Web データの共起関係に基づくキャッシュ制御の研究
Cache Control of Web Data Based on Co-Occurrence
して承認された。HTTP/2 は複数のオブジェクトを単一の TCP セッション上で並列に取得することで遅延時間を短縮するが、並列配信は同一の配信サーバから取得するオブジェクト集合に対してのみ可能である。そのため多数の配信サーバから、各々からは少数のオブジェクトのみを分散して取得する場合には、HTTP/2 の並列配信の効果は小さい。

上山 憲昭 (Noriaki KAMIYAMA, Ph. D.)

ま た Web 応 答 時 間 を 低 減 す る 技 術 と し て CDN

立命館大学情報理工学部 教授（Content Delivery Network）が広く普及している。

(Professor, College of Information Science and Engineering,
Ritsumeikan Universit)

CDN はネットワーク上の多数の場所に設置されたキャッシュサーバ（CS）にオブジェクトのコピーをキャッIEEE ACM 電子情報通信学会
受賞：ICOIN 2020 Best Paper Award (2020 年) 電子情報通信学会 論文賞 (2019 年) WTC 2014 Best Paper Award (2014 年) IFIP/IEEE IM
2013 Best Paper Award 賞 ( 2013 年) 他
研究専門分野：情報ネットワーク ネットワークセキュリティ

シュし、ユーザの近くに存在する CS から配信することで Web 応答時間を低減する。CS は配信要求に対し、キャッシュに要求オブジェクトが存在しない場合、オリジンサーバからオブジェクトを取得してキャッシュしたのちユーザに配信する。キャッシュの空き容量があらまし不足する場合はキャッシュ済みオブジェクトの一部をWeb ページの表示待ち時間を低減する技術として、削除するが、その選択方法（キャッシュ置換法）やキWeb ページを構成する複数のオブジェクトを同時並ャッシュにどのオブジェクトを挿入するかを選択する列に取得する HTTP/2 が標準化され広く普及している。

キャッシュ挿入法が、キャッシュの Web 応答時間の低

しかし HTTP/2 の Web 表示待ち時間の低減効果を高減効果に影響する。本研究では、任意の２つのオブジめるには、少数の配信サーバから多数のオブジェクトェクトが同一の Web ページ内で出現することを「共起」を取得する必要がある。そこでオブジェクトの組に対と呼び、同一の Web ページ内で共起する他のオブジェし、その組が出現する Web ページの数を共起度と定義

クトの数を「共起度」と呼ぶ。HTTP/2 の並列配信によすると、共起度の高いオブジェクト組が優先的にキャる Web 応答時間の低減効果は、共起度の高いオブジェッシュに残るよう、キャッシュ制御を行うことが望まクトほど大きくなる。そのため共起度の高いオブジェしい。そこで本研究では共起度に基づくキャッシュ置クトが優先して残るようキャッシュ置換を行うことが換制御の可能性を明らかにするため、実際の多数の望ましい。本研究の目的は共起度を考慮したキャッシWeb ページを測定し、Web ページの共起現象の程度をュ挿入・置換法を確立することである。

分析する。さらに共起を考慮したキャッシュ挿入・置換制御を行うことで、共起するオブジェクト組を構成

２.研究の背景するオブジェクトを、単一のキャッシュサーバに可能

Web 閲覧サービスはインターネット上で最も普及しな限り集約する手法を提案する。

たサービスの１つであり、世界中の多くの人々が毎日Web 閲覧サービスを利用している。しかし毎週 67%の１.研究の目的

ユーザがブラウジング時に長い待ち時間を経験してい近年の Web ページは多数のデータオブジェクトからる。本稿では、Web 応答時間を Web ページのハイパー構成され、多数の配信サーバからオブジェクトを取得

リンクをクリックしてから Web ブラウザに Web ページする。Web ページのリッチ化・複雑化が Web 応答時間全体が表示されるまでの待機時間として定義する。ユ増大の１つの要因となっている。Web 応答時間を低減

