Thiết kế thuật toán bộ nhớ đệm riêng để xử lý dữ liệu hết hạn

Thiết kế thuật toán bộ nhớ đệm riêng để xử lý dữ liệu hết hạn

Thiết kế thuật toán nhớ đệm riêng để xử lý liệu hết hạn Chúng nghiên cứu nhớ đệm client-server liệu với thời gian hết hạn Mặc dù thúc đẩy khả nhớ đệm ứng dụng viễn thông, công việc mở rộng sang trường hợp tổng quát nhớ đệm liệu biết đến thời gian hết hạn Hướng tới mục tiêu này, thiết kế riêng thuật toán nhớ đệm để xem xét dấu thời gian hết hạn Tiếp theo, xem xét mô hình client-server khác cách máy chủ nâng cấp nhớ đệm cho máy khách Cuối cùng, thực nghiên cứu mô để đánh giá hiệu thực nghiệm loạt chiến lược quản lý nhớ cache đơn độc lập máy chủ quản lý lưu trữ thiết lập client-server Giới thiệu Bộ nhớ đệm điểm client thường thực hệ thống client – server chủ để giảm việc tải sở liệu lưu lượng mạng Một loạt chế, chẳng hạn cập nhật máy chủ, sử dụng để đảm bảo tính thống cache Trong báo này, sử dụng nhãn thời gian hết hạn để thống nhớ đệm Nhãn thời gian hết hạn sử dụng dịch vụ tên miền để thúc đẩy tính thống tên phân giải chúng chủ đề nghiên cứu nhớ đệm web Cả hai ứng dụng cho phép mức độ định không thống liệu kể từ thời điểm hết hạn mà cách chắn hai trường hợp Trong ứng dụng chúng tôi, thời gian hết hạn biết cách chắn Chúng sử dụng nhãn thời gian hết hạn để mô hình hóa việc định tuyến gọi điện thoại dịch vụ điện thoại phụ thuộc thời gian Ví dụ, dịch vụ số đơn cho phép khách hàng tiếp cận với số lượng phổ quát mà định tuyến dựa thời gian ngày Số số lượng hợp lý mà phiên dịch sang địa vật lý dựa thời gian dự đoán Sự phụ thuộc thời gian phổ biến dịch vụ số 800 client có thể, ví dụ muốn định tuyến gọi đến văn phòng New York 4:00, đến văn phòng Dallas 4-7 PM, văn phòng Los Page Thiết kế thuật toán nhớ đệm riêng để xử lý liệu hết hạn Angeles sau 07:00 Đối với dịch vụ này, ghi sở liệu liên quan đến số gọi chứa đựng thuật toán cập nhật dịch cho số vật lý ngày Sự truyền số trì sở liệu mạng gọi Service Control Point (SCP)(điểm kiểm soát dịch vụ) Hiện có 43 SCP khắp Hoa Kỳ Canada Cung cấp dịch vụ toàn quốc, SCP chứa đầy đủ sở liệu dịch dành riêng để phục vụ thử đặt thiết bị chuyển mạch điện thoại Mặc dù kiến trúc đủ để tải lưu lượng nay, gia tăng đáng kể yêu cầu nhân rộng thêm Trong tương lai, mong chờ tăng trưởng có cân nhắc việc tải số 800 thêm vào rút gọn số ban hành Nhân rộng để xử lý tải trọng gia tăng trở thành giải pháp tốn Trong báo này, khám phá nhớ đệm với thời gian gán nhãn hết hạn (của client) việc giảm lưu lượng mạng việc tải sở liệu đảm bảo tính quán liệu Các nhãn thời gian hết hạn nắm bắt phụ thuộc thời gian trình dịch số dịch vụ điện thoại Trong suốt báo này, giả định trình dịch nhớ cache toàn ghi sở liệu Chúng giả định thông tin cập nhật bên sở liệu Ngay trường hợp cập nhật sở liệu bên ngoài, liệu lưu trữ trở nên lỗi thời phụ thuộc thời gian trình dịch Bất dịch lưu lại, có thời gian mà số logic liên quan dự kiến lên lịch nhận dịch Đây thời gian hết hạn sản phẩm lưu trữ Đối với dịch vụ phụ thuộc thời gian, thời gian hết hạn biết cách chắn (trong trường hợp cập nhật sở liệu), nhớ (cache) đảm bảo dịch số thích hợp cách truy vấn sở liệu dịch lưu trữ hết hạn Do đó, thực thi yêu cầu chất lượng cho phép client quản lý lưu trữ riêng chúng Sử dụng nhãn thời gian hết hạn cho phép Page Thiết kế thuật toán nhớ đệm riêng để xử lý liệu hết hạn xác minh thống nhớ cache địa phương tránh nhúng sở liệu Một thay cho nhớ đệm với thời gian gán nhãn hết hạn để cache toàn hồ sơ (bản ghi) sở liệu yêu cầu client để làm tính toán cần thiết để xác định số lượng dịch Trong loại bỏ việc nhu cầu thời gian hết hạn, phương pháp đòi hỏi giả định mạnh khả thiết bị phía khách hàng sẵn sàng khách hàng phép sử dụng tài nguyên máy tính Hơn nữa, việc tải toàn hồ sơ sở liệu không thiết phải cung cấp cắt giảm tương tự truy vấn đến server hồ sơ (bản ghi) sở liệu lớn so với dịch số đơn giản Trong báo này, thiết kế thuật toán nhớ đệm riêng để xử lý liệu hết hạn Chúng cho thấy biến thuật toán sử dụng gần (LRU) thể chứng minh LRU chiếm ưu thế, làm mô để so sánh hiệu suất thực nghiệm thuật toán khác diện nhãn thời gian hết hạn Cuối cùng, xem xét tác động thông điệp cập nhật từ server định kỳ để làm liệu hết hạn 2.Thuật toán việc trì nhớ đệm đơn giản Trong hai phần tiếp theo, xem xét việc trì nhớ cache diện nhãn thời gian hết hạn Vấn đề biến vấn đề nhớ đệm cổ điển có lượng nhỏ nhớ nhanh nhớ chậm lớn hơn, muốn xác định mục để giữ nhớ nhanh để phục vụ tốt dòng yêu cầu gửi đến Về vấn đề chúng tôi, nhớ đệm client cung cấp nhớ tốc độ nhanh, sở liệu mạng cung cấp “bộ nhớ chậm”, cần kết hợp nhãn thời gian hết hạn, mà mặt vấn đề cũ 2.1 Tóm tắt thuật toán đệm – nhãn thời gian hết hạn Các vấn đề nhớ đệm cổ điển phát