劉期烈，秦慶偉，夏遠(yuǎn)鵬，李 云

LIU Qilie,QIN Qingwei,XIAYuanpeng,LI Yun

重慶郵電大學(xué) 移動(dòng)通信重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，重慶 400065

Chongqing Key Lab of Mobile Communications Technology,Chongqing University of Posts and Telecommunications,Chongqing 400065,China

1 引言

數(shù)據(jù)命名網(wǎng)絡(luò)是信息中心網(wǎng)的一種典型架構(gòu)，與傳統(tǒng)的IP網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)相比，最根本的區(qū)別是不再依賴IP地址，將傳統(tǒng)的以主機(jī)為中心的模型轉(zhuǎn)變?yōu)橐詳?shù)據(jù)內(nèi)容為中心的模型[1]。所有的數(shù)據(jù)內(nèi)容被全網(wǎng)統(tǒng)一唯一命名，并且基于內(nèi)容進(jìn)行定位尋址、轉(zhuǎn)發(fā)路由。路由器具備和數(shù)據(jù)服務(wù)器同樣的存儲(chǔ)轉(zhuǎn)發(fā)功能，用戶除了在原始服務(wù)器請(qǐng)求內(nèi)容外，可以在網(wǎng)內(nèi)路由器節(jié)點(diǎn)的緩存內(nèi)命中內(nèi)容，極大減輕了服務(wù)器端的負(fù)載壓力。

命名數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)緩存要解決的主要有三個(gè)問(wèn)題：（1）數(shù)據(jù)返回客戶端，經(jīng)過(guò)路由器節(jié)點(diǎn)需要存哪個(gè)數(shù)據(jù)；（2）在返回路徑上需要緩存在哪個(gè)節(jié)點(diǎn)；（3）當(dāng)確定在某個(gè)節(jié)點(diǎn)要緩存返回的數(shù)據(jù)，而該節(jié)點(diǎn)緩存空間飽和時(shí)，需要替換掉節(jié)點(diǎn)內(nèi)哪個(gè)數(shù)據(jù)[2-4]。由于內(nèi)容中心網(wǎng)對(duì)內(nèi)容的請(qǐng)求處理速度必須是線性處理速度，所以在節(jié)點(diǎn)替換內(nèi)容時(shí)，任何復(fù)雜度高于O(1)的策略都不能滿足網(wǎng)絡(luò)性能的要求[5]。鑒于此，很多研究工作集中在上文提到的（1）（2）問(wèn)題上，對(duì)于問(wèn)題（3），目前緩存替換策略仍然采用最近最少使用算法LRU（Least Recently Used）和最近最少頻率算法LFU（Least Frequently Used），也有研究工作采用更為簡(jiǎn)單的先進(jìn)先出FIFO（First In First Out），隨機(jī)選擇替換算法RND。