ーザはページが 2 秒以内にロードされることを期待しするため HTTP/2 の標準化が進められ、正式な仕様とており、その 40%が 3 秒以内にページを開くまで待機
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Cache Control of Web Data Based on Co-Occurrenceすると言われている[2]。また 400 ミリ秒の遅延によ

このような HOL 問題を解決するため Google は、パり Google 検索エンジンでの検索が 0.74%減少すること

ケットに「SPDY stream」と呼ばれる所属 HTTP セッシや[3]、Web 応答時間が 0.1 秒低減するごとに Amazonョンの識別子を付加することで、ユーザ端末が各パケの収益が 1%増加することが報告されている[4]。またットの所属オブジェクトを識別可能とし、配信サーバ高速に表示される Web ページはユーザが購買を完了すが任意の順番でオブジェクトを配信可能とする SPDYる回数が 15%も多く、1 ページだけ閲覧した後にペーを開発した[6]。
SPDY は HTTP の機能として標準化され、ジから離脱する回数が 9%も少ないことが報告されて現在、SPDY が組み込まれた HTTP が HTTP/2 として普及いる[5]。したがって、多くのインターネットサービスしつつある。新バージョンである HTTP/2 にはいくつプロバイダ(ISP: Internet Service Provider)やコンかの機能が追加され、その中でも特に主要な機能であテンツプロバイダにとって、ウェブ応答時間を短縮する SPDY による多重化やサーバープッシュ機能によりることは、ユーザの体感品質およびコンテンツプロバ

HTTP/1.1 までの問題点であった HOL 問題が回避され、イダの利益を改善するために解決する必要がある重要Web 応答時間の低減改善が期待されている。

な課題である。

しかし HTTP/2 のオブジェクト並列配信機能は同一

従来の Web ページは静的なテキストや画像といったの配信サーバから取得するオブジェクトに対してのみオブジェクトがサーバに用意され、Web ブラウザは有効である。すなわち異なる配信サーバから取得する

HTTP を用いてこれら静的オブジェクトを単にダウンオブジェクトを同一 TCP セッション上で取得することロードして表示していた。しかし近年、クライアントができず、HTTP/2 の並列配信による遅延時間削減効果

端末からの要求受信時に、サーブレットや JSP (Javaも期待できない。HTTP/2 の効果は同一の配信サーバかserver pages)のプログラムをサーバ側で実行するか、ら取得するオブジェクト数が増えるほど大きくなる。

JavaScript で書かれた Ajax や DOM (document object

そのため HTTP/2 の効果は期待したほど得られないとmodel)によるプログラムを HTML に埋め込みユーザ端いう報告もなされている[7]。Web 応答時間の低減効果

末側で実行することで生成される動的オブジェクトのを高めるには、少数の配信サーバから多数のオブジェ割合が増加している[1]。また広告を専用のサーバからクトを取得する必要がある。

取得するなど、各オブジェクトの配信元が多元化している。このように一つの Web ページを構成するオブジ

３.研究の方法

ェクトは複雑性を増している。

3.1 HTTP/2 の効果向上のための共起度に基づく

Web オブジェクトの取得には TCP セッション上でキャッシュ制御HTTP (hypertext transfer protocol)が用いられる。

Web 応答時間を低減する技術として CDN が広く普及

従来、広く用いられていた HTTP/1.1 では、オブジェクしている。HTTP/2 を利用するには配信サーバとユーザトの取得に要する遅延時間を低減するため、同一配信端末の両方が対応する必要があるが、オブジェクトのホストから取得する複数のオブジェクトを１つの TCPオリジナルを提供するオリジンサーバが HTTP/2 に未セッション上で取得する HTTP persistent connection対応であっても、CDN 事業者がキャッシュサーバをと、さらに同一ホストから複数のオブジェクトを並列HTTP/2 に対応させることでキャッシュサーバとユーに取得する HTTP pipelining が実装されている。しかザ端末間で HTTP/2 を利用することができる。既にし同一の TCP コネクション上で転送されるパケットがAkamai、Amazon CloudFront、Microsoft Azure、Google属するオブジェクトをユーザ端末が識別できないため、Cloud Platform などの主要 CDN サービスが HTTP/2 に配信サーバは HTTP request を受信した順番でオブジ対応している。

