传统数据库与云计算技术的结合催生出云数据库,它提供数据库资源虚拟化,具有按需使用、扩展性强、高可用性等优点,其重要性和价值日益显现。在互联网场景下,关系型云数据库面临多变数据访问模式和负载压力,导致其现有缓存管理效率不高,系统性能波动较大。因此,增强缓存子系统自适应能力,对提高系统整体稳定性和吞吐量具有重要意义。采用存储计算分离技术,设计关系型云数据库自适应缓存框架。在该框架中,设计缓存分区分类管理策略,通过将缓存空间划分多个逻辑分区,并根据数据访问模式和数据页自身属性,将数据页映射到对应分区,减轻缓存并发访问冲突。在此策略基础上,设计数据页自适应持久化策略,动态协调持久化工作线程,优化磁盘写效率。依据所设计的策略,设计并实现动态反馈缓存替换算法和缓存容量弹性伸缩算法,用于管理和回收缓存中的数据页,提高缓存命中率和利用率。设计缓存对象预加载策略和实现缓存负载压力评价算法。通过将热点数据预先加载到缓存中,提高系统向外提供服务时效性。评估出缓存读负载过重节点,将其热点缓存状态映射到新加入节点缓存中,均衡各节点读负载压力。通过搭建关系型云数据库测试环境,并借助Sysbench测试工具模拟不同负载场景下数据访问模式,对所设计与实现相关策略和算法进行了测试,验证并分析自适应缓存框架的功能性及有效性。