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隨著容器技術(shù)的廣泛普及，大型 Docker公共注冊表使用對象存儲服務(wù)來解決鏡像數(shù)量劇増的問題，饣這種松耦合的注冊表設(shè)計導(dǎo)致較高的延遲開銷。為了増強注冊表性能，提岀一種基于鏡像層關(guān)聯(lián)的 Docker注冊表緩存預(yù)取策略LCPA，當(dāng)注冊表服務(wù)器緩存未命中時，通過分析鏡像元數(shù)據(jù)文件構(gòu)建鏡像的存儲結(jié)構(gòu)，由關(guān)聯(lián)度模型對存儲結(jié)構(gòu)計算得到相關(guān)鏡像層集合，并從后端存儲中主動弌預(yù)取回注冊表中以提髙緩存命中率。經(jīng)真實工作負(fù)載下收集的 Docker數(shù)據(jù)集測試，實驗結(jié)釆表明LCPA策略比LRU、LIRS和GDFS等緩存算法提高12%~29%的平均緩存命中率，拉取鏡像的平均延遲節(jié)省率提高了21.1%‰~49.4%。與現(xiàn)有的LPA預(yù)取算法相比，拉取鏡像的平均緩存命中率提升25.6%。仿真實驗表明該策略可以有效地利用緩存空間，大幅提升注冊表的緩存命中率，并降低鏡像拉取的延遲開銷。
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