命名数据网络,Named Data Networking(NDN),是以内容为中心的网络架构中最有代表性的一员。NDN改变了传统IP网络的传输模式,它利用路由节点可以存储数据的特点,实现了分布式的信息交换。NDN天然支持组播和多源多路径的传输模式,它的中间缓存特性也能大大减少网络时延。NDN现在已经在物联网以及传感器网络中有大量的应用。但是,NDN的固有架构只支持Pull型通信模式,缺乏Push型传输,同时分布式存储也带来了缓存不一致的问题。近些年来,随着网络需求的不断扩大,Push通信变得越来越重要,缓存一致性问题也亟待解决。本文从命名数据网络的特性出发,提出了一种基于双曲路由的Push机制,并结合该Push机制以及基于Zipf分布的考虑,提出了一种对高流行度内容实现Provider-Driven的缓存更新策略。本文在第三章中设计了一种HyperPush推送机制,不同于当下所使用的Push机制,它利用双曲路由贪婪寻址的特性,解决了NDN中Producer找不到Consumer的问题。本文提出了Pop-Hyper双曲嵌入优化算法,将内容流行度作为坐标分配的标度,使之与NDN更加契合。HyperPush将以往的广播式泛洪推送优化为有目的的组播推送,大大降低了网络负载。同时,本课题对NDN架构做出了相应的优化。本文新增了一个Pending Data Table(PDT)结构来记录待推送的数据列表,并对Interest结构做出了修改,以区分两种通信模式的兴趣包。通过ndnSIM网络仿真实验表明,HyperPush大大减少了通信时延,提高了缓存击中率,较之经典的Push通信机制也减低了网络负载。本文在第四章中提出了一种强一致性与弱一致性相结合的POPcache缓存更新策略,考虑到消费者的请求服从Zipf分布,本课题对高流行度的内容实现Provider-Driven型的强一致性更新。同时,本文基于网络的负载、时延、节点的缓存容量以及内容的流行度等网络参数建立了一套数学模型,分布式地决定数据最佳的缓存位置,以此来降低缓存更新所带来的负载。通过ndnSIM仿真实验表明,POPcache缓存更新策略消除了经典策略中对Freshness值的依赖,在负载增加可容忍的范围内提高了内容的一致性。