作者：郭明阳 张永乐 刘振晗 刘振军 许鲁网络存储大容量缓存缓存需求估计缓存粒度选择数据预取缓存替换
摘要：指出了阶段间数据换入换出效率是大容量缓存管理最重要的问题，并对这一问题进行了研究。定义了一种用于预测新阶段的数据访问的新的数据访问宏观模型——稳定集模型（SSM），并基于该模型设计了一套缓存管理方法，包括缓存容量配置、缓存粒度选择、数据预取和缓存替换算法。该套算法能提高缓存在阶段间的数据换入换出效率，更有效地优化集中存储负载，并提高应用访问的性能。实验表明，基于SSM的缓存管理方法能够将集中存储负载降低到传统缓存管理方法的2．0％-15．8％，平均响应时间降低到0．8％～15．2％。
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