取内容的跳数和平均请求时延。

一种基于节点中心性近似算法的ICN协作缓存策略

为了降低信息中心网络(Information Centric Networking,ICN)缓存冗余度和平均接入代价,提出一种基于节点中心性度量近似算法的协作缓存策略Centrality Metric Approximation Algorithm(CMAA)。考虑到精确计算最短路径的工作量对缓存性能的影响,CMAA策略利用最短路径近似估计值以提高节点中心性的计算效率,将节点中心性近似度量加权融合值、节点热度和缓存利用率三者作为缓存影响因子,计算得出兴趣包转发路径各节点的缓存优先级。在多种实验条件下对CMAA进行仿真实验,结果表明与LCE(Leave Copy Everywhere)和CLFM(Cache“Less for More”)相比,CMAA在平均缓存请求时延变化不大的情况下,可有效地提高缓存命中率,降低平均接入代价,从而改善缓存系统性能。