CN102662859A - 一种基于服务等级的数据缓存的系统和方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种基于服务等级的数据缓存的系统，该系统基于服务等级进行管理，其由数据元信息管理器，缓存指数计算模块，缓存管理器三部分构成，数据元信息管理器，其储存的相应的信息；缓存指数计算模块，根据数据元信息管理器存储的上述的数据元信息来计算数据的缓存指数，缓存指数决定了数据在缓存池中的位置和保留级别；缓存管理器，其负责缓存的管理。本发明还提供一种基于服务等级的数据缓存的方法。通过本发明的基于服务等级的缓存数据的系统和方法，能提高缓存的利用效率和命中率，提供系统对用户服务质量和等级的支撑，提高系统核心功能的响应时间以及并发能力。
Description
技术领域
本发明涉及数据存储领域，特别涉及一种数据缓存的系统和方法，用来系统运行过程中，进行数据缓存，以提高软件系统的性能和效率。
背景技术
SAAS，软件即服务，提供了软件运营的一种模式。在SAAS等互联网软件或系统中，系统的性能一直是软件架构设计者关注的重点，如何使系统在高并发的情况下保持较高的性能，在系统的架构设计上，数据缓存是一种常有的方法。但目前的数据缓存方法一般采用LRU来对数据进行缓存，在高并发，大数据量，缓存有限的情况下，数据缓存的命中率低，系统的性能不能得到有效提升，也不能按照用户的服务等级来提供有差别的软件服务。
本发明使用了一种基于用户服务等级，功能优先级，访问频度等的综合缓存指数数据评价的模型和方法。在缓存数据时，根据这种模型和方法，来决定数据缓存的时间，对缓存进行管理，可以提高缓存的命中率，提供系统对用户服务质量和等级的支撑，提高系统核心功能的响应时间以及并发能力。
发明内容
针对现有技术中存在的缺陷，本发明提出一种基于服务等级的数据缓存的系统，该系统基于服务等级进行管理，其由数据元信息管理器，缓存指数计算模块，缓存管理器三部分构成，
数据元信息管理器，其储存的信息包括：数据xkey，数据类别xtype，数据优先级别xprio，数据服务等级xslevl，数据计算复杂度xcomplx，数据访问频次xvisitor，数据交换次数xswap，数据最近访问时间xtime；
缓存指数计算模块，根据数据元信息管理器存储的上述的数据元信息来计算数据的缓存指数，缓存指数决定了数据在缓存池中的位置和保留级别；
缓存管理器，其负责缓存的管理，根据数据的缓存指数来决定是否从缓存中删去或交换到磁盘。
优选地，数据服务等级xslevl表示响应服务请求的级别；
数据类别xtype表示数据的类型，与具体所存储的实际数据有关，此变量不参与缓存指数的计算；
数据优先级别xprio：表示数据在系统中的重要级别；
数据计算复杂度xcomplx：表示所请求的数据为经过计算而获得的；
数据访问频次xvisitor：指从系统启动后，数据被访问的次数，访问次数由数据缓存器管理，每次请求数据时，缓存管理器会自动更新此值；
数据交换次数xswap，指从系统启动后，数据被缓存管理器交换到外部设备，从缓存中清除的次数；每次被清除时，缓存管理器会自动更新此值；
数据最近访问时间xtime，指最近的数据被访问时间，由缓存管理器维护。
优选地，所述数据元信息中，数据类别xtype，数据服务等级xslevl，数据优先级别xprio，数据计算复杂度xcomplx为系统的初始数据，在系统运行前，需要根据系统特点进行初始化。
优选地，缓存指数xidcache的计算方法为：
Xidcache＝xslevl*xparam1+xprio*xparam2+xcomplx*xparam3+xvisitor*xparam4+xswap*xparam5+xtime
上面公式中，xparami(i＝1，2，3，4，5)分别代表各元信息的权重，xparami的取值不同，影响着数据的缓存时间和效率，对于不同的系统，可以根据情况不同设定不同的权重。
优选地，在文档型数据进行缓存的时候，xparam1、xparam2、xparam3、xparam4、xparam5分别取值为：1000、1000、500、100、10，则计算缓存指数xidcache为：
Xidcache＝xslevl*1000+xprio*1000+xcomplx*500+xvisitor*100+xswap*100+xtime。
本发明同时还提出一种基于服务等级的数据缓存的方法，该方法包括以下步骤：
步骤1：客户端请求数据，请求中包含数据xkey，数据类别xtype；
步骤2：缓存管理器在缓存中查找数据xkey；
步骤3：判断是否找到数据xkey，如果找到数据xkey则执行步骤4，如果未找到数据xkey则执行步骤4A1；
