基于势能冷却的内容中心网络缓存替换算法

计算机工程与科学

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基于势能冷却的内容中心网络缓存替换算法

张建伟1，王旭辉2，蔡增玉2，黄万伟1，杜春锋2

（1.郑州轻工业大学软件学院,河南郑州 450002；

2.郑州轻工业大学计算机与通信工程学院,河南郑州 450002）

收稿日期:2018-07-24 修回日期:2019-01-25 出版日期:2019-09-25 发布日期:2019-09-25
基金资助:
国家自然科学基金（61672471，61502436）；河南省科技攻关项目（172102210059，172102210060）；河南省科技创新人才计划（184200510010）；赛尔网络项目(NGII20160103)

A cache replacement algorithm based on

potential energy cooling for content-centric networks

ZHANG Jian-wei1，WANG Xu-hui2，CAI Zeng-yu2，HUANG Wan-wei1，DU Chun-feng2

(1.Software Engineering College，Zhengzhou University of Light Industry，Zhengzhou 450002;

2.School of Computer and Communication Engineering，Zhengzhou University of Light Industry，Zhengzhou 450002，China)

Received:2018-07-24 Revised:2019-01-25 Online:2019-09-25 Published:2019-09-25

摘要/Abstract

摘要：

针对目前内容中心网络CCN缓存替换策略所存在的效率低下等问题，引用物理学中“势能”的概念，并结合“自然冷却”这一自然现象，提出了一种基于势能冷却的替换算法PEC-Rep。根据被访问的次数以及时间间隔，准确判断出内容在未来一段时间内的使用价值，在进行内容替换时，将价值最小的内容删除，使得节点中的内容保持最大价值，满足用户的后续请求。仿真结果表明，PEC-Rep可以有效地提高域内缓存命中率，减轻服务器的负载，提高CCN的整体性能。

关键词: 内容中心网络, 缓存替换, 势能, 冷却

Abstract:

In view of the inefficiency problem, of the cache replacement strategy for current content-centric networks, we propose a cache replacement algorithm based on potential energy cooling (PEC-Rep), which combines the “natural coding” phenomenon with the reference of the concept of “potential energy”. The PEC-Rep can evaluate content value according to the access number and time interval. And it deletes the content with the minimum value when it performs content replacement so that the node can maintain maximum value to satisfy the subsequent requests of users. Simulation results show that the PEC-Rep can effectively improve the domain-cache hit ratio, reduce the server load and improve the overall performance of the CCN.

Key words: content-centric network (CNN), cache replacement, potential energy, cooling

张建伟1，王旭辉2，蔡增玉2，黄万伟1，杜春锋2. 基于势能冷却的内容中心网络缓存替换算法[J]. 计算机工程与科学.

ZHANG Jian-wei1，WANG Xu-hui2，CAI Zeng-yu2，HUANG Wan-wei1，DU Chun-feng2.

A cache replacement algorithm based on

potential energy cooling for content-centric networks

[J]. Computer Engineering & Science.

[1]	罗凡波, 王平, 徐桂菲, 雷勇军, 范烊. 基于多尺度卷积神经网络的人群聚集异常预测[J]. 计算机工程与科学, 2020, 42(12): 2223-2232.
[2]	于美菊，李茹. 基于动态内容流行度的NDN缓存决策和替换策略研究[J]. 计算机工程与科学, 2019, 41(02): 275-280.
[3]	晁凉杰，薛建顺，于惠. 喷射距离对喷射冷板散热性能影响的实验研究[J]. J4, 2014, 36(12): 2373-2377.
[4]	陈雪松,徐学军. 一种二值图像特征提取的新理论[J]. J4, 2011, 33(6): 31-36.
[5]	陈克宾黄文奇. 蛋白质三维连续模型结构预测的高效算法[J]. J4, 2007, 29(4): 68-71.
[6]	陈欣[1,2] 熊岳山[1] 谭珂[3] 郭光友[3]. 基于A^＊搜索方法的主动轮廓提取算法[J]. J4, 2006, 28(1): 86-88.
[7]	蔡建宇杨树强贾焰邹鹏. 关系数据库语义缓存的研究进展[J]. J4, 2005, 27(10): 62-64.
[8]	陈旭毕人良. 电子设备冷却中热电制冷的设计与应用[J]. J4, 2001, 23(4): 43-45.
[9]	滕明生. 现代计算机冷却系统的优化设计[J]. J4, 1999, 21(1): 61-64.

基于势能冷却的内容中心网络缓存替换算法

A cache replacement algorithm based on

potential energy cooling for content-centric networks

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