资源浪费等问题,国内外学者进行了大量研究 比较典型的缓存决策策略主要有LCE、LCD、MCD、Prob和 ProbCache等。几种 典型的缓存机制如图54所示。 ○命中删除○命中 ○命中 缓存○未命中缓存③未命中缓存(末命中P缓存(未命中以概率 以概率 2缓存 未命中 缓存 未命中 未命中 以概率()未命中1缓 未命中P缓 以概率 未命中 LCE LCD MCD ProbCache 图54几种典型的内容中心网络缓存机制 ①LCE( Leave Copy Everywhere)}:CCN中默认的缓存决策策略,该策略要求在数 据包返回路径上的所有路由节点均需缓存内容对象,这样会导致网络中出现大量缓存内 容冗余,降低缓存内容的多样性 ②LCD( Leave Copy Down):使内容对象只缓存在其所在节点下一跳节点,内容 对象被多次请求后才能到达网络边缘节点,而且会在路径上产生大量缓存内容冗余 ③MCD( Move Copy down):在缓存命中时将缓存内容从命中节点向下游移动 位(源服务器除外),由此减少请求者到内容服务器的路径上的缓存内容冗余,但当请 求者来自不同的边缘网络,会出现内容缓存点的摇摆,这种动态性会产生更多的网络开 ④Prob( Copy with Probability):要求数据包返回路径上的所有路由节点都以固定 的概率P缓存对象,P的值可以依据缓存情况进行调整 ⑤ Probcache( Probabilistic cache):要求请求的对象根据概率存放在每个节点中但 概率都不同,缓存的概率与请求节点和网络边缘的距离成反比,因此如果节点离网络边 缘越近,则缓存概率越大,反之则越小。该策略能够快速将拷贝推送到网络边缘,同时 减少拷贝数量。 ⑥Betw-LRU:提出了基于介数的网内缓存策略,用来解决一个兴趣包在内容服务 节点命中后,在返回的路径上选择缓存节点的问题。该缓存策略选择介数作为衡量节点 重要性的度量,将返回的内容对象只缓存在路径介数最大的路由节点上,因为介数越大, 该节点接收到兴趣包的可能性会越大,可以提高网内缓存命中率。这种策略的问题是所9 资源浪费等问题，国内外学者进行了大量研究。 比较典型的缓存决策策略主要有 LCE、LCD、MCD、Prob 和 ProbCache 等。几种 典型的缓存机制如图 5.4 所示。 命中 未命中 未命中 缓存 缓存 LCE 命中 未命中 未命中 缓存 LCD 命中 未命中 未命中 缓存 删除 MCD 命中 未命中 未命中 以概率 P缓存 以概率 P缓存 Prob 以概率 1/2缓存 命中 未命中 未命中 以概率 1缓存 ProbCache 图 5.4 几种典型的内容中心网络缓存机制 ① LCE（Leave Copy Everywhere)：CCN 中默认的缓存决策策略，该策略要求在数 据包返回路径上的所有路由节点均需缓存内容对象，这样会导致网络中出现大量缓存内 容冗余，降低缓存内容的多样性。 ② LCD（Leave Copy Down)：使内容对象只缓存在其所在节点下一跳节点，内容 对象被多次请求后才能到达网络边缘节点，而且会在路径上产生大量缓存内容冗余。 ③ MCD（Move Copy Down)：在缓存命中时将缓存内容从命中节点向下游移动一 位（源服务器除外），由此减少请求者到内容服务器的路径上的缓存内容冗余，但当请 求者来自不同的边缘网络，会出现内容缓存点的摇摆，这种动态性会产生更多的网络开 销。 ④ Prob（Copy with Probability)：要求数据包返回路径上的所有路由节点都以固定 的概率 P 缓存对象，P 的值可以依据缓存情况进行调整。 ⑤ ProbCache（Probabilistic Cache）：要求请求的对象根据概率存放在每个节点中但 概率都不同，缓存的概率与请求节点和网络边缘的距离成反比，因此如果节点离网络边 缘越近，则缓存概率越大，反之则越小。该策略能够快速将拷贝推送到网络边缘，同时 减少拷贝数量。 ⑥ Betw-LRU：提出了基于介数的网内缓存策略，用来解决一个兴趣包在内容服务 节点命中后，在返回的路径上选择缓存节点的问题。该缓存策略选择介数作为衡量节点 重要性的度量，将返回的内容对象只缓存在路径介数最大的路由节点上，因为介数越大， 该节点接收到兴趣包的可能性会越大，可以提高网内缓存命中率。这种策略的问题是所