王 賀，王志寶，陳良富，趙 亮

(1.東北石油大學(xué) 計(jì)算機(jī)與信息技術(shù)學(xué)院，黑龍江 大慶 163318；2.中國(guó)科學(xué)院空天信息創(chuàng)新研究院遙感科學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100000)

0 引 言

網(wǎng)絡(luò)地理信息系統(tǒng)(WebGIS)是網(wǎng)絡(luò)和地理信息系統(tǒng)的結(jié)合，以互聯(lián)網(wǎng)協(xié)議和終端為基礎(chǔ)形成的客戶端地理信息應(yīng)用系統(tǒng)，與人們的日常生活密不可分。傳統(tǒng)的WebGIS系統(tǒng)通過(guò)客戶端向服務(wù)器發(fā)送地理信息相關(guān)的請(qǐng)求，服務(wù)器收到后將相應(yīng)的數(shù)據(jù)返回給客戶端。該方法受網(wǎng)絡(luò)速度和服務(wù)器配置的影響，存在響應(yīng)時(shí)間長(zhǎng)、渲染效率低的缺點(diǎn)。為了提高客戶端顯示效率，構(gòu)建金字塔模型是重要的解決方案，在不影響畫(huà)面視覺(jué)效果的同時(shí)，構(gòu)建不同分辨率的多級(jí)數(shù)據(jù)來(lái)提高繪制速度，節(jié)省繪制所需時(shí)間。構(gòu)建金字塔模型的關(guān)鍵環(huán)節(jié)是對(duì)空間數(shù)據(jù)進(jìn)行組織，經(jīng)過(guò)組織后的瓦片數(shù)據(jù)可以提升檢索效率。

在大數(shù)據(jù)時(shí)代，由于瓦片數(shù)據(jù)的海量特性和用戶規(guī)模的不斷增長(zhǎng)，仍然存在網(wǎng)絡(luò)擁塞、服務(wù)器過(guò)載等問(wèn)題。通過(guò)研究瓦片緩存策略，以讀取緩存數(shù)據(jù)的方式來(lái)減少對(duì)服務(wù)器的請(qǐng)求數(shù)量，可以在數(shù)據(jù)組織的基礎(chǔ)上減輕服務(wù)器和網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)膲毫?。因此，改進(jìn)現(xiàn)有的瓦片緩存策略對(duì)網(wǎng)絡(luò)地理信息系統(tǒng)具有重要意義。

在瓦片金字塔的基礎(chǔ)上，該文提出了一種多尺度復(fù)合金字塔模型。與傳統(tǒng)的瓦片金字塔模型相比，它可以統(tǒng)一組織和管理多種類(lèi)型數(shù)據(jù)。并在此基礎(chǔ)上提出了一種基于多尺度復(fù)合金字塔模型的緩存置換策略(multi-scale compound pyramid cache replacement)，相較于現(xiàn)有的瓦片緩存算法，進(jìn)行了如下優(yōu)化：(1)支持加載多種類(lèi)型數(shù)據(jù)；(2)考慮瓦片數(shù)據(jù)的空間特性，根據(jù)用戶操作習(xí)慣，動(dòng)態(tài)計(jì)算當(dāng)前命中瓦片相鄰及相鄰層級(jí)瓦片數(shù)據(jù)的請(qǐng)求頻次；(3)引入瓦片保護(hù)機(jī)制。在瓦片進(jìn)入到緩存空間后，一段時(shí)間內(nèi)無(wú)法被置換。這種方式可以有效解決當(dāng)緩存空間已滿時(shí)，新進(jìn)入到緩存空間的瓦片數(shù)據(jù)由于價(jià)值最低而被置換的問(wèn)題。

1 構(gòu)建多尺度復(fù)合金字塔模型

對(duì)多種類(lèi)型數(shù)據(jù)進(jìn)行組織，傳統(tǒng)的做法是將多種類(lèi)型數(shù)據(jù)單獨(dú)建立索引，建立不同的金字塔模型以分開(kāi)管理。采用這種方式金字塔的構(gòu)建效率低、管理難度大。所以該文提出了一種能夠統(tǒng)一管理各類(lèi)數(shù)據(jù)的多尺度復(fù)合金字塔模型，如圖1所示。

