目录动力学：内容发布与消亡对 LRU 缓存性能的影响

互联网严重依赖内容分发网络和透明缓存来应对用户不断增长的流量需求。然而，内容本质上是多变的：一旦在给定时间发布，其流行度会随时间消退。对给定文档的所有请求随后集中在发布时间与有效消亡时间之间。在本文中，我们提出了一种新的内容请求到达模型，该模型考虑了内容目录的动态特性。基于在 Orange 网络上收集的两个大型流量追踪，我们使用半实验方法确定了内容请求过程的不变量。这使我们能够为内容请求定义一个简单的数学模型；通过扩展所谓的“Che 近似”，我们随后计算了以该请求过程作为输入的 LRU 缓存的性能，并以命中率表示。通过与基于追踪的模拟进行比较，我们在数值上验证了我们模型的良好准确性。