步骤4：将数据xkey返回客户端
步骤5：更新是数据最近访问时间xtime，访问频次xvisitor；结束；
步骤4A1：从数据元信息管理获取数据元信息；
步骤4A2：从底层数据源获取数据；
步骤4A3：计算缓存指数xidcache；
步骤4A4：请求将数据xkey放入缓存池中；
步骤4A5：判断缓存池是否有足够空间，如果判断确定有足够空间则执行步骤4A6，如果判断确定没有有足够空间则执行步骤4B1；
步骤4A6：将数据(key，indxcache，value)放入缓存并执行步骤5；
步骤4B1：进行缓存空间管理，从缓存中将缓存指数比较低的数据交换到外部；
步骤4B2：再次判断缓存池是否有足够空间，如果有则执行步骤4A6，如果没有则丢弃数据。
优选地，数据服务等级xslevl表示响应服务请求的级别；
数据类别xtype表示数据的类型，与具体所存储的实际数据有关，此变量不参与缓存指数的计算；
数据优先级别xprio：表示数据在系统中的重要级别；
数据计算复杂度xcomplx：表示所请求的数据为经过计算而获得的；
数据访问频次xvisitor：指从系统启动后，数据被访问的次数，访问次数由数据缓存器管理，每次请求数据时，缓存管理器会自动更新此值；
数据交换次数xswap，指从系统启动后，数据被缓存管理器交换到外部设备，从缓存中清除的次数；每次被清除时，缓存管理器会自动更新此值；
数据最近访问时间xtime，指最近的数据被访问时间，由缓存管理器维护。
优选地，所述数据元信息中，数据类别xtype，数据服务等级xslevl，数据优先级别xprio，数据计算复杂度xcomplx为系统的初始数据，在系统运行前，需要根据系统特点进行初始化。
优选地，缓存指数xidcache的计算方法为：
Xidcache＝xslevl*xparam1+xprio*xparam2+xcomplx*xparam3+xvisitor*xparam4+xswap*xparam5+xtime；
上面公式中，xparami(i＝1，2，3，4，5)分别代表各元信息的权重，xparami的取值不同，影响着数据的缓存时间和效率，对于不同的系统，可以根据情况不同设定不同的权重。
优选地，在文档型数据进行缓存的时候，xparam1、xparam2、xparam3、xparam4、xparam5分别取值为：1000、1000、500、100、10，则计算缓存指数xidcache为：
Xidcache＝xslevl*1000+xprio*1000+xcomplx*500+xvisitor*100+xswap*100+xtime。
通过本发明的基于服务等级的缓存数据的系统和方法，能提高缓存的利用效率和命中率，提供系统对用户服务质量和等级的支撑，提高系统核心功能的响应时间以及并发能力。
附图说明
图1为本发明提供的基于服务等级的数据缓存系统的结构图。
图2为本发明提供的基于服务等级的数据缓存的方法的流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步说明。
如图1所示，本发明的缓存管理的系统由数据元信息管理器，缓存指数计算模块，缓存管理器三部分构成。数据元信息储存数据xkey，数据的类别xtype，数据的优先级别xprio，数据的服务等级xslevl，数据计算复杂度xcomplx，数据访问频次xvisitor，数据交换次数xswap，数据最近访问时间xtime等信息。这些信息是用来进行缓存指数计算的要素。缓存指数计算上述的数据元信息来计算数据的缓存指数，此缓存指数决定了数据在缓存池中的位置和保留级别。缓存管理器负责缓存的管理，根据数据的缓存指数来决定是否从缓存中删去或交换到磁盘。
数据服务等级xslevl，表示响应服务请求的级别，在SAAS软件运营中，为了提供差异化的服务，在定购软件时用户可以选择不同级别的服务，级别越高，系统提供越高的服务质量，这要求数据缓存的命中率也相应提高。本发明将数据服务等级分为很高，高，较高，一般，较低，低六级。相应的数值分别为2、1.6、1.2、1.0、0.8、0.6来表示。
数据类别xtype：表示数据的类型，如用户，产品，订单，文档等，与具体所存储的实际数据有关，此变量不参与缓存指数的计算。
数据优先级别xprio：表示数据在系统中的重要级别。如在一个电子商务在线系统中，用户，订单，产品数据为核心数据，对这些数据的操作和访问会比较频繁。在缓存上，应该享有较高的级别。而评论，历史订单，推荐等数据非系统的核心功能数据，相对访问会比较少。优先级别分为五级，分为高，较高，一般，较低，低六级。相应的数值分别为2、1.6、1.2、1.0、0.8来表示。
