[发明专利]一种内容请求率的聚合及缓存放置方法有效

专利信息
申请号: 201410833944.7 申请日: 2014-12-26
公开(公告)号: CN104506432B 公开(公告)日: 2017-12-29
发明(设计)人: 李唯源;李杨;林涛;赵志军 申请(专利权)人: 中国科学院声学研究所
主分类号: H04L12/721 分类号: H04L12/721;H04L12/861;H04L12/813
代理公司: 北京方安思达知识产权代理有限公司11472 代理人: 王宇杨,吕爱霞
地址: 100190 *** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 一种 内容 请求 聚合 缓存 放置 方法
【说明书】:

技术领域

发明涉及未来网络缓存技术领域,具体涉及一种内容请求率的聚合及缓存放置方法。

背景技术

随着互联网应用的普及,内容服务已经成为网络服务的主体,对于用户来说,内容共享是互联网最主要的一个功能。用户并不关心信息承载在哪台计算机上,也不关心某个视频是哪个主机提供的,关心的是内容传送过来的速度、质量以及是否安全。但是,在目前的互联网架构下,仍然是根据主机地址进行内容的检索和传送,这种方式已无法适应上层应用的变化。

为了解决上述问题,内容中心网络(Content Centric Network,CCN)这一革命式的网络架构应运而生,该架构通过基于名称的路由和网内缓存,实现从面向主机的点到点通信模式到以内容为中心的通信模式转变。在CCN中,用户想要获取内容时,首先发送一个兴趣包,路由器收到这个兴趣包后会检查本地的存储空间是否有匹配的内容,如果有,则直接将匹配的数据包沿原路返回给用户,如果没有,则继续以基于名称的路由方式向服务器转发。这样,用户的请求能够在中间节点得到响应,而不需要像IP网络需要穿过整个网络到服务器才满足,从而优化带宽使用效率,提高用户内容获取性能。

因此,CCN的一个重要特征是如何管理网内缓存节点,包括缓存决策和替换策略。LCE(Leave Copy Everywhere)是CCN默认的缓存决策策略,也称ALWAYS策略,即当对象返回时,沿途的所有节点都缓存该对象的副本,但这种方式容易造成缓存冗余,即相同的对象在多个节点同时存有副本,降低了缓存系统所能缓存内容的多样性。

C′esar Bernardini等提出了MPC策略,该策略只缓存流行的内容,每个节点统计本地计算用户对内容的请求数目,并以<内容名称;流行度计数>对的形式存储到流行度表中,如果某个内容达到了流行度门限,那么该内容会被标记为流行的,持有该内容的节点会像其邻居节点发送一个消息,建议邻居节点也缓存该内容,邻居节点根据自己的本地策略来决定是否采纳该建议消息。MPC策略在提高缓存性能的同时降低了资源浪费。

如图1(a)所示,节点A、B、C会请求一个存储在节点D的流行的内容d1,节点A还会请求一个存储在节点E的不流行的内容e1。图1(b)采用MPC策略,当节点A发送对内容e1的兴趣包时,沿着路径A-C-D-E的每个节点的流行度表中e1的流行度都会增加,例如在节点A、C、D、E中e1的流行度设为1。相似地,B发送对内容d1的兴趣包后,沿着路径B-C-D的节点中d1流行度设为1,在A和C也发送对d1的兴趣包后,节点C和D中d1的流行度变为3。假设此时只有节点D持有内容d1,而且d1的流行度达到了流行度门限,节点D会向它的邻居C和E发送建议信息,C和E因此缓存内容d1,并对后续的请求进行相应,显然MPC策略节约了存储和带宽资源,减少缓存操作次数,而且由于d1是流行的内容,节点E也可能受到后续对d1请求,提高了请求命中率。

HaoWu等提出了EMC缓存策略,该策略充分利用全局流行度信息,每个节点本地进行缓存决策,以致尽可能多的在Intennet服务提供商(ISP)域内响应请求,从而降低ISP域间流量,减少骨干网的压力。每个接入路由器周期性地在本地向量RV中记录每个内容的请求率,并将RV沿着转发路径向网关传播。中间节点会对从其子节点收到的相同内容的请求率进行聚合,沿路节点检查每个内容的请求率,如果请求率低于阈值,那么对该内容加上LOW标签,该标签也随之向上传播。从网关路由器到接入路由器依次向下进行缓存决策,首先路由器查看其收到的RV,根据请求率进行降序排列,然后依次进行存储,直至存储空间满。如果内容在一个节点缓存了,那么其子节点的RV和缓存都删除其内容,以降低缓存冗余;如果内容在一个网关缓存了,那么其他网关也不再需要缓存该内容。

MPC策略只缓存最流行的内容,采用本地节点统计内容请求数目的方式,以内容的请求数目反映其流行度情况。但该方式仅仅得到局部的流行度,而无法得到全局的内容流行度,且忽略了“过滤”影响,即只有低层缓存没有命中的请求才会被转发给高层缓存节点,这样高层缓存节点统计的请求数目更加随机,实际上不能很好地代表内容的流行度分布。

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