引言

　　隨著傳統TCP /IP 網絡諸多弊端的暴露，以內容為中心的網絡( Content-Centric Network，CCN)作為一種新型網絡架構，已經成為未來網絡的研究熱點。CCN 將內容置于首要地位，不再關心內容的存儲位置，而僅關心內容本身，內容的來源可以是網絡中的內容服務器，也可以是任意網絡節點中的緩存。當用戶需要獲取內容時，首先作為內容請求者，向網絡發送內容請求，然后根據CCN 的轉發策略，對內容請求進行逐跳轉發，任何能夠響應內容請求的節點或內容服務器都可以沿著內容請求的方向，直接將內容傳送給請求者，完成信息的傳輸。CCN 網絡采用了分布式的內容緩存機制，允許節點對傳輸的內容進行緩存。盡管緩存技術已經廣泛應用于計算機網絡領域，但考慮到CCN 中緩存功能的普遍性和通用性，緩存技術的研究仍存在很多需要解決的問題。

　　目前CCN 緩存技術的研究主要涉及緩存容量的分配策略、緩存替換策略、緩存利用策略和緩存放置策略，其中緩存放置策略是CCN 緩存研究的核心問題。但是當前提出的.緩存機制還是有一些問題需要解決:首先是緩存無效，當很多節點上緩存相同的內容時，有一些節點，比如上游節點上的內容在一段時間內從未被請求過，而導致這些緩存一直未發揮作用，這就叫無效緩存。這會導致空間的浪費。其次是相同的緩存內容在某一時間段內存在于各個節點，尤其是在熱門時間內，各個節點上都緩存著。基于上述幾個基礎方案存在的問題，文中提出一種基于內容流行度的動態緩存決定策略。基本原理如下:

　　傳統的LCE 或者LCD 等對任何內容都會進行緩存，而沒有考慮到內容的流行度，因為有的內容較為流行，需求量較大，而有的內容需求量較小。所以應該盡量多緩存流行度較高的內容，而流行度較低的內容，則盡量少緩存。這樣可以節省資源，并且提高了CCN 的整體表現能力。將這個策略叫做MPC( Most PopularContent) ，即只緩存流行內容，而不緩存不流行的內容，不緩存不流行的內容可以減少緩存替換時的負擔，因為緩存的不流行的內容越多，那么當流行的內容被請求時，不流行的內容就會被替換下來( 用LRU 等策略) ，這樣會增加緩存替換的工作量。

　　那么流行度怎么定義呢? 筆者定義了一個流行閾，當一個內容被請求了一定的次數，而達到了這個流行閾之后，這個內容就被稱為流行的內容。但是一個內容可能在一定時間內請求的節點比較多，但是過了一段時間后，漸漸變少了。所以將流行度定義為一定時間內被請求的次數，這個時間定義為統計周期或者是重置時間。比如，如果統計周期為5 s，當內容o在5 s 內被訂閱了3 次之后，它的流行度就是3。當時間過了5 s 之后，它的流行度就需要被重新計數了。所以當內容o 剛剛被發布時，訂閱它的節點很多，所以在幾個統計周期內它的流行度都很高。但是在過了一段時間之后，訂閱者逐漸減少。而且每隔一段時間流行度都需要被清零，所以流行度也就逐漸下降。在每個節點上，都會維護著一個流行度表，并且記錄著它收到的請求特定內容的興趣包。當一個內容或者說數據包變得流行以后，緩存該內容的節點，會通知它的相鄰節點，讓它的相鄰節點也緩存這個內容。但是收到建議后，相鄰節點可以做出選擇，可以緩存這個內容，也可以不緩存。需要注意的是，內容的流行度不是一直不變的，當一個內容變成流行內容之后，它可以在一段時間后變得不流行了，因為用戶的需求隨時在變化。

　　下面根據具體的實例來分析基于內容流行度的緩存決策方案所示，在一個統計周期內，最開始在節點D 緩存著一個流行內容d1而節點E 緩存著一個不流行的內容e1，假設為0。當節點A 發出請求內容e1的興趣包之后，包括節點A，C，D，E 在內的沿路節點中，e1在流行度表中的流行度都上升了。

　　也就是說，e1在節點A，C，D，E 中的流行度現在已經由0 變為1了。同時，當節點A 發出請求內容d1的興趣包之后，包括沿路節點A，C，D 在內的節點，d1在流行度表中的流行度也變為1 了。接下來，節點B 請求內容d1，則在節點C 和D 中，d1的流行度變成了2。最后C 請求內容d1，那么在節點C 和D 中，內容d1的流行度也就變成了3。在這里把閾值設置為3，即流行度大于等于3 的內容會被緩存。此時，節點D 是唯一緩存內容d1的節點，D 向它的相鄰節點E 和C 發送消息，告訴它們，可以緩存內容d1。至于是否緩存，還要看節點C和E 的緩存能力。因為每個節點中，另外維護了兩個參數，最大緩存數和應當緩存數目，當緩存能力足夠時，就會緩存內容d1。所以當E 和C 緩存了d1之后，比如當節點A 請求內容d1時，就會直接從節點C 處獲取，而不是節點D

　　結束語

　　為了分析研究CCN 網絡的緩存決定策略，文中分析研究了幾種基本的緩存決定策略，如LCE、LCD 等，得出了它們存在的缺點和不足，比如無效緩存、冗余度高等等。在此基礎上提出了一種基于內容流行度的緩存決定策略，將內容流行度引入了緩存決策分析。經過仿真分析，基于內容流行度的緩存決策在緩存效率上遠遠優于簡單的LCE 緩存決策。展望未來，還有很多地方值得研究，比如將MPC 推動到移動網絡環境中去，還可以利用節點之間的帶寬來換取緩存效率的思想。

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