缓存替换机制是内容中心网络的重要研究问题之一，考虑到缓存空间的有限性，合理地对缓存内容进行置换，成为影响网络整体性能的关键因素。因此，设计了一种基于内容价值的缓存替换方案。该方案综合考虑了内容的动态流行度、缓存代价以及最近被请求的时间，构建了更实际的内容价值函数，并依据该内容价值函数，设计了有效的内容存储与置换方案。具体地，当缓存空间不足时，对已有缓存内容按照价值从小到大进行置换。仿真结果表明，相比于传统替换算法 LRU、LFU 和 FIFO，本文提出的方案有效地提升了网络节点的内容缓存命中率，

1 基于缓存分区的分配调度策略概述 　　1.1 缓存分区的背景 　　在CMP 系统中，缓存通常是私有的，而缓存（last level cache,LLC）则在各个核间共享（下文提到的缓存如无特别说明都是指LLC）。 　　共享缓存使得多个线程可以共享某些数据，降低通讯延迟，同时减少数据的冗余备份，提高缓存空间利用率。但是，线程间对于有限共享缓存空间的争夺，也会导致缓存失效率的上升，影响系统的吞吐量和公平性。 　　在单核单线程处理器中为常用的缓存替换算法是LRU.LRU 不区分访存请求的线程

Ballerina缓存库 缓存库是语言的标准库包之一。 该软件包提供了用于在Ballerina中进行句柄缓存的API。 它由基于LRU逐出算法的默认实现组成。 有关cache支持的所有操作的更多信息（包括以下内容），请转到 。 放 得到 使无效 invalidateAll hasKey 按键 尺寸 容量 例如，有关用法的演示，请转到 。 问题与项目 此资料库的问题和项目已禁用，因为它是Ballerina标准库的一部分。 要报告错误，请求新功能，开始新讨论，查看项目面板等，请访问Bal

为了提供高速的数据访问,多核处理器常使用Cache划分机制来分配二级Cache资源,但传统的共享Cache划分算法大多是面向多道程序的,忽略了多线程负载中共享和私有数据访问模式的差别,使得共享数据的使用效率降低.提出了一种面向多线程程序的Cache管理机制UPP,它通过监控Cache中共享、私有数据的效用信息,为每个线程以及共享数据分配Cache空间,使得各个线程以及共享数据的边际效用最大化,从而提高负载的整体性能.另外,UPP还考虑了程序中数据的使用频率以及临近性信息,通过提升、动态插入策略过