圖1 多尺度復(fù)合金字塔模型

多尺度復(fù)合金字塔模型從金字塔的底層到頂層，分辨率逐漸降低，包含了全球、區(qū)域、城市三個(gè)尺度數(shù)據(jù)，在不同尺度下又由多種類(lèi)型數(shù)據(jù)共同組成，且多種類(lèi)型數(shù)據(jù)在相同層級(jí)下表示的地理范圍一致。

在多尺度復(fù)合金字塔模型中，在每種尺度下分別定義1個(gè)層級(jí)作為實(shí)際物理儲(chǔ)存層級(jí)，負(fù)責(zé)儲(chǔ)存該尺度范圍內(nèi)的所有信息。如圖2所示，地理空間共分為

P

個(gè)等級(jí)，其中

L

級(jí)至

M

-1級(jí)為全球尺度；

M

級(jí)至

N

-1級(jí)為區(qū)域尺度；

N

級(jí)至

P

-1級(jí)為城市尺度。將多種類(lèi)型數(shù)據(jù)根據(jù)三個(gè)尺度進(jìn)行重新組織，并分別選擇

L

級(jí)、

M

級(jí)、

N

級(jí)存儲(chǔ)該尺度下的元數(shù)據(jù)信息。

圖2 多尺度組織模型示意圖

多尺度復(fù)合金字塔模型本質(zhì)上是利用地理空間劃分將同一尺度下不同類(lèi)型元數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到統(tǒng)一的存儲(chǔ)單元或單元組中，根據(jù)索引實(shí)現(xiàn)以空間區(qū)域?yàn)榛A(chǔ)的文件組織管理體系。采用這種數(shù)據(jù)組織與管理技術(shù)可以將用戶訪問(wèn)數(shù)據(jù)的空間區(qū)域位置與數(shù)據(jù)文件本身表達(dá)的空間區(qū)域位置建立直接關(guān)聯(lián)，提高了海量數(shù)據(jù)的尋址檢索。

2 瓦片緩存機(jī)制

傳統(tǒng)的緩存置換算法主要有：先進(jìn)先出置換算法(FIFO)、最近最少使用瓦片置換算法(LRU)、最不經(jīng)常使用置換算法(LFU)。國(guó)內(nèi)外學(xué)者針對(duì)瓦片數(shù)據(jù)緩存算法做了較多研究，Kang等對(duì)瓦片預(yù)取和替換方式進(jìn)行了研究，根據(jù)計(jì)算結(jié)果留下概率高的瓦片；在此基礎(chǔ)上，張婷婷提出了基于時(shí)空熱度的瓦片緩存置換策略，可以快速傳輸影像數(shù)據(jù)；Hsiao等將多核gpu共享緩存中的瓦片進(jìn)行分組，提出了一種基于多核位置感知的緩存置換算法(MLCR)；史孝國(guó)通過(guò)考慮瓦片的訪問(wèn)頻率及瓦片數(shù)據(jù)大小計(jì)算瓦片的保留價(jià)值，對(duì)置換算法進(jìn)行了改進(jìn)；涂振發(fā)等提出了一種最小空間數(shù)據(jù)價(jià)值緩存置換算法(GDLVF),基于時(shí)間、頻率及空間位置計(jì)算瓦片價(jià)值，將價(jià)值最低的瓦片置換；劉佳星等提出了基于地理單元熱度的瓦片緩存置換算法(GUH)，通過(guò)考慮空間特性，結(jié)合貪婪算法置換出熱度值最低的瓦片；陸曄等研究了基于主題時(shí)空價(jià)值的瓦片緩存算法(GDTST)，綜合考慮了時(shí)間局部性、空間局部性以及用戶主題傾向性，置換出主題時(shí)空價(jià)值最低的瓦片。傳統(tǒng)的緩存置換算法沒(méi)有考慮到瓦片數(shù)據(jù)的空間位置特性，瓦片命中率效果較差；傳統(tǒng)的緩存置換算法只考慮了瓦片進(jìn)入緩存時(shí)間及命中次數(shù)，瓦片命中率較差。在上述研究中，依然存在如下三個(gè)問(wèn)題：(1)緩存置換策略都是基于同一類(lèi)型數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，不適用于多種類(lèi)型數(shù)據(jù)進(jìn)行加載；(2)部分研究人員雖然考慮了空間位置特性以及請(qǐng)求瓦片對(duì)下一時(shí)刻其鄰近位置瓦片被訪問(wèn)造成的影響，但是在進(jìn)行研究時(shí)沒(méi)有考慮用戶的操作習(xí)慣，請(qǐng)求瓦片對(duì)臨近位置瓦片影響相同；(3)未設(shè)置保護(hù)機(jī)制，新進(jìn)入緩存的瓦片由于價(jià)值低可能會(huì)很快被置換出去。

