多核缓存策略的超越最坏情况分析

每个具有多核共享缓存的处理器都需实现一种缓存替换算法。先前工作表明，包括最近最少使用(LRU)在内的广泛在线算法类，其竞争比随输入长度增长。此外，即便如最远将来(Furthest-In-Future)这类离线算法——单核缓存中的最优算法——在多核设定下也无法保持竞争力。这些负面结果促使我们通过替代分析度量对多核缓存算法进行更深入的比较。具体而言， adversary 适应在线算法的能力意味着有必要将在线算法彼此直接比较。本文引入循环分析(cyclic analysis)，它是Angelopoulos与Schweitzer[JACM'13]提出的双射分析的推广。循环分析保留了双射分析的优势，同时提供了灵活性，使其更适用于比较多种在线问题的算法。特别地，我们迈出了多核缓存算法超越最坏情况分析的第一步。我们利用循环分析建立多核缓存算法间的关系，包括在有局部性引用时LRU相对于所有其他多核缓存算法的优势。