文章摘要
郭明阳,张永乐,刘振晗,刘振军,许鲁.基于稳定集模型的大容量缓存管理[J].高技术通讯(中文),2013,23(1):
基于稳定集模型的大容量缓存管理
Using the stable set model to management large caches
  修订日期:2012-01-09
DOI:
中文关键词: 网络存储, 大容量缓存, 稳定集模型(SSM), 阶段-转换行为, 缓存需求估计, 缓存粒度选择, 数据预取, 缓存替换
英文关键词: network storage, large cache, stable set model (SSM), phase-transition behavior, cache demand estimation, cache granularity selection, data pre-fetch, cache replacement
基金项目:973计划(2011CB302304),863计划(2011AA01A102),国家自然科学基金(61100012)和中国科学院战略性先导科技专项(XDA06010401)资助项目
作者单位
郭明阳 中国科学院计算技术研究所, 中国科学院研究生院 
张永乐 中国科学院计算技术研究所, 中国科学院研究生院 
刘振晗 中国科学院研究生院 
刘振军 中国科学院研究生院 
许鲁 中国科学院研究生院 
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中文摘要:
      指出了阶段间数据换入换出效率是大容量缓存管理最重要的问题,并对这一问题进行了研究。定义了一种用于预测新阶段的数据访问的新的数据访问宏观模型——稳定集模型(SSM),并基于该模型设计了一套缓存管理方法,包括缓存容量配置、缓存粒度选择、数据预取和缓存替换算法。该套算法能提高缓存在阶段间的数据换入换出效率,更有效地优化集中存储负载,并提高应用访问的性能。实验表明,基于SSM的缓存管理方法能够将集中存储负载降低到传统缓存管理方法的2.0%~15.8%,平均响应时间降低到0.8%~15.2%。
英文摘要:
      This article points out that the efficiency of “data exchange” between phases is the most important problem in management of large caches, and focuses on studying the problem. The stable set model (SSM), a new macro model for data access, is defined to help predicting data access in new phases, and based on the model, a set of cache management methods, including cache demand estimation, cache granularity selection, data pre-fetch and cache replacement, are given to optimize the efficiency of data exchange between phases, so as to improve the I/O load and performance. The evaluation results show that the cache management methods based on SSM can decrease the storage load to traditional ones’ 2.0%~15.8%, and decrease the average response time to traditional ones’ 0.8%~15.2%.
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