biểu sau Chúng có sở liệu với n ITEM , nhớ cache mà lưu trữ k ITEM, Page Thiết kế thuật toán nhớ đệm riêng để xử lý liệu hết hạn chuỗi yêu cầu cho ITEM sở liệu Khi ITEM yêu cầu nhớ cache, hao tổn , ITEM yêu cầu nhớ cache, phải đưa vào nhớ cache với tiêu tốn đơn vị Khi ITEM đưa vào nhớ cache đầy đủ, thuật toán nhớ đệm xác định ITEM có bị loại để thích ứng với Khi thuật toán phải đưa định mà nắm bắt yêu cầu tiếp theo, thuật toán gọi thuật toán online (trực tuyến) Các vấn đề nhớ đệm vấn đề trực tuyến cổ tóm tắt tuyệt vời kết lý thuyết trình bày [5] Ví dụ thuật toán nhớ đệm tiếng là: LRU: Gỡ bỏ item nhớ cache sử dụng gần nhất; LFU: Gỡ bỏ item nhớ cache sử dụng thường xuyên nhất; LRU-x: Nếu tất mục đọc x lần kể từ chèn vào nhớ cache, bỏ mục sử dụng gần Nếu không bỏ mục truy cập x lần sử dụng gần (Xem [20].) FF: Gỡ bỏ mục nhớ cache có yêu cầu bước tiến xa nhất; RAND: Chọn mục để bỏ ngẫu nhiên số mục nhớ cache Các thuật toán LRU, LRU-x, LFU RAND tất thuật toán online, FF cho thuật toán offline sử dụng thông tin yêu cầu tương lai Belady cho thấy FF thuật toán offline tối ưu đảm bảo để giảm thiểu số lượng lỗi nhớ cache cho luồng truyền yêu cầu định Trong ý nghĩa để xem xét sử dụng thuật toán tùy chỉnh offline cho hầu hết ứng dụng (bao gồm chúng ta), hữu ích điểm so sánh Do đó, thay đơn giản quan sát số lượng tỷ lệ phần trăm số truy cập nhớ cache, Page Thiết kế thuật toán nhớ đệm riêng để xử lý liệu hết hạn quan sát cách trình trực tuyến thực liên quan đến thuật toán tốt 2.2 Bộ nhớ cache với thời hạn thời gian gán nhãn Khi xem xét nhớ đệm có mặt nhãn thời gian hết hạn, điều cần lưu ý tất thuật toán trực tuyến thảo luận phần 2.1 áp dụng Chúng đơn giản bỏ qua hết hạn thời gian áp dụng thuật toán nêu Tuy nhiên, trường hợp mà phiên hết hạn item yêu cầu không mang lại lần truy cập cache theo cách sử dụng sau hết hạn Do đó, yêu cầu phải chịu lỗi trừ ITEM yêu cầu nhớ cache chưa hết hạn Trong diện nhãn thời gian hết hạn, xem xét thuật toán trực tuyến đơn giản, FTD gọi là, mà trình loại bỏ dựa vào thời gian hết hạn FTD: Gỡ bỏ ITEM nhớ cache mà để tiêu diệt Các thuật toán offline tối ưu diện nhãn thời gian hết hạn sửa đổi FF mà gọi FF-ET FF-ET: Nếu có mục nhớ cache hết hạn vào lần sử dụng tiếp theo, chọn số chúng để loại bỏ từ nhớ cache Nếu không, loại bỏ mục mà lần sử dụng xa Định lý FF-ET thuật toán offline tối ưu diện thời gian hết hạn Bằng chứng: Bằng chứng đơn giản dựa thực tế loại bỏ hết hạn thời gian cách sử dụng khái niệm phiên Một ITEM mà hết hạn trước lần sử dụng đơn giản phiên ghi (hồ sơ) mà không yêu cầu lần Khi thực sửa đổi này, áp dụng FF với trường hợp thời gian hết hạn 2.2.1 Các thuật toán nhớ đệm phân cấp theo tầng Page Thiết kế thuật toán nhớ đệm riêng để xử lý liệu hết hạn Bây giờ, tìm hiểu cách thức chỉnh thuật toán LRU LRU-x online(trực tuyến) mà thể tốt liệu có dấu thời gian hết hạn Mod-ification với thuật toán offline cho thấy mục hết hạn sử dụng sớm tốt ý tưởng hay Trên thực tế, liệu hết hạn nhớ cache có hiệu làm giảm kích thước nhớ cache, liệu hạn sử dụng không mang lại lần truy cập (hit) cache Vì ITEM không sử dụng hình thức hết hạn, LRU tích hợp sẵn hướng loại bỏ liệu hết hạn sử dụng từ nhớ cache Không có ITEM trì nhiều k lỗi lần (k kích thước nhớ cache) sau hết hạn LRU-x chế sẵn có, đơn giản để xây dựng ví dụ liệu hết hạn sử dụng nhớ cache vô thời hạn Nếu hoạt động theo giả thiết liệu hết hạn cần loại bỏ từ cache lần đầu tiên, sau biến hai tầng thuật toán xuất Ý tưởng để phân vùng nhớ cache thành liệu hết hạn làm mới, thời điểm mà loại bỏ xảy Nếu có liệu hết hạn, áp dụng chiến lược phần hết hạn nhớ cache Nếu số liệu hết hạn, đơn giản áp dụng thuật toán tiêu chuẩn Chúng ta gọi thuật toán tầng áp dụng thuật toán bản, theo LRU, tầng mục hết hạn sử dụng nhớ cache Trong trường hợp liệu không mong muốn cập nhật từ máy chủ, áp dụng thuật toán nhớ đệm đầy đủ với ITEM hết hạn mức cần thiết, hiệu suất không phân biệt hết hạn ITEM loại bỏ để chờ đợi loại bỏ mặt hàng hết hạn loại chúng hết hạn, điểm quan trọng đơn giản để loại ITEM hết hạn trước ITEM Trong phần sau, cho phép máy chủ cập nhật định kỳ ITEM hết hạn sử dụng nhớ cache Trong bối cảnh đó, dễ dàng áp dụng chiến lược xóa bỏ hiệu quả, với ITEM hết Page Thiết kế thuật toán nhớ đệm riêng để xử lý liệu hết hạn hạn Chính lý này, xác định thuật toán hai tầng có Việc buộc ITEM hết hạn bị loại bỏ dường thay đổi nhỏ mà chắn tốt (trội hơn) thuật toán đơn tầng ban đầu Tuy nhiên, không thiết phải ref-erentially loại bỏ mục hết hạn cải thiện hiệu suất Hình cung cấp ví dụ biến hai tầng LRU2 thực so với phiên lớp (tầng) đơn Nó hai tầng LRU-x cho phép biến bất thường Belady nơi tăng kích thước hiệu nhớ cache cách loại bỏ mục hết hạn sử dụng