基于局部性定量分析模型的自适应替换算法LA-LRFU
发表时间：2019-03-10
点击次数：
论文类型：
期刊论文
第一作者：
韩永
通讯作者：
Han, Y.(hanyong@hrbeu.edu.cn)
合写作者：
姚念民,蔡绍滨
发表时间：
2014-07-15
发表刊物：
计算机学报
收录刊物：
EI、PKU、ISTIC、CSCD、Scopus
文献类型：
J
卷号：
37
期号：
7
页面范围：
1538-1547
ISSN号：
0254-4164
关键字：
LRFU;自适应;替换算法;局部性;访问模式;访问分析模型
摘要：
已有的LRFU(Least Recency Frequency Used)自适应算法在实际应用中根据经验调整λ值,缺乏对访问局部性强弱的量化分析,因而其可适用的访问模式有限.该文首先建立基于K阶马尔可夫链(K→∞)的局部性定量分析模型,在访问过程中根据统计信息实时量化局部性特征.然后以此分析模型为基础设计自适应替换算法LA-LRFU(Locality-Aware LRFU),随着访问特征的变化动态调整参数λ.最后应用Trace仿真对算法进行测试.实验结果显示,针对多种访问模式,LA-LRFU均可显著提高Cache命中率;在由多种访问模式构成的具体访问过程中,LA LRFU能比现有的各类LRFU自适应算法更合理地调整参数λ.
是否译文：
否