ェクトを返信する必要があり、送信準備ができたオブキャッシュサーバは配信要求に対しキャッシュに要ジェクトの返信開始が、他のオブジェクトの返信完了求オブジェクトが存在しない場合、オリジンサーバかまで待たされる Head of Line (HOL)問題が生じる。

らオブジェクトを取得してキャッシュしたのちユーザ2TELECOM FRONTIER No.115 2022 SPRING

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Cache Control of Web Data Based on Co-Occurrenceに配信する。キャッシュの空き容量が不足する場合は果は、現実の Web ページにおいてどの程度、共起現象

キャッシュ済みオブジェクトの一部を削除するが、そが見られるかに大きく依存する。そこで本節では、実の選択方法（キャッシュ置換法）がキャッシュの Web際の多数の Web ページに含まれるオブジェクトの共起応答時間の低減効果に影響する。本研究では任意の個度を測定分析することで、共起度に基づくキャッシュ数のオブジェクト組が複数の Web ページ内で出現する制御の可能性を明らかにする。

ことを「共起」と呼び、あるオブジェクト組が出現す

3.2.1 オブジェクトデータの測定法

る Web ページの数を「共起度」と呼ぶ。例えばあるオ

本節では、Web ページに含まれるオブジェクトデーブジェクト組を含む 20 の Web ページが存在する場合、タの測定手順を述べる。アクセス数の多い高人気のこれらオブジェクト組の共起度は 20 となる。図 1 にWeb ページに含まれるオブジェクトを共起度分析の対青、オレンジ、緑の 3 つのオブジェクトから構成され

象 と す る こ と が 望 ま し い 。 そ こ で adult 、 arts 、る 3 つの Web ページが存在する状況における、オブジbusiness、computers、games、health、home、kids&teens、ェクトの 3 つの組の共起度を例示する。例えば青とオ

news、recreation、reference、regional、science、レンジのオブジェクト組は、2 つの Web ページに出現

shopping、society、sports の 16 のカテゴリごとに、しているため共起度は 2 となる。

Web ページのアクセス数のランキングを公開している
Alexa の Web ページから[8]、各カテゴリに対して上位500 の Web ページの URL を測定対象としてリスト化した。次に生成した評価 URL リストの各 URL に対して、測定用 PC から GET の HTTP リクエストを送信した際に発生する通信特性を、HAR (HTTP Archive)ファイルとして取得した。HAR ファイルは、測定用 PC とサーバ間で転送される HTTP データのヘッダ情報から、測定用PC において、各オブジェクトの URL、サイズ、取得に要し た 遅 延時 間 等の 各 種 通信 特 性 を算 出 し 、JSON(JavaScript Object Notation)形式で出力したもので

図 1 共起度の例ある。なお 16 の各カテゴリから 500 の合計で 8,000 のWeb ページを測定対象としたが、正常に HAR ファイル

従来のキャッシュ制御方式は各オブジェクトを独立を取得できた 7,604 ページを対象に分析を行う。に扱う。しかし HTTP/2 の並列配信による Web 応答時3.2.2 オブジェクトの識別法間の低減効果は、共起度の高いオブジェクトほど大き共起度分析の前にまずは各オブジェクトの分析を行くなる。そのため共起度の高いオブジェクトの集合がう。取得した JSON ファイルを解析することで、各 Web優先して残るよう、キャッシュ置換を行うことが望まページを構成する各オブジェクトの URL 名を取得し、しい。例えば共起度の高い 10 個のオブジェクトの組URL 名で全てのオブジェクトを識別(URL 識別)したが、が存在するとき、これら 10 個のオブジェクトの組を異なる URL でもアクセス結果が同じである事象が多数一塊として、キャッシュへの挿入と削除を行うことが確認された。そこでオブジェクトの Hash 値、オブジェ考えられる。その結果、１つの Web ページを閲覧した

