CN108093056A - 信息中心无线网络虚拟化网络中节点缓存替换方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种信息中心无线网络虚拟化网络中节点缓存替换方法，包括：节点接收上一级节点发送过来的数据包c_k；计算c_k在节点的缓存概率p_ik和已缓存在该节点中的各数据包的丢弃概率；如果所述节点缓存所述c_k后用户从任意节点请求所述c_k所需的平均响应跳数小于所述上一级节点缓存所述c_k后用户从任意节点请求所述c_k所需的平均响应跳数，且节点已保存的数据包中有缓存概率小于所述p_ik的数据包，节点丢弃缓存概率小于所述p_ik的已保存数据包，缓存所述c_k；节点发送所述c_k到其下一级节点；更新所述节点的缓存状态。本发明的技术方案能有效提升节点缓存空间的利用率和网络的传输效率。

Description

信息中心无线网络虚拟化网络中节点缓存替换方法

技术领域

本发明涉及无线网络虚拟化(简称，WNV)与信息中心网络(简称，ICN)结合的新网络环境：信息中心无线网络虚拟化(简称，ICWNV)网络，特别涉及到一种ICWNV网络中的节点数据缓存替换方法。

背景技术

WNV作为下一代网络体系架构中最有发展前景的架构之一，即在保留现有互联网的前提下，通过在现有的网络上构建虚拟网络(简称，VN)来满足多样化应用的需求。网络虚拟化是对网络设备的虚拟化，即对传统的路由器、交换机等设备进行增强，使其可以支持大量的可扩展的应用。WNV技术则是解决了当前互联网网络架构所面临的僵化问题，它通过虚拟化技术对共用的底层基础设施进行抽象并提供统一的可编程接口，将多个彼此隔离且具有不同拓扑结构的VN同时映射到共用的基础设施上，为用户提供差异性服务，实现资源共享。ICN网络作为下一代网络体系结构研究的新热点，它采用以信息为中心的通信方式替代了现有的以端为中心的通信方式，直接对内容进行统一标识并基于内容标识进行定位、路由和传输，将网络打造成为信息传输、存储和服务的一体化平台。在ICN中最重要的特征之一就是网内缓存，利用网络节点中的存储空间缓存内容的副本，就近响应用户的请求，可以有效的减少冗余流量，缓解网络带宽压力，降低用户获取内容时间。从而提高了用户获取内容资源的传输效率和网络资源的利用率，降低了网络时延和网络流量，改善了网络性能。

在当今网络数据流量爆炸式增长下，用户除了希望网络能提供计算资源、带宽资源等传统服务外，同时他们也需要网络为他们提供更快速获取内容资源的服务。所以研究者们提出信息中心无线网络虚拟化网络，该网络以ICN作为底层基础设施网络(简称，SN)，VN为任意拓扑网络，在ICN与WNV结合的网络环境下不仅可以在不同的服务提供商之间共享基础设施资源，也可以共享内容资源；不仅可以实现虚拟化带来的增益，同时也可以实现网内缓存带来的收益。

如图1所示为在ICWNV网络中的基本网络映射模型。在ICWNV网络中，虚拟节点携带用户所需的内容信息，通过节点映射与链路映射过程，底层物理网络为节点映射和链路映射提供足够的CPU和带宽资源；同时，映射节点会发送用户所需内容的请求，从而SN也需要为该映射中提供所需的内容来完成用户的请求。用户所请求的内容可以从数据中心获取，也可以从中间节点的缓存中获取。从图1中可以知道，通过中间节点获取内容，可以大大减少获取内容的平均跳数，降低用户的响应时间，提高网络的性能。但是节点的缓存空间容量较小，根据节点映射和链路映射的范围，随着用户请求不同内容数量的增加，节点的缓存空间将达到饱和以及稳定状态。此时，如果有新的内容到达节点时，节点则需要判断是否缓存到来的内容，以及是否需要替换该节点中已经缓存的内容。

