基于局部性定量分析模型的自适应替换算法LA-LRFU
Release time:2019-03-10
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期刊论文
First Author:
韩永
Correspondence Author:
Han, Y.(hanyong@hrbeu.edu.cn)
Co-author:
姚念民,蔡绍滨
Date of Publication:
2014-07-15
Journal:
计算机学报
Included Journals:
EI、PKU、ISTIC、CSCD、Scopus
Document Type:
J
Volume:
37
Issue:
7
Page Number:
1538-1547
ISSN No.:
0254-4164
Key Words:
LRFU;自适应;替换算法;局部性;访问模式;访问分析模型
Abstract:
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.
Translation or Not:
no
