郭江^1,2,王淼¹,张玉军^1,2

¹（中国科学院计算技术研究所 北京 100190）；²（中国科学院大学 北京 100049) (guojiang@ict.ac.cn)

出版日期: 2021-05-01


基金资助:国家重点研发计划项目(2018YFB1800403,2016YFE0121500)；网络计算创新研究院课题(E061010003)；国家自然科学基金项目(61902382,61972381,61672500)；中国科学院战略性先导科技专项(XDC02030500)

Content Type Based Jumping Probability Caching Mechanism in NDN

Guo Jiang^1,2, Wang Miao¹, Zhang Yujun^1,2

¹（Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190);²(University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049)

Online: 2021-05-01


Supported by:This work was supported by the National Key Research and Development Program of China (2018YFB1800403, 2016YFE0121500), the Research Program of Network Computing Innovation Research Institute (E061010003), the National Natural Science Foundation of China (61902382, 61972381, 61672500), and the Strategic Priority Research Program of Chinese Academy of Sciences (XDC02030500).

摘要/Abstract

摘要： 网络化缓存是命名数据网络实现对信息的高效获取，有效降低互联网骨干网络流量的关键技术.网络化缓存将缓存作为普适的功能添加到每个网络节点.用户需要获取信息时，缓存有该内容的�┤我猹�网络节点(例如路由器)接收到用户请求后都可直接向用户返回相应内容，提升用户请求响应效率.然而，命名数据网络采用泛在缓存使得内容发布者到用户的传输路径上的各节点对内容进行重复并无差别缓存，造成数据冗余、内容缓存无差别对待问题.为此，提出一种基于内容类型的隔跳概率缓存机制.首先根据业务特征(例如时延要求、带宽占用)将内容划分为4种类型：动态类、实时类、大数据类、以及小数据类；其次构造隔跳待定缓存策略，将数据存储在非连续的传输节点上，从空间上减少冗余缓存；最后针对不同内容提供差异化缓存服务：无缓存、网络边缘概率缓存、网络次边缘概率缓存、以及网络核心概率缓存策略，从而进一步降低冗余数据，同时提高用户获取内容的效率.实验结果表明，该机制能够减少冗余缓存，降低用户请求内容时延.

参考文献

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