在现有技术中，节点缓存内容的方法主要有三种技术方案：

1，处处缓存：内容会被缓存在路径上的所有节点。此技术方案虽然能减少用户获取内容所需跳数，但导致节点缓存冗余严重，影响节点对其它内容的缓存；

2，向下拷贝：内容将会被缓存在当前命中节点的下游节点(数据发送给用户路径方向上的下级节点)，当响应多个请求后，中间节点的内容就会被逐渐推向网络边缘。所以当再次有请求时，总是离用户最近的边缘节点首先响应，减少了网络响应用户的请求时间。此技术方案中，流行度高的内容，需要被访问许多次才会被缓存到边缘节点，同时会产生大量的内容冗余备份

3，向下拷贝删除：当在当前节点命中内容后，将内容缓存到命中节点的下游节点，并将命中节点中的内容删除，此方法可在一定程度上降低网络节点中的冗余，但会导致额外的网络开销，且可能会增加网络数据访问的平均跳数。

节点缓存内容替换的方法同样也主要有三种技术方案：

1，最近最少使用方法，在节点中维护一个缓存项队列，队列中的内容按照每项的最后被访问时间排序。缓存空间饱和后，如果接收到新的内容，节点将删除最后一次被访问时间距离当前时刻最久的数据项。

2，最近最低频率方法，缓存空间饱和后，如果接收到新的内容，节点将删除缓存中使用频率最小的内容项。

3，先入先出方法，缓存空间饱和后，如果接收到新的内容，节点将删除最先缓存的内容项。

上述三种替换方法存在的问题是，最近最少使用方法仅考虑了数据的最近使用时间，在进行缓存替换时会造成使用频率较高的内容被删除，而保留下使用频率较低的内容；最近最低频率方法仅考虑了内容使用的频率，如果某内容在过去一段时间内被大量请求，使该内容具有较大的请求频率，即使在最近时间该内容块的请求频率急剧下降，但由于前面的高频率请求使该内容获得了较大的比重，因此该内容即使当前请求频率很低也不能及时地将其替换，从而长期占用内存空间；先入先出方法在节点实现上最为简单，但在进行内容替换时没有考虑节点缓存内容使用情况。

现有技术的上述问题在于，同时在进行缓存数据的替换时，仅考虑了单一的影响数据是否缓存或删除的因素，如当前用户访问该数据所需跳数、最近访问时间、访问频率，而没有综合考虑数据在网络中的使用价值，不利于数据在节点中的缓存与提高网络的整体传输效率。

