16、互联网数据预取与分布式缓存系统优化策略

互联网数据预取与分布式缓存系统优化策略

在互联网数据访问中，如何提高数据传输效率和缓存系统性能是关键问题。本文将介绍两种相关的技术方案：使用邻居选择马尔可夫链（NSMC）预取分块互联网数据，以及分布式系统的自适应缓存一致性替换方案。

一、使用邻居选择马尔可夫链预取分块互联网数据

当互联网数据对象的访问模式存在规律性时，利用这种规律性进行预取比收集和维护单个对象的引用历史要经济得多。地图类数据（如地图、大型PDF文件、电子书等）的分块在不同程度上表现出这种规律性。通过捕捉这种规律性，我们可以预测客户端接下来会请求哪些分块，并提前预取这些分块，从而显著减少客户端的传输延迟。

1. 实验步骤

实验主要分为三个步骤：生成希尔伯特排序、生成NSMC以及测量它们的预测性能。
- 生成希尔伯特排序 ：
- 为128 * 128的正方形网格中的所有网格点生成希尔伯特数，并将其保存在一个表中。该表用于生成按希尔伯特顺序排列的分块请求序列。
- 以下是计算希尔伯特排序的算法：

Input: x, y, side
Output: 对应于边长为side的正方形网格中网格点的希尔伯特数
Method:
for(x = 0; x < side; x++)
    for(y = 0; y < side; y++){
        hnum = 从(x, y)计算希尔伯特数;
        hilbert_ordering[hnum].x = x;
        hilbert_ordering[hnum].y = y;