【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及積分領域，特別是涉及一種建立緩存優先級預測機制實現lru優化的方法。
技術介紹
1、關于操作系統的內存管理，如何節省利用容量不大的內存為最多的進程提供資源，一直是研究的重要方向。而內存的虛擬存儲管理，是現在最通用，最成功的方式——在內存有限的情況下，擴展一部分外存作為虛擬內存，真正的內存只存儲當前運行時所用得到信息。這無疑極大地擴充了內存的功能，極大地提高了計算機的并發度。虛擬頁式存儲管理，則是將進程所需空間劃分為多個頁面，內存中只存放當前所需頁面，其余頁面放入外存的管理方式。
2、然而，有利就有弊，虛擬頁式存儲管理減少了進程所需的內存空間，卻也帶來了運行時間變長這一缺點：進程運行過程中，不可避免地要把在外存中存放的一些信息和內存中已有的進行交換，由于外存的低速，這一步驟所花費的時間不可忽略。因而，采取盡量好的算法以減少讀取外存的次數，顯得非常有必要。lru算法是解決問題的主流算法之一。
3、lru是least?recently?used的縮寫，即最近最少使用，是一種常用的頁面置換算法，選擇最近最久未使用的頁面予以淘汰。該算法賦予每個頁面一個訪問字段，用來記錄一個頁面自上次被訪問以來所經歷的時間?t，當須淘汰一個頁面時，選擇現有頁面中其?t?值最大的，即最近最少使用的頁面予以淘汰。
4、?lru實現簡單，在一般情況下能夠表現出很好的命中率，是一個“性價比”很高的算法，平時也很常用。雖然lru對突發性的稀疏流量（sparse?bursts）表現很好，但同時也會產生緩存污染，舉例來說
5、所以需要在當前時序緯度的算法基礎上，增加多種業務應用統計屬性，并通過應用統計屬性預測緩存優先級，來彌補lru在應用中的準確率缺陷，實現lru的改進和優化。本專利技術專利正是基于此思想來實現。
技術實現思路
1、本專利技術提供了一種建立緩存優先級預測機制實現lru優化的方法。在傳統lru算法基礎上，增加基于使用時間維度+多種業務維度的多維度標簽，并通過統計業務標簽的使用時間及頻率，來預測某個緩存的優先級，淘汰優先級最低的緩存，實現lru在應用過程中準確率的優化和提升。本專利技術包括緩存及標簽模型模塊、緩存標簽及歷史數據維護模塊、緩存標簽預測及是使用統計模塊、緩存優先級計算及使用次數維護模塊、緩存優先級淘汰模塊、緩存使用模塊。
2、1.?緩存及標簽模型模塊：
3、(1)每個緩存在生成的時候有一個唯一id，同時內置固定的優先級別、最近使用次數（15分鐘）、最近使用時間?。另外每個緩存支持動態的業務標簽維護；
4、(2)每個標簽為一個全局的標簽，包含最近使用時間、使用時長、空閑時長、最近使用次數、標簽id；
5、(3)標簽歷史記錄按照時間進行維護（比如間隔5秒），相同時段內的記錄使用次數。
6、緩存及標簽模型邏輯示例如圖1所示。
7、2.緩存標簽及歷史數據維護模塊：在給一個緩存通過標簽id添加一個業務標簽的時候，如果標簽不存在會生成一個全局的標簽信息，標簽的下次使用時間為當前時段。每次緩存命中的時候，都增加緩存所有標簽最新使用歷史記錄，同時更新相同時段的歷史記錄增加使用次數。
8、3.緩存標簽預測及是使用統計模塊：
9、(1)標簽的使用次數為使用次數為計算時間內的所有使用次數；
10、(2)過濾出最近統計時間內時段使用次數大于閥值的歷史記錄，時間段連續的記錄合并為一條記錄，兩條歷史記錄的時間跨度為歷史記錄的使用時長。相鄰兩條記錄之間的開始使用時間之差為記錄空閑時間。
11、歷史記錄過濾方法如圖2所示。
12、把它們按照從近到遠權重遞減分配不同的權重，最后根據公式（如圖3）計算出緩存標簽的使用時長和空閑時長。其中：
13、ai?某個時段百分比權重；
14、βi?:?某個時段使用時長或者空閑時長；
15、n?:?合并后的時段數。
16、3.緩存優先級計算及使用次數維護模塊：
17、(1)如果當前時間在緩存標簽最近使用時間和緩存標簽最近使用時間?+?使用時長?，表示緩存有效，預計使用時間為立刻；
18、(2)?無效緩沖的當前時間?+?空閑時長作為緩存標簽的預計使用時間；
19、(3)緩存優先級最高1級，最低10級?，優先級公式=（當前時間?-?緩存預計使用時間）/?優先級時長?+?1，大于10的全部按照10進行計算；
20、(4)取預計時間最近的緩存標簽作為緩存的統計標簽來計算優先級，使用記錄為最近緩存標簽的使用記錄。
21、4.緩存優先級淘汰模塊：定期檢查緩存信息，在發現緩存記錄大于最大緩存時啟動緩存淘汰機制，緩存淘汰優先級最高的緩存，如果優先級相等淘汰使用次數最少的緩存。
22、5.緩存使用模塊：一個業務系統在使用緩存之前先對緩存進行全局的業務標簽規劃，定義要使用的標簽規則，在保存緩存的時候傳入緩存id、相關標簽id，及緩存的內容，在使用過程中也可以動態的維護緩存的標簽，獲取緩存內容的時候只要傳入緩存id即可。