LRU策略是把最近最少使用的內(nèi)容替換掉，LFU策略是把緩存中使用頻率最少的內(nèi)容替換掉，F(xiàn)IFO策略是把緩存中最先存進(jìn)的內(nèi)容替換掉，以上三種策略都存在只考慮了單一的影響因素[6-8]。由文獻(xiàn)[8]可知LRU策略與FIFO策略不能真實(shí)反映內(nèi)容的流行度。LFU按照每個(gè)緩存數(shù)據(jù)塊被訪問(wèn)的頻率的高低進(jìn)行排序，由于其靜態(tài)特性，即如果某數(shù)據(jù)塊在過(guò)去一段時(shí)間內(nèi)被大量請(qǐng)求，使該數(shù)據(jù)具有較大的請(qǐng)求頻率，在最近時(shí)間該數(shù)據(jù)塊的請(qǐng)求頻率急劇下降，但由于前面的高頻率請(qǐng)求使該數(shù)據(jù)獲得了較大的權(quán)重，因此該數(shù)據(jù)即使當(dāng)前請(qǐng)求頻率很低也不能及時(shí)地將其替換，從而長(zhǎng)期占用內(nèi)存空間，使當(dāng)前具有高流行度或高請(qǐng)求代價(jià)的數(shù)據(jù)不能被緩存。LRU策略維護(hù)一個(gè)緩存項(xiàng)隊(duì)列，隊(duì)列中的數(shù)據(jù)塊按照每項(xiàng)的最后被訪問(wèn)時(shí)間排序。當(dāng)緩存空間已滿時(shí)，將刪除最后一次被訪問(wèn)時(shí)間距離現(xiàn)在最久的項(xiàng)，在有些情況下可能會(huì)出現(xiàn)LRU將一個(gè)用戶訪問(wèn)次數(shù)多的數(shù)據(jù)塊從緩存空間中替換出來(lái)，而插入一個(gè)用戶訪問(wèn)次數(shù)低的數(shù)據(jù)塊，引起緩存污染的問(wèn)題。Wang等基于GreedyDual-Size策略[9]提出一種改進(jìn)型的Hetero[10]策略，該策略將節(jié)點(diǎn)獲取數(shù)據(jù)塊需要經(jīng)過(guò)的跳數(shù)作為花費(fèi)代價(jià)，每次替換時(shí)將代價(jià)最小的數(shù)據(jù)替換。Chen等[11]根據(jù)NDN的特點(diǎn)，提出LUV-Path策略，該策略將數(shù)據(jù)的權(quán)重設(shè)為本節(jié)點(diǎn)與服務(wù)器源端之間的距離，距離服務(wù)器較遠(yuǎn)的數(shù)據(jù)塊具有相對(duì)較大的權(quán)重值，權(quán)重值較小的數(shù)據(jù)更易被節(jié)點(diǎn)剔除。以上策略雖然考慮了數(shù)據(jù)請(qǐng)求的代價(jià)，能夠在一定程度上降低用戶請(qǐng)求數(shù)據(jù)時(shí)的代價(jià)，但這些策略都沒(méi)有考慮數(shù)據(jù)的流行度，這些策略不能夠準(zhǔn)確反映數(shù)據(jù)當(dāng)前的流行度情況。

路由器的緩存空間和服務(wù)器相比，空間極小，網(wǎng)絡(luò)內(nèi)節(jié)點(diǎn)隨著客戶端請(qǐng)求次數(shù)的增加和時(shí)間推移，節(jié)點(diǎn)緩存空間很快就會(huì)出現(xiàn)飽和狀態(tài)，從上游節(jié)點(diǎn)或服務(wù)器返回的數(shù)據(jù)，若要緩存在該節(jié)點(diǎn)將會(huì)面臨替換掉誰(shuí)的問(wèn)題。如何提高網(wǎng)內(nèi)節(jié)點(diǎn)的緩存空間利用率，減小數(shù)據(jù)的冗余度，將變得非常重要。

基于以上問(wèn)題，本文提出了一種根據(jù)數(shù)據(jù)請(qǐng)求頻率與最近請(qǐng)求時(shí)間間隔來(lái)確定數(shù)據(jù)塊流行度的Po-Rep（Popularity-Replacement）緩存替換策略。該策略每次根據(jù)數(shù)據(jù)的最近請(qǐng)求時(shí)間差來(lái)判斷數(shù)據(jù)的新鮮度，根據(jù)請(qǐng)求頻率來(lái)判斷內(nèi)容在本地的熱度，通過(guò)以上參量計(jì)算出節(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)空間CS（Cache Stored）中所有數(shù)據(jù)塊的流行度，數(shù)據(jù)的新鮮度越高同時(shí)熱度越高表明流行度越高。Po-Rep策略根據(jù)數(shù)據(jù)此時(shí)的流行度情況，有新數(shù)據(jù)到達(dá)并進(jìn)行存儲(chǔ)時(shí)，替換掉流行度最低的數(shù)據(jù)，使數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)更合理。仿真結(jié)果表明，該替換策略能夠有效提高興趣包在網(wǎng)內(nèi)節(jié)點(diǎn)的命中率并減小用戶請(qǐng)求數(shù)據(jù)的時(shí)延與路由跳數(shù)。

