随着网络带宽和用户自行发布内容的稳步增长,Web包含了日益增多的流媒体内容。提高流媒体传送质量,改善Web服务性能成为近年来国内外的研究热点。代理缓存技术是重要的流媒体加速方案之一。流媒体系统常使用代理服务器和有效的代理缓存算法来缓解网络资源的过度消耗。由于流媒体对象体积巨大、带宽需求高,不适合全文缓存。对流媒体内容一般采用分段缓存方法,其中指数分段算法和Adaptive & Lazy(自适应分段)算法是两个典型的分段算法,可有效地减少主干网络流量,减轻服务器负担。流媒体代理缓存系统的性能指标在衡量分段策略、替换策略上有重要作用。本文对常见的性能指标进行比较研究,指出上述指标在计算上的不足,依据缓存流媒体对象计算复杂度高的特点,提出用对象交换率指标来衡量不同替换算法时对CPU、磁盘等资源的影响,对缓存系统的设计有启发和借鉴作用。本文针对Adaptive & Lazy算法替换策略的缓存价值函数进行了改进,在缓存替换时考虑每个分段的访问流行度,使流行度与缓存的数据量成正比,从而实现缓存有用数据量的最大化。实验及结果分析表明,与传统缓存算法相比,该改进算法能够较充分地利用有限的缓存空间,具备较高的字节命中率,同时延迟率降低,特别是在对象访问频率高的日志中表现出较优越的性能。