發(fā)布時間：2018-02-16 14:22

  本文關(guān)鍵詞： 突發(fā)集中性訪問 流行度預測 周期性 置換優(yōu)先級 命中率　出處：《計算機工程》2017年01期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：隨著計算機系統(tǒng)對突發(fā)集中性問題訪問規(guī)模的不斷擴大,傳統(tǒng)的最近最少使用(LRU)、最近最不常使用(LFU)等緩存替換算法已經(jīng)難以滿足高命中率、低延遲的要求。為此,針對數(shù)據(jù)突發(fā)集中性訪問模式的特點,基于該模式對數(shù)據(jù)內(nèi)容流行度變化趨勢的影響,設(shè)計一種突發(fā)集中性訪問模式的策略。該策略根據(jù)緩存的訪問次數(shù)、訪問時間、流行度預測等緩存信息,周期性地更新數(shù)據(jù)內(nèi)容的置換優(yōu)先級。同時對比LRU,LFU,LIRS及新策略在各種情況下,決定其數(shù)據(jù)內(nèi)容置換優(yōu)先級的因素。在模擬器Simple Scalar上的仿真結(jié)果表明,該策略在突發(fā)集中性訪問模式下的性能優(yōu)于傳統(tǒng)的緩存替換策略。
[Abstract]:With the continuous expansion of computer system access to burst centralization problems, the traditional cache replacement algorithms, such as the least recent use of LRUU and the least frequent use of LURU, have been unable to meet the requirements of high hit rate and low latency. According to the characteristics of data burst centralized access mode, based on the influence of this mode on the trend of data content popularity, a burst centralized access mode strategy is designed, which is based on the number of cached access times and access time. Cache information, such as popularity prediction, periodically updates the permutation priority of data content. At the same time, the factors that determine the priority of data content replacement are determined by comparing LRURU LFU LIRS and the new strategy under various circumstances. The simulation results on the simulator Simple Scalar show that, The performance of this strategy is superior to that of the traditional cache replacement strategy in burst centralized access mode.
【作者單位】： 哈爾濱工業(yè)大學計算機科學與技術(shù)學院;
【基金】：國家自然科學基金“海量存儲系統(tǒng)的可用性建模與度量算法研究”(61370085)
【分類號】：TP333;TP301.6

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本文編號：1515721