2 基于流行度預(yù)測(cè)的替換策略Po-Rep

2.1 Po-Rep策略基本思想

在NDN網(wǎng)絡(luò)中，每個(gè)節(jié)點(diǎn)都具有緩存空間CS，其功能除了進(jìn)行路由之外，與服務(wù)器一樣可以滿足客戶端Interest包的請(qǐng)求，但是節(jié)點(diǎn)的CS空間有限，隨著請(qǐng)求次數(shù)的積累，CS很快被存滿，面臨的最大的問(wèn)題就是后續(xù)的內(nèi)容根據(jù)緩存策略需要存儲(chǔ)在該節(jié)點(diǎn)時(shí)，必須進(jìn)行替換，選擇替換掉CS中相應(yīng)數(shù)據(jù)后，現(xiàn)有的數(shù)據(jù)仍然能夠滿足后續(xù)的用戶請(qǐng)求。只有流行度高的內(nèi)容才能滿足更多用戶的請(qǐng)求，降低服務(wù)器端的負(fù)載壓力，增加用戶在網(wǎng)內(nèi)節(jié)點(diǎn)的命中率，減少用戶的路由跳數(shù)?；趦?nèi)容流行度的替換策略Po-Rep，利用內(nèi)容在節(jié)點(diǎn)中被請(qǐng)求的次數(shù)和被請(qǐng)求的時(shí)間間隔，計(jì)算出流行度，對(duì)內(nèi)容要進(jìn)行緩存替換時(shí)，替換掉價(jià)值最低的內(nèi)容。

由于在NDN中內(nèi)容的流行度僅僅依靠在服務(wù)器端被請(qǐng)求的次數(shù)已經(jīng)不能準(zhǔn)確測(cè)定內(nèi)容在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的流行度，如何實(shí)時(shí)準(zhǔn)確預(yù)測(cè)出數(shù)據(jù)塊在網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的流行度，使每個(gè)節(jié)點(diǎn)中緩存的數(shù)據(jù)能夠最大限度地滿足用戶的后續(xù)請(qǐng)求，對(duì)于提升NDN的整體性能非常重要。流行度高的內(nèi)容說(shuō)明在當(dāng)前時(shí)間段和未來(lái)一段時(shí)間都是被用戶大量請(qǐng)求的內(nèi)容，具有被繼續(xù)緩存在節(jié)點(diǎn)CS的潛在價(jià)值，而流行度低的內(nèi)容在當(dāng)前階段沒(méi)有滿足用戶的大量請(qǐng)求，占用了CS中存儲(chǔ)空間，導(dǎo)致用戶請(qǐng)求需要經(jīng)過(guò)更多的跳數(shù)路由到服務(wù)器，當(dāng)CS中流行度低的內(nèi)容被替換掉后，價(jià)值更高的數(shù)據(jù)被緩存在離用戶端更近的節(jié)點(diǎn)中，用戶的請(qǐng)求可以更多地在網(wǎng)內(nèi)節(jié)點(diǎn)命中，使網(wǎng)內(nèi)節(jié)點(diǎn)內(nèi)容始終保持價(jià)值最大化。

2.2 流行度計(jì)算

在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中，數(shù)據(jù)內(nèi)容流行度分布仍然符合Zipf分布，即二八分布，20%的內(nèi)容滿足整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的80%請(qǐng)求量，剩下的80%內(nèi)容滿足用戶20%的請(qǐng)求量[12]。概率為：

其中，p(n)表示排序?yàn)閚的內(nèi)容出現(xiàn)的頻率，排序按照內(nèi)容出現(xiàn)頻率的高低，從高到低的次序排列。

其中，r(i,s,N)表示在總數(shù)為N個(gè)內(nèi)容中排序?yàn)閕的內(nèi)容被請(qǐng)求的概率，s是冪率系數(shù)，s越大，表示流行度高的內(nèi)容越集中[13]。

而每個(gè)路由器節(jié)點(diǎn)的內(nèi)容數(shù)量有限，單個(gè)節(jié)點(diǎn)內(nèi)數(shù)據(jù)流行度不再符合數(shù)量級(jí)較大的Zipf分布，需要找出更恰當(dāng)?shù)膮⒘縼?lái)計(jì)算數(shù)據(jù)在節(jié)點(diǎn)中的流行度，既保證在節(jié)點(diǎn)中的數(shù)據(jù)保持最大價(jià)值，又可以保證整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的性能，提高用戶請(qǐng)求在網(wǎng)內(nèi)路由器節(jié)點(diǎn)的命中率。LRU策略把最近訪問(wèn)時(shí)刻作為數(shù)據(jù)流行度的參考量，距離最近一次被訪問(wèn)的時(shí)間越短，代表下一次被訪問(wèn)的概率越高，但是對(duì)于周期性操作的數(shù)據(jù)，容易出現(xiàn)被替換后再次請(qǐng)求時(shí)，已經(jīng)被替換出去的現(xiàn)象；LFU策略把訪問(wèn)頻率作為流行度參考量，被訪問(wèn)的次數(shù)越多，代表越多用戶對(duì)該數(shù)據(jù)有需求，但是容易出現(xiàn)某個(gè)數(shù)據(jù)在某一段時(shí)間熱度較高，短時(shí)間被請(qǐng)求的次數(shù)很多，長(zhǎng)時(shí)間未被請(qǐng)求卻仍然保持高頻率值，而其他最近流行度高的內(nèi)容被替換掉，使節(jié)點(diǎn)內(nèi)的數(shù)據(jù)整體價(jià)值降低。

