基于空间数据访问Zipf-like分布规律的集群缓存方法研究

地理信息服务具有独特的访问规律和大规模、高强度的访问量。国内外最近的工作趋向于研究和挖掘用户漫游时所表现出的社会学规律和交互模式，为地理信息服务系统的性能优化、提高用户漫游流畅体验提供非常重要的指引作用。本课题立足于空间数据访问符合Zipf-like分布规律的固有特征，研究用户密集访问与集群缓存策略之间的行为逻辑，建立高效的空间数据集群缓存机制，以适应网络服务容量的迅速膨胀，发展数字地球、数码城市等以人地关系研究为核心的虚拟地理环境科学。课题主要研究包括：（1）研究空间数据访问的Zipf-like分布与缓存空间大小近似关系，构建集群缓存分布模型，提出精确的Zipf-like分布参数估算方法，已获取系列研究成果；（2）基于最优化理论，提出集群缓存服务动态均衡调度机制，使其高度符合大规模用户高度聚集的访问特性，保证了服务效率与负载的最优化；（3）既考虑空间数据访问模式的全局性又考虑空间数据访问模式的时空局部变化，研究自适应访问分布变化的缓存置换机制及缓存预取策略，提出的缓存置换方法、缓存预取方法具有较高的命中率又能减少缓存置换频率，提高并实现了集群缓存的稳定性和服务的高效率。本课题的研究成果可改善地理信息服务性能，提升服务资源的利用率及空间数据共享，对扩展数字地球的应用范围，推动网络GIS研究领域的发展，满足其日益增长的社会化需求具有重要意义。