7、基于网格内存的并行缓存模型研究与实现

基于网格内存的并行缓存模型研究与实现

1. 引言

随着信息技术的飞速发展和互联网的广泛应用，对高性能处理设备的需求日益强烈，如大规模视频点播（VOD）的高清电视（HDTV）或网络电视（IPTV）服务器建设，以及网格计算的并行文件系统。这些应用需要具备处理并发峰值访问的能力。

同时，由计算机集群组成的企业内部网数量迅速增加，大量廉价的个人计算机分布广泛，但这些计算机资源的利用率却很低。通过挖掘和利用这些闲置资源，可以获得大量非专用的大规模高性能计算、存储和通信资源。如何利用这些闲置内存构建并行缓存以支持大规模应用，如热门片段的 VOD，不仅能提高应用性能，还能增加闲置资源的利用率。然而，这些资源的异构性、动态性和不稳定性给我们带来了巨大的障碍。

网格技术和多智能体成为有效利用这些资源的主要途径，多智能体已成为网格应用的可行解决方案。本文提出了一种基于网格内存的并行缓存模型（PCMGM），该模型可以支持大规模互联网应用中热门片段的并发峰值访问，如大规模 VOD 系统。实验结果表明，PCMGM 可以提高大规模应用系统对热门片段的响应时间，适用于网格计算和互联网中的大规模 VOD 系统。

2. PCMGM 架构

PCMGM 包括两部分：动态网络环境（DNE）和代理系统（GMG）。

2.1 DNE

• 缓存节点（CN） ：定义为 CN (id, AS, RSV, st)，其中 id 是 CN 的标识符；AS 是运行在 CN 上的代理集合；RSV(rcpu, rmem, rdisk, rnet) 表示其资源支持向量，分别对应 CPU 功率、内存存储能力、硬盘