Page 341 - 《软件学报》2021年第9期

刘嘉琦 等:一种基于两级缓存的协同缓存机制 2965

最后总结全文.

1 相关工作及问题分析
缓存策略作为 ICN 的重点研究领域,受到学术界的广泛关注.近年来,各种各样的缓存策略被相继提出.根据
不同的分类侧重点,可以将缓存策略分为不同的种类 [11] .例如:根据内容缓存位置,可以将其分为 On-path 缓存策
略和 Off-path 缓存策略;根据各节点协作关系,可以将其分为显式协同缓存策略和隐式协同缓存策略;根据网络
节点是否都具备缓存能力,可以将其分为同构缓存策略和异构缓存策略.本节主要就 On-path 缓存策略、基于哈
希的缓存策略和混合缓存策略展开讨论.
1.1 On-path缓存策略
在 On-path 缓存策略中,请求内容沿返回路径缓存,而不会缓存到这条路径之外的其他节点.这类缓存策略
简单易实现,也在实际部署中被广泛采用.LCE(leave copy everywhere) [12] 缓存策略是一种典型的 On-path 缓存策
略,在该策略中,各节点无差别地缓存途经的所有内容.LCE 虽然易于实现,却不可避免地造成缓存内容的大量
冗余,缓存空间的浪费.
[5]
Prob(copy with probability)和 ProbCache 提出了路径上的节点按概率缓存内容的方法,优化 On-path 缓存
策略.前者指每个沿途节点都以某一固定概率缓存内容:一方面,每个节点虽然以相同概率对内容进行缓存,但
其随机缓存的内容却不一样,提高了缓存的多样性;另一方面,某一内容越热门,则其被缓存的概率越大.后者是
Psaras 等人提出的一种基于加权概率的缓存策略,在这种策略下,越靠近请求者的节点、缓存空间越大的节点,
缓存该内容的概率越大.该方法不仅降低了缓存的冗余,还提升了共享路径节点的效用.
为了有效降低缓存冗余,提高缓存空间利用率,有人 [7,9,13,14] 开始倡导将内容缓存在请求路径上权重最高的
[7]
一个节点上来降低缓存冗余,他们对于节点权重的定义各不相同.Rossi 等人 研究了各种基于网络拓扑中心度
的缓存策略,并得出,将内容缓存至中心度数最大的节点处缓存效果相对较好.Xu 等人 [13] 设计了基于动态 LRU
队列和基于布隆过滤器两种内容效用统计方法,将内容缓存在路径上效用最大的节点上.Ren 等人 [14] 提出的
Magic 缓存策略将内容缓存在收益最大的节点上,并定义了在不同节点的缓存收益计算公式,缓存收益由内容
在该节点的局部热度和节点到请求者的距离两方面共同决定.然而,文献并没有明确给出内容热度统计方式.
[9]
Gill 等人 提出了 BidCache 竞拍缓存模型,请求转发过程中,各节点根据当前节点信息进行“出价”,请求包头记
录了最大“价格”及其出价节点.当内容返回时,将其缓存至路径上出价最高的节点上.
各种 On-path 缓存策略的共同特点是,网络节点只与其请求路径上游或下游的某些节点进行协作.这一共
性限制了网络化缓存的潜在性能提升.由于缺乏全局拓扑视图与缓存状态相关信息,缓存策略只能基于单节
点、单条传输路径对缓存进行优化,这就限制了网络性能提升的上界,也带来了如下几个方面的问题.
1) 缓存大量冗余.由于各节点独立进行缓存决策,同一网络中各节点请求分布又基本一致,导致同一层
各节点缓存下的内容基本相同.有限的缓存空间和大量重复的内容,给 ICN 网络带来了更大的挑战;
2) 命中退化现象.热门内容被拉取到网络边缘后,多数请求在边缘节点得到满足.边缘节点的过滤效应,
使得靠近中心的节点收到的内容请求分布趋于随机,加上下游节点的请求汇聚作用,中心节点收到的
请求热度分布相对混乱.这种过滤与汇聚效应,使得原本在下游节点没有命中的请求,在上游节点命
中的概率也很低;
3) 缓存可用性差.缓存仅为路径可见,即使缓存在请求节点的邻居节点,若不在其请求路径上,则缓存不
可用.缓存的可用性对网络性能有很大的影响,较高的可用性,能够提升单位缓存空间的效用.
1.2 基于哈希的缓存策略

为了有效解决 On-path 缓存机制中缓存大量冗余、缓存命中率低的问题,曾在 P2P 中广泛应用的基于哈希
的缓存策略得到了人们的重新关注.这类策略将内容的放置与路由请求通过哈希机制相结合,哈希映射不仅决
定了内容应该缓存到哪,也决定了请求应该向哪转发.通过这种请求的重定向机制,大幅降低了缓存的冗余,也