数据计算复杂度xcomplx：表示所请求的数据为经过计算而获得的，如订单的总额。依据计算的复杂度，将数据分为高，中，低，无四个级别。相应的数值分别为1.0，0.6，0.4，0.0。
数据访问频次xvisitor：指从系统启动后，数据被访问的次数。访问次数由数据缓存器管理，每次请求数据时，缓存管理器会自动更新此值。
数据交换次数xswap，指从系统启动后，数据被缓存管理器交换到外部设备，从缓存中清除的次数。每次被清除时，缓存管理器会自动更新此值。
数据最近访问时间xtime，指最近的数据被访问时间，由缓存管理器维护。
在上述数据元信息中，数据类别xtype，数据服务等级xslevl，数据优先级别xprio，数据计算复杂度xcomplx为系统的初始数据，在系统运行前，需要根据系统特点进行初始化。
缓存指数xidcache的计算方法为通过各参数与相应的权重相乘，将得到的乘积相加，得到缓存指数，具体为通过如下公式：
Xidcache＝xslevl*xparam1+xprio*xparam2+xcomplx*xparam3+xvisitor*xparam4+xswap*xparam5+xtime
上面公式中，xparami(i＝1，2，3，4，5)分别代表各元信息的权重，xparami的取值不同，影响着数据的缓存时间和效率，对于不同的系统，可以根据情况不同设定不同的权重。
在文档型数据进行缓存的时候，实践证明下列参数有着较好的效率和命中率，xparam1、xparam2、xparam3、xparam4、xparam5分别取值为：1000、1000、500、100、10，则计算缓存指数xidcache为：
Xidcache＝xslevl*1000+xprio*1000+xcomplx*500+xvisitor*100+xswap*100+xtime
参见图2，在BI经营分析产品的缓存系统的设计中，采用如上的系统和方法，缓存系统的实施方式如下流程所示：
步骤1：客户端请求数据，请求中包含数据xkey，数据类别xtype；
步骤2：缓存管理器在缓存中查找数据xkey；
步骤3：判断是否找到数据xkey，如果找到数据xkey则执行步骤4，如果未找到数据xkey则执行步骤4A1；
步骤4：将数据xkey返回客户端
步骤5：更新是数据最近访问时间xtime，访问频次xvisitor；结束；
步骤4A1：从数据元信息管理获取数据元信息；
步骤4A2：从底层数据源获取数据；
步骤4A3：计算缓存指数xidcache；
步骤4A4：请求将数据xkey放入缓存池中；
步骤4A5：判断缓存池是否有足够空间，如果判断确定有足够空间则执行步骤4A6，如果判断确定没有有足够空间则执行步骤4B1；
步骤4A6：将数据(key，indxcache，value)放入缓存并执行步骤5；
步骤4B1：进行缓存空间管理，从缓存中将缓存指数比较低的数据交换到外部；
步骤4B2：再次判断缓存池是否有足够空间，如果有则执行步骤4A6，如果没有则丢弃数据。
在缓存系统设计中，采用这种数据缓存的模型和方法，对缓存数据进行管理，在同等缓存池大小的情况下，可以提高缓存的命中率，提供系统对用户服务质量和等级的支撑，提高系统核心功能的响应时间以及并发能力。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种基于服务等级的数据缓存的系统，该系统基于服务等级进行管理，其由数据元信息管理器，缓存指数计算模块，缓存管理器三部分构成，
数据元信息管理器，其储存的信息包括:数据xkey， 数据类别xtype，数据优先级别xprio，数据服务等级xslevl，数据计算复杂度xcomplx，数据访问频次xvisitor，数据交换次数xswap，数据最近访问时间xtime；
缓存指数计算模块，根据数据元信息管理器存储的上述的数据元信息来计算数据的缓存指数，缓存指数决定了数据在缓存池中的位置和保留级别；
缓存管理器，其负责缓存的管理，根据数据的缓存指数来决定是否从缓存中删去或交换到磁盘。
2.如权利要求1所述的系统，其中：
数据服务等级xslevl表示响应服务请求的级别；
数据类别xtype表示数据的类型，与具体所存储的实际数据有关，此变量不参与缓存指数的计算；
数据优先级别xprio：表示数据在系统中的重要级别；
数据计算复杂度xcomplx：表示所请求的数据为经过计算而获得的；
数据访问频次xvisitor：指从系统启动后，数据被访问的次数，访问次数由数据缓存器管理，每次请求数据时，缓存管理器会自动更新此值；
数据交换次数xswap，指从系统启动后，数据被缓存管理器交换到外部设备，从缓存中清除的次数；每次被清除时，缓存管理器会自动更新此值；
数据最近访问时间xtime，指最近的数据被访问时间，由缓存管理器维护。
