分布式通信平台下的数据缓存与同步技术研究与实现

论文摘要

随着网络技术的发展,互联网应用越来越丰富,分布式计算方式已经大量应用于各行各业,旨在提高分布式开发方便性和系统性能的分布式通信平台成为一个重要的研究方向。本文研究的数据缓存与同步技术即是分布式通信平台的一部分,以提高分布式通信平台的性能和适用性为目的,以便将分布式通信平台应用于具有复杂数据特征和通信特征的ATC系统。数据缓存技术利用客户访问的时间局部性原理的基本思想,是降低网络拥塞、减轻服务器负载、增强互联网可扩展性的有效途径之一。本文主要研究了缓存替换算法和同步技术及其在分布式通信平台下的应用。首先收集整理了各种缓存替换算法,包括LRU算法,MRU算法,FIFO算法,LFU算法,LRFU算法,LRU-K算法和2Q算法,并对它们进行比较,为这些算法设计高效的数据结构,抽取共同的接口并加以实现。接着对数据同步方法（TTL法,每次确认法,播写法和目录表法）及它们的变形进行了详细的分析,比较了各种方法的使用环境和优缺点。在此基础上总结出了影响一个完整的数据同步方案的各种因素:数据修改频率,客户端数量,数据规模大小,数据颗粒大小和网络环境。通过对影响因素优先级和同步方法及其变形的综合考虑,给出了一个以各种因素为判断节点的缓存同步方案选择的流程图。通过该流程图,可以在各种环境因素确定的情况下,确定最优的缓存同步方案。当环境因素发生变化时,也同样可以找到新的最优的方案并自适应地进行方案切换。本文所设计和实现的缓存系统作为分布式通信平台的一部分,起到了提高系统总体性能的重要作用,同时让分布式通信平台能够适用于更多复杂的应用场景。通过将分布式通信平台应用于ATC系统,观察到本缓存系统的正确的自适应动作。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 课题研究的背景和意义
• 1.2 课题研究现状
• 1.2.1 研究现状
• 1.2.2 现有相关产品
• 1.3 本论文的主要研究内容
• 1.4 本论文的结构安排
• 第二章 缓存与同步技术概述
• 2.1 缓存技术
• 2.2 数据缓存的分类
• 2.3 缓存替换算法
• 2.3.1 LRU
• 2.3.2 MRU
• 2.3.3 FIFO
• 2.3.4 LFU
• 2.3.5 LRFU
• 2.3.6 LRU-K
• 2.3.7 2Q
• 2.4 数据同步方法
• 2.4.1 TTL 法
• 2.4.2 每次确认法
• 2.4.3 目录表法
• 2.4.4 播写法
• 2.4.5 同步方法的比较
• 2.5 本章小结
• 第三章 缓存同步方案研究
• 3.1 ATC 系统的特征
• 3.1.1 ATC 系统的数据特征
• 3.1.2 ATC 系统的通信特征
• 3.2 缓存同步方案的组成
• 3.3 不同环境下的同步方案选择
• 3.3.1 数据修改频率的影响
• 3.3.2 客户端数量的影响
• 3.3.3 数据规模的影响
• 3.3.4 数据颗粒大小的影响
• 3.3.5 网络环境的影响
• 3.4 自适应同步方法
• 3.4.1 方案的选择
• 3.4.2 方案的切换
• 3.4.3 方案的选择和切换条件
• 3.5 本章小结
• 第四章 数据缓存与同步的设计
• 4.1 缓存系统总体架构
• 4.2 缓存管理子模块设计
• 4.2.1 读写访问代理
• 4.2.2 缓存池
• 4.2.3 缓存器基类
• 4.2.4 缓存器类体系
• 4.3 数据同步子模块设计
• 4.3.1 服务器同步管理器
• 4.3.2 客户端同步方法基类
• 4.3.3 客户端同步方法
• 4.4 本章小结
• 第五章 数据缓存与同步的实现
• 5.1 缓存子管理的实现
• 5.1.1 数据结构
• 5.1.2 历史访问信息
• 5.2 数据同步方法实现
• 5.2.1 TTL 法
• 5.2.2 每次确认法
• 5.2.3 播写法
• 5.2.4 目录表法
• 5.3 配置和同步方案自适应
• 5.3.1 配置相关参数
• 5.3.2 配置文件
• 5.3.3 同步方案自适应
• 5.4 应用于ATC 系统及功能测试
• 5.4.1 应用于ATC 系统
• 5.4.2 功能测试
• 5.5 本章小结
• 总结与展望
• 参考文献
• 攻读博士/硕士学位期间取得的研究成果
• 致谢