【摘 要】
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针对重复数据删除系统中存储容量受内存限制难以进行扩展的问题,提出了一种基于无向图遍历的重复数据删除分组预测方法.该方法将索引表保存在磁盘中,并在内存中维护索引表缓
【基金项目】
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国家科技支撑计划资助项目（2011BAH04B03）,国家自然科学基金资助项目（61173039）,国家高技术研究发展计划资助项目（2011AA01A204）.
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针对重复数据删除系统中存储容量受内存限制难以进行扩展的问题,提出了一种基于无向图遍历的重复数据删除分组预测方法.该方法将索引表保存在磁盘中,并在内存中维护索引表缓存,以此提高系统最大可支持的存储容量.对于索引表缓存命中率低、系统性能差的问题,采用了图遍历分组方法予以解决,根据数据块访问序列特征信息建立无向图并进行分析,基于分析结果对索引项进行分组,并以组进行缓存替换,从而提高缓存命中率和系统性能.实验结果表明,基于缓存预取原理和无向图遍历分组,在将缓存设置为索引表大小的10％时,重复数据删除存储系统最大存
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