内容中心网络路由与缓存算法研究

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随着网络新应用的不断涌现,当今互联网的业务量呈爆炸式地增长,其可扩展性、移动性和安全性等问题变得更加突出。为了从根本上解决这些问题,完全区别于TCP/IP网络架构的内容中心网络(Content-Centric Network,CCN)应运而生。CCN的路由转发采用面向源服务器的方式,这种原始的路由转发方式容易忽略非路径节点上最近存储节点的缓存资源,导致更长的传输时延。CCN默认将内容缓存在传输路径的所有节点上,这种泛滥式的缓存方式会导致链路上节点存在大量的内容冗余。因此,可以设计高效和优良的CCN路由转发和缓存算法,以达到提高内容中心网络性能的目的。针对非路径节点上缓存资源利用率低,导致传输时延较长的问题,论文设计了一种基于改进K均值聚类的路由转发算法(Improved K-means clustering Routing,IKR)。IKR算法首先将网络中的所有节点按照节点关联度聚类。聚类完成后,根据边缘节点条件、节点关联度条件为每个聚类选出控制节点,统计聚类内各个节点的缓存信息。当兴趣包转发时,节点先与自身的缓存表和未决请求表匹配,在这两者均未匹配成功的情况下,查询聚类内部的控制节点,找到获取内容数据的最短路径,节约网络资源。仿真实验表明:与全转发算法、随机转发算法和最短路径转发算法相比,IKR算法可以有效提高缓存命中率,降低源服务器负载和请求平均时延。针对经典缓存方式中网络节点存在大量缓存冗余,导致缓存命中率较低的问题,论文设计了一种基于节点缓存状态和内容流行度的缓存算法(Caching based on Node Cache State and Content Popularity,NCSCP)。NCSCP算法基于改进K均值聚类模型,在兴趣包转发的过程中,根据路径上节点的缓存状态和内容流行度选出缓存节点;在数据包返回时,将内容缓存在兴趣包转发时选择的缓存节点上。对每一个内容数据,在聚类内部只选择一个缓存节点,降低聚类内的缓存冗余。仿真实验表明:与处处缓存算法、概率缓存算法(概率为0.5)和加权概率缓存算法相比,NCSCP算法可以有效提高缓存命中率,降低平均请求时延。
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