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      一種基于鏡像層觀念的Docker注冊(cè)表緩存預(yù)取策略

      2021-04-01 | pdf | 5.76 MB | 次下載 | 免費(fèi)

      資料介紹

      　　隨著容器技術(shù)的廣泛普及，大型 Docker公共注冊(cè)表使用對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)來(lái)解決鏡像數(shù)量劇増的問(wèn)題，饣這種松耦合的注冊(cè)表設(shè)計(jì)導(dǎo)致較高的延遲開(kāi)銷。為了増強(qiáng)注冊(cè)表性能，提岀一種基于鏡像層關(guān)聯(lián)的 Docker注冊(cè)表緩存預(yù)取策略LCPA，當(dāng)注冊(cè)表服務(wù)器緩存未命中時(shí)，通過(guò)分析鏡像元數(shù)據(jù)文件構(gòu)建鏡像的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)，由關(guān)聯(lián)度模型對(duì)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)計(jì)算得到相關(guān)鏡像層集合，并從后端存儲(chǔ)中主動(dòng)弌預(yù)取回注冊(cè)表中以提髙緩存命中率。經(jīng)真實(shí)工作負(fù)載下收集的 Docker數(shù)據(jù)集測(cè)試，實(shí)驗(yàn)結(jié)釆表明LCPA策略比LRU、LIRS和GDFS等緩存算法提高12%~29%的平均緩存命中率，拉取鏡像的平均延遲節(jié)省率提高了21.1%‰~49.4%。與現(xiàn)有的LPA預(yù)取算法相比，拉取鏡像的平均緩存命中率提升25.6%。仿真實(shí)驗(yàn)表明該策略可以有效地利用緩存空間，大幅提升注冊(cè)表的緩存命中率，并降低鏡像拉取的延遲開(kāi)銷。

      模型 Docker
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