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内容中心网络中基于K核分解的缓存决策策略

作者:刘锐; 李俊 中国科学技术大学信息科学技术学院; 合肥230026
内容中心网络   缓存决策   介数   k核分解   缓存命中率  

摘要:内容中心网络(CCN)默认采用的处理缓存方式存在严重的缓存冗余,而基于介数的缓存决策虽然降低了缓存冗余,但其计算复杂度较高,不适合部署在CCN网络层。为此,提出基于K核分解的缓存决策策略。给出基于K核分解方法的K核值指标定义,将数据对象缓存到请求路径上K核值最高的节点,并给出当K核值相同时依据剩余缓存空间和请求跳数的决策策略。仿真实验结果表明,基于K核分层的缓存决策策略具有较快的收敛速度,在缓存系统稳定时有更高的缓存命中率和更快的缓存响应速度。

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