本發(fā)明涉及緩存管理策略，特別是指一種提高緩存命中策略和響應(yīng)速度的方法。

背景技術(shù)：

1、傳統(tǒng)緩存管理策略，包括lru和lfu，在面對大規(guī)模數(shù)據(jù)集和復(fù)雜訪問模式時，難以有效區(qū)分冷熱數(shù)據(jù)。在電商網(wǎng)站中，熱門商品在特定時間段被大量訪問，而平時訪問量較低。lru算法在非促銷期間的低訪問量而從緩存中移除，導(dǎo)致促銷期間用戶訪問時緩存未命中，需要從慢速存儲介質(zhì)中讀取數(shù)據(jù)，增加了訪問延遲。

2、例如，在線學(xué)習(xí)平臺中，有些課程視頻在學(xué)期初被頻繁訪問，而到了學(xué)期末訪問量則大幅減少。按照lfu（最少頻繁使用）算法，這些視頻因?qū)W期末的低訪問頻率而被降低在緩存中的優(yōu)先級。然而，新學(xué)期開始時，這些視頻再次成為熱門訪問對象，從而導(dǎo)致緩存命中率下降。

3、此外，傳統(tǒng)緩存管理策略在面對高并發(fā)訪問和復(fù)雜查詢時，無法迅速響應(yīng)用戶請求，導(dǎo)致系統(tǒng)響應(yīng)速度慢。在金融交易中，高頻交易需要極低的延遲來確保交易的成功率和效率。傳統(tǒng)的緩存管理策略無法在短時間內(nèi)處理大量的交易請求，導(dǎo)致交易延遲增加，影響交易結(jié)果。傳統(tǒng)緩存管理策略缺乏智能預(yù)測用戶訪問模式和數(shù)據(jù)訪問頻率的能力，也無法根據(jù)系統(tǒng)狀態(tài)動態(tài)調(diào)整緩存策略。在線視頻平臺中，用戶的觀看習(xí)慣會隨著時間和內(nèi)容的變化而發(fā)生變化。傳統(tǒng)的緩存管理策略無法預(yù)測用戶未來觀看的視頻內(nèi)容，也無法根據(jù)用戶觀看習(xí)慣的變化動態(tài)調(diào)整緩存中的數(shù)據(jù)布局。

4、例如，在新聞資訊應(yīng)用中，熱門新聞和突發(fā)事件的訪問量會突然增加，傳統(tǒng)的緩存管理策略無法及時捕捉這種變化，導(dǎo)致緩存中的數(shù)據(jù)及時更新，影響用戶獲取最新資訊的效率。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是提供一種提高緩存命中策略和響應(yīng)速度的方法，?不僅能夠區(qū)分冷熱數(shù)據(jù)，還能根據(jù)數(shù)據(jù)的實(shí)際使用情況動態(tài)調(diào)整緩存中的數(shù)據(jù)布局，從而提高緩存命中率。

2、為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明的技術(shù)方案如下：

3、第一方面，一種提高緩存命中策略和響應(yīng)速度的方法，所述方法包括：

4、實(shí)時監(jiān)控緩存的使用狀態(tài)，獲取緩存命中率、緩存容量和數(shù)據(jù)有效性指標(biāo)，生成緩存使用狀態(tài)的實(shí)時監(jiān)控報告；

5、根據(jù)緩存使用狀態(tài)的實(shí)時監(jiān)控報告，從預(yù)設(shè)策略庫中確定緩存管理策略，并觸發(fā)緩存數(shù)據(jù)更新；

6、當(dāng)接收到數(shù)據(jù)請求時，根據(jù)緩存管理策略，對緩存數(shù)據(jù)調(diào)整，包括替換舊數(shù)據(jù)和更新數(shù)據(jù)布局，并記錄最終訪問記錄和緩存狀態(tài)；

7、根據(jù)最終訪問記錄，對未來訪問的數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)測，并根據(jù)預(yù)測結(jié)果，通過預(yù)取邏輯將預(yù)測數(shù)據(jù)異步加載至緩存中；

8、采用多線程，并發(fā)處理多個緩存請求，并實(shí)時調(diào)整緩存層級分配策略，以得到緩存資源分配方案；

9、通過持續(xù)監(jiān)控緩存的命中率與響應(yīng)速度，根據(jù)實(shí)時反饋的數(shù)據(jù)動態(tài)修正策略選擇和預(yù)取規(guī)則。

10、進(jìn)一步的，實(shí)時監(jiān)控緩存的使用狀態(tài)，獲取緩存命中率、緩存容量和數(shù)據(jù)有效性指標(biāo)，生成緩存使用狀態(tài)的實(shí)時監(jiān)控報告，包括：