因此，該文提出了一種基于多尺度復(fù)合金字塔模型的緩存置換策略MCPCR。MCPCR滿足多種類(lèi)型數(shù)據(jù)在客戶端進(jìn)行緩存，并充分考慮瓦片數(shù)據(jù)的空間特性，根據(jù)用戶操作習(xí)慣，動(dòng)態(tài)計(jì)算當(dāng)前命中瓦片相鄰及相鄰層級(jí)瓦片數(shù)據(jù)的請(qǐng)求頻次，當(dāng)瓦片數(shù)據(jù)進(jìn)入緩存時(shí)，計(jì)算當(dāng)前瓦片數(shù)據(jù)價(jià)值，當(dāng)緩存空間已滿或達(dá)到閾值時(shí)，緩存空間中價(jià)值最低的瓦片將被替換。同時(shí)引入瓦片保護(hù)機(jī)制，在瓦片進(jìn)入到緩存空間后，一段時(shí)間內(nèi)無(wú)法被置換，避免當(dāng)緩存空間已滿時(shí)，進(jìn)行置換操作時(shí)將新進(jìn)入到緩存空間的瓦片數(shù)據(jù)剔除。

2.1 瓦片緩存索引設(shè)計(jì)

當(dāng)用戶在客戶端請(qǐng)求數(shù)據(jù)時(shí)，首先要在緩存中查找是否存在相關(guān)數(shù)據(jù)，因此，為了實(shí)現(xiàn)緩存中數(shù)據(jù)的快速檢索，需要對(duì)緩存索引進(jìn)行設(shè)計(jì)，從而提高數(shù)據(jù)檢索速度，本次研究基于多尺度復(fù)合金字塔模型設(shè)計(jì)了索引機(jī)制。

服務(wù)器端為已經(jīng)組織好的多分辨率層級(jí)的復(fù)合瓦片金字塔模型。當(dāng)客戶端請(qǐng)求相應(yīng)數(shù)據(jù)時(shí)，當(dāng)縮放層級(jí)為Z時(shí)，獲取到當(dāng)前顯示區(qū)域中心點(diǎn)的地理坐標(biāo)Center(

X

,

Y

)；根據(jù)屏幕寬度

W

，屏幕高度

H

，以及瀏覽器顯示的單位像素表示的實(shí)際地理距離

D

，以屏幕左下角為原點(diǎn)，計(jì)算屏幕左下角(

X

,

Y

)及屏幕右上角(

X

,

Y

)地理坐標(biāo):

根據(jù)請(qǐng)求數(shù)據(jù)類(lèi)型以及在該層級(jí)下地理范圍對(duì)該類(lèi)型瓦片數(shù)據(jù)行列號(hào)進(jìn)行轉(zhuǎn)換，并向復(fù)合金字塔模型中請(qǐng)求相應(yīng)數(shù)據(jù)，將查詢到的數(shù)據(jù)向客戶端進(jìn)行傳遞。

瓦片金字塔模型中瓦片的生成都是先將柵格數(shù)據(jù)或矢量數(shù)據(jù)進(jìn)行切片，生成瓦片矩陣后再通過(guò)分級(jí)分塊的方式構(gòu)建多尺度瓦片矩陣集，每張瓦片通過(guò)層級(jí)與行列號(hào)唯一確定。本次研究是對(duì)多尺度復(fù)合金字塔模型進(jìn)行研究，具有多種類(lèi)型瓦片數(shù)據(jù)，因此做出如下定義:

定義1：多尺度復(fù)合金字塔模型包含多種類(lèi)型數(shù)據(jù)瓦片金字塔模型，每一張瓦片都可以通過(guò)數(shù)據(jù)類(lèi)型、層級(jí)及行列號(hào)唯一確定。TileID代表多尺度復(fù)合金字塔模型的瓦片索引值，可以表示為:

TileID=(Type,Layer,Row,Column)

