提升Web服務響應的Cache調(diào)度技術的研究與實現(xiàn).pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)技術的飛速發(fā)展以及網(wǎng)民數(shù)量的快速增加，網(wǎng)絡傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量呈指數(shù)級增加，導致了Web服務器過載以及用戶使用體驗下降，Web Cache置換技術與網(wǎng)頁預取等調(diào)度技術成為了解決這一問題的主要方法。
　　本文研究了Web Cache置換技術與Web預取技術，提出基于學習的Cache置換算法(LBR,Learning Based Repalcement)以及基于用戶訪問序列匹配的網(wǎng)頁預取算法，并將二者有機結合，提出一種智能頁面快速置

2、換系統(tǒng)，并在Nginx服務器上實現(xiàn)。該系統(tǒng)主要由三個模塊組成：日志處理模塊、Cache置換模塊和Web預取模塊。
　　(1)日志處理模塊對用戶歷史訪問日志分析，通過數(shù)據(jù)處理、用戶識別、會話識別和路徑填充這四個步驟，得到用戶歷史訪問序列以及Web精確日志記錄；
　　(2)Cache置換模塊使用日志處理模塊產(chǎn)生的Web精確日志記錄，通過樸素貝葉斯算法中的貝努利模型分析處理，得到Cache存儲器里Web對象被再次訪問到的權重，并形

3、成權重表。當Cache置換模塊接收到置換命令時，就會根據(jù)權重表刪除那些權重較低的Web對象，直到釋放了占Cache存儲器5％內(nèi)存大小的空間；
　　(3)Web預取模塊使用日志處理模塊產(chǎn)生的用戶歷史訪問序列，并用WAP樹保存，使用用戶歷史訪問序列與用戶當前的訪問序列進行匹配，將匹配到的Web頁面預取到Cache存儲器內(nèi)。
　　最后，通過實驗對Web預取算法中的預取閾值進行了分析，計算了LBR算法的命中率HR以及字節(jié)命中率BHR