发明内容

为了解决现有技术中存在的上述问题，本发明提出了一种信息中心无线网络虚拟化网络中节点缓存替换方法，以提高信息中心无线网络虚拟化网络中数据整体传输效率。

为了实现上述目的，本发明采用了以下技术方案：

一种信息中心无线网络虚拟化网络中节点缓存替换方法，包括：

节点接收上一级节点发送过来的数据包c_k；

计算c_k在所述节点的缓存概率p_ik和已缓存在所述节点中的各数据包的丢弃概率；

计算所述节点的上一级节点缓存所述c_k后，用户从任意节点请求所述c_k所需的平均响应跳数

计算所述节点缓存所述c_k后，用户从任意节点请求所述c_k所需的平均响应跳数

如果所述小于所述且所述节点已保存的数据包中有缓存概率小于所述p_ik的数据包，所述节点丢弃缓存概率小于所述p_ik的已保存数据包，缓存所述c_k；

所述节点发送所述c_k到其下一级节点；更新所述节点的缓存状态。

进一步的，所述计算c_k在所述节点的缓存概率p_ik和已缓存在所述节点中的各数据包的丢弃概率包括：

构建所述节点缓存状态的马尔科夫链稳态概率方程；

计算所述节点处于缓存稳态时保存有数据包c_k的概率；

构建任意节点响应请求任意数据的兴趣包的平均响应跳数的目标函数；

根据所述目标函数计算所述的最小值获得所述对应的所述c_k在所述节点的缓存概率p_ik和所述节点已缓存的各数据包的丢弃概率。

进一步的，所述构建所述节点缓存状态的马尔科夫链稳态概率方程包括：

计算所述节点的缓存状态从状态j-1转移到状态j的转移概率P_j-1,j；

计算所述节点的缓存状态从状态j转移到状态j的转移概率P_j,j；

计算所述节点的缓存状态从状态f转移到状态j的转移概率P_f,j；

计算所述节点的缓存状态从状态j转移到状态0的转移概率P_j,0；

根据所述P_j-1,j，P_j,j，P_f,j，P_j,0构建所述节点缓存状态的稳态概率方程。

进一步的，所述计算所述节点处于缓存稳态时保存有数据包c_k的概率包括：

根据最近访问时间T_c内所述c_k被请求的次数Count_k和所述T_c内所有数据包被请求的总次数Count_a计算用户请求所述c_k的概率W_k；

计算所述节点处于状态j时有数据包c_k的概率g_ik(j)；

根据所述节点处于各状态时有数据包c_k的概率计算节点处于缓存稳态时保存有数据包c_k的概率

其中，所述β_k为所述c_k的流行度加权值，β_k∈[0,1]。

优选的，所述最近访问时间T_c＝10秒。

进一步的，所述构建任意节点响应请求任意数据的兴趣包的平均响应跳数的目标函数包括：

计算任意节点发送请求数据包c_k的兴趣包，并在距离该节点第h跳的节点响应的概率G_hk；

计算任意节点请求数据包c_k的平均响应跳数

构建用户在任意节点请求任意数据包的平均响应跳数的目标函数

优选的，所述方法还包括：

所述节点丢弃已保存的数据包中的最近一次请求时间间隔大于预设的缓存生存时间阈值ΔT的数据包。

本发明技术方案中，节点在进行数据包缓存替换时，综合考虑了各数据包在节点的缓存概率以及节点已缓存数据包的丢弃概率，通过判断在节点响应用户请求数据包的平均跳数以及各个数据包的缓存概率和丢弃概率，进行数据包的缓存和替换，保证了节点缓存的数据包是使用价值较高的数据，使得后续用户的请求能够更多的在节点缓存中快速命中，同时也提升了节点缓存空间的利用率。从而有效的提高了网络的传输效率，提升了整个ICWNV网络的传输性能。

附图说明

图1为ICWNV网络中的基本网络映射图；

图2为ICWNV网络中用户兴趣包的发送过程示意图；

图3为本发明信息中心无线网络虚拟化网络中节点缓存替换方法流程图；

图4为本发明中获取数据包保存概率和丢弃概率的方法流程图；

具体实施方式

为了更好的说明本发明的技术方案，下面结合附图对本发明的具体实施方式进行详细描述。

在ICWNV网络中，网络不在关心内容的存储位置，只关心内容本身。网内的内容不在使用IP地址作为内容的标识，而是以内容的名称作为标识。在ICWNV网络中存在两种数据包类型：兴趣包和数据包。当虚拟网络请求(简称,VNRs)到来时，ICWNV网络首先会为VNRs的节点映射和链路映射提供足够多得CPU和带宽资源；接下来映射节点会根据用户的兴趣包路由检索到含有对应数据的邻近节点或者数据中心；然后将数据包沿着兴趣包的反向路径传送到映射节点，如图2所示，并在传输路径上完成内容缓存过程，图中，v_i为用户请求数据包的节点，为第一条路由上距v_i为1跳的节点，为第一条路由上距v_i为x跳的节点；为第a条路由上距v_i为1跳的节点，为第a条路由上距v_i为x跳的节点；为第b条路由上距v_i为1跳的节点，为第b条路由上距v_i为x跳的节点。

(1)根据用户请求，网络首先完成节点映射和链路映射，同时映射节点会根据用户的请求发出兴趣包；

(2)节点会首先检查缓存空间中是否有与该请求对应的数据包，如果有就将内容传回到映射节点处；

(3)否则节点会查询未决请求表中是否含有与该请求对应的条目，如果有，就将兴趣包进入的接口号添加到对应条目的接口列表中，说明有用户对同样的内容发出过请求，并且经过了该节点；否则新建一个未决请求表条目并查询节点的转发信息库，将请求转发到下一跳节点；