其中，Type表示瓦片數(shù)據(jù)類(lèi)型，Layer表示該類(lèi)型瓦片數(shù)據(jù)所在層級(jí)號(hào)，Row表示瓦片在該級(jí)下的行號(hào)，Column表示瓦片在該級(jí)下的列號(hào)。為了加快數(shù)據(jù)定位速度，索引項(xiàng)TileID采用哈希存儲(chǔ)?；诙喑叨葟?fù)合金字塔的瓦片索引結(jié)構(gòu)為:

Index=(TileID,Value,Size,Frequency,

LastTime,TimeInterval)

其中，Value表示當(dāng)前瓦片的價(jià)值，Size表示瓦片所占空間的大小，F(xiàn)requency表示該瓦片的請(qǐng)求頻次，LastTime表示瓦片上一次被請(qǐng)求時(shí)間，TimeInterval表示瓦片最近兩次被請(qǐng)求的時(shí)間間隔。

2.2 MCPCR策略

MCPCR策略，當(dāng)緩存空間已滿或達(dá)到閾值時(shí)，置換出過(guò)了保護(hù)期限且價(jià)值最低的瓦片數(shù)據(jù)。其中瓦片價(jià)值為:

其中，F(xiàn)requency(a)表示基于用戶操作習(xí)慣的空間訪問(wèn)頻次，TimeInterval(a)表示當(dāng)前瓦片的歷史平均訪問(wèn)間隔，Type(a)表示數(shù)據(jù)類(lèi)型權(quán)重。

用戶在客戶端最常用的操作是平移操作和縮放操作。圖3所示為瓦片相鄰范圍示意圖。

圖3 瓦片相鄰范圍示意圖

當(dāng)用戶操作為平移操作時(shí)，可以從上、下、左、右、左上、左下、右上、右下八個(gè)方向請(qǐng)求瓦片數(shù)據(jù)；當(dāng)用戶進(jìn)行縮放操作時(shí)，有放大操作和縮小操作兩種情況。放大操作是指向服務(wù)器請(qǐng)求當(dāng)前位置高層級(jí)數(shù)據(jù)；縮小操作是指向服務(wù)器請(qǐng)求當(dāng)前位置低層級(jí)數(shù)據(jù)。也就是說(shuō)，在某個(gè)時(shí)間用戶訪問(wèn)了瓦片數(shù)據(jù)，附近的瓦片和相鄰級(jí)別的瓦片數(shù)據(jù)在下一次再次被訪問(wèn)的概率更高。故定義瓦片的請(qǐng)求頻次Frequency為：

定義2：設(shè)Frequency為瓦片請(qǐng)求頻次。根據(jù)用戶操作歷史庫(kù)，分別記錄用戶操作up、down、left、right、upperLeft、lowerLeft、upperRight、lowerRight、upLayer、nextLayer及操作總次數(shù)

T

。當(dāng)瓦片被命中時(shí)，此瓦片F(xiàn)requency = Frequency+1，緩存中相鄰?fù)咂瑪?shù)據(jù)及相鄰層級(jí)瓦片數(shù)據(jù)Frequency = Frequency +

t

,其中

t

為用戶分別在10個(gè)方向上的操作占總操作次數(shù)

T

的比例。

Frequency本質(zhì)上是瓦片的累計(jì)訪問(wèn)頻率及其相鄰范圍影響權(quán)值的總和。當(dāng)瓦片被請(qǐng)求時(shí)，其相鄰?fù)咂跋噜弻蛹?jí)瓦片下一次被請(qǐng)求的概率增加，并根據(jù)用戶操作習(xí)慣將不同方向上的瓦片賦予不同的權(quán)重。

通過(guò)計(jì)算瓦片歷史平均間隔實(shí)現(xiàn)對(duì)瓦片數(shù)據(jù)命中在時(shí)間維度上產(chǎn)生的影響，同時(shí)考慮當(dāng)前訪問(wèn)時(shí)間間隔以及歷史訪問(wèn)時(shí)間間隔。故定義歷史平均訪問(wèn)間隔TimeInterval:

定義3:設(shè)TimeInterval為歷史平均訪問(wèn)間隔，CurrentTime表示當(dāng)前瓦片訪問(wèn)時(shí)間，LastTime表示瓦片上一次訪問(wèn)時(shí)間，TimeInterval表示瓦片最近兩次被獲取的時(shí)間間隔，

H

為歷史訪問(wèn)權(quán)重，

C

為當(dāng)前訪問(wèn)權(quán)重。TimeInterval公式為:TimeInterval=[TimeInterval×

H

+(CurrentTime-LastTime)×

C

]其中，

H

與

C

的和為1，當(dāng)