請(qǐng)求包在節(jié)點(diǎn)命中，與請(qǐng)求包在服務(wù)器源端命中相比，降低了路由跳數(shù)，節(jié)省了帶寬，綜合考慮節(jié)點(diǎn)內(nèi)容被訪問(wèn)的次數(shù)，最近訪問(wèn)的時(shí)刻，準(zhǔn)確預(yù)測(cè)節(jié)點(diǎn)中內(nèi)容的流行度。用Ti表示節(jié)點(diǎn)中內(nèi)容i所處的當(dāng)前時(shí)刻，Ti_recent表示內(nèi)容i最近一次被訪問(wèn)的時(shí)刻，Ti_first表示內(nèi)容i在節(jié)點(diǎn)CS中第一次被訪問(wèn)的時(shí)刻。則此刻距離最近一次被訪問(wèn)時(shí)間間隔為：

Tinterval-max表示所有數(shù)據(jù)中Ti_interval對(duì)應(yīng)的最大時(shí)間間隔，進(jìn)行歸一化處理：

而數(shù)據(jù)i平均的訪問(wèn)間隔可以表示為：

Mi表示在Ti_interval被請(qǐng)求的次數(shù)，Taverage-max表示所有數(shù)據(jù)中Ti_average對(duì)應(yīng)的最大值，進(jìn)行歸一化處理：

內(nèi)容i的流行度P(i)可以表示為：

Ti_interval越小，說(shuō)明數(shù)據(jù)距離最近一次被訪問(wèn)的時(shí)間間隔越短，新鮮度較高，被訪問(wèn)的概率越大；Ti_average越小，說(shuō)明數(shù)據(jù)在很短時(shí)間內(nèi)被訪問(wèn)的次數(shù)越多，表示該數(shù)據(jù)處于高熱度時(shí)期，被更多的用戶需求。P(i)越大，表示內(nèi)容i新鮮度越高的同時(shí)，熱度也較高，可以很好地滿足后續(xù)用戶的請(qǐng)求。

替換策略的步驟如圖1中流程圖所示。

步驟1數(shù)據(jù)到達(dá)節(jié)點(diǎn)，且根據(jù)緩存策略確定要緩存在該節(jié)點(diǎn)，檢測(cè)節(jié)點(diǎn)的CS是否已滿，若滿則轉(zhuǎn)步驟3。

步驟2直接緩存返回的數(shù)據(jù)。

圖1 流程圖

步驟3節(jié)點(diǎn)根據(jù)每個(gè)數(shù)據(jù)的Ti、Ti_recent、Ti_first、Mi計(jì)算出CS中每個(gè)數(shù)據(jù)的P(i)，進(jìn)行比較得出P(i)最低的對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)，進(jìn)行刪除。

步驟5數(shù)據(jù)存進(jìn)節(jié)點(diǎn)后，對(duì)其Ti、Ti_recent、Ti_first、Mi分別進(jìn)行初始化。

3 仿真

為驗(yàn)證本文提出的Po-Rep緩存替換策略對(duì)于NDN網(wǎng)絡(luò)性能的提升，通過(guò)ndnSIM[14]仿真平臺(tái)實(shí)現(xiàn)了對(duì)LRU、LFU、Po-Rep三種替換策略的仿真，并對(duì)其各自的性能進(jìn)行了對(duì)比和分析，仿真結(jié)果驗(yàn)證了Po-Rep替換策略的有效性。