thực làm suy giảm hiệu suất Hình : Ví dụ nơi loại bỏ mục hết hạn LRU-2 Ví dụ hình sử dụng ITEM hết hạn sử dụng có hiệu giảm kích thước nhớ cache cho thuật toán đơn tầng thực tế, phục vụ để chứng minh cách LRU-2 biểu bất thường Belady chí nhãn thời gian hết hạn Page Thiết kế thuật toán nhớ đệm riêng để xử lý liệu hết hạn Các biến hai tầng LRU không biểu hành vi bất thường Chúng ta nói thuật toán A cao B nếu, với chuỗi yêu cầu, sản lượng nhiều lượt truy cập nhớ cache B Với định nghĩa này, chứng minh hai tầng LRU ưu LRU đơn tầng Bằng chứng kết dài, phác thảo ý tưởng mời độc giả xem [7] cho đầy đủ chứng Định lý LRU hai tầng chiếm ưu LRU đơn tầng Ý tưởng dẫn chứng: Kết chứng minh rằng, chuỗi Request, ITEM nhớ cache mà có từ việc áp dụng LRU tập hợp ITEM mà kết từ việc áp dụng LRU hai tầng Vì ITEM tạo lượt truy cập nhớ cache, điều đảm bảo phiên hai tầng phải thực nhỏ (bằng) LRU Chúng chứng minh mối quan hệ tập hợp quy nạp Chúng thấy bắt đầu với nhớ cache ban đầu dịch vụ luồng yêu cầu tương tự với thuật toán với thuộc tính theo sau, nắm giữ sau hết hạn yêu cầu: 1) ITEM nhớ cache LRU có nhớ cache LRU hai tầng, 2) ITEM nhớ cache LRU gần sử dụng xác ITEM nhớ cache LRU hai tầng Chúng gọi tập có tính recency Thuộc tính recency đảm bảo loại ITEM từ LRU cache hai tầng, sau ITEM loại khỏi nhớ cache LRU, ITEM bị trục xuất không chứa nhớ cache LRU Như vậy, thuộc tính recency trì thuộc tính tập hợp thuộc tính đảm bảo kết Chúng ta thực thuật toán theo cấp bước xa cách phân vùng nhớ cache vào ba tầng tương ứng với: Các ITEM hết hạn; ITEM dự đoán hết hạn trước lần sử dụng Page Thiết kế thuật toán nhớ đệm riêng để xử lý liệu hết hạn chúng ; ITEM dự đoán làm lần sử dụng chúng Ở đây, áp dụng trình cho ITEM hết hạn bên cạnh ITEM dự đoán hết hạn, cuối ITEM dự báo làm lại Chúng dự đoán ITEM hết hạn sử dụng giả định đơn giản (LRU bản) tương lai gần dự đoán thời gian khứ gần tốt Tại thời điểm t, dự đoán thời gian để lần yêu cầu sử dụng thời gian kể từ yêu cầu cuối Nếu t r thời gian cho ITEM yêu cầu cuối cùng, ∆= t – tr thời gian trôi qua kể từ yêu cầu cuối Chúng cho thời gian trôi qua trước yêu cầu dự đoán yêu cầu xảy o thời điểm t+∆ Nếu t+∆ thời gian sau hết hạn sản phẩm lưu trữ, sau nói dự đoán hết hạn Chiến lược ba tầng phần mở rộng rõ ràng chiến lược hai tầng, kết thực nghiệm phần cho thấy không cải thiện sau chiến lược hai tầng đơn giản Kết mô nhớ cache đơn Trong phần này, tập trung vào việc thực thực nghiệm chiến lược nhớ đệm khác diện thời gian hết hạn Chúng đo hiệu suất nhớ đệm số lượt truy cập nhớ cache tạo trình Mục tiêu đánh giá hiệu hoạt động một, hai, trình nhớ đệm ba tầng tương liên quan đến diễn đàn chiến lược tối ưu FF-ET Để làm so sánh này, mô hoạt động trình khác với mô hình phát triển cách sử dụng CSIM [8] môi trường mô kiện rời rạc 3.1 Mẫu client Vì không nghiên cứu thời gian, áp dụng mô hình đơn giản client yêu cầu đơn vị thời gian Client có nhớ cache chứa k mục yêu tạo cầu mục theo phân bố xác suất Zipf [16] Phân phối Zipf phân phối lệch đặc trưng Page Thiết kế thuật toán nhớ đệm riêng để xử lý liệu hết hạn tham số α ≥ Giá trị cao α phân phối lệch nhiều Nghiên cứu gần [9, 12] việc phân phối Zipf cung cấp liệu truy cập web quan sát thích hợp Dựa quan sát hạn chế liệu độc quyền, tin điều điện thoại Client bắt đầu với nhớ cache trống lấp đầy nhớ cache lỗi yêu cầu Một nhớ cache đầy , client lưu trữ sử dụng thuật toán nhớ đệm mô tả phần Các thuật toán sở xem xét LRU LRU -2 Chúng ta kiểm tra hiệu hai chiến lược thực thi sử dụng một, hai ba tầng, mô tả phần trước Để so sánh rộng , thử nghiệm với FTD, RAND thuật toán ngoại tuyến tối ưu FF- ET Thực thi thuật toán nhớ đệm bao gồm điều chỉnh thực nhỏ : Nếu loại bỏ sau nhớ cache nhớ kết việc lưu trữ phần tử yêu cầu hết hạn , thay phiên cũ với dịch ưu tiên đến việc loại bỏ phần tử không liên quan Mô tả sơ đồ mạch kết thuật toán caching tầng thể hình Để giảm thiểu ảnh hưởng việc khởi tạo nhớ cache trống , cho phép mô thời gian khởi động client hoạt Page 10 Thiết kế thuật toán nhớ đệm riêng để xử lý liệu hết hạn động bình thường thực không theo dõi Điều cho phép thời gian cho nhớ cache client để điền vào sau hoạt động thời gian trước bắt đầu quan sát 3.2 mô hình liệu Chúng ta nghiên cứu hiệu nhớ đệm hiệu máy chủ , không cần mô hình máy chủ phức tạp Máy chủ đại diện cho sở liệu kích thước n, khách hang đơn giản yêu cầu phần tử phạm vi từ đến n Độc lập với trình theo yêu cầu khách hàng chế với liệu phần tử hết hạn Trong nghiên cứu , giả định liệu hết hạn theo chu kỳ Có nghĩa là, xác định khoảng thời gian , ngày , hết hạn xảy thời điểm cài đặt trước thời kỳ Cho mục đích mô phỏng, xác định độ dài thời gian số lần phần tử hết hạn cho chu kỳ Với thiết lập này, thời