计算机科学与探索

作者：张晨, 邓玉辉

单位：1. 暨南大学 信息科学技术学院 计算机科学系，广州 5106322. 中国科学院 计算技术研究所 计算机体系结构国家重点实验室，北京 100190

关键词：公共注册表,关联度模型,缓存命中率,主动式预取

随着容器技术的广泛普及，大型Docker公共注册表使用对象存储服务来解决镜像数量剧增的问题，但这种松耦合的注册表设计导致较高的延迟开销。为了增强注册表性能，提出一种基于镜像层关联的Docker注册表缓存预取策略LCPA，当注册表服务器缓存未命中时，通过分析镜像元数据文件构建镜像的存储结构，由关联度模型对存储结构计算得到相关镜像层集合，并从后端存储中主动式预取回注册表中以提高缓存命中率。经真实工作负载下收集的Docker数据集测试，实验结果表明LCPA策略比LRU、LIRS和GDFS等缓存算法提高12%~29%的平均缓存命中率，拉取镜像的平均延迟节省率提高了21.1%~49.4%。与现有的LPA预取算法相比，拉取镜像的平均缓存命中率提升25.6%。仿真实验表明该策略可以有效地利用缓存空间，大幅提升注册表的缓存命中率，并降低镜像拉取的延迟开销。

来源：2021年第2期

《计算机科学与探索》期刊编辑部

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