软件学报

作者：马郓，刘譞哲，梅宏

单位：马郓，清华大学 软件学院, 北京 10008411,刘譞哲，高可信软件技术教育部重点实验室(北京大学), 北京 10087102,梅宏，高可信软件技术教育部重点实验室(北京大学), 北京 10087103

关键词：移动Web应用;浏览器缓存;性能度量;性能优化

基金：中国博士后科学基金

随着移动互联网的飞速发展，用户越来越多地通过移动设备访问Web应用.浏览器为Web应用提供基本的计算、渲染等运行时支撑，其缓存机制可以支持Web应用直接从本地而不是通过网络来获取可复用资源，不仅能够减少整体的执行时间从而提升应用加载速度，还能够减少网络流量使用和电池电量消耗，从而保证移动Web用户体验.近年来，围绕面向移动Web应用的浏览器缓存优化得到了国内外学术界和工业界的广泛关注.然而，现有研究工作大多都是从网络层面关注浏览器缓存的整体性能，未充分考虑移动互联网用户访问行为的差异性和动态性，以及Web应用自身持续演化对浏览器实际缓存性能的影响.针对这一问题，首先设计了一种新型主动式缓存度量实验，通过仿真用户的访问行为来分析移动Web应用实际资源使用情况，揭示了浏览器缓存的理论性能上限和实际性能之间的巨大差距，并发现了造成这一差距的3个主要原因：重复请求别名资源、启发式过期时间和保守的过期时间配置.基于此发现，从应用层和平台层分别提出了两种浏览器缓存性能优化方案，并实现了原型系统.实验结果表明，采用两种方法分别平均可减少8%~51%和4%~58%的网络流量，且系统开销较小.

来源：2020年第7期

《软件学报》期刊编辑部

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