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    邊緣節(jié)點(diǎn)緩存替換策略研究

    2020-06-19 08:45:58崔炳輝李孜薛吉李佳偉
    軟件導(dǎo)刊 2020年4期

    崔炳輝 李孜 薛吉 李佳偉

    摘要:緩存替換機(jī)制是內(nèi)容中心網(wǎng)絡(luò)研究的重點(diǎn),在解決網(wǎng)絡(luò)時(shí)延與網(wǎng)絡(luò)帶寬擁堵等問題中發(fā)揮著重要作用。針對(duì)目前邊緣側(cè)量節(jié)點(diǎn)設(shè)備緩存空間的有限性,提出一種基于猴群算法的優(yōu)化方案。該方案可合理地對(duì)邊緣設(shè)備緩存內(nèi)容進(jìn)行置換,有效提高邊緣量設(shè)備請(qǐng)求命中率。通過在猴群算法的猴群爬過程中引入文件流行度等引導(dǎo)因子、在望過程中改進(jìn)猴群視野范圍等方法找到最優(yōu)解。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示了不同大小的邊緣設(shè)備緩存空間請(qǐng)求命中率。與傳統(tǒng)算法相比,該方案可有效提高請(qǐng)求命中率。

    關(guān)鍵詞:緩存替換;邊緣設(shè)備;猴群算法;請(qǐng)求命中率

    DOI: 10. 11907/rjdk.191 825

    開放科學(xué)(資源服務(wù))標(biāo)識(shí)碼(OSID):

    中圖分類號(hào):TP301

    文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

    文章編號(hào):1672-7800(2020)004-0131-04

    Research on Cache Replacement Strategy for Edge Nodes

    CUI Bing-hui,LI Zj,XUE Jj2 . LI Jja-wejl

    (1.School of Mechanic.s Engirzeering , University of .Sh.anghaifor .Science and Technology , Sh.anghai 200093 , China ;

    2.Sh anghai Electrical Apparatus Re.search Institute(Cro up) Co. . Ltd. , Sh.anghai 200063 . China )Abstract: Cache replacement mechanisru is an iruportant part of content-centric network research. It is ,videly used to solve network de-lay and network bandwidth congestion. Aiming at the limitation of the buffer space of' edge detection devices, we propose an optimiza-tion scheme based on iuonkey swarm algorithm "-hich can replace the content of edge detection devices' cache reasonably and effective-ly to improve the hit rate of edge detection devices' requests. In order to find the optimal solution, this paper introduces some guidingfactors such as file popularity into the monkey group cra"-ling process and improves the horizon of the monkey group in the looking pro-cess. Then the simulation experiments are carried out. The experimental results shou-, the hit rate of' each request in different size ofedge device cache space. rinally , by coruparing with the traditional algorithm, it is proved that this scheme can eff'ectively improve thehit rate of requests.Key Words : Cache replacement ; edge device ; monkey algorithm ; requ est hit ratio

    O 引言

    隨著網(wǎng)絡(luò)的不斷發(fā)展,嵌入式產(chǎn)品數(shù)量逐年增加,感應(yīng)層海量數(shù)據(jù)隨之產(chǎn)生,傳統(tǒng)云計(jì)算模式處理能力已不能滿足數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)傳輸、計(jì)算及快速?zèng)Q策需求。因此需要一種新的邊緣計(jì)算模型,輔助云中心處理海量數(shù)據(jù)[1-3]。邊緣計(jì)算利用更靠近數(shù)據(jù)源的邊緣節(jié)點(diǎn)設(shè)備計(jì)算與存儲(chǔ)能力,快速處理部分請(qǐng)求,可以有效減少帶寬壓力與網(wǎng)絡(luò)延時(shí)。

    但是,每個(gè)邊緣節(jié)點(diǎn)設(shè)備的存儲(chǔ)空間有限[4],只能存儲(chǔ)一些具有高訪問頻率的文件,隨著時(shí)間變化,各文件請(qǐng)求頻率也會(huì)發(fā)生相應(yīng)變化,而具有高訪問頻率的文件不能保持一成不變。因此,當(dāng)邊緣測(cè)量設(shè)備的緩存空間已滿時(shí),需清除價(jià)值較小的文件,并根據(jù)某種替換策略存儲(chǔ)新的、更有價(jià)值的數(shù)據(jù),以提高緩存空間請(qǐng)求命中率[5]。因此,提升網(wǎng)絡(luò)整體性能的關(guān)鍵是如何合理地管理和替換緩存內(nèi)容[6]。

