一种新的算法可以通过使缓存更有效来大大加快Web浏览。

开源程序称为“筛，”介绍了一种处理Web缓存的新方法，并在遇到互联网时遇到它们时从计算机的长期存储中存储和检索对象的过程。

这些对象＆mdash;存储在硬盘驱动器上的小文件＆mdash;包括图像，徽标或网页的整个副本。当您第一次遇到这些元素时，您会从服务器中检索它们，但它们存储在您的硬盘驱动器上以进行重复使用。您第二次遇到这些对象时，您的浏览器可以从计算机的内存中检索它们，而不是从服务器中检索它们，从而节省了时间并消耗更少的能量。　

但是，由于本地存储是有限的，因此缓存反应算法可以决定存储对象的时间多长时间，何时替换较新的或更受欢迎的对象频率较低。　

尽管存在许多这样的算法，但Sieve是一种更简单，更有效的选择，如果在互联网上实施，则可以大大加快网络浏览，并在其2023年12月17日发布的预印本论文中说，他们计划在4月在网络系统设计和实施的第21届USENIX研讨会上介绍该论文。

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“计算机和互联网完全快速的主要原因是缓存。我们觉得软件缓存是无处不在但却不足的支柱，使现代网络能够发挥作用，因此从事它们的工作可能会产生巨大的影响，” Paper Yazhuo Zhang的作者是Yazhuo Zhang的作者。　

首先，首先输出（FIFO）算法通过将新对象顺序添加到“传送带”中，从而可以使用。当对象到达线的末端时，将其删除。最近使用的（LRU）是另一种沿传送带移动的方法，例如在FIFO中，但是如果再次请求对象，它将跳回正面。张说，存在越复杂的变化，但是它们越复杂，他们的错误越多。相比之下，筛子的代码少于20行实施。

筛子使用相同的输送带机构，但对象开始标记为“零”。当再次请求对象时，其状态会更改为“一个”，并加入行的前部。当对象到达末端时，它们被驱逐为正常。这被称为“懒惰促销”。同时，将“移动手”扫描皮带的长度并循环回到开始，以删除标有“零”的任何对象。这种类似筛子的功能称为“快速降级”。科学家说，筛子是最简单的算法，既可以实现懒惰的晋升又快速降级。 　　

他们使用基于meta，Wikimedia，X和其他四个来源的跟踪的Web-Cache痕迹的实际缓存历史记录进行了1,500个单独的测试，对9个最先进的算法进行了1,500次测试。例如，一项踪迹包括2019年访问Wikipedia媒体的28亿个Web请求。共同，1,500条痕迹构成了2470亿个对近150亿个对象的请求。　

他们正在寻找低“错过比率”，或者是从Web而不是存储中获取的对象的比例，在此中，“ MISS”被认为是从Web＆Mdash获取对象的；较低，越好。张告诉《 Live Science》，预计每次测试中没有任何单个算法的遗漏比率最低，但是筛子是45％的测试中表现最好的。相比之下，下一个最佳算法是仅15％的出色表现。

筛子已经在10多个流行的图书馆中实施，这些库为现代应用程序和网站推动。张说，许多站点可能很快就会升级到“毫不费力”。她补充说，meta即将评估生产中的筛子，而Google还表示有兴趣与其他网络公司一起采用筛子。　

张说：“这是非同寻常的。”在过去的20年中，没有缓存算法在多个生产系统中广泛吸收。”