3.1 仿真環(huán)境和參數(shù)配置

本實(shí)驗(yàn)硬件環(huán)境為Intel?Core?i3-4170CPU@3.70 GHz，8GB內(nèi)存。操作系統(tǒng)是Ubuntu 12.04。仿真環(huán)境ndnSIM是基于NS-3的仿真模塊，該模塊可以實(shí)現(xiàn)NDN的基本功能的仿真模擬，并且可以修改代碼更換緩存和路由策略，仿真結(jié)果的數(shù)據(jù)導(dǎo)入Matlab軟件進(jìn)行處理。主要參數(shù)設(shè)置如下：數(shù)據(jù)塊chunk總數(shù)N=5 000，所有的數(shù)據(jù)內(nèi)容設(shè)為一個(gè)chunk大小，網(wǎng)絡(luò)中整體內(nèi)容請(qǐng)求服從Zipf分布，冪率指數(shù)s=0.8；節(jié)點(diǎn)請(qǐng)求到達(dá)服從泊松分布，λ=10個(gè)/s；為對(duì)比性能指標(biāo)隨節(jié)點(diǎn)容量變化，仿真時(shí)每個(gè)節(jié)點(diǎn)緩存容量取10，15，20，…，60個(gè)chunk。請(qǐng)求轉(zhuǎn)發(fā)方式選擇洪泛方式，命中數(shù)據(jù)在返回路徑上采用的緩存決策策略為L(zhǎng)CE（Leave Copy Everywhere）[15]；由于考慮到NDN網(wǎng)絡(luò)中拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)層次性不再明顯，仿真時(shí)采用隨機(jī)分布的50個(gè)節(jié)點(diǎn)和1個(gè)服務(wù)器源端。

3.2 仿真結(jié)果分析

主要考慮的關(guān)鍵指標(biāo)為：節(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)空間劃分的比例；請(qǐng)求平均跳數(shù)haverage(t)；內(nèi)容源端命中率γ(t)（或網(wǎng)內(nèi)節(jié)點(diǎn)命中率1-γ(t)），其中

hr(t)表示興趣包r到命中節(jié)點(diǎn)經(jīng)過(guò)的跳數(shù)，R是在t時(shí)間內(nèi)總請(qǐng)求數(shù)。hitr(t)表示請(qǐng)求r在內(nèi)容源端命中，若命中取1，其他取0。

圖2顯示了用戶請(qǐng)求在網(wǎng)內(nèi)節(jié)點(diǎn)的命中率，可以看到Po-Rep策略和LRU、LFU策略相比在網(wǎng)內(nèi)節(jié)點(diǎn)命中率要高。這是因?yàn)長(zhǎng)RU策略和LFU策略中，流行度較高的周期性操作數(shù)據(jù)被過(guò)早替換掉，在節(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)時(shí)間過(guò)久，但在過(guò)去時(shí)間段被請(qǐng)求頻率很高，現(xiàn)在時(shí)間段流行度較低的數(shù)據(jù)不能被替換出去，導(dǎo)致節(jié)點(diǎn)中數(shù)據(jù)利用率偏低，用戶端請(qǐng)求在網(wǎng)內(nèi)撲空率較高，隨著節(jié)點(diǎn)空間的增加，整個(gè)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的數(shù)據(jù)增加，在網(wǎng)內(nèi)節(jié)點(diǎn)的命中率增加。而Po-Rep策略記錄并計(jì)算出節(jié)點(diǎn)內(nèi)每個(gè)數(shù)據(jù)的流行度，流行度高的內(nèi)容被長(zhǎng)時(shí)間保存在節(jié)點(diǎn)CS中，流行度低的內(nèi)容很快被替換出去，保證用戶請(qǐng)求可以快速在網(wǎng)內(nèi)節(jié)點(diǎn)命中。通過(guò)對(duì)內(nèi)容的區(qū)別緩存，大大提高了在網(wǎng)內(nèi)節(jié)點(diǎn)的命中率。圖3顯示了用戶發(fā)出的請(qǐng)求包經(jīng)過(guò)的平均跳數(shù)隨節(jié)點(diǎn)容量變化，通過(guò)對(duì)圖3的分析可知，請(qǐng)求在網(wǎng)內(nèi)節(jié)點(diǎn)命中率相比其他策略，Po-Rep策略在網(wǎng)內(nèi)命中率更高，路由到網(wǎng)內(nèi)節(jié)點(diǎn)要比路由到源端服務(wù)器跳數(shù)更少，對(duì)節(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)容量分配得越大，整個(gè)網(wǎng)內(nèi)節(jié)點(diǎn)的存儲(chǔ)空間相應(yīng)增加，可以有更多的請(qǐng)求在網(wǎng)內(nèi)節(jié)點(diǎn)命中，跳數(shù)進(jìn)一步減少。

