基于社交关系的图片缓存替换算法

　　随着移动终端深入人们的生活，移动社交APP得到了广泛使用。在移动社交APP中往往会使用大量的图片资源，如微信朋友圈、Instagram的图片分享等。在APP中浏览图片会消耗较多的网络流量，影响加载速度，因此大部分APP采用首先显示缩略图，根据用户需求再加载原图的策略。在服务器端也采用缓存技术来加快缩略图产生时间，减少磁盘I/O。但是，当前的缓存机制更多关注的是缓存的访问频率、最近访问时间等因素，并没有过多关注数据生成用户之间的社交关系，也没有考虑移动用户对缩略图和原图的不同访问模式。把缓存划分为两个部分：缩略图缓存区和原图缓存区，提出了基于社交关系的图片缓存替换算法，在传统缓存替换算法的基础上增加用户的社交关系以及缩略图和原图的关联关系，通过计算图片的缓存价值进行缓存替换。实验表明，所提出的基于社交关系的图片缓存替换算法对于缩略图和原图的缓存命中率都有明显提高。