يقدم البرنامج مفتوح المصدر، المسمى “SIEVE”، طريقة جديدة للتعامل مع التخزين المؤقت على الويب – وهي عملية تخزين واسترجاع الكائنات من مساحة التخزين طويلة المدى للكمبيوتر عندما تصادفها أثناء تصفح الإنترنت.
وتتضمن هذه الكائنات – وهي ملفات صغيرة مخزنة على محرك الأقراص الثابتة لديك – صورًا أو شعارات أو نسخًا كاملة من صفحات الويب. عندما تواجه هذه العناصر لأول مرة، يمكنك استرجاعها من الخادم، ولكن يتم تخزينها على القرص الصلب الخاص بك لإعادة استخدامها. في المرة الثانية التي تواجه فيها هذه الكائنات، يمكن للمتصفح الخاص بك استرجاعها من ذاكرة جهاز الكمبيوتر الخاص بك بدلاً من الخادم، مما يوفر الوقت ويستهلك طاقة أقل.
مدة تخزين الكائنات
ولكن نظرًا لأن التخزين المحلي محدود، تعمل خوارزميات إزالة ذاكرة التخزين المؤقت على تحديد مدة تخزين الكائنات، ومتى يتم استبدال الكائنات القديمة التي لا يصل إليها المستخدم كثيرًا، بأخرى أحدث أو أكثر شيوعًا.
على الرغم من وجود العديد من هذه الخوارزميات، إلا أن SIEVE يعد خيارًا أبسط وفعالًا ويمكنه تسريع تصفح الويب بشكل كبير إذا تم تنفيذه عبر الإنترنت، حسبما قال العلماء في ورقتهم البحثية، المنشورة في 17 ديسمبر 2023. ويخططون لتقديم الورقة في المؤتمر.
“السبب الرئيسي وراء سرعة أجهزة الكمبيوتر والإنترنت على الإطلاق هو ذاكرة التخزين المؤقت. نشعر أن ذاكرة التخزين المؤقت للبرامج هي هذه الركيزة الموجودة في كل مكان والتي لا تحظى بالتقدير الكافي والتي تمكن الويب الحديث من العمل، وبالتالي فإن العمل عليها يمكن أن يكون له تأثير كبير”، حسبما يقول مؤلف الورقة ياتشو تشانغ، طالب الدكتوراه في جامعة إيموري في أتلانتا، لـ Live Science.
اختبار نهج جديد للتخزين المؤقت
تعمل خوارزميات الوارد أولاً يخرج أولاً (FIFO) عن طريق إضافة كائنات جديدة بالتسلسل إلى “حزام ناقل” حتى النسيان. عندما تصل الكائنات إلى نهاية السطر، تتم إزالتها. الأقل استخدامًا مؤخرًا (LRU) هي طريقة أخرى تتحرك فيها الكائنات على طول الحزام الناقل كما هو الحال في FIFO، ولكن إذا تم طلب كائن مرة أخرى، فإنه يقفز مرة أخرى إلى الأمام. وقال تشانغ إن هناك اختلافات أكثر تعقيدا، ولكن كلما كانت أكثر تعقيدا، كلما زادت الأخطاء فيها. وعلى النقيض من ذلك، تم تنفيذ SIEVE بأقل من 20 سطرًا من التعليمات البرمجية.
يستخدم SIEVE نفس آلية الحزام الناقل، ولكن يتم تسمية الكائنات بـ “صفر” للبدء بها. عندما يتم طلب كائن مرة أخرى، تتغير حالته إلى “واحد” وينضم إلى مقدمة السطر. يتم إخلاء الكائنات كالمعتاد عندما تصل إلى النهاية. يُعرف هذا باسم “الترويج البطيء”. وفي الوقت نفسه، تتم برمجة “اليد المتحركة” التي تقوم بمسح طول الحزام والحلقات مرة أخرى إلى البداية، لإزالة أي شيء يحمل علامة “صفر”. تسمى هذه الوظيفة التي تشبه الغربال “التخفيض السريع”. قال العلماء إن SIEVE هي أبسط خوارزمية تحقق الترقية البطيئة وخفض الرتبة بسرعة.
لقد أجروا 1500 اختبار منفصل ضد تسع خوارزميات حديثة باستخدام سجلات التخزين المؤقت الحقيقية استنادًا إلى آثار ذاكرة التخزين المؤقت على الويب المتعقبة من Meta وWikimedia وX وأربعة مصادر أخرى. يتألف أحد الآثار، على سبيل المثال، من 2.8 مليار طلب ويب تم إجراؤها للوصول إلى الوسائط على ويكيبيديا في عام 2019. وتضمنت الآثار الـ 1500 معًا 247 مليار طلب لما يقرب من 15 مليار كائن.
لقد كانوا يبحثون عن “نسبة فشل” منخفضة، أو جزء من الكائنات التي يتم جلبها من الويب مقابل التخزين، حيث تعتبر “نسبة الخطأ” جلبًا لكائن من الويب – كلما كانت النسبة أقل، كلما كان ذلك أفضل. من غير المتوقع أن يكون لدى أي خوارزمية أقل نسبة فشل في كل اختبار، لكن SIEVE كان الأفضل أداءً في 45% من الاختبارات، حسبما قال تشانغ لموقع Live Science. وعلى النقيض من ذلك، كانت الخوارزمية التالية الأفضل هي الأفضل أداءً بنسبة 15% فقط.
لقد تم بالفعل تطبيق SIEVE على أكثر من 10 مكتبات مشهورة تدعم التطبيقات والمواقع الحديثة. وقال تشانغ إن العديد من المواقع قد تقوم قريبًا بالترقية إلى SIEVE “دون بذل الكثير من الجهد”. وأضافت أن Meta على وشك تقييم SIEVE في الإنتاج، بينما أعربت Google أيضًا عن اهتمامها باعتماد SIEVE جنبًا إلى جنب مع شركات الويب الأخرى.
وقال تشانغ “هذا جذب رائع وغير عادي. لم تشهد أي خوارزمية ذاكرة تخزين مؤقت خلال العشرين عامًا الماضية استيعابًا واسع النطاق عبر أنظمة الإنتاج المتعددة”.
اقرأ أيضاً:
تاريخ متصفحات الإنترنت.. رحلة الصعود والهبوط