gian hết hạn thực tế cho phần tử lựa chọn ngẫu nhiên giai đoạn Sự ngẫu nhiên cho phép liệu phần tử để đối xử số lượng lần hết hạn chúng , khác thời gian mà hết hạn xảy Page 11 Thiết kế thuật toán nhớ đệm riêng để xử lý liệu hết hạn 3.3 kết Chúng thực mô để kiểm tra tính hiệu thuật toán nhớ đệm khác nhiều hoàn cảnh Mục tiêu là: 1) để đánh giá hiệu suất thuật toán nhớ đệm phân tầng quan hệ với đối tác đơn tầng gốc chúng , ) để quan sát ảnh hưởng thông số kích thước nhớ cache tần số hết hạn Trong trường hợp, điểm liệu hiển thị hình dựa mức trung bình 100 mô khác chạy với thiết lập thông số giống Các thiết lập thông số tóm tắt bảng Các thông số in đậm coi mặc định cho trường hợp nắm giữ giá trị số tham số liên quan Hai đồ thị hình minh họa hiệu suất biến thể phân tầng LRU LRU -2 cho kích thước nhớ cache khác liệu hết hạn hai lần thời kỳ Các đồ thị hình cho thấy hiệu suất tương đối chiến lược phân tầng loạt tần số hết hạn với kích thước nhớ cache cố định mức 25 Từ thử nghiệm đưa vài nhận xét chung Đầu tiên ,các phiên phân tầng LRU LRU -2 dường mang lại hiệu suất tốt tất kích thước nhớ cache tần số hết hạn Sự khác biệt lớn kích thước nhớ cache nhỏ hết hạn thường xuyên Kể từ có liệu hạn sử dụng nhớ cache có hiệu làm giảm kích thước nhớ cache, hợp lý cho liệu hết hạn ảnh hưởng đến không cân đối nhớ đệm Nên hợp lý cho tác động trở nên lớn có Page 12 Thiết kế thuật toán nhớ đệm riêng để xử lý liệu hết hạn nhiều liệu hết hạn bắt nguồn từ việc hết hạn thường xuyên Các ảnh hưởng mạnh cho LRU -2 cho LRU Lý LRU -2 có khả loại bỏ liệu hết hạn từ nhớ cache mô tả phần trước Điều quan trọng LRU-2 hai tầng chứng minh bao quát thuật toán đơn tầng Cuối cùng, lưu ý gia tăng lớn quan sát tỷ lệ truy cập chiến lược hai tầng 2,76% Tuy nhiên, cải tiến mức vừa phải tạo nên chuyển dịch lên tới 23% số lượng truy cập Các đồ thị hình so sánh hiệu suất phiên tầng LRU LRU -2 với thuật toán ẩn tối ưu FF- ET , với thuật toán loại bỏ ngẫu nhiên RAND, với FTD Những số minh họa chiến lược trực tuyến tiếp cận hiệu suất ẩn tối ưu cho kích thước nhớ cache tương đối nhỏ Chúng quan sát hiệu suất tối ưu với nhớ cache kích thước khoảng 50-100 Các kích thước xem xét nhỏ so với kích thước đáng kể mà Page 13 Thiết kế thuật toán nhớ đệm riêng để xử lý liệu hết hạn chiến lược trực tuyến hiệu suất tối ưu trường hợp nhãn thời gian hết hạn Quan sát thuật toán áp dụng trường hợp nhãn thời gian hết hạn cho thấy chiến lược trực tuyến bắt đầu để tỏ hoạt động tối ưu với kích thước nhớ cache khoảng 1000-2000 Thực tế điều xảy sớm nhiều có liệu hết hạn xác nhận trực giác tự nhiên mà kiến thức yêu cầu tương lai có giá trị liệu hết hạn, làm giảm lợi thuật toán ẩn Một quan sát thú vị thuật toán FTD đơn giản thực tối ưu kích thước nhớ cache gần 50 Điều đáng ngạc nhiên biết tính đơn giản chiến lược Tuy nhiên , có lẽ trường hợp nhớ cache đạt đến kích thước ngưỡng, có khả có phần tử hạn sử dụng nhớ cache FTD đương nhiên loại bỏ phần tử hết hạn Bằng cách này, FTD xem chiến lược hai tầng tự nhiên Hỗ trợ lời giải thích , lưu ý kích thước mà FTD bắt đầu thực tối ưu 25 phần tử hết hạn ba lần khoảng thời gian Khi hết hạn thường xuyên , khả phần tử hết hạn nhớ cache tang FTD bắt đầu hoạt động giống thuật toán hai tầng kích thước nhớ cache nhỏ Page 14 Thiết kế thuật toán nhớ đệm riêng để xử lý liệu hết hạn Một điều thú vị thuật toán FTD đơn giản thực cách tối ưu kích thước nhớ đệm nhỏ 50 Điều ngạc nhiên sau xem xét đơn giản chiến lược Tuy nhiên trường hợp nhớ đệm đạt đến kích thước tối đa, trở thành giống mặt hàng hết hạn sử dụng nhớ đệm FTD tự nhiên không mặt hàng hết hạn Bằng cách này, FTD xem chiến lược hai tầng xuất tự nhiên Bổ sung thêm cho lời giải thích, lưu ý kích thước FTD tối ưu bắt đầu thực 25 item hạn ba lần giai đoạn Mô hình client-server Trong phần lại, sử dụng mô hình client-server đơn giản để đại diện cho nhóm client khách hàng tương tác với sở liệu mạng thông thường Hình minh họa Ở đây, có tập hợp clients truy vấn độc lập mạng sở liệu để có dịch Mỗi clients có yêu cầu profile riêng nhớ đệm riêng Đây ví dụ tương tự single-client nghiên cứu trước Một lần nữa, sở liệu có ghi chứa dịch có hiệu lực Page 15 Thiết kế thuật toán nhớ đệm riêng để xử lý liệu hết hạn khoảng thời gian xác định, có chế tạo dấu thời gian để truyền tải dịch có giá trị Bất client khởi tạo yêu cầu, địa nhớ đệm client tra cứu Nếu yêu cầu item tìm thấy chưa hết hạn, dịch lưu trữ sử dụng không truy vấn sở liệu yêu cầu Nếu tra cứu nhớ đệm không thành công, mục yêu cầu mục tìm thấy chưa hết hạn, dịch lưu trữ sử dụng không truy vấn sở liệu yêu cầu Nếu tra cứu nhớ đệm không thành công, item nhớ đệm, dịch lưu trữ hết hạn, khách hàng truy vấn sở liệu lưu trữ dịch Như trước đây, client