【摘 要】
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在目前的流式应用分发系统中,客户端通过流式加载的形式按需加载应用资源,因此客户端需要频繁访问远程服务器,从而导致服务器过载、流量消耗增加、应用启动缓慢等问题。针对
【基金项目】
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国家科技支撑课题(No.2015BAH05F02),湖南省自然科学基金面上项目(No.2017JJ2332)
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在目前的流式应用分发系统中,客户端通过流式加载的形式按需加载应用资源,因此客户端需要频繁访问远程服务器,从而导致服务器过载、流量消耗增加、应用启动缓慢等问题。针对上述问题,设计了流式应用分发系统的缓存及综合用户行为预测策略A-RBFS(Adaptive Recently Behavior Frequently Size)。该策略同时考虑用户使用行为、客户端状态和应用大小等因素,并根据客户端剩余存储空间大小调节缓存空间总大小。实验结果表明,在同等条件下,该缓存替换策略明显优于LRU和LFU缓存替换策略。
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