What Makes This Hard?

• hosts track who has most recent copy 主机跟踪谁拥有最新副本

• more likely in P2P scenarios than client-server scenarios 在 P2P 场景中比在客户端-服务器场景中更有可能出现

• also common in multiprocessor hardware caches 在多处理器硬件缓存中也很常见（CPU 缓存一致性 MESI）

• disconnected sites see no further updates 断开连接的站点没有进一步的更新

• other sites don’t see updates by disconnected site 其他网站看不到断开连接的网站的更新

• generates huge amount of cache propagation traffic 产生大量的缓存传播流量
由于要保持各个站点数据一致性（一个站点修改了数据，其他站点的缓存也必须同步更新），频繁的读写会导致大量缓存同步数据在站点之间传输，产生巨大的传播流量。

• interconnect becomes bottleneck for cache access 互连成为缓存访问的瓶颈
站点之间的连接（如网络链路、内部通信通道）会因为大量同步流量被占满，称为缓存访问的瓶颈。

• neither writer-bias(write-back) nor reader-bias(write-through) helps
写偏见（回写）和读者偏见（直写）都无济于事
write-back : 指缓存修改后不立即同步到主存，等空闲时批量写入。
write-through: 修改缓存时立即同步到主存。
如果大量的同步流量被占满，write-back 会导致同步延迟引发数据的不一致。而 write-through则会瞬间产生大量同步请求。

• caches effectively useless 缓存实际上无用
缓存本应通过“本地存储热点数据” 提升效率，但在这种场景（指的是跨站点的密集读写）下，缓存不仅无法提速，甚至可能因同步开销拖慢整体效率，也就相当于缓存失去了作用，
 

1. Broadcast Invalidations

• No check to verify caching site actually contains object 不检查和验证站点是否包含该对象
发送广播前，无论缓存站点是否缓存了该对象，

• Notification includes specific object being invalidated - 通知包括被失效的特定对象
通知中明确标注失效的具体对象

• Effectively broadcast of address being modified 有效广播正在修改的地址
告知所有缓存站点 这个地址的数据已变，如果你们的缓存如果有该对象，就不能使用了

• wasted traffic if no readers elsewhere 如果其他地方没有读者，就会浪费流量
如果缓存中的值广播失效，而没有读取者，则浪费了同步所需的流量

• updating process blocked until invalidation complete 更新过程受阻，直至失效完成
（更新者被阻塞至所有缓存失效）的机制，会让更新者在完成 “所有缓存站点确认失效该数据” 前，
不允许后续操作（包括自身的后续修改或其他节点的读取）继续 。

• not a scalable design 不是可扩展性的设计

2. Check on Use

• reader checks master copy before each use 读者在每次使用之前检查主副本
conditional fetch , if cache copy stable 有条件的获取，如果缓存复制稳定

• has to be done at coarse granularity(e.g. entire file or large block) 必须在粗粒度（例如整个文件或大块）上完成
otherwise every read is slowed down excessively 否则每次读取都会过慢

• at whole file granularity → “session semantics” 当以整个文件为粒度 → 会话语义
open{read|write} close → “session”
approximation to strict one-copy semantics at bit-granularity 对位粒度的严格单副本语义的近似
 

• slows read access on loaded servers & high-latency networks 在服务器负载较高或网络延迟较大的场景中，会显著减慢读取访问的速度

• check is almost always success - > frivolous traffic 检查几乎总是成功的 ->无意义流量
—由于检查结果 “几乎总是成功”（即缓存副本与主副本一致），这类检查会产生大量 “无意义的流量”

• load on network and server

Callback

• targeted notification of caching sites 缓存站点的有针对性的通知

• master copy tracks sites with cached data 主副本跟踪具有缓存数据的站点

• typically done at coarse granularity(e.g. entire file) 通常以粗粒度完成（例如整个文件）
can be made to work with byte ranges

• on update ,all sites with cached data notified(”callback”) 更新时，通知所有具有缓存数据的站点（“回调”）

• excellent scalability for Unix workloads 对 Unix 工作负载具有出色的可扩展性

• zero network traffic for read of cached-valid objects 读取缓存有效对象时网络流量为零

• precursor to caching for disconnected operation 断开操作缓存的先驱

• biases read performance in favor of write-performance 读取性能偏向于写入性能

• sizable state on server 服务器上有大量状态

• complexity of tracking cached state on clients 客户端跟踪缓存状态的复杂性

• silence ambiguous for client
network failure →lost callbacks
periodic “keepalive” probes
data cloud be stale between probes

• NAT networks with masquerading firewalls