LRU 缓存替换策略的推广及其在视频流中的应用
网络与互联网体系结构
2019-06-25 v2 分布式、并行与集群计算
多媒体
摘要
缓存在网络系统中发挥着关键作用，可减轻网络负载，并被内容分发网络（CDN）普遍采用以提升性能。最常用机制之一——最近最少使用（LRU）——在文件大小相同时表现良好。然而，对于非对称文件大小，性能会下降。本文提出一种对 LRU 策略的改进，称为 gLRU，其中文件被细分为等大小的块。在该策略中，新请求文件的一个块被加入缓存，而最近最少使用文件的一个块从缓存中移除。尽管针对 LRU 的命中率近似分析已有研究，但由于缓存中含有部分文件，所关注的度量不再是命中率，该分析无法推广至 gLRU。本文为该缓存可能含有部分文件内容的策略提供了新颖的近似分析。该近似方法通过仿真得到验证。此外，对于 Zipf 文件流行度分布与删截 Pareto 文件大小分布，gLRU 在文件下载时间上优于 LRU 策略。视频流应用可进一步利用部分缓存内容显著缩短卡顿时长，数值结果表明与 LRU 策略相比，使用 gLRU 策略卡顿时长显著改善（32%）。此外，在从 SNIA IOTTA 存储库获取的 MSR Cambridge Traces 上仿真时，gLRU 替换策略相对于另外两种缓存替换策略也表现更优。
引用
@article{arxiv.1806.10853,
title = {Generalization of LRU Cache Replacement Policy with Applications to Video Streaming},
author = {Eric Friedlander and Vaneet Aggarwal},
journal= {arXiv preprint arXiv:1806.10853},
year = {2019}
}
备注
Accepted to ACM TOMPECS, Jun 2019