luôn lưu trữ item mà tạo nhớ đệm bị bỏ qua, bỏ qua cần thiết, bỏ qua việc sử dụng thuật toán lưu trữ mô tả phần Cho đến nay, điều hoàn toàn tương tự mô hình nhớ đệm mà nghiên cứu trước Tuy nhiên, mô hình clientserver này, xem xét sử dụng loạt tùy chọn nhắn tin server kết hợp với timestamping để thúc đẩy mẻ cho nhớ đệm giảm số lượng truy vấn đến máy chủ Ý tưởng việc xem xét tin nhắn server để nâng cao hiệu suất nhớ đệm nhắc đến ứng dụng khác Acharya cộng [1] Các chủ đề tổng quát nhớ đệm clientserver cho hệ thống sở liệu xem xét [10] [11] Trong báo này, xem xét bốn mô hình tin nhắn server bản: • • (CR) Client Request: Cơ sở liệu gửi dịch theo yêu cầu khách hàng Điều tương tự với thực trường hợp single-client (ISB) Ignorant server Broadcast: Các server định kỳ phát dịch thay đổi kể từ lần phát cuối Các client cập nhật dịch hết hạn truy vấn sở liệu nhớ đệm bị bỏ lỡ xảy trình phát Các server thông tin nội dung nhớ đệm client chương trình phát sóng dựa thông tin dịch sở liệu Page 16 Thiết kế thuật toán nhớ đệm riêng để xử lý liệu hết hạn • • (KSB) Knowledgeable Server Broadcast: Server phát item lưu trữ hết hạn Các client cập nhật dịch hết hạn truy vấn sở liệu nhớ đệm bị bỏ lỡ xảy trình phát Các server có thông tin nội dung nhớ đệm client sử dụng thông tin để xây dựng thông điệp (KSU) Knowledgeable Server Unicast: Giống KSB ngoại trừ server gửi client tin nhắn cá nhân với item hết hạn nhớ đệm Vì giới hạn nghiêm ngặt thời gian dịch vụ điện thoại, yêu cầu không phục vụ nhớ đệm gửi đến server có hay tin nhắn khởi tạo server Bằng cách này, ba chương trình với thông điệp khởi tạo server xem mô hình bao phủ theo yêu cầu Hoặc, CR xem ví dụ điển hình ba chiến lược khác với thời gian vô hạn tin nhắn Các phương pháp bắt đầu với server khởi tạo tin nhắn khác số lượng kích thước thông điệp họ gửi lượng thông tin hữu ích chuyển tải đến khách hàng Vì vậy, giả định cập nhật tức thời để loại bỏ vấn đề thời gian , ba phương pháp không khác hiệu suất nhớ đệm Sự khác biệt họ nằm lượng thông tin server phải lưu trữ để xây dựng thông điệp, server phải cố gắng mở rộng để xây dựng thông báo, lọc tổng số client phải làm để khai thác thông tin có liên quan lưu lượng truy cập mạng tạo Chiến lược CR ISB đơn giản phân cấp theo nghĩa client server hoạt động độc lập Mô hình ISB phần mở rộng đơn giản CR server định kỳ gửi thông điệp cập nhật cho khách hàng thông tin nội dung nhớ đệm client Lý đằng sau cách tiếp cận server làm giảm số lượng yêu cầu phải phục vụ cách giữ cho nhớ đệm client rõ rệt client server hoạt động độc lập Hai phương pháp cố gắng để làm giảm lượng thông tin phải truyền cách khai thác thông tin cụ thể nhớ đệm client Do đó, chúng làm giảm lượng công việc mà client phải làm Page 17 Thiết kế thuật toán nhớ đệm riêng để xử lý liệu hết hạn để lọc tin nhắn họ làm giảm tải mạng, chúng làm tăng khối lượng công việc máy chủ để xây dựng hỗ trợ tin nhắn có liên quan nhiều Để thực phương pháp tiếp cận dựa hiểu biết, client phải thực tế "đăng ký" nội dung nhớ đệm họ với server Tại thời điểm yêu cầu đến server, client cho biết có hay ý định lưu trữ item( điều cho phép client mà nhớ đệm) xem item ghi đè lên item hết hạn Cơ chế thông báo cho server item cài đặt nhớ đệm item hiệu ghi nhớ đệm nội dung với server Các server cấm khách hàng để nhớ đệm cách cung cấp thời gian hết hạn xác định Khi client loại bỏ item từ nhớ đệm, gửi tin nhắn thông báo cho server Trong thông báo bỏ qua không cần thiết mặt lý thuyết, điều giúp hạn chế số lượng kích thước tin nhắn mà server phải gửi để giữ cho lưu trữ khách hàng rõ rệt, hạn chế số lượng lọc mà client cần phải làm Trong thực tế, chậm trễ mạng để tin nhớ đệm client nhiều điều thực làm, số lọc yêu cầu KSU nơi server chuẩn bị thông điệp riêng cho client Một phần mở rộng phương pháp knowledgeable-server cho phép server nhìn phía trước gửi cập nhật cho client với tất item hết hạn trước nhận thông báo từ server Tương tự phương pháp đảm bảo client có mục lưu trữ phức tạp client cần phải giữ lại nhiều phiên mục lưu trữ để đảm bảo có thông tin cho toàn khoảng thời gian trình phát Phương pháp hấp dẫn ngăn chặn cần thiết phải xem xét dấu thời gian thuật toán nhớ đệm đòi hỏi giao thức phức tạp để đảm bảo nhớ đệm cập nhật Chúng ta không nghiên cứu việc thực thực nghiệm phương pháp này, đề cập đến nghiên cứu tương lai Page 18 Thiết kế thuật toán nhớ đệm riêng để xử lý liệu hết hạn 4.1 Thuật toán tác dụng thông điệp server Lưu ý CR chuyện client nhận thông tin từ server vượt họ yêu cầu cụ thể client hoạt động độc lập Như vậy, trường hợp đơn giản lưu trữ nhiều hoạt động độc lập lúc, thuật toán Mục quan sát Phần áp dụng trực tiếp client Một giới thiệu khái niệm tin nhắn từ server, cần phải