圖2 網(wǎng)內(nèi)節(jié)點(diǎn)的命中率隨節(jié)點(diǎn)容量變化

圖3 平均跳數(shù)隨節(jié)點(diǎn)容量變化

圖4是設(shè)定每個(gè)節(jié)點(diǎn)的CS大小為30 chunk，顯示了興趣包在網(wǎng)內(nèi)節(jié)點(diǎn)的命中率隨著zipf指數(shù)s的變化情況，在s較小的點(diǎn)，由于流行度高的內(nèi)容分布比較廣泛，流行度高的內(nèi)容和流行度低的內(nèi)容區(qū)別不夠明顯，所以在網(wǎng)內(nèi)節(jié)點(diǎn)的緩存內(nèi)容基本上是包括了所有分布區(qū)域的數(shù)據(jù)。LRU和LFU，在本來(lái)就對(duì)內(nèi)容沒(méi)有流行度準(zhǔn)確預(yù)測(cè)的情況下，單個(gè)節(jié)點(diǎn)的空間利用率和整個(gè)網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)內(nèi)節(jié)點(diǎn)的冗余度得不到改善，大量的請(qǐng)求仍然依賴源端服務(wù)器。隨著s的增大，流行度高的內(nèi)容分布范圍集中，導(dǎo)致大量的請(qǐng)求集中在少量流行度高的內(nèi)容上，所以在網(wǎng)內(nèi)節(jié)點(diǎn)命中率逐步增加，對(duì)服務(wù)器的依賴只存在于對(duì)流行度低的內(nèi)容請(qǐng)求時(shí)。而本文提出的Po-Rep策略在s較小時(shí)，仍然有一定優(yōu)勢(shì)。而隨著s增大，優(yōu)勢(shì)愈加明顯。同樣在圖5中，由對(duì)圖4的分析可知隨著s的增大，在網(wǎng)內(nèi)節(jié)點(diǎn)命中率更高，這樣平均跳數(shù)逐漸降低。

圖2 網(wǎng)內(nèi)節(jié)點(diǎn)的命中率隨節(jié)點(diǎn)容量變化

圖5 平均跳數(shù)隨s變化

4 結(jié)束語(yǔ)

為了提高命名數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)中網(wǎng)內(nèi)節(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)空間的利用率，本文通過(guò)對(duì)內(nèi)容的流行度預(yù)測(cè)后，根據(jù)流行度的不同對(duì)內(nèi)容進(jìn)行差異化緩存，提出了基于流行度預(yù)測(cè)的Po-Rep策略。通過(guò)仿真證明，在降低網(wǎng)內(nèi)數(shù)據(jù)冗余度的同時(shí)，又增加了在網(wǎng)內(nèi)節(jié)點(diǎn)的命中率，平均跳數(shù)也有顯著降低。但是由于沒(méi)有對(duì)緩存決策策略LCE進(jìn)行改進(jìn)，導(dǎo)致用戶請(qǐng)求在網(wǎng)內(nèi)節(jié)點(diǎn)中的命中率整體偏低，在后續(xù)工作中，將會(huì)在本文基礎(chǔ)上，利用流行度預(yù)測(cè)，對(duì)當(dāng)興趣包命中的內(nèi)容確定是否在返回路徑節(jié)點(diǎn)緩存，緩存在哪個(gè)節(jié)點(diǎn)的問(wèn)題進(jìn)行研究，對(duì)現(xiàn)存的緩存放置策略中出現(xiàn)的高冗余度性問(wèn)題提出改進(jìn)方案，進(jìn)一步提高整個(gè)網(wǎng)內(nèi)節(jié)點(diǎn)緩存空間的利用率。

圖1(a)示出了四模交叉諧振器的幾何結(jié)構(gòu),其關(guān)于A-A′平面是對(duì)稱的,因此可以應(yīng)用奇偶模方法進(jìn)行分析。對(duì)于奇模激勵(lì),其等效電路如圖1(b)所示。

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