根据VOD的特点开发了两种基于访问频率的替换算法:LFRU(least frequency and recently used)和PLFU(period least frequency used)算法，它们都试图将访问频率大的视频数据保留在Cache中。LFRU算法结合了数据的访问频率和访问时间信息...
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根据VOD的特点开发了两种基于访问频率的替换算法:LFRU(least frequency and recently used)和PLFU(period least frequency used)算法，它们都试图将访问频率大的视频数据保留在Cache中。LFRU算法结合了数据的访问频率和访问时间信息，对访问模式的变化具有一定的适应性。PLFU算法用周期法和预测法解决了LFU算法中的Cache“污染”问题。
已有的LRFU(Least Recency Frequency Used)自适应算法在实际应用中根据经验调整λ值,缺乏对访问局部性强弱的量化分析,因而其可适用的访问模式有限.该文首先建立基于K阶马尔可夫链(K→∞)的局部性定量分析模型,在访问过程中根据统计信...
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已有的LRFU(Least Recency Frequency Used)自适应算法在实际应用中根据经验调整λ值,缺乏对访问局部性强弱的量化分析,因而其可适用的访问模式有限.该文首先建立基于K阶马尔可夫链(K→∞)的局部性定量分析模型,在访问过程中根据统计信息实时量化局部性特征.然后以此分析模型为基础设计自适应替换算法LA-LRFU(Locality-Aware LRFU),随着访问特征的变化动态调整参数λ.最后应用Trace仿真对算法进行测试.实验结果显示,针对多种访问模式,LA-LRFU均可显著提高Cache命中率;在由多种访问模式构成的具体访问过程中,LA-LRFU能比现有的各类LRFU自适应算法更合理地调整参数λ.
LRU替换算法在单核处理器中得到了广泛应用,而多核环境大都采用多核共享最后一级Cache(LLC)的策略,随着LLC容量和相联度的增加以及多核应用的工作集增大,LRU替换算法和理论最优替换算法之间的差距越来越大。该文提出了一种平均划分下基于频率的多核共享Cache替换算法(ALRU-F)。该算法将当前所需要的部分工作集保留在Cache内,逐出无用块,同时还提出了块粒度动态划分下基于频率的替换算法(BLRU-F)。该文提出的ALRU-F算法相比传统的LRU算法缺失率降低了26.59%,CPU每一时钟周期内所执行的指令数IPC(Instruction Per Clock)则提升了13.59%。在此基础上提出的块粒度动态划分下,基于频率的BLUR-F算法相比较传统的LRU算法性能提高更大,缺失率降低了33.72%,而IPC则提升了16.59%。提出的两种算法在性能提升的同时,并没有明显地增加能耗。
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