3.如权利要求2所述的系统，其中：所述数据元信息中，数据类别xtype，数据服务等级xslevl，数据优先级别xprio，数据计算复杂度xcomplx为系统的初始数据，在系统运行前，需要根据系统特点进行初始化。
4.如权利要求3所述的系统，其中缓存指数xidcache 的计算方法为：
Xidcache=xslevl*xparam1+xprio*xparam2+xcomplx*xparam3+xvisitor*xparam4+xswap* xparam5+xtime
上面公式中，xparami（i=1，2，3，4，5）分别代表各元信息的权重，xparami的取值不同，影响着数据的缓存时间和效率，对于不同的系统，根据情况不同设定不同的权重。
5.如权利要求4所述的系统，其中在文档型数据进行缓存的时候，xparam1、xparam2、 xparam3、 xparam4、 xparam5分别取值为:1000、1000、500、100、10，则计算缓存指数xidcache为：
Xidcache=xslevl*1000+xprio*1000+xcomplx*500+xvisitor*100+xswap*100+xtime。
6.一种基于服务等级的数据缓存的方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
步骤1：客户端请求数据，请求中包含数据xkey，数据类别xtype；
步骤2：缓存管理器在缓存中查找数据xkey；
步骤3：判断是否找到数据xkey，如果找到数据xkey则执行步骤4，如果未找到数据xkey则执行步骤4A1；
步骤4：将数据xkey返回客户端；
步骤5：更新是数据最近访问时间xtime，访问频次xvisitor；结束；
步骤4A1：从数据元信息管理获取数据元信息；
步骤4A2：从底层数据源获取数据；
步骤4A3：计算缓存指数xidcache；
步骤4A4：请求将数据xkey放入缓存池中；
步骤4A5：判断缓存池是否有足够空间，如果判断确定有足够空间则执行步骤4A6，如果判断确定没有有足够空间则执行步骤4B1；
步骤4A6：将数据（key，indxcache，value）放入缓存并执行步骤5；
步骤4B1：进行缓存空间管理，从缓存中将缓存指数比较低的数据交换到外部；
步骤4B2：再次判断缓存池是否有足够空间，如果有则执行步骤4A6，如果没有则丢弃数据。
7.如权利要求6所述的方法，其中：
数据服务等级xslevl表示响应服务请求的级别；
数据类别xtype表示数据的类型，与具体所存储的实际数据有关，此变量不参与缓存指数的计算；
数据优先级别xprio：表示数据在系统中的重要级别；
数据计算复杂度xcomplx：表示所请求的数据为经过计算而获得的；
数据访问频次xvisitor：指从系统启动后，数据被访问的次数，访问次数由数据缓存器管理，每次请求数据时，缓存管理器会自动更新此值；
数据交换次数xswap，指从系统启动后，数据被缓存管理器交换到外部设备，从缓存中清除的次数；每次被清除时，缓存管理器会自动更新此值；
数据最近访问时间xtime，指最近的数据被访问时间，由缓存管理器维护。
8.如权利要求7所述的方法，其中：所述数据元信息中，数据类别xtype，数据服务等级xslevl，数据优先级别xprio，数据计算复杂度xcomplx为系统的初始数据，在系统运行前，需要根据系统特点进行初始化。
9.如权利要求8所述的方法，其中缓存指数xidcache 的计算方法为：
Xidcache=xslevl*xparam1+xprio*xparam2+xcomplx*xparam3+xvisitor*xparam4+xswap* xparam5+xtime；
上面公式中，xparami（i=1，2，3，4，5）分别代表各元信息的权重，xparami的取值不同，影响着数据的缓存时间和效率，对于不同的系统，根据情况不同设定不同的权重。
10.如权利要求9所述的方法，其中在文档型数据进行缓存的时候，xparam1、xparam2、 xparam3、 xparam4、 xparam5分别取值为:1000、1000、500、100、10，则计算缓存指数xidcache为： Xidcache=xslevl*1000+xprio*1000+xcomplx*500+xvisitor*100+xswap*100+xtime。
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Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN102662859B (zh) |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105068757A (zh) * | 2015-07-23 | 2015-11-18 | 浙江大学 | 一种基于文件语义和系统实时状态的冗余数据去重方法 |
