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    基于決策樹分類的智能緩存模型研究

    2011-05-17 09:09:10范新燦
    關(guān)鍵詞:決策樹文檔服務(wù)器

    范新燦

    (深圳職業(yè)技術(shù)學(xué)院 電信學(xué)院,廣東 深圳518055)

    1 Web緩存技術(shù)

    互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)滲透進人們生活的方方面面,Web成為獲取、發(fā)布、加工和處理信息的重要平臺。Web用戶的快速增長,導(dǎo)致Web流量的爆炸性增長,Internet帶寬產(chǎn)生擁擠,出現(xiàn)訪問延遲、通信錯誤增多、服務(wù)器過載等一系列問題,網(wǎng)絡(luò)帶寬的提高已經(jīng)跟不上用戶數(shù)量增長的速度,單純利用增加帶寬來解決速度遲緩問題不具有伸縮性,費用也相當昂貴。

    獲取一個Web文檔的代價取決于該文檔的字節(jié)數(shù)、傳輸中鏈接可獲得的帶寬以及中間經(jīng)過的網(wǎng)段個數(shù),若能將文檔的復(fù)本從原始服務(wù)器緩存到離用戶較近的機器中,顯然可以大大縮短訪問的距離,不僅可以減少檢索延遲,還可以減少網(wǎng)絡(luò)負載。Web緩存技術(shù)是一種避免Web服務(wù)瓶頸、縮減信息流量、提高可伸縮性的手段,是最常用、經(jīng)濟的解決網(wǎng)絡(luò)擁塞和服務(wù)器過載的方法。利用Cache技術(shù),復(fù)制用戶經(jīng)常訪問的內(nèi)容,將其保存在緩存服務(wù)器中,降低了主干網(wǎng)絡(luò)冗余帶寬流量和原始服務(wù)器的負載壓力,減少文件在網(wǎng)絡(luò)上的重復(fù)傳輸,可降低網(wǎng)絡(luò)帶寬的浪費,減輕Web服務(wù)器的負載,最終降低用戶的等待時間。

    經(jīng)常被訪問的文件被緩存到了臨近的代理中,從而避免了從遠端的服務(wù)器上傳輸數(shù)據(jù),使傳輸時間最小化。由于網(wǎng)絡(luò)流量的縮減,沒有緩存的文件會相對更快地在網(wǎng)絡(luò)中傳輸,因而服務(wù)器響應(yīng)的速度也得到了提高,這些工作負荷被整個互聯(lián)網(wǎng)上的緩存代理分擔(dān)了,有效地縮減了對網(wǎng)絡(luò)帶寬的消耗,從而降低了網(wǎng)絡(luò)的流量,緩解了網(wǎng)絡(luò)擁塞。Web緩存技術(shù)成為互聯(lián)網(wǎng)建構(gòu)中廣泛應(yīng)用的技術(shù)。

    2 決策樹

    決策樹(decision tree)一般都是自上而下生成的。每個決策或事件(即自然狀態(tài))都可能引出兩個或多個事件,導(dǎo)致不同的結(jié)果,把這種決策分支畫成圖形很像一棵樹的枝干,故稱決策樹。 決策樹的構(gòu)成有四個要素:決策節(jié)點、方案枝、狀態(tài)節(jié)點和概率枝。

    決策樹法的決策程序如下:

    (1)繪制樹狀圖,根據(jù)已知條件排列出各個方案和每一方案的各種自然狀態(tài);

    (2)將各狀態(tài)概率及損益值標于概率枝上;

    (3)計算各個方案期望值并將其標于該方案對應(yīng)的狀態(tài)節(jié)點上;

    (4)進行剪枝,比較各個方案的期望值,并標于方案枝上,將期望值小的(即劣等方案剪掉)所剩的最后方案為最佳方案。

    決策樹算法是一種逼近離散函數(shù)值的方法。決策樹算法具有分類精度高、形成的模式簡單、對噪聲數(shù)據(jù)有很好的健壯性等優(yōu)點,因而是目前應(yīng)用最為廣泛的歸納推理算法之一,在數(shù)據(jù)挖掘中受到研究者的廣泛關(guān)注。