xác định cụ thể tương tác với server diễn nào, cần phải xem xét lại thuật toán nhớ đệm để xác định cách tương tác với cập nhật server Như đề cập, ba trường hợp với server bắt đầu gửi tin nhắn ảnh hưởng đến lưu trữ client cách xác, báo cáo thực phần lại áp dụng cho tất ba trường hợp Trong trường hợp, server định kỳ thông báo cho khách hàng item có dịch thay đổi kể từ thông báo cuối Chúng đề cập đến thời gian cập nhật thông điệp thời gian chu kỳ cập nhật [14] Tương tự với chu kỳ cập nhật, LRU hai tầng chiếm ưu LRU đơn tầng Một ví dụ đơn giản điểm Xem xét nhớ đệm với item hết hạn, gọi x, x item đơn tầng LRU chọn để bỏ qua phần Do đó, x sử dụng gần số item ban đầu Bây giả sử kịch sau xảy ra: 1) bỏ qua item từ nhớ đệm để chứa item mới; 2) cập nhật nhớ đệm server; 3) item x yêu cầu Rõ ràng, nhớ đệm hai tầng, yêu cầu kết cho item x nhớ đệm bị bỏ qua nhớ đệm đơn tầng không Kết xảy mà không cần cập nhật server Trực giác nói chiến lược nhớ đệm tương tác với chu kỳ cập nhật Các cập nhật thường xuyên, liệu lưu trữ hết hạn chiến lược nhớ đệm bỏ qua thời gian hết hạn cách sử dụng phương pháp đơn tầng Mặt khác, thông tin cập nhật thường xuyên có nhiều lợi ích, biến thể hai tầng tiếp tục chiếm ưu Page 19 Thiết kế thuật toán nhớ đệm riêng để xử lý liệu hết hạn Chúng lưu ý rằng, thông tin cập nhật định kỳ, không quan tâm tới item hết hạn chương trình hai tầng tất chúng vô ích hết hạn Khi có thông tin cập nhật từ máy chủ, có ý thức để giữ item "tốt nhất" tầng dự đoán server cập nhật Vì lý này, chí áp dụng thuật toán nhớ đệm để lựa chọn item hết hạn thu hồi Sự xuất máy chủ cập nhật tăng thêm không chắn khái niệm hết hạn dự đoán Nhớ lại chiến lược ba tầng, phân biệt item nhớ đệm không hết hạn để có item dự đoán hết hạn trước sử dụng không Kể từ client thời gian chu kỳ cập nhật thời gian hết hạn tương lai item liệu, tiếp tục nói item dự đoán hết hiệu lực dự đoán sử dụng xảy sau thời gian lưu trữ hết hạn Tuy nhiên, điều bi quan Một cập nhật ảnh hưởng đến dự đoán hết hạn xảy thời gian hết hạn thực tế item dự đoán sử dụng Khi điều xảy ra, dự đoán item hết hạn làm server trước dự đoán sử dụng Một câu hỏi mà phát sinh tự nhiên liệu FF-ET thuật toán ẩn tối ưu có server cập nhật Trong thực tế, câu lệnh hiệu lực, có thông điệp server làm liệu lưu trữ Hiệu ứng cập nhật "quan trọng" trước yêu cầu cho item Nếu thời gian hết hạn liên quan đến phiên item sau yêu cầu sau item làm Nếu trước thời gian yêu cầu item hết hạn FF ET ưu tiên bỏ qua item hết hạn theo yêu cầu họ Nếu không item bị hết hạn sau item có yêu cầu chuyển nhanh Như vậy, mục nhớ đệm có thể, thực tế, hết hạn nhiều lần coi hết hạn hết hạn yêu cầu xảy Page 20 Thiết kế thuật toán nhớ đệm riêng để xử lý liệu hết hạn 4.2 Khối lượng công việc từ thông điệp Bây mô tả công việc cần thiết cho chiến lược nhắn tin client-server mà mô tả Trong trường hợp, giả định vận chuyển đáng tin cậy tất tin nhắn Chúng bắt đầu với ba chiến lược bao gồm server khởi tạo tin nhắn Trong thiết kế sở liệu phân tán lưu toàn sở liệu [14], chọn để gửi items thay đổi chu kỳ cập nhật Nhật ký thay đổi xác phát cho client chương trình ISB Khi server biết item nằm nhớ đệm client, server gửi thông điệp cập nhật items mà có thay đổi từ nhớ đệm Chúng gọi cached change log Nhật ký thay đổi lưu trữ kết hợp item hết hạn nhớ đệm client, cần thiết phải tập hợp thay đổi đăng nhập sở liệu Trong chương trình KSB, server phát nhật ký thay đổi lưu trữ cho tất client Do đó, gửi thông tin cập nhật cho item hết hạn tổ chức client cho tất client Để thực chiến lược này, server trì hai trường bổ sung cho item để xác định số lượng client có cũ item Những mà cũ lưu trữ phải gửi thông báo cập nhật định kỳ Page 21 Thiết kế thuật toán nhớ đệm riêng để xử lý liệu hết hạn thay đổi đăng nhập Nhật ký thay đổi lưu trữ kết hợp mặt hàng hết hạn nhớ đệm khách hàng, mà thiết phải tập hợp thay đổi đăng nhập sở liệu Trong chương trình KSB, máy chủ chương trình phát sóng ghi thay đổi lưu trữ cho tất khách hàng Do đó, gửi thông tin cập nhật cho hạng mục hết hạn tổ chức khách hàng cho tất khách hàng Thực chiến lược này, máy chủ trì hai trường bổ sung cho mặt hàng để xác định số lượng khách hàng có cũ mục Những người mà cũ lưu trữ người phải gửi cập nhật tin nhắn định kỳ Một thay cho chiến lược quảng bá cho máy chủ để chuẩn bị thông điệp cập nhật cá nhân cho khách hàng Đây thực KSU Trong trường hợp này, máy chủ phải trì danh sách cho hạng mục mà hồ sơ mà khách hàng có lưu trữ mục với chút biết khách hàng tươi Về lý thuyết, máy chủ gửi thông báo cập nhật cho cá nhân thông qua phát đa hướng điểmđiểm unicast Khi cấu trúc liên kết mạng (như thể hình 5) hai tương đương, thảo luận trường hợp unicast báo Khi khách hàng nhận thông báo