近似最优缓存替换算法

缓存替换算法有很多种，FIFO是最简单的，LRU是最常用的，最优缓存替换算法则是命中率最佳的。因为我们无法预知数据的未来访问模式，通常最优替换算法是无法实现的。然而数据恢复则是例外：在备份的过程中，我们已经知道数据恢复的顺序。既然如此，何不通过最优缓存替换算法进一步改善命中率。

数据去重原型系统destor里面已经实现了LRU缓存，并且工作得还不错，尽管如此，我仍然想看看最优替换算法能获得怎样的效果。

1.种子文件

备份的过程中，我记录下container的访问顺序，称之为种子文件，每个种子代表访问一个container。种子文件会作为最优替换算法的输入。

2.滑动窗口

如果我们一次性读取整个种子文件，就可以看到恢复作业的整个未来，据此执行替换，我们就实现了最优缓存替换算法。然而种子文件可能很大，一次性分析需要较多内存和时间，因此引入“滑动窗口”概念。

滑动窗口是一段固定长度的种子，替换算法只参考窗口内的未来决定替换谁。每处理完一个种子，滑动窗口移动一格。



此算法可认为是近似最优缓存替换算法，当窗口的大小等于整个种子文件时，进化为最优缓存替换算法。窗口的大小时算法的一个可调参数。

3.与LRU相比

• 相同的内存，可以获得更高命中率；
• 相同的命中率，使用更少的内存。

4.实验

这是linux源码和vmdk的实验结果，窗口大小是1000，纵坐标是实际读取的container数量。近似最优替换算法比LRU整体要更好，优势逐渐扩大。在后期作业中，节约比例超过10%。