    本文研究的智能緩存模型采用GATree決策樹算法,該算法是用遺傳算法優(yōu)化產(chǎn)生的決策樹算法。采用二叉樹結(jié)構(gòu)來表達決策樹,每個節(jié)點有兩個不同節(jié)點,每個節(jié)點有隨機值,選擇一個隨機的屬性,如果其是離散的,則自由選擇值;如果這個屬性是連續(xù)的,則隨機選擇最小最大值范圍之內(nèi)的一個整數(shù)值,這樣可以減少搜索空間的范圍。

    算法的基本形式引入了變異和交叉操作的最小范圍,變異操作選擇的是期望生成的樹的隨機節(jié)點,替代了節(jié)點的具有隨機選擇值的測試值,當隨機節(jié)點是葉子節(jié)點時,替代了具有新的隨機選擇類的意境設(shè)置好的類。交叉操作選擇兩個隨機節(jié)點并且交換這些節(jié)點的子樹,不會影響決策樹的連貫性。

    3 緩存模型構(gòu)建

    設(shè)計基于決策樹的智能緩存模型模擬器,如圖1所示,模型總體分為構(gòu)建數(shù)據(jù)建模、模擬器和緩存輸出模塊。模擬器是模型的關(guān)鍵,分為NextAccess離散化、構(gòu)造決策樹、權(quán)重分配和決策樹輸出4個模塊。

    模型首先讀取Web日志中的記錄,并將其進行數(shù)據(jù)建模。根據(jù)Web請求序列數(shù)據(jù)請求對象,將產(chǎn)生的數(shù)據(jù)存入緩存數(shù)據(jù)表中。根據(jù)數(shù)據(jù)流的輸入,構(gòu)建決策樹智能緩存策略的數(shù)據(jù)挖掘模型。首先將同一URL下次被訪問前接受的請求總數(shù)(NextAccess)作為分類的目標,進行離散化,構(gòu)建決策樹。權(quán)重分配模塊采用典型的替換算法LRU進行頁面替換,當緩存中沒有足夠的容量來容納新來的Web對象時,調(diào)用替換算法做出替換決定。根據(jù)當前請求序列的預(yù)測結(jié)果,更新決策樹節(jié)點信息,觀察屬性集,計算預(yù)取闕值,進行決策樹輸出。

    3.1 數(shù)據(jù)建模緩存數(shù)據(jù)表

    智能模型設(shè)計一個Web數(shù)據(jù)表,數(shù)據(jù)來源是代理服務(wù)器日志文件中的數(shù)據(jù),產(chǎn)生包括預(yù)處理和編碼來實現(xiàn)數(shù)據(jù)選擇、清洗和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。設(shè)計數(shù)據(jù)表tb_cache,關(guān)鍵字段定義如下:

    Ndir:URL 的目錄層

    FirstDir:URL的第一層目錄

    NextAccess:同一URL下次被訪問前接受的請求總數(shù)

    LastAccess:同一URL上次被訪問到當前的請求總數(shù)

    FileExtension:請求的URL文件的文件名后綴的代碼標識

    Size:返回客戶端的字節(jié)

    數(shù)據(jù)表的每一行數(shù)據(jù)存儲代理服務(wù)器的一個事務(wù),但Web文檔可被緩存必須是HTTP協(xié)議、是GET請求、請求中沒有“?”和HTTP響應(yīng)碼是200,這些數(shù)據(jù)需要在模型中進行過濾清洗,把相應(yīng)事務(wù)導(dǎo)入數(shù)據(jù)庫中。

    3.2 構(gòu)建基于決策樹分類的模擬器

    數(shù)據(jù)表字段NextAccess存儲的是同一URL下次被訪問前接受的請求總數(shù),為了把決策樹作為智能緩存策略的數(shù)據(jù)挖掘模型,需要將NextAccess離散化、構(gòu)造決策樹所用的觀察屬性集和權(quán)重分配算法。下面作幾個定義:

    ORCLCaches(s):緩存大小為 s的使用 ORCL緩存策略的Web緩存系統(tǒng);