cập nhật (hoặc phát sóng unicast), thực so sánh cặp với nhớ đệm cập nhật nội dung nhớ đệm Chúng lưu ý lọc cần thiết trường hợp unicast thông báo trục xuất đồng loạt không bị trì hoãn Bảng tóm tắt công việc theo yêu cầu mô hình chu kỳ cập nhật Chúng thể kích thước thông báo đơn vị thông báo, định nghĩa số tiền tối thiểu không gian cần thiết để chuyển tải dịch nhất, yêu cầu dịch, thông báo trục xuất Kết mô hệ thống Trong phần này, cung cấp nghiên cứu sơ mô hình khách hàng nhắn tin, máy chủ mô tả phần trước Mục tiêu quan sát nhớ đệm hiệu suất khối lượng tin nhắn tin nhắn cập nhật từ máy chủ trở nên thường xuyên Những biến số mô tần số tin nhắn mô hình tin nhắn Chúng lưu ý mô hình CR thực trường hợp hạn chế ba chiến lược khác đại diện cho khoảng thời gian dài tin nhắn Do đó, không đối xử với cách riêng biệt Các thông số chúng tôi: Sử dụng tóm tắt bảng Mô giống mô tả phần ngoại trừ 100 khách hang, hồ sơ theo yêu cầu riêng họ, chia sẻ máy chủ, mô độc lập với thiết lập Vì lí trích dẫn phần chiến lược ba tầng không cải thiện hiệu suất , xem xét nhớ đệm tầng Mối quan hệ nhớ đệm hiệu suất tần số cập nhật minh họa hiệu suất liệu không hết hạn cung cấp trường hợp hạn chế chương trình phát song thường xuyên, di chuyển bên phải, thực mong đợi : chương trình phát sóng máy chủ không thường xuyên có lợi ccs yêu cầu khách hàng cập nhật thực thường xuyên cải thiện đáng kể liệu thô phát sóng 10 lần khoảng thời gian tang tốc độ truy nhập nhớ đệm 50% so với CR tất tần số cập nhật hai tầng LUR – thuật toán mang lại hiệu suất tốt lợi chiến lược tầng làm giảm thường xuyên thường xuyên cập nhật lưu ý thuật toán thực tương tự với cập nhật thường xuyên họ tiếp cận hiệu suất tố ưu (theo quy định FF-ET) với nhớ đệm kích thước 100 giống quan sát phần Chúng ta xem xét cân khối lượng tin nhắn thực nhớ đệm số 7, nơi tần suất cập nhật tăng lên di chuyển phải nhân vật so sánh quán thuật toán nhớ đệm khác nhau, số cho thấy có LUR Các lô số tổng khối lượng tin nhắn 10 mô quật nhớ đệm tốc độ truy cập cho chiến lược thông tin nhắn khác Bao gồm tổng lượng tin nhắn là: thông báo cập nhật từ máy chủ , tin nhắn bị đuổi khỏi khách hàng với thông điệp phản ứng máy chủ tạo lỗi nhớ đệm lưu ý thông báo trục xuất không xảy tất lỗi nhớ đệm vì: Page 22 Thiết kế thuật toán nhớ đệm riêng để xử lý liệu hết hạn có không ( riêng biệt) tin nhắn đuổi khách hàng yêu cầu mục cũ nhớ cache Khi có 10 cập nhật thời kỳ, khoảng % yêu cầu kết truy cập cũ với cập nhật thường xuyên , giá trị tăng lên khoảng 20 % Không ngạc nhiên, khối lượng tin nhắn tăng lên tăng tần số cập nhật (di chuyển bên phải) Bộ nhớ cache tốc độ truy cập tăng với tần số cập nhật di chuyển số Tất chiến lược cải thiện rõ ràng hoạt động CR với chi phí tin nhắn thêm Con số cho thấy chiến lược KSU tạo lưu lượng truy cập mạng nhiều cấp độ nhớ đệm hiệu suất Chiến lược có lợi giảm thiểu số lượng lọc liệu mà khách hàng cần phải làm , kích thước mà không bị bắt biểu đồ Với cập nhật thường xuyên, chiến lược ISB tạo khối lượng tin nhắn KSB Sự khác biệt tin nhắn đuổi theo khối lượng thực tế KSB Khối lượng thực tế tin nhắn quảng bá đáng kể KSB tần số tin nhắn SBatall Một quan sát thú vị khối lượng tin nhắn KSB phẳng, gia tăng khối lượng tin nhắn chương trình phát sóng thường xuyên bù đắp giảm trục xuất yêu cầu Kết luận Trong báo , giải vấn đề khách hàng nhớ đệm diện tem thời gian hết hạn Chúng - Strate chiến lược ẩn tối ưu cho nhớ đệm diện hết hạn liệu lưu ý thuật toán tối ưu với thông điệp cập nhật từ máy chủ Thông qua so sánh với thuật toán ẩn tối ưu , nghiên cứu mô cho thấy số thuật toán trực tuyến bắt đầu để triển lãm thực thực nghiệm tối ưu với kích thước nhớ đệm nhỏ Chúng giới thiệu nhớ đệm tầng chiến lược đơn giản để cải thiện hiệu suất liệu hết hạn Chúng thấy hai tầng LRU thể chứng minh chiếm ưu LRU kết mô cung cấp chứng thực nghiệm nhớ đệm hai tầng cải thiện LRU -2 cải thiện không đảm bảo mặt lý thuyết Cuối cùng, nhận thấy thông điệp cập nhật từ máy chủ giảm thiểu tác động hết hạn liệu Dịch vụ điện thoại phụ thuộc thời gian thúc đẩy sử dụng nhãn thời gian hết hạn , nhiên, số kết áp dụng bối cảnh DNS web nhớ đệm Công việc tương lai giải cải tiến chiến lược nhớ đệm mô tả Chúng tìm hiểu trước tìm nạp ( trước cập nhật ) phương pháp để tối ưu hóa thời gian nội dung chương trình phát sóng máy chủ Chúng lưu ý cập nhật định kỳ , hấp dẫn để xem xét nhớ đệm khách hàng nhiều phiên với tất phiên hồ sơ áp dụng thời gian Chúng không kiểm tra phương pháp tất dịch vụ điện thoại có chu kỳ , quan tâm cho ứng dụng khác Ứng dụng điện thoại có chặt chẽ ràng buộc thời gian , khách hàng không đồng ( khách hàng ) thời gian hết hạn dịch vụ phụ thuộc Những lợi ích thời gian thực nhớ đệm phải đánh giá cẩn thận bối cảnh Page 23 [...]