CN112584439A - 一种边缘计算中的缓存方法 - Google Patents

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廖永强
黄�俊
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Abstract

本发明涉及一种边缘计算中的缓存方法，属于移动边缘计算领域。该方法包括以下步骤：在边缘计算网络中，中心云和边缘云相互连接，边缘云和终端设备相互连接；中心云存储全部的数据，边缘云存储中心云中的部分数据，终端设备发送数据请求；中心云和边缘云中的数据都设置有整数的热度默认值；当用户发送数据请求时，如果边缘云存储有对应数据，则直接响应，并且热度值增加；当边缘云没有对应数据时，则就请求中心云，中心云响应后，同时将数据传送到边缘存储；当边缘存储容量达到100％时，直接删除热度值最小的数据，保留热度值大的数据。本发明通过对数据设置热度值的方法，综合LRU和LFU的访问时间和访问次数的优点，提升了缓存命中率。

Description

一种边缘计算中的缓存方法
技术领域
本发明属于移动边缘计算领域，涉及一种边缘计算中的缓存方法。
背景技术
为了解决核心网拥塞和用户体验问题，在固网中已经普遍采用在用户接入层部署边缘缓存设备，为用户提供内容服务。近年来，随着5G技术的发展，5G商业化进程逐步推进，为了提高频谱利用率、提升用户服务质量，在5G网络中将实现小基站(smallcell)部署。由于小基站在地理位置上距离用户非常近，非常适合提供移动边缘计算(mobileedgecomputing，MEC)服务，因此在小基站上部署内容缓存、提供边缘服务成为学术界和产业界研究的重要课题之一。
现有的技术方案主要有LRU和LFU算法。不足之处在于：LRU算法是最久未使用的数据就最容易被淘汰，但是有可能这个数据访问次数很多，也是流行的数据。LFU算法是最少使用频次的数据最容易被淘汰，但是有可能这个数据是不久就被使用，说明是新的流行数据，不应该被轻易淘汰。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提供一种边缘计算中的缓存方法，为了提高边缘计算中的缓存命中率。
为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种边缘计算中的缓存方法，该方法包括以下步骤：
在边缘计算网络中，中心云和边缘云相互连接，边缘云和终端设备相互连接；
中心云存储全部的数据，边缘云存储中心云中的部分数据，终端设备发送数据请求；
中心云和边缘云中的数据都设置有整数的热度默认值，并且热度值随着时间下降；
当用户发送数据请求时，如果边缘云存储有对应数据，则直接响应，并且热度值增加；
当边缘云没有对应数据时，则就请求中心云，中心云响应后，同时将数据传送到边缘存储；
当边缘存储容量达到100％时，直接删除热度值最小的数据，保留热度值大的数据。
可选的，所述整数的热度默认值为100。
本发明的有益效果在于：本发明通过对数据设置热度值的方法，综合了LRU和LFU的访问时间和访问次数的优点，提出了叫BRF(Based Rencent and Frequency)，大大提升了缓存命中率。
本发明的其他优点、目标和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述，并且在某种程度上，基于对下文的考察研究对本领域技术人员而言将是显而易见的，或者可以从本发明的实践中得到教导。本发明的目标和其他优点可以通过下面的说明书来实现和获得。
附图说明
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作优选的详细描述，其中：
图1为边缘缓存系统的架构图；
图2为实验结果对比图。
具体实施方式
以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。
其中，附图仅用于示例性说明，表示的仅是示意图，而非实物图，不能理解为对本发明的限制；为了更好地说明本发明的实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；对本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。
本发明实施例的附图中相同或相似的标号对应相同或相似的部件；在本发明的描述中，需要理解的是，若有术语“上”、“下”、“左”、“右”、“前”、“后”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此附图中描述位置关系的用语仅用于示例性说明，不能理解为对本发明的限制，对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语的具体含义。
请参阅图1，为一种边缘计算中的缓存方法，涉及中心云、边缘云和用户终端设备。中心云和边缘云相互连接，边缘云和终端设备相互连接。中心云存储有全部的数据，边缘云存储有中心云中的部分数据，终端设备发送数据请求。中心云和边缘云中的数据都设置有一个整数的热度默认值。
当用户发送数据请求时，如果边缘云存储有对应数据，则直接响应，并且热度值增加。当边缘云没有对应数据时，则就请求中心云，中心云响应后，同时将数据传送到边缘存储，
热度值设置为默认大小。当边缘存储容量达到100％时，直接删除热度值最小的数据，保留热度值大的数据。
实例：假设中心云有10万条数据，边缘存储总共能够存储1万条数据，并且边缘存储中的数据是属于中心云中的部分数据。假设在初始状态下假设边缘存储有1万条数据，这些数据是中心云中的部分数据，并且默认的热度值为100(任意取的)。每过一分钟，数据的热度值就会减1，因为数据的流行度会随着时间下降。
当终端设备请求数据时，先请求边缘云，当边缘云有对应数据时，则直接返回数据，并且这个数据的热度值增加1。当边缘没有存储对应数据时，则请求中心云，中心云响应后，将这条数据传到边缘云，并设置一个默认的初始值100。
当边缘存储超过边缘存储时，将边缘存储中的数据根据热度值大小进行排序，删除一条热度值最小的数据。
实验结果如图2所示。横坐标为时间段，单位为分钟。纵坐标为终端设备请求的命中率。可以看出，随着时间的增加，两个算法的命中率都增加，并且本文提出的算法命中率比传统的LRU命中率高。
最后说明的是，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 (2)

1.一种边缘计算中的缓存方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：
在边缘计算网络中，中心云和边缘云相互连接，边缘云和终端设备相互连接；
中心云存储全部的数据，边缘云存储中心云中的部分数据，终端设备发送数据请求；
中心云和边缘云中的数据都设置有整数的热度默认值；
当用户发送数据请求时，如果边缘云存储有对应数据，则直接响应，并且热度值增加；
当边缘云没有对应数据时，则就请求中心云，中心云响应后，同时将数据传送到边缘存储；
当边缘存储容量达到100％时，直接删除热度值最小的数据，保留热度值大的数据。
2.根据权利要求1所述的一种边缘计算中的缓存方法，其特征在于：所述整数的热度默认值为100。
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