With the recent explosion in usage of the world wide web, the problem of caching web objects has gained considerable importance. Web caches cannot only reduce server load, network traffic and downloading latency by replicating popular web objects on proxy caches. The performance of these web caches is highly affected by the replacement algorithm. Today, many replacement algorithms have been proposed for web caching and these algorithms use the other on-line fashion parameters like size, temporal locality and latency to define the object popularity rather than the object popularity value directly from the cache, especially in the Size Adjust LRU which uses size and temporal locality. But, recent studies suggest that the correlation between the on-line fashion parameters, especially temporal locality and the object popularity in the proxy cache is weakening due to the efficient client caches. In this paper, we suggest a new algorithm, called Least Popularity Per Byte Replacement(LPPB-R). This LPPB-R algorithm is the extension of the Size Adjust LRU. We use the popularity value as the long-term measurements of request frequency to complement the weak point in the temporal locality and vary the popularity value by changing the impact factor easily to adjust the performance to needs of the proxy cache. In addition, we apply the multi queue by managing the objects and the meta information and suggest a technique for managing objects to avoid the cache pollution phenomenon. And we examine the performance of this and other replacement algorithm via trace driven simulation.
최근의 월드 와이드 웹의 폭발적인 사용양과 더불어서, 웹 오브젝트들을 캐슁하는 문제가 중요시 되고 있다. 웹 캐쉬는 서버로드를 줄이고, 네트워크 트래픽양을 줄이고, 다운로드하는 시간을 줄일 수 있다. 이러한 웹 캐쉬의 성능은 대체 알고리즘에 의해서 영향을 많이 받는다. 오늘날, 많은 대체 알고리즘들이 웹 캐슁을 위해서 제안되었고, 이 알고리즘들은 크기, 시간적 위치성, 레이턴시와 같은 온라인 상에서의 특성들을 사용하는데, 이들은 오브젝트의 인기도를 정하기 위해서 사용된다. 특히 Size Adjust LRU와 같이 크기나 시간적 위치성을 사용하는 알고리즘 에서와 같이 직접적인 인기도는 사용하지 않게 된다. 그러나 최근의 연구에 따르면 이러한 온라인상에서의 특성들과 인기도간의 관계가 프락시 캐쉬에서 관찰하면 약해짐을 알 수 있다. 이 결과는 클라이언트 캐쉬가 효율적으로 동작하면서 생기게 된 것이다. 이 논문에서는 이러한 약점을 보완하기 위해 새로운 알고리즘인 바이트 단위의 최소 인기도 우선 대체 알고리즘(LPPB-R)을 제안 한다. 우리는 약점을 보완하기 위해서 긴 시간단위의 주기성 측정을 위한 변수를 사용하였다. 그리고 프락시 캐쉬의 용도에 맞게 성능을 조절 할 수 있도록 변수를 설정할 있다. 이에 덧붙여서, 우리는 다중 대기배열을 사용하였고 캐쉬 오염을 막기 위한 기법을 적용하였다. 그리고 우리는 트레이스를 분석하는 실험을 통해서 알고리즘들 간의 성능을 비교 하였다.