11、持續(xù)收集緩存的命中率、緩存容量使用情況和數(shù)據(jù)的有效性指標(biāo)，得到基礎(chǔ)數(shù)據(jù)；

12、根據(jù)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，使用計數(shù)器統(tǒng)計緩存命中次數(shù)和訪問次數(shù)，計算緩存命中率；

13、通過緩存命中率，對緩存的存儲空間使用情況進(jìn)行監(jiān)控，包括已用空間和剩余空間，以得到緩存存儲空間的監(jiān)控結(jié)果；

14、根據(jù)緩存存儲空間的監(jiān)控結(jié)果，對數(shù)據(jù)進(jìn)行整理和分析，生成緩存使用狀態(tài)的實(shí)時監(jiān)控報告。

15、進(jìn)一步的，緩存命中率，包括：

16、對多個時間段內(nèi)的緩存命中次數(shù)進(jìn)行累加，得到總的命中次數(shù)，并對同一時間段內(nèi)的緩存訪問次數(shù)進(jìn)行累加，得到總訪問次數(shù)；

17、將總的命中次數(shù)和總訪問次數(shù)進(jìn)行比率計算，得到基礎(chǔ)命中率；

18、預(yù)設(shè)加權(quán)系數(shù)和對應(yīng)的重要性系數(shù)，并對每個加權(quán)系數(shù)，計算與對應(yīng)重要性系數(shù)的乘積；對所有加權(quán)系數(shù)與重要性系數(shù)的乘積進(jìn)行累加，得到加權(quán)重要性系數(shù)的總和；

19、對所有加權(quán)系數(shù)進(jìn)行累加，得到加權(quán)系數(shù)的總和；

20、將加權(quán)重要性系數(shù)的總和和加權(quán)系數(shù)的總和進(jìn)行比率運(yùn)算，得到平均加權(quán)重要性系數(shù)；

21、計算所有時間段內(nèi)的緩存未命中次數(shù)總和，并計算命中次數(shù)與未命中次數(shù)之和；將過時數(shù)據(jù)的數(shù)量與命中次數(shù)與未命中次數(shù)的累計和進(jìn)行比率運(yùn)算，得到過時數(shù)據(jù)比例；

22、用1與過時數(shù)據(jù)比例進(jìn)行差額運(yùn)算，得到調(diào)整系數(shù)；

23、將基礎(chǔ)命中率、平均加權(quán)重要性系數(shù)和調(diào)整系數(shù)進(jìn)行融合，得到最終的緩存命中率。

24、進(jìn)一步的，根據(jù)緩存使用狀態(tài)的實(shí)時監(jiān)控報告，從預(yù)設(shè)策略庫中確定緩存管理策略，并觸發(fā)緩存數(shù)據(jù)更新，包括：

25、收集緩存狀態(tài)數(shù)據(jù)，包括緩存命中率、緩存訪問頻率、緩存數(shù)據(jù)更新頻率和緩存空間使用率，生成實(shí)時監(jiān)控報告；

26、對實(shí)時監(jiān)控報告進(jìn)行分析，識別緩存的瓶頸和潛在問題，以得到當(dāng)前緩存策略的執(zhí)行情況；

27、根據(jù)緩存使用狀態(tài)的變化趨勢，評估當(dāng)前緩存策略的執(zhí)行情況，預(yù)測未來的緩存性能問題，并從預(yù)設(shè)的策略庫中確定當(dāng)前緩存狀態(tài)的緩存管理策略；

28、根據(jù)緩存管理策略，觸發(fā)緩存數(shù)據(jù)的更新操作，包括緩存數(shù)據(jù)的替換、清理和預(yù)熱。

29、進(jìn)一步的，當(dāng)接收到數(shù)據(jù)請求時，根據(jù)緩存管理策略，對緩存數(shù)據(jù)調(diào)整，包括替換舊數(shù)據(jù)和更新數(shù)據(jù)布局，并記錄最終訪問記錄和緩存狀態(tài)，包括：

30、當(dāng)接收到數(shù)據(jù)請求時，根據(jù)緩存管理策略確定緩存中是否存在所需數(shù)據(jù)；

31、根據(jù)緩存管理策略，對緩存數(shù)據(jù)調(diào)整，以得到新的數(shù)據(jù)布局和緩存內(nèi)容；

32、根據(jù)數(shù)據(jù)布局和緩存內(nèi)容，替換緩存中的舊數(shù)據(jù)，并記錄最終訪問記錄和緩存狀態(tài)。

33、進(jìn)一步的，根據(jù)最終訪問記錄，對未來訪問的數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)測，并根據(jù)預(yù)測結(jié)果，通過預(yù)取邏輯將預(yù)測數(shù)據(jù)異步加載至緩存中，包括：