(4)数据包到达时，节点会查询未决请求表，如果未决请求表中存在与数据对应的请求条目就将数据从该条目的接口列表中的接口转发出去，并根据相应的存储策略将其存储在合适节点的缓存空间(简称,CS)中。

具体实施例

本实施例为本发明信息中心无线网络虚拟化网络中节点缓存替换方法的一种优选实施方式。

本具体实施例的ICWNV网络中，网络节点集合为，V＝(v₁,v₂,…,v_i,…,v_I)，其中，i为节点序号，v_I为数据中心；网络中的数据包集合为C＝(c₁,c₂,…,c_k,…,c_K)，其中，k为数据包序号，k＝1,2……K。节点v_i能存储的最大数据包数量为J，

参见图3，本实施例的节点数据缓存替换方法流程如图3所示，包括：

S1、构建节点v_i缓存状态的马尔科夫链；

节点v_i当前所存储的数据包数量j代表了节点v_i当前的缓存状态，节点v_i缓存状态为马尔科夫链；当节点的缓存状态处于状态j时，v_i缓存一个数据包则会进入下一个状态，即(j+1)，但是v_i不能直接从状态j转移到状态(j+2),(j+3),…,J；v_i丢掉一个数据包则返回上一个状态，即(j-1)；在状态{1,…,J}下v_i可以同时丢掉一个、两个甚至丢掉全部缓存的数据包返回其前面的所有状态。v_i在0状态时只能缓存数据包而不能丢掉数据包，在最大缓存状态J时只能丢掉数据包而不能再缓存数据包。

S2、节点v_i接收其上游节点发送过来的数据包c_k；

S3、计算c_k在节点v_i的缓存概率p_ik与已缓存在节点v_i中的各数据包的丢弃概率；

参见图4，如图4所示，本步骤进一步包括：

S31、构建节点v_i缓存状态的马尔科夫链稳态概率方程；

S311、计算v_i缓存状态从状态j-1转移到状态j的转移概率P_j-1,j，j∈{1,…J}；

其中，q_il为节点已缓存的数据包c_l的丢弃概率；Π为累乘运算符；

S312、计算v_i缓存状态从状态j转移到状态j的转移概率P_j,j，j∈{1,…J}；

其中，q_id为节点已缓存的数据包c_d的丢弃概率，l≠d；C为组合运算符。

S313、计算v_i缓存状态从状态f转移到状态j的转移概率P_f,j，f,j∈{1,…J}；

其中，f大于j；

S314、计算v_i缓存状态从状态j转移到状态0的转移概率P_j,0，j∈{0,…J}；

S315、构建v_i缓存状态的稳态概率方程；

其中，π(0)为缓存状态0的稳态概率，π(j)为缓存状态j的稳态概率；

S32、计算节点v_i处于缓存稳态时保存有数据包c_k的概率；

S321、根据c_k在预设的最近时间段T_c内被请求的次数Count_k和T_c内所有数据包被请求的总次数Count_a计算c_k被请求的概率W_k；

其中，β_k为c_k的流行度加权值，β_k∈[0,1]；T_c可以根据网络结构和实验、仿真数据预设，本实施例中，预设T_c＝10秒；

S322、计算节点v_i处于状态j时有数据包c_k的概率g_ik(j)；

S323、根据节点v_i处于各状态时有数据包c_k的概率计算节点v_i处于缓存稳态时保存有数据包c_k的概率

S33、构建任意节点响应请求任意数据的兴趣包的平均响应跳数的目标函数；

所述响应跳数是指，节点v_i在其几级上游节点获得所述数据包c_k；如节点v_i保存有c_k，则响应跳数为0条，如在其上一级上游节点获得所述数据包c_k，响应跳数为1跳，依此类推。

