数据缓存一直是存储系统中用于提高访存性能的关键部件。随着大数据应用和云计算的高速发展,存储服务器的工作负载强度和并发性不断提高,对存储缓存的要求也随之增强。尤其为了获得较高的存储访问性能和I/O吞吐量,服务器端的存储缓存开始采用大粒度页面管理缓存数据。然而,采用大粒度页面管理缓存数据将使传统缓存算法面临两个严重问题。第一,传统的缓存算法以页为单位对缓存数据进行管理和替换,即当页面缺失时,即使I/O请求仅访问该页面的一个字节,也必须从底层存储设备中读取整个页面到缓存,从而导致缓存空间被污染,缓存利用率降低。并且,缓存页面越大,缓存空间污染现象越严重。第二,存在于同一个大缓存页面的不同数据通常具有不同的访存模式和不同的访问局部性特征,致使同一个缓存页中常出现冷热数据混合存储的问题。传统的缓存算法仅以页面为单位记录整个缓存页的访问热度,即无论每次访问多少数据,整个页面的热度值都将统一增加。在这种情况下,随着时间的推移,冷热数据混合存储的问题将会越来越严重,最后会严重影响缓存数据准入和替换的正确性,降低缓存命中率,影响缓存的整体性能。为了解决上述问题,本文提出了一种基于细粒度管理的页面大小可变的缓存架构,简称AIRCache。AIRCache包含四个部分:缓存页面映射表（Page Mapping Table,简称PMT）、细粒度记录器（Fine-Grained Recorder,简称FGR）、多粒度写入器（Multi-Granularity Writer,简称MGW）和多粒度替换器（Multi-Granularity Replacer,简称MGR）。PMT主要记录缓存页面的元数据信息;FGR主要通过将大粒度缓存页面划分成粒度更小的子块并记录其详细的访问状态信息;MGW以大小不同的粒度向缓存写入数据;MGR则以大小不同的粒度将数据逐出缓存,以确保缓存空间的高利用率和高缓存命中率。为了验证AIRCache的有效性,本文以传统缓存替换算法LRU和ARC为基础,实现了AIRCache算法,分别称为AIR-LRU和AIR-ARC,并使用FIU数据集中的工作负载对AIR-LRU和AIR-ARC进行实验评估。实验结果表明,与传统的LRU和ARC算法相比,AIR-LRU和AIR-ARC的读缓存命中率最高提高了7.59倍和2.05倍,缓存空间利用率最高分别提高2.1倍和3.1倍。