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1.一種建立緩存優先級預測機制實現LRU優化的方法其特征在于：在傳統LRU算法基礎上，增加基于使用時間維度+多種業務維度的多維度標簽，并通過統計業務標簽的使用時間及頻率，來預測某個緩存的優先級，淘汰優先級最低的緩存，實現LRU在應用過程中準確率的優化和提升。
2.本專利技術包括緩存及標簽模型模塊、緩存標簽及歷史數據維護模塊、緩存標簽預測及是使用統計模塊、緩存優先級計算及使用次數維護模塊、緩存優先級淘汰模塊、緩存使用模塊。
3.根據權利要求1所述的一種建立緩存優先級預測機制實現LRU優化的方法其特征在于，其特征在于：緩存及標簽模型模塊：每個緩存在生成的時候有一個唯一ID，同時內置固定的優先級別、最近使用次數（15分鐘）、最近使用時間；另外每個緩存支持動態的業務標簽維護；每個標簽為一個全局的標簽，包含最近使用時間、使用時長、空閑時長、最近使用次數、標簽ID；標簽歷史記錄按照時間進行維護（比如間隔5秒），相同時段內的記錄使用次數。
4.根據權利要求1所述的一種建立緩存優先級預測機制實現LRU優化的方法其特征在于，其特征在于：緩存標簽及歷史數據維護模塊
5.根據權利要求1所述的一種建立緩存優先級預測機制實現LRU優化的方法其特征在于，其特征在于：緩存標簽預測及是使用統計模塊：標簽的使用次數為使用次數為計算時間內的所有使用次數；過濾出最近統計時間內時段使用次數大于閥值的歷史記錄，時間段連續的記錄合并為一條記錄，兩條歷史記錄的時間跨度為歷史記錄的使用時長；相鄰兩條記錄之間的開始使用時間之差為記錄空閑時間；把它們按照從近到遠權重遞減分配不同的權重，最后根據公式（如圖3）計算出緩存標簽的使用時長和空閑時長，其中：ai某個時段百分比權重；βi?:?某個時段使用時長或者空閑時長；n?:合并后的時段數。
6.根據權利要求1所述的一種建立緩存優先級預測機制實現LRU優化的方法其特征在于，其特征在于：緩存優先級計算及使用次數維護模塊：如果當前時間在緩存標簽最近使用時間和緩存標簽最近使用時間?+?使用時長?，表示緩存有效，預計使用時間為立刻；無效緩沖的當前時間?+?空閑時長作為緩存標簽的預計使用時間；緩存優先級最高1級，最低10級，優先級公式=（當前時間?-?緩存預計使用時間）/?優先級時長?+?1，大于10的全部按照10進行計算；取預計時間最近的緩存標簽作為緩存的統計標簽來計算優先級，使用記錄為最近緩存標簽的使用記錄。
7.根據權利要求1所述的一種建立緩存優先級預測機制實現LRU優化的方法其特征在于，其特征在于：緩存優先級淘汰模塊：定期檢查緩存信息，在發現緩存記錄大于最大緩存時啟動緩存淘汰機制，緩存淘汰優先級最高的緩存，如果優先級相等淘汰使用次數最少的緩存。
8.根據權利要求1所述的一種建立緩存優先級預測機制實現LRU優化的方法其特征在于，其特征在于：緩存使用模塊：一個業務系統在使用緩存之前先對緩存進行全局的業務標簽規劃，定義要使用的標簽規則，在保存緩存的時候傳入緩存ID、相關標簽ID，及緩存的內容，在使用過程中也可以動態的維護緩存的標簽，獲取緩存內容的時候只要傳入緩存ID即可。
...【技術特征摘要】
1.一種建立緩存優先級預測機制實現lru優化的方法其特征在于：在傳統lru算法基礎上，增加基于使用時間維度+多種業務維度的多維度標簽，并通過統計業務標簽的使用時間及頻率，來預測某個緩存的優先級，淘汰優先級最低的緩存，實現lru在應用過程中準確率的優化和提升。
2.本發明包括緩存及標簽模型模塊、緩存標簽及歷史數據維護模塊、緩存標簽預測及是使用統計模塊、緩存優先級計算及使用次數維護模塊、緩存優先級淘汰模塊、緩存使用模塊。
3.根據權利要求1所述的一種建立緩存優先級預測機制實現lru優化的方法其特征在于，其特征在于：緩存及標簽模型模塊：每個緩存在生成的時候有一個唯一id，同時內置固定的優先級別、最近使用次數（15分鐘）、最近使用時間；另外每個緩存支持動態的業務標簽維護；每個標簽為一個全局的標簽，包含最近使用時間、使用時長、空閑時長、最近使用次數、標簽id；標簽歷史記錄按照時間進行維護（比如間隔5秒），相同時段內的記錄使用次數。
4.根據權利要求1所述的一種建立緩存優先級預測機制實現lru優化的方法其特征在于，其特征在于：緩存標簽及歷史數據維護模塊：在給一個緩存通過標簽id添加一個業務標簽的時候，如果標簽不存在會生成一個全局的標簽信息，標簽的下次使用時間為當前時段；每次緩存命中的時候，都增加緩存所有標簽最新使用歷史記錄，同時更新相同時段的歷史記錄增加使用次數。
5.根據權利要求1所述的一種建立緩存優先級預測機制實現lru優化的方法其特征在于，其特征在于：緩存標簽預測及是使用統計模塊：標簽的使用次數為使用次數為計算時間內的所有使用次數；過濾出最近統計時間內時段使用次數大于閥值的歷史記錄，...
【專利技術屬性】
技術研發人員：蔣敬洪，陶思翰，朱志強，
申請(專利權)人：翼集分上海數字科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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