[发明专利]一种基于分布式缓存Memcached的HCModel内部缓存数据淘汰方法

摘要

本发明公开了一种基于分布式缓存Memcached的HC Model内部缓存数据淘汰方法，与传统的分布式缓存Memcached相比，新增加了Hot Server与Cold Server，并在其内部通过设置优良的热点缓存数据淘汰方法，极大提高了热点缓存数据的响应速率，进而提高分布式缓存Memcached的整体性能。

主权项

1.一种基于分布式缓存Memcached的HC Model内部缓存数据淘汰方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤(1)，设置HC Model；

步骤(2)，根据热度值公式计算普通缓存节点的热度值，将热点缓存数据汇集至热点服务器Hot Server，组成集合S；

步骤(3)，热点服务器Hot Server中热点缓存数据放满时，根据阈值X将集合S划分出集合s，并按照访问位A与修改位M将集合s中数据分为四类；

步骤(4)，针对集合s中的每类数据进行循环扫描，寻找A＝0且M＝0的第1类数据，将其淘汰；

步骤(5)，若无第1类数据，则寻找A＝0且M＝1的第2类数据，将其淘汰；

步骤(6)，若无第2类数据，则将指针返回到开始的位置，并将所有的热点数据的访问位置为0，重复步骤(4)、步骤(5)，直至找到需要被淘汰的数据。

2.根据权利要求1所述的一种基于分布式缓存Memcached的HC Model内部缓存数据淘汰方法，其特征在于，所述步骤(1)具体包括以下步骤：

HC Model由Memcached中的两个随机的服务器节点组成，指定一个服务器节点为热点服务器Hot Server，主要存储热点对象的键；指定另一个服务器节点为冷点服务器Cold Server，存储暂时回收的键。

3.根据权利要求2所述的一种基于分布式缓存Memcached的HC Model内部缓存数据淘汰方法，其特征在于，所述步骤(2)具体包括以下步骤：

Memcached中普通缓存节点中的缓存数据按照热度值公式计算得到对应的热度值，并按照热度值降序的规则进行排序，在一个时间周期t结束时，将每个普通缓存节点中前10％的热点缓存数据汇集至HC Model中的Hot Server，该部分数据作为集合S。

4.根据权利要求3所述的一种基于分布式缓存Memcached的HC Model内部缓存数据淘汰方法，其特征在于，所述步骤(2)中热度值公式为：

a＝1+c*t              (2)

其中，H_[i]表示这一周期t内缓存数据的热度值，V_[i]表示该周期内该缓存内容的成功请求次数，a表示缓存数据的热度权重系数，值大于1，公式(2)表明，a与设定的周期t成正相关关系，c为比例系数，为0～1之间的常数。

公式(3)表明，随着时间的推移，先前数据的命中次数对当前周期内的热度的影响越来越小。

5.根据权利要求3所述的一种基于分布式缓存Memcached的HC Model内部缓存数据淘汰方法，其特征在于，所述步骤(3)具体包括以下步骤：

在Hot Server中热点缓存数据放满时，根据人为设定的阈值X，判断集合S是否可以划分出集合s，划分依据为从集合S的尾部向前相邻两个缓存数据的热度值差小于阈值X，满足该条件的集合则为集合s，将集合s中的热点缓存数据根据数据具有的可访问性与可修改性对应设定访问位A与修改位M，并根据访问位A与修改位M将集合s中数据分为四类：第1类数据，A＝0且M＝0，该数据最近既未被访问，又未被修改，是最佳淘汰数据；第2类数据，A＝0且M＝1，该数据最近未被访问，但已被修改，并不是很好的淘汰数据；第3类数据，A＝1且M＝0，最近已被访问，但未被修改，该数据有可能再被访问；第4类数据，A＝1且M＝1，最近已被访问且被修改，该数据可能再被访问。

6.根据权利要求5所述的一种基于分布式缓存Memcached的HC Model内部缓存数据淘汰方法，其特征在于，所述步骤(4)具体包括以下步骤：

从指针所指示的当前位置开始，扫描循环队列，寻找A＝0且M＝0的第1类数据，将所遇到的第一个数据作为所选中的淘汰数据，在第一轮扫描期间不改变访问位A。

7.根据权利要求6所述的一种基于分布式缓存Memcached的HC Model内部缓存数据淘汰方法，其特征在于，所述步骤(5)具体包括以下步骤：

如果步骤(4)失败，表明查找一周后未遇到第1类数据，则开始第二轮扫描，寻找A＝0且M＝1的第2类数据，将所遇到的第一个这类数据作为淘汰数据，在第二轮扫描期间，将所有扫描过的数据的访问位都置0，将第3类数据、第4类数据转化为第1类数据、第2类数据，便于接下来的查找操作。

8.根据权利要求7所述的一种基于分布式缓存Memcached的HC Model内部缓存数据淘汰方法，其特征在于，所述步骤(6)具体包括以下步骤：

如果步骤(5)失败，表明未找到第2类数据，则将指针返回到开始的位置，并将所有的热点数据的访问位置为0，重复步骤(4)，如果仍失败，则再重复步骤五，直至找到需要被淘汰的数据。