基于机器学习的缓存与分层技术在现代数据存储系统中的应用：综述

《ACM Computing Surveys》：Machine Learning-Based Caching and Tiering in Modern Data Storage Systems: A Survey

现代数据存储系统采用多级缓存和存储层优化性能与成本，传统策略难以适应动态访问模式，机器学习技术通过预测优化缓存和分层操作，显著提升命中率与降低延迟，本文系统综述ML在缓存和分层中的应用，分析其理论基础、实施方法、对比基线及评估指标，探讨未来研究方向。

　　

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现代数据存储系统包含众多媒体设备（例如DRAM、NVRAM、SSD和HDD），这些设备被组织成多层缓存和存储层级，以优化性能与成本的比例。传统的缓存策略（用于数据驱逐、添加和预取）以及数据放置和迁移的层级策略虽然简单，但难以适应现代数据密集型应用程序中观察到的动态和复杂的访问模式。因此，基于机器学习（ML）的策略最近变得流行起来，因为它们能够进行预测并主动优化缓存和层级操作。这些ML技术不仅提高了缓存命中率，减少了延迟，还提供了可扩展且成本效益高的解决方案，能够智能地将数据分配到不同的存储介质中。本文回顾了基于ML的缓存和层级方法的最新进展，探讨了它们的理论基础和实际实现。此外，还介绍了每种策略类型的最常见特征、最受欢迎的比较基准以及典型的评估指标。最后，讨论了新兴趋势并概述了数据存储系统未来研究的潜在方向。

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