该文以澳大利亚国家科研基金支持的中澳合作项目"面向远程教育的交互式CDN研究(LX0240468)"为背景,针对网络缓存面临的这些新挑战做了以下工作:首先,研究了交互式网络数据行为特性,论证了交互式网络数据行为具有"类Zipf"规律的结论,为进一步研究网络缓存和建立网络缓存模型提供了理论依据.第二,深入研究了大规模可扩展网络缓存问题和动态数据缓存问题,提出了基于组播技术和主动技术的自适应网络缓存机制,解决了大规模网络缓存节点自组织难题.自适应网络缓存系统易于部署、易于扩展,稳定可靠,具有良好的自组织能力.第三,设计了具有实际意义的自适应网络缓存原型.该缓存原型在组播树的维护上借用了组播机制,而在推送新数据的方式上采用了组播和单播的混合模式,能适应目前Internet还不完全支持组播的状况.第四,提出了一种高效的自适应动态数据一致性控制策略.该策略能自动跟踪数据的变化,具有收敛迅速,网络负荷小的特性.它比静态TTL(Time To Live)更加灵活;比Alex动态TTL策略具有更快的收敛速度;比服务器失效通告策略具有更好的扩展性.第五,提出了基于交互式网络数据行为特性的动态数据网络缓存性能分析模型,为分析动态数据网络缓存性能提供了理论依据和有效方法.第六,通过网络缓存的理论模型和仿真模型对自适应网络缓存性能进行了细致的分析.结果表明,与层次结构缓存系统、基于Hash的缓存系统和基于目录的缓存系统相比,自适应网络缓存系统的平均响应时延最小,节省的网络带宽最大;所需要的缓存空间比基于Hash的缓存大,与基于目录的缓存几乎一样,但远小于层次结构的缓存系统;在一致性控制方面,具有和基于服务器失效通告的缓存系统基本相同的优秀性能,在扩展性方面优于基于服务器失效通告的缓存系统.