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隨著容器技術的廣泛普及，大型 Docker公共注冊表使用對象存儲服務來解決鏡像數量劇増的問題，饣這種松耦合的注冊表設計導致較高的延遲開銷。為了増強注冊表性能，提岀一種基于鏡像層關聯的 Docker注冊表緩存預取策略LCPA，當注冊表服務器緩存未命中時，通過分析鏡像元數據文件構建鏡像的存儲結構，由關聯度模型對存儲結構計算得到相關鏡像層集合，并從后端存儲中主動弌預取回注冊表中以提髙緩存命中率。經真實工作負載下收集的 Docker數據集測試，實驗結釆表明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省率提高了21.1%‰~49.4%。與現有的LPA預取算法相比，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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