    傳統(tǒng)緩存替換算法有FIFO(First In First Out)算法、LFU[7] (Least Frequentlv Used)算法、LRU[8](Least RecentlvUsed)算法、SIZE替換策略[9]。FIFO算法優(yōu)先替換掉最先進(jìn)入緩存區(qū)的對(duì)象,使最新文件替換到緩存區(qū)中,該算法比較容易實(shí)現(xiàn),復(fù)雜度低,但請(qǐng)求命中率較低;LRU算法將離上一次被訪問時(shí)間間隔最長(zhǎng)的文件對(duì)象優(yōu)先替換掉,將最近訪問的文件替換進(jìn)來,認(rèn)為最近經(jīng)常被訪問的文件數(shù)據(jù)在之后一段時(shí)間內(nèi)被訪問的概率較高,該算法忽略了在一段時(shí)間內(nèi)客戶端訪問文件的偶然性對(duì)文件的影響,同時(shí)當(dāng)文件流行程度發(fā)生改變時(shí)也會(huì)導(dǎo)致該算法適應(yīng)度較差;基于對(duì)象大小的SIZE替換算法將緩存中所占空間較大的文件替換為較小的文件,認(rèn)為文件數(shù)量越多,被訪問概率越高,但沒有考慮緩存命中次數(shù),反而將一些較小且價(jià)值不高的文件存儲(chǔ)在邊緣設(shè)備上;LFU替換策略認(rèn)為訪問頻率越高的資源,被訪問價(jià)值越大,因此當(dāng)緩存空間不足時(shí),總是替換客戶端訪問頻率最低的內(nèi)容。但是有可能文件訪問程度越高,占用空間很大,存儲(chǔ)內(nèi)容卻太少。以上4種傳統(tǒng)緩存替代算法僅考慮單方面影響因素,存在一定缺陷。

    猴群算法是Zhao &Tang[10]于2008年提出的新興智能優(yōu)化算法。該算法源于對(duì)白然界中猴群爬山過程的模擬,其主要思想是模仿猴群爬山的過程[11]。猴子通過爬、望、跳3個(gè)基本動(dòng)作方式向最高山峰前進(jìn)。它是一種簡(jiǎn)單有效、隨機(jī)改變的全局性優(yōu)化算法,具有尋優(yōu)能力強(qiáng)、參數(shù)少等優(yōu)點(diǎn),可有效解決復(fù)雜問題,逐漸成為計(jì)算研究領(lǐng)域的一大熱點(diǎn)。本文結(jié)合猴群算法,針對(duì)傳統(tǒng)算法的不足,綜合考慮文件訪問次數(shù)、文件大小及文件流行度等因素,提出基于猴群算法的優(yōu)化策略。

    1衡量指標(biāo)

    當(dāng)產(chǎn)生感應(yīng)層數(shù)據(jù)請(qǐng)求時(shí),對(duì)請(qǐng)求數(shù)據(jù)的回應(yīng)如圖1所示,如果邊緣節(jié)點(diǎn)設(shè)備的內(nèi)存空間存儲(chǔ)了該請(qǐng)求數(shù)據(jù),則此時(shí)邊緣沒備作為一個(gè)臨時(shí)服務(wù)器,立即對(duì)請(qǐng)求的數(shù)據(jù)進(jìn)行回應(yīng);如果邊緣設(shè)備沒存儲(chǔ)該請(qǐng)求數(shù)據(jù),只能上傳數(shù)據(jù),選擇云服務(wù)器回應(yīng)數(shù)據(jù)請(qǐng)求。但是數(shù)據(jù)通過網(wǎng)絡(luò)上傳會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)決策時(shí)延。如何選擇合理的文件存入邊緣設(shè)備中進(jìn)行緩存替換是本文重點(diǎn)研究?jī)?nèi)容。 (2)計(jì)算廠(y1),如果f(yi)>f(x:),且y=(yl,y2,…,yn)在允許范圍內(nèi),則更新xi為yi;否則xi保持不變,重復(fù)執(zhí)行上述步驟,直到找到滿足條件的y點(diǎn)。

    (3)到達(dá)更好位置y后,猴子以y為起點(diǎn)重新執(zhí)行爬過程[19]。

    2.3跳過程

    跳過程主要是從空翻限制范圍[a.b]內(nèi)隨機(jī)生成一個(gè)空翻控制系數(shù) ,其中 ,為空翻支點(diǎn)。若y在可行范圍內(nèi),則用y替換掉xi,否則繼續(xù)執(zhí)行步驟,直至找到合適的y值。