H

的越大時(shí)，認(rèn)為歷史訪問(wèn)間隔對(duì)瓦片請(qǐng)求的影響越大。

由于數(shù)據(jù)類(lèi)型多樣，針對(duì)緩存置換策略的制定需要考慮到數(shù)據(jù)類(lèi)型權(quán)重，同時(shí)考慮到瓦片單個(gè)數(shù)據(jù)大小，對(duì)數(shù)據(jù)類(lèi)型權(quán)重進(jìn)行定義:

其中，Type(i)表示訪問(wèn)的某一類(lèi)型數(shù)據(jù)總和，Type(s)表示訪問(wèn)瓦片全部類(lèi)型的總數(shù)量，并考慮瓦片大小對(duì)于緩存置換的影響，單個(gè)瓦片數(shù)據(jù)量越大，影響度越低，當(dāng)緩存空間已滿時(shí)，優(yōu)先置換出數(shù)據(jù)較大的瓦片。

為了避免在緩存空間已滿，新進(jìn)入的瓦片由于價(jià)值最低，下一次置換操作時(shí)被移除，引入瓦片保護(hù)機(jī)制，也就是說(shuō)，瓦片數(shù)據(jù)在剛剛進(jìn)入緩存空間的一段時(shí)間內(nèi)不能被替換。故定義瓦片保護(hù)時(shí)間ProtectTime:

定義4：設(shè)瓦片保護(hù)時(shí)間為ProtectTime，瓦片數(shù)據(jù)進(jìn)入到緩存空間后初始化ProtectTime，進(jìn)入保護(hù)期，并隨著時(shí)間的增加不斷減小，當(dāng)ProtectTime為0時(shí)，保護(hù)期結(jié)束，瓦片保護(hù)時(shí)間為ProtectTime=ProtextTime -Time。

其中，Time為當(dāng)前時(shí)間與瓦片進(jìn)入到緩存空間的時(shí)間差。

2.3 MCPCR算法流程

(1)新的瓦片數(shù)據(jù)進(jìn)入緩存空間時(shí)，需要初始化瓦片信息，包括瓦片類(lèi)型Type，層級(jí)Layer，行列號(hào)Row、Column，價(jià)值Value以及保護(hù)時(shí)間ProtectTime；

(2)判斷緩存空間能否容納新瓦片，當(dāng)緩存空間充足時(shí)，將瓦片存儲(chǔ)在緩存空間中并執(zhí)行步驟(3)；當(dāng)緩存空間不足時(shí)，則執(zhí)行步驟(5)；

(3)將瓦片數(shù)據(jù)發(fā)送至客戶端，同時(shí)得到該瓦片相鄰?fù)咂瑪?shù)據(jù)信息及相鄰層級(jí)瓦片數(shù)據(jù)信息，將已經(jīng)在緩存空間中的瓦片數(shù)據(jù)執(zhí)行步驟(4),否則一次性從服務(wù)器中獲取所有瓦片；

(4)更新緩存中瓦片價(jià)值Value；

(5)判斷ProtectTime是否為0，若已經(jīng)為0，說(shuō)明已經(jīng)過(guò)期，同時(shí)不再更新；若不為0，則繼續(xù)更新；

(6)計(jì)算緩存空間中保護(hù)機(jī)制過(guò)期且價(jià)值最低的瓦片，按順序進(jìn)行移除直至緩存空間充足；

(7)MCP算法結(jié)束。

3 實(shí)驗(yàn)與分析

3.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境

實(shí)驗(yàn)通過(guò)Fiddler采集客戶端獲取瓦片日志數(shù)據(jù)，根據(jù)獲取到的瓦片數(shù)據(jù)計(jì)算用戶操作，模擬用戶瓦片數(shù)據(jù)操作記錄，共計(jì)1 267 154條記錄。其中最大的瓦片大小為48.4 KB，最小的瓦片大小為232 B。實(shí)驗(yàn)環(huán)境為Intel(R) Core i5-8300H @ 2.30 GHz，4核CPU，12 GB內(nèi)存。根據(jù)用戶請(qǐng)求記錄，獲得瓦片的類(lèi)型、層級(jí)、行列號(hào)、大小及時(shí)間等數(shù)據(jù)，模擬用戶在客戶端的行為。