... quá hạn sử dụng trong bộ nhớ cache nó có hiệu quả làm giảm kích thước của bộ nhớ cache, sẽ là hợp lý hơn khi cho rằng dữ liệu hết hạn ảnh hưởng ít hơn đến sự không cân đối của bộ nhớ đệm Nên nó cũng là hợp lý khi cho rằng các tác động trở nên lớn hơn khi có khá Page 12 Thiết kế thuật toán bộ nhớ đệm riêng để xử lý dữ liệu hết hạn nhiều dữ liệu đã hết hạn bắt nguồn từ việc hết hạn thường xuyên Các ảnh... phần tử hết hạn cho mỗi chu kỳ Với thiết lập này, thời gian hết hạn thực tế cho mỗi phần tử được lựa chọn ngẫu nhiên trong giai đoạn Sự ngẫu nhiên này cho phép dữ liệu của phần tử để đối xử như nhau về số lượng lần hết hạn của chúng , nhưng khác nhau về thời gian mà sự hết hạn xảy ra Page 11 Thiết kế thuật toán bộ nhớ đệm riêng để xử lý dữ liệu hết hạn 3.3 kết quả Chúng tôi thực hiện mô phỏng để kiểm... tin về nội dung bộ nhớ đệm của client và chương trình phát sóng chỉ dựa trên thông tin của các bản dịch trong cơ sở dữ liệu Page 16 Thiết kế thuật toán bộ nhớ đệm riêng để xử lý dữ liệu hết hạn • • (KSB) Knowledgeable Server Broadcast: Server phát đi các item được lưu trữ nhưng đã hết hạn Các client cập nhật các bản dịch đã hết hạn ở hiện tại và truy vấn cơ sở dữ liệu trên bất kỳ bộ nhớ đệm bị bỏ lỡ xảy... hoạt động giống như một thuật toán hai tầng tại một kích thước bộ nhớ cache nhỏ hơn Page 14 Thiết kế thuật toán bộ nhớ đệm riêng để xử lý dữ liệu hết hạn Một điều thú vị là thuật toán FTD đơn giản có thể được thực hiện một cách tối ưu khi kích thước bộ nhớ đệm nhỏ hơn 50 Điều này có vẻ ngạc nhiên sau khi xem xét sự đơn giản của chiến lược Tuy nhiên nó chỉ là trường hợp một bộ nhớ đệm đạt đến kích thước... trong Page 15 Thiết kế thuật toán bộ nhớ đệm riêng để xử lý dữ liệu hết hạn khoảng thời gian xác định, và nó có một cơ chế tạo ra một dấu thời gian để truyền tải bản dịch hiện nay vẫn có giá trị Bất cứ khi nào client khởi tạo một yêu cầu, địa chỉ bộ nhớ đệm của client sẽ được tra cứu Nếu yêu cầu của item được tìm thấy và nó chưa hết hạn, bản dịch lưu trữ được sử dụng và không truy vấn cơ sở dữ liệu được.. .Thiết kế thuật toán bộ nhớ đệm riêng để xử lý dữ liệu hết hạn động như bình thường sẽ thực hiện nhưng không được theo dõi Điều này cho phép thời gian cho bộ nhớ cache của client để điền vào và sau đó hoạt động trong một thời gian trước khi chúng ta bắt đầu quan sát 3.2 mô hình dữ liệu Chúng ta đang nghiên cứu hiệu năng bộ nhớ đệm chứ không phải hiệu năng máy chủ... trường bổ sung cho mỗi item để xác định số lượng client có bản sao cũ và mới của mỗi item Những cái mà bản cũ được lưu trữ là những cái phải được gửi trong thông báo cập nhật định kỳ Page 21 Thiết kế thuật toán bộ nhớ đệm riêng để xử lý dữ liệu hết hạn thay đổi đăng nhập Nhật ký thay đổi lưu trữ là sự kết hợp của các mặt hàng hết hạn trong bộ nhớ đệm của từng khách hàng, mà nhất thiết phải là một tập hợp... 19 Thiết kế thuật toán bộ nhớ đệm riêng để xử lý dữ liệu hết hạn Chúng tôi đã lưu ý rằng, nếu không có thông tin cập nhật định kỳ, chúng ta có thể không quan tâm tới các item hết hạn trong một chương trình hai tầng bởi vì tất cả chúng đều sẽ là vô ích một khi hết hạn Khi có thông tin cập nhật từ máy chủ, nó sẽ có ý thức để giữ item "tốt nhất" trong mỗi tầng trong dự đoán của server cập nhật Vì lý do... công việc mà client phải làm Page 17 Thiết kế thuật toán bộ nhớ đệm riêng để xử lý dữ liệu hết hạn gì để lọc tin nhắn và họ có thể làm giảm tải mạng, nhưng chúng làm tăng khối lượng công việc trên máy chủ để xây dựng và hỗ trợ các tin nhắn có liên quan nhiều hơn Để thực hiện một phương pháp tiếp cận dựa trên hiểu biết, client phải thực tế "đăng ký" nội dung bộ nhớ đệm của họ với server Tại thời điểm... bộ nhớ đệm tốc độ truy cập cho các chiến lược thông tin nhắn khác nhau Bao gồm trong tổng lượng tin nhắn là: các thông báo cập nhật từ máy chủ , tin nhắn bị đuổi ra khỏi khách hàng với những thông điệp phản ứng máy chủ tạo ra trên một lỗi bộ nhớ đệm chúng tôi lưu ý rằng một thông báo trục xuất không xảy ra trên tất cả các lỗi bộ nhớ đệm vì: Page 22 Thiết kế thuật toán bộ nhớ đệm riêng để xử lý dữ liệu ... gian mà hết hạn xảy Page 11 Thiết kế thuật toán nhớ đệm riêng để xử lý liệu hết hạn 3.3 kết Chúng thực mô để kiểm tra tính hiệu thuật toán nhớ đệm khác nhiều hoàn cảnh Mục tiêu là: 1) để đánh... trường hợp thời gian hết hạn 2.2.1 Các thuật toán nhớ đệm phân cấp theo tầng Page Thiết kế thuật toán nhớ đệm riêng để xử lý liệu hết hạn Bây giờ, tìm hiểu cách thức chỉnh thuật toán LRU LRU-x online(trực... hưởng đến không cân đối nhớ đệm Nên hợp lý cho tác động trở nên lớn có Page 12 Thiết kế thuật toán nhớ đệm riêng để xử lý liệu hết hạn nhiều liệu hết hạn bắt nguồn từ việc hết hạn thường xuyên Các