    3基于改進(jìn)猴群算法的緩存替換問題

    用猴群算法解決緩存替換問題是在以公式(2)為目標(biāo)的基礎(chǔ)上尋求最優(yōu)解的過程。在求解過程中,可行解的集合相當(dāng)于猴群種群大小,每一只猴子的位置相當(dāng)于目標(biāo)函數(shù)的一個(gè)可行解,文件數(shù)量對(duì)應(yīng)維數(shù)[20]。在猴群算法設(shè)計(jì)過程中,由于猴群在爬過程和望過程中的前進(jìn)方向存在隨機(jī)性,導(dǎo)致算法復(fù)雜程度變大、目標(biāo)函數(shù)無法快速收斂,所以在設(shè)計(jì)過程中通過加入文件流行度與文件單位存儲(chǔ)大小等誘導(dǎo)因素,并改進(jìn)固定的視野距離,從而對(duì)整個(gè)算法進(jìn)行完善。

    3.1誘導(dǎo)因子設(shè)計(jì)

    誘導(dǎo)因子是猴群算法在猴子爬過程中給猴子一個(gè)前進(jìn)的方向,讓猴群朝著設(shè)計(jì)的目標(biāo)前進(jìn)。針對(duì)傳統(tǒng)緩存替代算法僅考慮單一因素的不足,綜合考慮文件大小與文件訪問頻率,以及一段時(shí)間內(nèi)文件流行度等綜合因素,設(shè)計(jì)誘導(dǎo)因子改進(jìn)傳統(tǒng)算法。

    由于請(qǐng)求命中率只能在用戶進(jìn)行訪問時(shí)才可計(jì)算,并且替換算法需在訪問發(fā)生之前調(diào)整邊緣設(shè)備存儲(chǔ)的緩存內(nèi)容,因此該算法的目的是基于歷史數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)下一個(gè)階段請(qǐng)求命中率。由于用戶對(duì)某一個(gè)文件數(shù)據(jù)的請(qǐng)求不是一成不變的,而是隨時(shí)間改變不斷變化,因此該文件的請(qǐng)求命中率也在不停變化。例如,緩存中的一些內(nèi)容在當(dāng)前時(shí)間段內(nèi)受到用戶高度關(guān)注,且請(qǐng)求命中率與文件流行度也非常高,但隨著客戶端對(duì)該文件請(qǐng)求次數(shù)的降低,該內(nèi)容很可能變成用戶很少訪問的對(duì)象,所以相應(yīng)的請(qǐng)求命中率也會(huì)下降,為了對(duì)文件進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測(cè),提出可利用文件流行度進(jìn)行文件性能分析。文件流行度根據(jù)上個(gè)周期內(nèi)容流行度及當(dāng)前周期內(nèi)該內(nèi)容命中率計(jì)算而來。

    其中,pi(t)為當(dāng)前周期內(nèi)文件i的文件流行度;hi(t-1)代表文件i上個(gè)周期內(nèi)文件請(qǐng)求命中率; 為衰減因子,表示上個(gè)周期文件流行度在當(dāng)前周期所占比列; 表示文件i在當(dāng)前周期的請(qǐng)求命中率。

    求出每個(gè)文件單位存儲(chǔ)空間的價(jià)值量,第i件物的價(jià)值量為:求出每個(gè)文件所占存儲(chǔ)空間的比列為:由此可設(shè)置誘導(dǎo)因子為:

    3.2算法步驟

    設(shè)置種群規(guī)模M=30、最大迭代次數(shù)Max=1000。算法流程如圖2所示。

    隨機(jī)生成二進(jìn)制向量的一個(gè)解 作為猴子的初始位置。其中第x,維度只能為0或者l。當(dāng)其為1時(shí),代表第i文件被選中;當(dāng)其為0時(shí),代表第i文件未被選中。執(zhí)行爬過程計(jì)算 ,從而優(yōu)先選取物品中單位存儲(chǔ)空間訪問程度最高的文件并存人邊緣設(shè)備中,同時(shí)引入誘導(dǎo)因子。

    選取可行解 、隨機(jī)選取的文件 及未被選取的文件 ,其中 和 屬于0到D,分別計(jì)算它們的誘導(dǎo)因子,如果 ,則更新猴子的位置, 為 為O;否則猴子的位置不變。計(jì)算 ,如果 ,則 更新為 ,否則xi保持不變。