S331、计算节点v_i请求数据包c_k，并在距离节点v_i跳数为h跳的节点响应用户请求数据包c_k的概率G_hk；

其中，所述NUM_h为距离节点v_i跳数为h跳的节点数量；所述为距离节点v_i跳数为h跳的节点处于缓存稳态时保存有数据包c_k的概率；所述G_xk表示节点v_i发送数据请求的兴趣包，并在距离节点v_i为x跳的节点响应的概率；

S332、计算用户在任意节点请求数据包c_k时，网络响应的平均跳数

其中，网络中各节点的G_xk获取方式与节点v_i的获取方式相同；

S333、构建用户在任意节点请求任意数据包，网络响应用户请求的平均跳数的目标函数；

S34、计算所述的最小值获得所述对应的数据包c_k的缓存概率p_ik和节点已缓存的各数据包的丢弃概率；

本实施例中，p_ik以及节点已缓存的各数据包的丢弃概率可以通过如《模拟退火算法：综述》(电路与设备杂志,1989,5(1):19-26.)(“Simulated AnnealingAlgorithms:An Overview”,IEEE Circuits and Devices Magazine,Vol.5,No.1,1989.)和《一种基于模拟退火的多目标优化算法》(进化计算,2008,12(3):269-283.)(“ASimulated Annealing-Based Multi-objective Optimization Algorithm:AMOSA”,IEEETransactions on Evolutionary Computation,Vol.12,No.3,2008.)中公开的多目标的模拟退火算法求解目标函数的最优值来计算得到，也可以利用如《势博弈》(博弈与经济行为期刊,1996,14(1):124-143.)(“Potential Games”,Games and Economic Behavior,Vol.14,No.1,1996.)和《认知无线电网络的收敛性》(无线通信与网络会议.2004:2250-2255.)

(“Convergence of Cognitive Radio Networks”,Wireless Communicationsand Networking Conference,2004.)中公开的势博弈方法求解目标公式的最优值来计算得到。还可以采用其它现有求解目标函数最优值的方法来计算，本发明对此没有限制。

S4、如果节点v_i有空闲的缓存空间，缓存所述c_k，执行步骤S9；

S5、计算节点v_i的上一级节点缓存所述c_k后，用户从任意节点请求所述c_k所需的平均响应跳数

S6、计算节点v_i缓存所述c_k后，用户从任意节点请求所述c_k所需的平均响应跳数

其中，所述和所述的计算方法与步骤S332相同；

S7、判断是否小于如果是，执行步骤S8；否则，节点v_i不缓存所述c_k，执行步骤S9；

S8、如果在节点v_i已保存的数据包中有数据包的缓存概率小于所述p_ik，节点v_i丢弃缓存概率小于所述p_ik的已保存数据包，缓存所述c_k；否则，节点v_i不缓存所述c_k；

S9、节点v_i将所述c_k发送到所述v_i的下一级节点；更新节点v_i缓存状态。

作为本发明的一种优选实现方案，本具体实施例在所述步骤S9之前，还可以包括步骤S81：

节点v_i丢弃已保存的数据包中的最近一次请求时间间隔大于预设的缓存生存时间阈值ΔT的数据包；

其中，所述ΔT为根据具体网络环境通过实验数据预设的阈值。

本发明的上述具体实施例中，将数据包在节点的缓存替换结合考虑，利用节点缓存与替换数据包的过程构建节点缓存状态马尔科夫链，通过考虑用户对数据包的请求概率、节点在稳态时有数据包的概率，从而计算出各数据包在任意节点的缓存概率和丢弃概率，根据各数据包的缓存概率和丢弃概率，判断数据包缓存在该节点是否能使响应用户的跳数最小，以及新数据包是否比已缓存的数据包更有缓存价值，来确定是否对数据包进行缓存替换，从而有效的提高了节点数据包缓存替换的准确性，可以很好的利用节点的缓存空间及保证节点的生命周期，有利于提高ICWNV网络的数据传输效率。