| CN105447171A (zh) * | 2015-12-07 | 2016-03-30 | 北京奇虎科技有限公司 | 数据缓存方法与装置 |
| CN106843769A (zh) * | 2017-01-23 | 2017-06-13 | 北京齐尔布莱特科技有限公司 | 一种接口数据缓存方法、装置和计算设备 |
| WO2019106457A1 (en) * | 2017-11-28 | 2019-06-06 | International Business Machines Corporation | Fast locate using imitation reads on tape drives |
| CN111917882A (zh) * | 2020-08-07 | 2020-11-10 | 湖南快乐阳光互动娱乐传媒有限公司 | 文件缓存方法、装置及电子设备 |
| CN117076699A (zh) * | 2023-10-13 | 2023-11-17 | 南京奥看信息科技有限公司 | 一种多图片的加速处理方法、装置及电子设备 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5381539A (en) * | 1992-06-04 | 1995-01-10 | Emc Corporation | System and method for dynamically controlling cache management |
| CN1485744A (zh) * | 2002-08-13 | 2004-03-31 | �Ҵ���˾ | 基于价值的高速缓存方法和系统 |
| CN101887400A (zh) * | 2010-06-24 | 2010-11-17 | 中兴通讯股份有限公司 | 缓存对象老化的方法和装置 |
-
2012
- 2012-03-14 CN CN201210066583.9A patent/CN102662859B/zh active Active
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5381539A (en) * | 1992-06-04 | 1995-01-10 | Emc Corporation | System and method for dynamically controlling cache management |
| CN1485744A (zh) * | 2002-08-13 | 2004-03-31 | �Ҵ���˾ | 基于价值的高速缓存方法和系统 |
| CN101887400A (zh) * | 2010-06-24 | 2010-11-17 | 中兴通讯股份有限公司 | 缓存对象老化的方法和装置 |
Cited By (16)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105068757B (zh) * | 2015-07-23 | 2017-12-22 | 浙江大学 | 一种基于文件语义和系统实时状态的冗余数据去重方法 |
| CN105068757A (zh) * | 2015-07-23 | 2015-11-18 | 浙江大学 | 一种基于文件语义和系统实时状态的冗余数据去重方法 |
| CN105447171A (zh) * | 2015-12-07 | 2016-03-30 | 北京奇虎科技有限公司 | 数据缓存方法与装置 |
| CN106843769B (zh) * | 2017-01-23 | 2019-08-02 | 北京齐尔布莱特科技有限公司 | 一种接口数据缓存方法、装置和计算设备 |
| CN106843769A (zh) * | 2017-01-23 | 2017-06-13 | 北京齐尔布莱特科技有限公司 | 一种接口数据缓存方法、装置和计算设备 |
| GB2581727B (en) * | 2017-11-28 | 2022-05-04 | Ibm | Fast locate using imitation reads on tape drives |
| US10423336B2 (en) | 2017-11-28 | 2019-09-24 | International Business Machines Corporation | Fast locate using imitation reads on tape drives |
