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面向Web系统缓存数据管理方法的研究

发布时间:2024-05-27 21:59
  随着互联网的快速发展,Web系统访问量日益升高,网络拥堵和用户访问时延问题愈发严重,现有的网络带宽已经不能很好的满足用户的服务请求。因此,数据缓存技术应运而生,缓存技术将部分数据存储于服务器内存或客户端,可以很好地解决上述问题,但是通常的缓存技术大都只考虑针对所有缓存数据的管理过程,而未考虑缓存数据中不同访问频率的数据对象的管理过程,从而导致缓存命中率低。基于上述不足,本文针对Web应用系统中并发访问量最高的电商类系统,提出了一种基于热点数据预测的缓存管理方法。首先,通过对多种数据预测方法对比,采用了基于支持向量机的热点数据预测方法;其次,在缓存实现方面使用了预取技术与缓存管理相结合的方法,将预测所得的热点数据进行预取并缓存,非热点数据正常缓存;在缓存管理方面,提出了基于热点数据和非热点数据分别进行管理的方法:(1)在缓存替换方面,根据热点数据在一段时间内访问频率高的特点,提出了热点数据的替换策略,通过延长热点数据的缓存驻留时间,实现更快的响应用户请求,从而提高缓存命中率。(2)在缓存数据一致性维护方面,根据热点与非热点数据需求高低不同,分别采用服务器更新方法以及生存时间策略,完成对热...

【文章页数】:64 页

【学位级别】:硕士

【部分图文】:

图1-1部分网购平台访问量用户通过客户端向Web服务器发起请求,服务器在接收到请求后根据一定

图1-1部分网购平台访问量用户通过客户端向Web服务器发起请求,服务器在接收到请求后根据一定

第一章绪论1第一章绪论1.1研究背景与意义随着互联网的发展,网站的数量及网民数量呈爆发式增长,人机交互频繁,加之Web服务以及网络延迟等诸多因素的影响,使得网络负载和网络资源拥堵日益严重,如何能有效改善网络拥堵和用户访问延时过长等问题成为当前研究的热点和重点。众所周知,Web应用....


图5-1热点数据替换过程

图5-1热点数据替换过程

第五章实验结果分析41续表5-5热点数据置换策略实验结果编号数据类型生存时间替换时生存时长6非热点30s1ms7热点30s2ms8非热点30s1ms9热点30s2ms10非热点30s1ms如上表所示,热点数据的缓存时长明显较长,驻留时间大于或等于数据的生存时间,证明了热点数据缓存....


图5-4热点数据一致性维护过程

图5-4热点数据一致性维护过程

第五章实验结果分析44分中的ID、袖型、品名三字个进行存储,部分数据如表5-7所示:表5-7热点数据一致性维护实验数据编号袖型(字段)品名(字段)1常规长袖T恤男短袖春季秋衣潮流ins春装打底衫上衣卫衣男装2短袖短袖T恤男士夏季韩版潮流宽松港风上衣纯棉潮牌百搭ins夏装3七分袖2....


图5-5非热点数据一致性维护过程

图5-5非热点数据一致性维护过程

第五章实验结果分析46图5-5非热点数据一致性维护过程0102030405060700.00.20.40.60.81.01.21.41.61.82.02.2更新次数更新时间1号数据2号数据3号数据图5-6非热点数据缓存更新趋势图5.5缓存空间控制验证缓存空间控制是针对JavaWe....



本文编号:3983083

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