在上述具体实施例的优选实现方案中，通过判断节点已缓存的数据包被请求的最近请求时间，丢弃长时间无请求的数据包，进一步节省节点的缓存空间。

需要说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的宗旨和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (7)

1.一种信息中心无线网络虚拟化网络中节点缓存替换方法，其特征在于，包括：

节点接收上一级节点发送过来的数据包c_k；

计算c_k在所述节点的缓存概率p_ik和已缓存在所述节点中的各数据包的丢弃概率；

计算所述节点的上一级节点缓存所述c_k后，用户从任意节点请求所述c_k所需的平均响应跳数

计算所述节点缓存所述c_k后，用户从任意节点请求所述c_k所需的平均响应跳数

如果所述小于所述且所述节点已保存的数据包中有缓存概率小于所述p_ik的数据包，所述节点丢弃缓存概率小于所述p_ik的已保存数据包，缓存所述c_k；

所述节点发送所述c_k到其下一级节点；更新所述节点的缓存状态。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算c_k在所述节点的缓存概率p_ik和已缓存在所述节点中的各数据包的丢弃概率包括：

构建所述节点缓存状态的马尔科夫链稳态概率方程；

计算所述节点处于缓存稳态时保存有数据包c_k的概率；

构建任意节点响应请求任意数据的兴趣包的平均响应跳数的目标函数；

根据所述目标函数计算所述的最小值获得所述对应的所述c_k在所述节点的缓存概率p_ik和所述节点已缓存的各数据包的丢弃概率。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述构建所述节点缓存状态的马尔科夫链稳态概率方程包括：

计算所述节点的缓存状态从状态j-1转移到状态j的转移概率P_j-1,j；

计算所述节点的缓存状态从状态j转移到状态j的转移概率P_j,j；

计算所述节点的缓存状态从状态f转移到状态j的转移概率P_f,j；

计算所述节点的缓存状态从状态j转移到状态0的转移概率P_j,0；

根据所述P_j-1,j，P_j,j，P_f,j，P_j,0构建所述节点缓存状态的稳态概率方程。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述计算所述节点处于缓存稳态时保存有数据包c_k的概率包括：

根据最近访问时间T_c内所述c_k被请求的次数Count_k和所述T_c内所有数据包被请求的总次数Count_a计算用户请求所述c_k的概率W_k；

<mrow> <msub> <mi>W</mi> <mi>k</mi> </msub> <mo>=</mo> <msub> <mi>&amp;beta;</mi> <mi>k</mi> </msub> <mo>&amp;times;</mo> <mfrac> <mrow> <msub> <mi>Count</mi> <mi>k</mi> </msub> </mrow> <mrow> <msub> <mi>Count</mi> <mi>a</mi> </msub> </mrow> </mfrac> </mrow>

计算所述节点处于状态j时有数据包c_k的概率g_ik(j)；

根据所述节点处于各状态时有数据包c_k的概率计算节点处于缓存稳态时保存有数据包c_k的概率

其中，所述β_k为所述c_k的流行度加权值，β_k∈[0,1]。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于：

所述最近访问时间T_c＝10秒。

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述构建任意节点响应请求任意数据的兴趣包的平均响应跳数的目标函数包括：

计算任意节点发送请求数据包c_k的兴趣包，并在距离该节点第h跳的节点响应的概率G_hk；

计算任意节点请求数据包c_k的平均响应跳数

构建用户在任意节点请求任意数据包的平均响应跳数的目标函数

<mrow> <mover> <mi>h</mi> <mo>&amp;OverBar;</mo> </mover> <mo>=</mo> <mfrac> <mrow> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>k</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>K</mi> </munderover> <mover> <msub> <mi>h</mi> <mi>k</mi> </msub> <mo>&amp;OverBar;</mo> </mover> </mrow> <mi>K</mi> </mfrac> <mo>.</mo> </mrow>

7.根据权利要求1～6中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法包括：

所述节点丢弃已保存的数据包中的最近一次请求时间间隔大于预设的缓存生存时间阈值ΔT的数据包。