摘要
本发明涉及存储优化技术领域,具体为基于多维特征感知缓存置换模型的存储去重协同优化方法,包括如下步骤:S1:采用聚类中心指纹作为一级索引的关键字段,保存聚类特征向量及下级索引访问路径;S2:各聚类成员指纹则构成二级索引条目,包含完整指纹特征及存储元信息;S3:一级索引采用内存驻留设计。该基于多维特征感知缓存置换模型的存储去重协同优化方法,采用混合特征权重评估策略,设计动态优先级队列管理机制,实现缓存项的智能置换,对二级索引优化,误判率控制在0.1%以内,通过细粒度的特征感知和智能缓存管理,有效缓解了大规模去重场景下的I/O瓶颈问题,特别是在混合工作负载环境下,其性能优势较基线系统提升显著。
技术关键词
协同优化方法
索引
Simhash算法
布隆过滤器
动态优先级队列
缓存算法
混合工作负载
聚类
数据完整性校验
指纹特征
移动平均算法
生成数据块
内存
条目
关键字
缓存策略
版本更新
状态更新
系统为您推荐了相关专利信息
图像数据处理功能
图像处理芯片
像素
显示驱动集成电路
黑色
剂量计算方法
人体模型
人体电磁辐射
多项式
样本