    爬過程之后每只猴子都達(dá)到了小范圍的局部最優(yōu),為實(shí)現(xiàn)較大范圍的尋優(yōu)過程,可在望過程中進(jìn)行搜索。所以視野距離y決定望過程的范圍,但由于y值過小,此時(shí)望過程與爬過程的區(qū)別不大,y值過大的目標(biāo)函數(shù)收斂過慢,可能導(dǎo)致在最大迭代次數(shù)之后均無法找到最優(yōu)值。為了平衡這種情況,對(duì)y進(jìn)行一些改進(jìn)。

    其中p代表當(dāng)前迭代次數(shù), 代表當(dāng)前函數(shù)值與最近替換前的函數(shù)值。因此望過程的視野范圍 在視野允許的范圍內(nèi),隨機(jī)生成一個(gè)向量 ,則 ,其中 為猴群可視距離。計(jì)算 ,如果 , 在允許范圍內(nèi),則更新 為 。隨著函數(shù)越來越接近最優(yōu)值,視野距離的值越來越大,從而可有效降低快速陷入局部最優(yōu)的可能性。與迭代次數(shù)同時(shí)進(jìn)行改變可有效維持函數(shù)平衡。

    執(zhí)行跳過程,計(jì)算 ,生成一個(gè)新的二進(jìn)制向量 。若v在可行范圍中,則用v替換 ;否則繼續(xù)執(zhí)行以上步驟直到找到合適的y值。

    重復(fù)上述步驟直到達(dá)到最大的迭代次數(shù),結(jié)束算法,輸出最優(yōu)值與最優(yōu)個(gè)體。

    4 實(shí)驗(yàn)與分析

    4.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)選擇

    在MATLAB軟件上進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),客戶端用戶請(qǐng)求習(xí)慣一般符合Zipf規(guī)律,為了驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)合理性,對(duì)于實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的選擇也需符合Zipf正態(tài)分布規(guī)律。本文選取的基本測(cè)試實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)如表l所示。

    為了更契合客戶端請(qǐng)求習(xí)慣,隨機(jī)選取其中20個(gè)文件作為高頻文件并對(duì)其進(jìn)行1600次請(qǐng)求訪問,對(duì)剩下的80個(gè)文件進(jìn)行400次請(qǐng)求訪問。

    在仿真中,將改進(jìn)猴群算法解決邊緣設(shè)備的緩存替換參數(shù)設(shè)置為:種群規(guī)模M=30,最大迭代次數(shù)Max=1000,爬步長(zhǎng)a=l,衰減因子^=0.4,視野距離y=0.5,跳區(qū)間[a,b]=[-1,1],常數(shù)s=1.2。

    4.2實(shí)驗(yàn)結(jié)果

    本文實(shí)驗(yàn)基于表1的數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真。圖3對(duì)比了改進(jìn)猴群算法與傳統(tǒng)算法在文件總大小為2000MB、邊緣設(shè)備存儲(chǔ)空間大小不同的情況下對(duì)應(yīng)的請(qǐng)求命中率。該圖總體反映了改進(jìn)猴群算法在邊緣設(shè)備中請(qǐng)求命中率有良好效果。尤其在邊緣設(shè)備存儲(chǔ)空間較小時(shí),明顯優(yōu)于其它算法,但是在邊緣儲(chǔ)存空間較大時(shí),請(qǐng)求命中率提高幅度不明顯。通過分析可知改進(jìn)的猴群算法可在一定程度上提高請(qǐng)求命中率,本文實(shí)驗(yàn)也驗(yàn)證了算法可行性。

    5結(jié)語

    本文主要在猴群算法中通過加入誘導(dǎo)因子,使得到的解朝著設(shè)計(jì)的方向前進(jìn),解決了在邊緣設(shè)備存儲(chǔ)空間一定的情況下,如何選擇更合適文件的問題,從而提高了邊緣設(shè)備請(qǐng)求命中率。但是由于猴群算法是逐步尋優(yōu),因此要求邊緣設(shè)備有一定的計(jì)算能力,不適用于邊緣沒備計(jì)算能力較弱的情況。同時(shí),實(shí)驗(yàn)結(jié)果反映該算法在邊緣設(shè)備存儲(chǔ)空間較大時(shí),得到的效果并不十分明顯,該算法更適用于邊緣設(shè)備存儲(chǔ)空間較小的情況。后續(xù)研究將進(jìn)一步優(yōu)化計(jì)算,擴(kuò)展算法應(yīng)用范圍。

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    (責(zé)任編輯:江艷)

    收稿日期:2019-06-17

    作者簡(jiǎn)介:崔炳輝(1995-),男,上海理工大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院碩士研究生,研究方向?yàn)殡娏﹄娮蛹夹g(shù)。

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