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指出了阶段间数据换入换出效率是大容量缓存管理最重要的问题，并对这一问题进行了研究。定义了一种用于预测新阶段的数据访问的新的数据访问宏观模型——稳定集模型（SSM），并基于该模型设计了一套缓存管理方法，包括缓存容量配置、缓存粒度选择、数据预取和缓存替换算法。该套算法能提高缓存在阶段间的数据换入换出效率，更有效地优化集中存储负载，并提高应用访问的性能。实验表明，基于SSM的缓存管理方法能够将集中存储负载降低到传统缓存管理方法的2．0％-15．8％，平均响应时间降低到0．8％～15．2％。