| GB2581727A (en) * | 2017-11-28 | 2020-08-26 | Ibm | Fast locate using imitation reads on tape drives |
| US11099738B2 (en) | 2017-11-28 | 2021-08-24 | International Business Machines Corporation | Fast locate using imitation reads on tape drives |
| US11099737B2 (en) | 2017-11-28 | 2021-08-24 | International Business Machines Corporation | Fast locate using imitation reads on tape drives |
| US11106364B2 (en) | 2017-11-28 | 2021-08-31 | International Business Machines Corporation | Fast locate using imitation reads on tape drives |
| WO2019106457A1 (en) * | 2017-11-28 | 2019-06-06 | International Business Machines Corporation | Fast locate using imitation reads on tape drives |
| CN111917882A (zh) * | 2020-08-07 | 2020-11-10 | 湖南快乐阳光互动娱乐传媒有限公司 | 文件缓存方法、装置及电子设备 |
| CN111917882B (zh) * | 2020-08-07 | 2023-04-07 | 湖南快乐阳光互动娱乐传媒有限公司 | 文件缓存方法、装置及电子设备 |
| CN117076699A (zh) * | 2023-10-13 | 2023-11-17 | 南京奥看信息科技有限公司 | 一种多图片的加速处理方法、装置及电子设备 |
| CN117076699B (zh) * | 2023-10-13 | 2023-12-12 | 南京奥看信息科技有限公司 | 一种多图片的加速处理方法、装置及电子设备 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN102662859B (zh) | 2015-11-25 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| C53 | Correction of patent of invention or patent application | ||
| CB02 | Change of applicant information |
Address after: 100085 Haidian District, Zhongguancun, South Street, No. 6,, building information, floor, No. 16 Applicant after: SI-TECH Information Technology Ltd. Address before: 100085 Haidian District, Zhongguancun, South Street, No. 6,, building information, floor, No. 16 Applicant before: Beijing Digital China SI-TECH Information Technology Co., Ltd. |
|
| COR | Change of bibliographic data |
Free format text: CORRECT: APPLICANT; FROM: BEIJING DIGITAL CHINA SI-TECH INFORMATION TECHNOLOGY LTD. TO: BEIJING SI-TECH INFORMATION TECHNOLOGY LTD. |
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| C14 | Grant of patent or utility model | ||
| GR01 | Patent grant |