    ORCLAvgDSize(s):Web緩存中的平均文檔的大?。?/p>

    ORCLTertile(t,s),t{1,2,3}:緩存存儲狀態(tài)為 t*33.3%時的文檔數(shù);

    ORCLMax(s):緩存滿時的個體數(shù),等于 ORCLTertiles(3,s)。

    3.2.1 NextAccess的離散化

    在決策樹模型設(shè)計中,將NextAccess作為分類的目標,利用決策樹作為一個分類器,預(yù)測NextAccess的值,將值離散化到幾個類別中,定義如下:

    Class0:NextAccess[1,ORCLTertile(1,s)];

    Class1:NextAccess[ORCLTertile(1,s),ORCLTertile(2,s)];

    Class2:NextAccess[ORCLTertile(2,s),ORCLTertile(3,s)];

    Class3:NextAccess[ORCLTertile(3,s),ORCLMax(s)];

    緩存系統(tǒng)在經(jīng)過NextAccess次請求后,可能成功緩存某一資源,這個概率依賴于緩存系統(tǒng)中的實體個數(shù),當 NextAccess在[1,ORCLTertile(1,s)]之間時,經(jīng)過 NextAccess次請求后有66.66%~100%的可能性;當NextAccess 在[ORCLTertile(1,s),ORCLTertile(2,s)]之間時 ,概率下降到 33.33%~66.66%; 界于 [ORCLTertile(2,s),ORCLMax(s)]之間,概率下降到0-33.33%,因此低類值的要給予高優(yōu)先權(quán)。

    3.2.2 權(quán)重分配

    替換策略的權(quán)重分配如下:

    WLRU(Ei)=j,j為文檔 E的第j次訪問。

    S3替換策略的權(quán)重分配如下:

    Ws3(Ei)=j+a(c)*AvgDsize(s)/Ei.size;c∈{0,1,2,3};c為文檔Ei根據(jù)GATree算法所在類別。

    a(3)=Max(s);

    a(c+1)=2a(c);

    Ei.size為文檔Ei的大小。

    3.2.3 觀察屬性集與輸出決策樹

    將 Ndir、FirstDir、LastAccess、FileExt、Hour、Size 作為GATree算法的觀察屬性。GATree輸出決策樹如下:

    4 緩存模型試驗結(jié)果

    實驗采用網(wǎng)站的真實訪問,獲得訪問日志數(shù)據(jù),進行數(shù)據(jù)預(yù)處理,建立緩存數(shù)據(jù)表,并采用本文提出的基于決策樹算法構(gòu)建模型。仿真實驗選擇傳統(tǒng)的替換算法LRU和本文所建立緩存模型進行比較,從緩存性能的指標命中率(HR)、字節(jié)命中率(BHR)、延遲率(LR)三個環(huán)節(jié)進行分析。HR表示用戶從緩存中取到的對象數(shù)和所獲得的總對象數(shù),BHR表示用戶從緩存中獲取對象的平均字節(jié)數(shù)和從網(wǎng)上獲取的全部字節(jié)數(shù)的比值,LR表示從服務(wù)器下載對象到客戶端緩存的總時間。

    從如圖 2、圖 3、圖 4所示,基于決策樹的職能緩存模型比傳統(tǒng)的LRU替換算法具有較高的命中率和字節(jié)命中率,并且延遲率較小,可見本文提出的緩存優(yōu)化模型較傳統(tǒng)的算法減少了緩存文件的冗余度,提高了命中率,改善了系統(tǒng)性能。

    [1]鄧磊,陳志剛,黃鍵,等.基于 AOP的智能 Web緩存框架[J]. 計算機工程,2008,34(22):283-285.

    [2]韓向春,田玉根.基于預(yù)測的Web緩存替換算法[J].計算機工程與設(shè)計,2010,31(1):110-113.

    [3]BALAMASH A,KLUNZ M.An overview ofweb caching replacementalgorithms[J].IEEE Communications Surveys and Tutorials,2004,6(2):44-56.

    [4]Ristenpart T Back to the Future:A framework for automatic malware removal and system repair[C]//Proc.of the Annual Computer Security Applications Conference.Miami,F(xiàn)L,USA:IEEE Computer Society,2006.

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