在MCPCR算法中，需要設(shè)置歷史訪問(wèn)權(quán)重

H

以及當(dāng)前訪問(wèn)權(quán)重

C

，通過(guò)實(shí)驗(yàn)測(cè)試，當(dāng)歷史訪問(wèn)權(quán)重設(shè)置為0.7，當(dāng)前訪問(wèn)權(quán)重設(shè)置為0.3時(shí)，實(shí)驗(yàn)效果較好。實(shí)驗(yàn)共由兩個(gè)部分組成，首先分別選取三種數(shù)據(jù)類(lèi)型單獨(dú)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，第二部分同時(shí)選取三種類(lèi)型數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，統(tǒng)計(jì)緩存空間中的字節(jié)命中率及瓦片命中率，并與傳統(tǒng)緩存策略FIFO、LRU、LFU進(jìn)行對(duì)比。

3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

將用戶請(qǐng)求的日志結(jié)果分別設(shè)為數(shù)據(jù)集a、b、c、d，其中數(shù)據(jù)集a、b、c僅包含單一類(lèi)型數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)集d包含a、b、c數(shù)據(jù)中三種類(lèi)型數(shù)據(jù)。在設(shè)置客戶端緩存大小為20 M、40 M、60 M、80 M、100 M時(shí)，利用FIFO、LRU、LFU、MCPCR四種緩存置換策略進(jìn)行模擬調(diào)度。比較相應(yīng)的字節(jié)命中率及瓦片命中率，圖4中(a)、(b)、(c)、(d)分別代表數(shù)據(jù)集a、b、c、d字節(jié)命中率點(diǎn)線圖，圖5中(a)、(b)、(c)、(d)分別代表數(shù)據(jù)集a、b、c、d瓦片命中率點(diǎn)線圖。

(a)數(shù)據(jù)集a字節(jié)命中率

(a)數(shù)據(jù)集a瓦片命中率

(d)數(shù)據(jù)集d瓦片命中率

通過(guò)實(shí)驗(yàn)可知，在三種不同的數(shù)據(jù)集下，四種緩存置換策略的命中率都會(huì)隨著緩存空間大小的增加而逐漸增加，曲線最終趨近于平緩。由四種緩存置換策略進(jìn)行對(duì)比可知，在對(duì)單一類(lèi)型數(shù)據(jù)加載時(shí)，F(xiàn)IFO緩存置換策略命中率最低，LRU緩存策略淘汰最后被訪問(wèn)時(shí)間最久的數(shù)據(jù)，要優(yōu)于FIFO，LFU緩存置換策略能夠避免LRU周期性或者偶發(fā)性的操作導(dǎo)致緩存命中率下降的問(wèn)題，整體優(yōu)于LRU，MCPCR由于在考慮時(shí)間和空間因素的基礎(chǔ)上，引入用戶操作習(xí)慣因素及保護(hù)機(jī)制，在不同緩存空間大小下的命中率要優(yōu)于其他三個(gè)緩存置換策略。在對(duì)不同類(lèi)型數(shù)據(jù)進(jìn)行加載時(shí)，傳統(tǒng)緩存置換策略命中率下降明顯，MCPCR依舊能夠保持良好的緩存命中率，通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明，MCPCR策略能夠有效支持多種類(lèi)型數(shù)據(jù)同時(shí)進(jìn)行緩存，并能夠有效提升緩存命中效率。

4 結(jié)束語(yǔ)

該文提出了一種多尺度復(fù)合金字塔數(shù)據(jù)組織模型，能夠有效地組織和管理不同類(lèi)型的瓦片數(shù)據(jù)?；谠撃Ｐ停O(shè)計(jì)了瓦片緩存索引。考慮到用戶的操作習(xí)慣、歷史訪問(wèn)對(duì)瓦片價(jià)值的影響并引入瓦片保護(hù)機(jī)制，提出了一種基于多尺度復(fù)合金字塔模型的緩存替換策略MCPCR。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，對(duì)同一種瓦片數(shù)據(jù)類(lèi)型進(jìn)行加載時(shí)，MCPCR在不同大小的緩存空間中命中率均優(yōu)于其他幾種算法，在對(duì)多種類(lèi)型瓦片數(shù)據(jù)進(jìn)行加載時(shí)，MCPCR仍然能夠保持良好的命中率。可以有效支持不同類(lèi)型瓦片數(shù)據(jù)加載，從而提高用戶的響應(yīng)速度。