【摘 要】
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内容分发网络（Content Delivery Network,CDN）通过靠近用户的边缘缓存节点向用户提供内容,截至2021年互联网中77%的流量经CDN进行加速。在CDN的边缘缓存节点上往往多个流量类共享同一个缓存池,且不同流量类的负载模式存在高度复杂性和强动态性,如何对各流量类的缓存空间进行按需动态分配,对CDN的服务质量影响很大。然而目前常见的使用“白盒”思想进行缓存空间分配的基于缺失率曲
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内容分发网络（Content Delivery Network,CDN）通过靠近用户的边缘缓存节点向用户提供内容,截至2021年互联网中77%的流量经CDN进行加速。在CDN的边缘缓存节点上往往多个流量类共享同一个缓存池,且不同流量类的负载模式存在高度复杂性和强动态性,如何对各流量类的缓存空间进行按需动态分配,对CDN的服务质量影响很大。然而目前常见的使用“白盒”思想进行缓存空间分配的基于缺失率曲线建模的方法,只在使用最近最少使用算法作为缓存替换算法的场景下有效,不具备通用性,并且由于计算和存储开销过大,无法在线使用。针对上述问题,使用“黑盒”思想将缓存动态分配问题建模为序贯决策问题,并提出了一种基于强化学习的端到端的缓存动态分配算法RLCA。根据不同流量类在内容尺寸、流行度、负载动态性等特征的差别,设计了多维度的状态空间,使得模型可以更好地学习到不同流量类在缓存节点上的动态负载特性;为了消除负载本身的性能波动对模型的影响,以全局性能最优为目标定义了当前状态的长短期收益,并设计了可以容忍短期性能下降的复合奖励函数,以最大化CDN缓存节点整体性能;针对模型训练时间过长的问题,设计了离散化的动作空间以降低模型输出维度,加速模型收敛;最后结合RLCA设计实现了CDN分区缓存动态分配框架,使用离线训练和在线使用的机制,进一步降低算法的使用开销。为了验证RLCA在CDN分区缓存系统对缓存空间动态分配的有效性和高效性,使用国内知名云服务商的真实CDN边缘节点的访问日志,进行了综合的性能评估,结果表明RLCA在各项性能指标和开销节省方面都有显著效果。相比于现有商业CDN所使用的静态均分缓存配置方法,RLCA提升了4.03%的整体对象命中率,减少了7.36%的回源流量和11.34%的平均延时;对比最新的基于缺失率曲线的动态规划方法,减少了98.93%的内存开销和99.99%的时间开销。
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