0 引言

    依據(jù)2015年Cisco公司公布的最新統(tǒng)計數(shù)據(jù)得知，在過去5年內(nèi)，全球IP流量的增長超過了5倍，其中視頻類流量占到所有IP流量的80%^[1]，用戶不再關心內(nèi)容存儲的具體位置，而只關心內(nèi)容本身是否符合要求^[2]。面臨著互聯(lián)網(wǎng)在體系架構中暴露出的眾多問題，學術界提出了內(nèi)容中心網(wǎng)絡架構(Content-Centric Networking，CCN)^[3]。內(nèi)容中心網(wǎng)絡是一種革命式的未來網(wǎng)絡設計，從根本上改變了數(shù)據(jù)包的傳輸方式。網(wǎng)內(nèi)緩存是內(nèi)容中心網(wǎng)絡中的一個關鍵技術，文獻[4-7]對現(xiàn)有的緩存方案進行了總結；文獻[8]提出了一種BetwRep策略；文獻[9]提出了基于內(nèi)容流行度的緩存策略；文獻[10]基于流行度的預測提出了一種緩存決定策略。本文綜合考慮內(nèi)容流行度和網(wǎng)絡的拓撲因素，提出了一種基于內(nèi)容流行度和節(jié)點介數(shù)的緩存決定方案PBCS(Popularity and Betweenness based Caching Scheme)，在請求次數(shù)滿足收益標準的前提下，進行內(nèi)容流行度與節(jié)點重要度的匹配，得到符合要求的緩存節(jié)點，最后綜合考慮內(nèi)容的流行度和節(jié)點在請求路徑上的位置，設計了一個動態(tài)的概率值p，以概率的方式進行內(nèi)容副本的緩存。

1 PBCS方案設計

1.1 內(nèi)容流行度模型

    CCN中節(jié)點的流行度主要受內(nèi)容在節(jié)點上被請求次數(shù)的影響。假設內(nèi)容k在節(jié)點v_i上某時間段T內(nèi)被用戶請求的次數(shù)為f_i，k，內(nèi)容k在節(jié)點v_i的流行度定義為：

1.2 節(jié)點重要度

1.3 價值收益標準

    本文設計了一個價值收益標準，興趣包在節(jié)點被請求的次數(shù)滿足收益條件時，才進行緩存判決的后續(xù)操作。假設內(nèi)容k在節(jié)點v_i的初始請求時間為t₁，第f_i，k個內(nèi)容請求到達v_i的時間為t₂，T=t₂-t₁，在時間段T內(nèi)，內(nèi)容k在節(jié)點v_i被請求的總次數(shù)是f_i，k。路由器v_i緩存內(nèi)容k的成本C_i，k定義：

    當請求內(nèi)容k的總次數(shù)f_ik滿足式(6)時，則進行內(nèi)容緩存判決的下一步操作。

1.4 內(nèi)容流行度與節(jié)點重要度的匹配

    為了便于內(nèi)容流行度與網(wǎng)絡節(jié)點的匹配操作，將網(wǎng)絡節(jié)點的介數(shù)B(v_i)進行歸一化處理：

式中，p值是一個動態(tài)變量，受內(nèi)容的請求和當前節(jié)點位置的影響。

1.5 緩存概率值

    本文中設計了一個權重因子W，使得越靠近用戶的路由器緩存內(nèi)容的概率越大：

其中，L為用戶到內(nèi)容服務器距離，H_i為當前節(jié)點v_i到內(nèi)容服務器的距離。

    為了加強節(jié)間的協(xié)作，本文針對請求路徑上節(jié)點的上下游關系，設計了一個反饋因子F，如式(11)所示。如果某內(nèi)容在上一個路由節(jié)點已緩存，x_i-1設為1，反之，x_i-1設為0。 

