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基于蓝光存储的光盘存储系统的研究与实现

摘要第5-6页
abstract第6-7页
第一章 绪论第11-16页
    1.1 研究背景和意义第11-12页
    1.2 国内外的研究现状第12-14页
        1.2.1 缓存替换算法研究现状第12-13页
        1.2.2 数据库优化技术研究现状第13页
        1.2.3 蓝光光盘库的研究现状第13-14页
    1.3 本文的研究内容和结构安排第14-16页
        1.3.1 本文的研究内容第14页
        1.3.2 本文的结构安排第14-16页
第二章 光盘存储系统的相关理论知识第16-28页
    2.1 蓝光光盘存储第16-19页
        2.1.1 蓝光光盘库简介第16-17页
        2.1.2 蓝光光盘库与其它存储设备的对比第17-18页
        2.1.3 光盘库的内部结构第18-19页
        2.1.4 蓝光光盘库的适用场景第19页
    2.2 存储虚拟化技术第19-22页
        2.2.1 虚拟化的概念第19-20页
        2.2.2 常见的存储虚拟化技术第20页
        2.2.3 光盘库虚拟化技术第20-21页
        2.2.4 光盘库系统虚拟化前后关系第21-22页
    2.3 缓存相关技术第22-25页
        2.3.1 缓存的应用第22-24页
        2.3.2 缓存替换算法研究第24-25页
        2.3.3 影响缓存算法的性能参数第25页
    2.4 数据库优化技术第25-27页
        2.4.1 MYSQL数据库第26页
        2.4.2 数据库优化技术研究第26-27页
    2.5 本章小结第27-28页
第三章 光盘存储系统的总体设计第28-39页
    3.1 需求分析第28-29页
        3.1.1 功能需求分析第28-29页
        3.1.2 性能需求分析第29页
    3.2 光盘存储系统模型第29-32页
        3.2.1 系统的总体架构第29-30页
        3.2.2 系统的总体流程图第30-32页
    3.3 系统开发的技术选型第32-33页
    3.4 各个模块的设计第33-38页
        3.4.1 用户登录模块的设计第33页
        3.4.2 用户管理模块的设计第33-34页
        3.4.3 文件管理模块的设计第34-37页
        3.4.4 连接管理模块的设计第37-38页
    3.5 本章小结第38-39页
第四章 系统的缓存模块及数据库的设计和优化第39-63页
    4.1 缓存算法模型的建立第39-41页
        4.1.1 缓存算法模型分析第41页
    4.2 现有的缓存算法研究第41-45页
        4.2.1 LRU算法研究第41-43页
        4.2.2 LIRS算法研究第43-45页
        4.2.3 现有缓存算法的分析第45页
    4.3 TypeAndDisk-LRU算法第45-49页
    4.4 缓存一致性算法研究第49-51页
        4.4.1 弱一致性算法研究第49-50页
        4.4.2 强一致性算法研究第50-51页
        4.4.3 蓝光光盘库缓存特点第51页
    4.5 算法的性能测试第51-54页
        4.5.1 建立实验模型第52页
        4.5.2 缓存命中率对比测试第52-54页
    4.6 MYSQL数据库的设计和性能优化第54-62页
        4.6.1 数据库的设计第55-57页
        4.6.2 影响数据查询的因素第57-59页
        4.6.3 提高数据查询效率采取的技术第59-60页
        4.6.4 优化数据库的方案设计与实现第60-62页
    4.7 本章小结第62-63页
第五章 光盘存储系统的实现与测试第63-79页
    5.1 各个模块的实现第63-68页
        5.1.1 用户管理模块第63页
        5.1.2 文件管理模块第63-68页
        5.1.3 连接管理模块第68页
    5.2 系统功能测试第68-76页
        5.2.1 测试环境第69-70页
        5.2.2 后台部分测试第70-71页
        5.2.3 客户端系统测试第71-76页
    5.3 系统性能测试第76-78页
    5.4 性能测试分析第78页
    5.5 本章小结第78-79页
第六章 结论第79-81页
    6.1 本文的主要贡献第79-80页
    6.2 下一步工作的展望第80-81页
致谢第81-82页
参考文献第82-86页

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