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作者

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1 篇 英文

检索条件"主题词=Random sampling-based LRU"

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详细简洁

排序：

Efficient Modeling of random sampling-based lru 21

Efficient Modeling of Random Sampling-Based LRU

引用

50th International Conference on Parallel Processing (ICPP)

作者： Yang, Junyao Wang, Yuchen Wang, Zhenlin Michigan Technol Univ Houghton MI 49931 USA

ISBN: (纸本)9781450390682

The Miss Ratio Curve (MRC) is an important metric and effective tool for caching system performance prediction and optimization. Since the Least Recently Used (lru) replacement policy is the de facto policy for many existing caching systems, most previous studies on efficient MRC construction are predominantly focused on the lru replacement policy. Recently, the random samplingbased replacement mechanism, as opposed to replacement relying on the rigid lru data structure, gains more popularity due to its lightweight and flexibility. To approximate lru, at replacement times, the system randomly selects K objects and replaces the least recently used object among the sample. Redis implements this approximated lru policy. We observe that there can exist a significant miss ratio gap between exact lru and random sampling-based lru under different sampling size K;therefore existing lru MRC construction techniques cannot be directly applied to random sampling based lru cache without loss of accuracy. In this work, we present a new probabilistic stack algorithm named KRR which can be used to accurately model random sampling based-lru under arbitrary sampling size K. We propose two efficient stack update algorithms which reduce the expected running time of KRR from O(N * M) to O(N * lo.2M) and O(N * lo.M), respectively, where N is the workload length and M is the number of distinct objects. Furthermore, we adopt spatial sampling which further reduces the running time of KRR by several orders of magnitude, and thus enables practical, low overhead online application of KRR.

关键词： miss ratio curve stack algorithm lru random sampling-based lru

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