    綜合考慮內(nèi)容的流行度、W和F等權重因子，計算節(jié)點緩存內(nèi)容的概率P：

1.6 PBCS信息包的處理

    圖1、圖2分別給出了PBCS緩存策略中興趣包和數(shù)據(jù)包的具體處理流程。

2 仿真性能分析

2.1 PBCS性能指標

    本文首先利用ndnSIM仿真工具實現(xiàn)了CCN網(wǎng)絡架構上的內(nèi)容流行度更新系統(tǒng)，進而分別實現(xiàn)了LCE、Prob和PBCS 3種緩存決定策略在LRU緩存替換下的仿真。本文主要從緩存命中率和路由跳數(shù)兩方面對本方案的性能進行分析。

    (1)平均緩存命中率

2.2 仿真環(huán)境配置

    本文采用NetworkX工具實現(xiàn)了BA無標度網(wǎng)絡，用來反映真實的網(wǎng)絡性質，拓撲圖如3所示，節(jié)點0為內(nèi)容服務器，周邊13個節(jié)點皆為用戶節(jié)點。

    主要仿真參數(shù)設置如下：網(wǎng)絡中的內(nèi)容總數(shù)K=10 000個文件，單個文件設定為一個chunk；內(nèi)容數(shù)據(jù)包的流行度服從Zipf分布，參數(shù)的值初始設定為0.7；內(nèi)容的請求頻率服從泊松分布，λ=100個/s。當緩存容量在100～2 000 chunk之間變化時，仿真分析各種緩存策略的性能。請求轉發(fā)方式選擇洪泛模式，仿真時間設定為200 s。傳輸速率設置為1 Mb/s，鏈路的延時設置為10 ms。

2.3 仿真分析

    圖4和圖5給出了節(jié)點緩存容量變化時，LCE、Prob(0.7)、Betw和PBCS 4種緩存策略的緩存性能對比。從圖4可以看出，當緩存的容量增大時，4種緩存策略的平均命中率都逐漸上升，PBCS將流行度高的內(nèi)容分別緩存到重要程度不同的節(jié)點上，避免了流行度高的內(nèi)容緩存在同一個節(jié)點上被頻繁替換，內(nèi)容的平均命中率平均提升了8.7%。同理，由圖5看出，隨著緩存容量的增大，內(nèi)容命中的平均跳數(shù)降低，PBCS策略取得了較好的緩存性能，相比Betw和LCE策略，內(nèi)容命中的平均跳數(shù)分別減小了0.1跳和0.4跳。

    圖6和圖7隨著α的增大，內(nèi)容請求的集中性和局域性不斷增強，流行度高的內(nèi)容在節(jié)點空間中緩存的時間和響應率明顯增大。當α進一步增大(α>0.6)時，內(nèi)容流行度的分布產(chǎn)生明顯變化，緩存的平均命中率上升幅度較大，內(nèi)容請求命中的平均跳數(shù)也明顯減小。由于PBCS策略中充分考慮了內(nèi)容流行度因素對緩存的影響，將流行度高的內(nèi)容緩存到合適的邊緣節(jié)點，緩存的性能較好。

3 總結

    本文對CCN中的緩存決定方案進行了研究，針對現(xiàn)存方案Prob和Betw中存在得一些問題，提出了一種基于內(nèi)容流行度和節(jié)點重要度的緩存決定方案，同時引入了價值收益模型作為內(nèi)容流行度的約束條件。當內(nèi)容在節(jié)點被請求的次數(shù)符合收益標準時，才進行內(nèi)容流行度和節(jié)點重要度的等級匹配，設計了一個動態(tài)概率值進行內(nèi)容的緩存。仿真結果表明，這種緩存決定方案能夠有效地提高內(nèi)容的請求命中率和網(wǎng)絡的傳輸效率，同時減小了內(nèi)容在節(jié)點被替換的次數(shù)，有利于緩存系統(tǒng)整體性能的提升。

參考文獻

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作者信息:

徐昌彪，王  華

(重慶郵電大學 通信與信息工程學院，重慶400065)