34、對最終訪問記錄，包括訪問的數(shù)據(jù)項、時間戳信息進(jìn)行提取，并對提取的特征進(jìn)行分析，識別用戶的訪問模式；

35、根據(jù)用戶的訪問模式，通過預(yù)測算法構(gòu)建預(yù)測模型，并使用最終訪問記錄訓(xùn)練預(yù)測模型，通過不斷迭代訓(xùn)練，以得到訓(xùn)練后預(yù)測模型；

36、利用訓(xùn)練后預(yù)測模型，對未來一段時間內(nèi)用戶訪問的數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)測，得到預(yù)測結(jié)果，包括用戶訪問的數(shù)據(jù)項、訪問的概率；

37、根據(jù)預(yù)測結(jié)果，制定預(yù)取策略，并設(shè)計異步數(shù)據(jù)預(yù)取邏輯，根據(jù)預(yù)取策略將預(yù)測數(shù)據(jù)異步加載至緩存中。

38、進(jìn)一步的，根據(jù)用戶的訪問模式，通過預(yù)測算法構(gòu)建預(yù)測模型，并使用最終訪問記錄訓(xùn)練預(yù)測模型，通過不斷迭代訓(xùn)練，以得到訓(xùn)練后預(yù)測模型，包括：

39、對用戶訪問數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，識別訪問時間、訪問頻率和訪問順序關(guān)鍵特征，并根據(jù)關(guān)鍵特征提取時間序列特征和統(tǒng)計特征；

40、將時間序列分析作為預(yù)測模型的基礎(chǔ)算法，并設(shè)置預(yù)測模型的參數(shù)，包括學(xué)習(xí)率和迭代次數(shù)；

41、將最終訪問記錄作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，并使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)訓(xùn)練預(yù)測模型，通過不斷迭代訓(xùn)練過程，調(diào)整預(yù)測模型的參數(shù)，以得到訓(xùn)練后的預(yù)測模型。

42、進(jìn)一步的，采用多線程，并發(fā)處理多個緩存請求，并實(shí)時調(diào)整緩存層級分配策略，以得到緩存資源分配方案，包括：

43、根據(jù)多線程模式，確定緩存命中策略的響應(yīng)速度和并發(fā)處理能力，以得到多個請求的處理結(jié)果；

44、根據(jù)多個請求的處理結(jié)果，動態(tài)調(diào)整緩存的層級分配策略，以得到緩存資源分配方案。

45、第二方面，一種計算設(shè)備，包括：

46、一個或多個處理器；

47、存儲裝置，用于存儲一個或多個程序，當(dāng)所述一個或多個程序被所述一個或多個處理器執(zhí)行，使得所述一個或多個處理器實(shí)現(xiàn)所述的方法。

48、第三方面，一種計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，所述計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)中存儲有程序，該程序被處理器執(zhí)行時實(shí)現(xiàn)所述的方法。

49、本發(fā)明的上述方案至少包括以下有益效果：

50、本方法綜合考慮了數(shù)據(jù)的訪問頻率、使用時間和訪問模式，通過先進(jìn)的算法和邏輯，對緩存數(shù)據(jù)進(jìn)行更智能的管理和調(diào)度，這種綜合考慮的方式能夠更準(zhǔn)確地識別冷熱數(shù)據(jù)，從而優(yōu)化緩存中的數(shù)據(jù)布局。相比傳統(tǒng)的lru和lfu算法，本方法能夠提高緩存命中率，減少訪問慢速存儲介質(zhì)的次數(shù)。

51、除了提高緩存命中率外，還通過優(yōu)化數(shù)據(jù)訪問路徑、減少不必要的數(shù)據(jù)傳輸和處理開銷手段，提升響應(yīng)速度。例如，通過采用多級緩存結(jié)構(gòu)和緩存預(yù)取技術(shù)，能夠更快速地響應(yīng)數(shù)據(jù)訪問請求，降低了訪問延遲。同時，利用并發(fā)處理單元和緩存命中加速單元，能夠處理多個緩存請求，提高并發(fā)處理能力。

52、在設(shè)計時充分考慮靈活性和可擴(kuò)展性的需求。通過采用模塊化的設(shè)計方式，可以根據(jù)實(shí)際需要進(jìn)行擴(kuò)展和升級，以適應(yīng)不同規(guī)模和復(fù)雜度的應(yīng)用場景。這種設(shè)計方式不僅提高可用性，還降低了后期的維護(hù)成本。在實(shí)現(xiàn)高效緩存命中策略和快速響應(yīng)的同時，還注重降低資源消耗。通過優(yōu)化算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，能夠在保證性能的同時減少內(nèi)存和cpu資源的占用，從而提高整體效率和穩(wěn)定性。