發(fā)布時間：2021-11-19 09:18

　　為減少信息中心網(wǎng)絡(luò)的緩存冗余,改善緩存命中率和利用率,提出了一種基于內(nèi)容中心性的概率緩存內(nèi)容放置方法（content-centrality-based probabilistic caching content placement method, CCPCP）.與傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)中僅用來刻畫網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的中心性指標(biāo)不同,采用的內(nèi)容中心性指標(biāo),不僅能刻畫緩存節(jié)點(diǎn)的位置中心屬性,而且能刻畫信息內(nèi)容本身屬性.該方法中,沿途各緩存節(jié)點(diǎn)綜合考慮內(nèi)容中心性和內(nèi)容獲取時延自適應(yīng)地計算各自緩存概率,即內(nèi)容所在節(jié)點(diǎn)位置越居于中心,內(nèi)容熱度越高,內(nèi)容獲取時延節(jié)省越優(yōu)的內(nèi)容被緩存的概率就越高.仿真實(shí)驗(yàn)表明:與現(xiàn)有基于概率緩存內(nèi)容放置方法相比較,CCPCP方法緩存內(nèi)容副本數(shù)目較少,減少率可達(dá)到32%以上,CCPCP方法顯著地減少了緩存冗余,降低了內(nèi)容獲取時延,提高了緩存命中率和緩存內(nèi)容利用率. 

【文章來源】：計算機(jī)研究與發(fā)展. 2020,57(12)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：14 頁

【部分圖文】：

CC指標(biāo)的示例說明

從圖2和圖3中可以看出,不論對于Zachary網(wǎng)絡(luò),還是對于BA網(wǎng)絡(luò),隨著網(wǎng)絡(luò)中內(nèi)容數(shù)量的增加,各緩存方法的緩存命中率和跳數(shù)減少率整體都呈現(xiàn)出下降趨勢.這是由于隨著網(wǎng)絡(luò)中用戶請求內(nèi)容數(shù)量的增加,需要緩存的內(nèi)容塊增多,而節(jié)點(diǎn)的緩存空間有限,在緩存節(jié)點(diǎn)中命中內(nèi)容請求的概率減小,從而導(dǎo)致緩存性能減弱.可以看出,與Prob方法相比,MBP方法雖然在緩存命中率方面效果稍差但在跳數(shù)減少率方面有一定的優(yōu)勢,這是由于MBP方法考慮了內(nèi)容熱度和內(nèi)容獲取時延節(jié)省收益,以便用戶更快地獲取內(nèi)容.但是,即使緩存性能隨著內(nèi)容數(shù)量的增加而減弱,CCPCP方法的緩存命中率和跳數(shù)減少率仍一直高于其他緩存方法.圖3 內(nèi)容數(shù)量對跳數(shù)減少率的影響

圖2 內(nèi)容數(shù)量對緩存命中率的影響從圖4可以看出,隨著內(nèi)容數(shù)量的增加,CCPCP方法的緩存內(nèi)容利用率一直明顯高于其他緩存方法,尤其是MBP方法和LCE方法.這是因?yàn)镃CPCP方法考慮到了緩存節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中的位置重要性,居于中心的緩存節(jié)點(diǎn)具有更高的緩存訪問概率.而MBP方法僅關(guān)注用戶獲取內(nèi)容時延最大化收益目標(biāo),傾向于在邊緣節(jié)點(diǎn)上放置內(nèi)容,從而降低緩存內(nèi)容利用率.LCE方法則主張?zhí)幪幘彺?存在大量緩存冗余,導(dǎo)致緩存利用率低.此外,對于不同內(nèi)容數(shù)量取值下,緩存內(nèi)容利用率呈現(xiàn)折線狀態(tài)這一現(xiàn)象,是因?yàn)樵诓煌膬?nèi)容數(shù)量取值下,緩存內(nèi)容的命中率和緩存的內(nèi)容副本數(shù)目也有所不同,如圖5所示.其中,從圖5(b)可以看出,與其他緩存方法相比,CCPCP方法中部署的緩存內(nèi)容副本數(shù)目較少,減少率不低于32%.當(dāng)內(nèi)容數(shù)量取值為3 500時,CCPCP方法緩存內(nèi)容副本數(shù)目的減少率最大可達(dá)到34.7%.緩存內(nèi)容副本數(shù)目減少率量化為,對比緩存方法中部署緩存內(nèi)容副本數(shù)目與CCPCP方法中部署緩存內(nèi)容副本數(shù)目的差值與對比緩存方法中部署緩存內(nèi)容副本數(shù)目的比值.其中圖5(b)中最大的減少率是內(nèi)容數(shù)量取值為3 500時,(690-450)/690的近似值.

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3504747