大型缓存系统中的最佳内容复制和请求匹配
摘要：内容传递网络中的服务器受限于内存和带宽这两个主要资源。在这种系统中，吞吐量关键取决于内容在服务器之间的复制方式以及特定内容的请求如何与存储这些内容的服务器匹配。本文首先形式化计算最优复制策略的问题，该策略与最优匹配策略相结合，最大化缓存系统在稳态下的吞吐量。结果表明，对于给定系统，计算最优复制策略是一个NP难问题。我们提出了一种贪心复制方案，并证明该方案提供了一个恒定因子的逼近保证。然后，我们提出了一种简单的随机匹配方案，该方案避免了由于重新分配或重排现有请求而导致正在进行的请求中断的问题。分析了在所提出的复制和匹配方案的组合下缓存系统的动力学。我们研究了一个极限情况，即服务器数量和内容到达率按比例缩放，并证明所提出的策略实现了渐近最优性。我们提供了大量模拟结果来评估不同策略的性能，并研究在请求的服务时间分布不同的情况下缓存系统的行为。
作者：Arpan Mukhopadhyay, Nidhi Hegde, Marc Lelarge
论文ID：1801.02889
分类：Performance
分类简称：cs.PF
提交时间：2018-01-10