クトのサイズ、mime タイプの 3 要素が同一のオブジェ

ときに同一のキャッシュサーバから配信されるオブジクトを同一のオブジェクトとして判別する方法(Hashェクト数が増加し、HTTP/2 の効果の向上が期待される。

識別)についても分析を行った。7,604 ページを構成するオブジェクトの総数は 707,690 で、その異なり数は3.2 共起度の測定分析

URL 識別の場合は 489,100、Hash 識別の場合は 373,860

前節で述べた共起度に基づくキャッシュ置換制御の効であった。
3TELECOM FRONTIER No.115 2022 SPRING

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Cache Control of Web Data Based on Co-Occurrence

3.2.3 オブジェクトの重複度

図 3 オブジェクト 2 個組の共起度の累積補分布
図 2 オブジェクトの重複度の累積補分布

URL 識別では 3,304,528 個の 2 個組を作成し、そのうち 20%程度の 2 個組が 2 つ以上の Web ページに出現

各オブジェクトに対し、7,604 の Web ページの中でしていた。Hash 識別では 4,186,537 個の 2 個組を作成出現する Web ページの数を重複度と定義する。
図 2 に、し、そのうち 20%程度の 2 個組が 2 つ以上の Web ペー

URL 識別、Hash 識別それぞれについての各オブジェク

ジに出現していた。オブジェクト 2 個組の共起度の分トの重複度の累積補分布を示す。重複度 1 のオブジェ

布にも冪乗則が観測され、裾野は広く、URL 識別ではクトが全体の 9 割程度を占めるが、重複度の分布の裾0.05%程度の 2 個組は 100 以上の、0.005%程度の 2 個野は広く、冪乗則が観測される。URL 識別では 0.05%程組は 500 以上の共起度を有していた。また Hash 識別

度のオブジェクトは 100 以上の Web ページに、0.001%

では 0.1%程度の 2 個組は 100 以上の、0.01%程度の 2程度のオブジェクトは 1,000 以上の Web ページに出現個組は 500 以上の共起度を有していた。このことからしている。また Hash 識別では 0.08%程度のオブジェク

少数のオブジェクト 2 個組は極めて高い共起度を有し

トは 100 以上の Web ページに、0.004%程度のオブジェていることが確認できる。

クトは 1,000 以上の Web ページに出現している。
動的オブジェクトであるためクエリパラメータは全て異なっているが、Hash 値は全て同一であるため、実際には同じオブジェクトであると考えられる。しかしながら、URL 識別では URL のみで識別するため、これらは異なるオブジェクトとして認識される。このことから Hash 識別の方がより正確にオブジェクトを識別できることが確認できる。
3.2.4 オブジェクトの 2 個組の共起度
図 4 各 Web ページのオブジェクト 2 個組

まず 707,690 個のオブジェクトの中で重複度が 2 以の平均共起度の累積補分布

上かつ同一 Web ページに出現しているオブジェクトから任意の 2 個組を作成する。1 つ以上の Web ページで次に各ページを構成する 2 個組の集合の共起度の平出現した組に対し、7,604 の Web ページにおける共起均値を求めた。図 4 に各 Web ページに対する平均共起度（出現 Web ページ数）の累積補分布を図 3 に示す。

度をプロットする。URL 識別で約 30%、Hash 識別で約60%程度のページで、平均共起度が 100 を超えていた。
少数の高重複度オブジェクトが多くのページで平均値

4TELECOM FRONTIER No.115 2022 SPRING

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Cache Control of Web Data Based on Co-Occurrenceを引き上げているため、このような全体的に高い平均

図 5 は共起を考慮した際のオブジェクトの挿入の流共起度となっていると考えられる。また、少数の Webれを示す。ここでの共起リストとは共起オブジェクト

ページは極めて高い共起度を有していることが確認で組の情報を管理する場所である。オブジェクトの挿入

きる。

はオブジェクトごとに行われるため、それぞれのオブジェクトが共起組のオブジェクトであったか単一のオ3.3 共起を考慮した Web キャッシュ挿入・置換方式ブジェクトであったかを判断できない。そこで共起オ

Web 応答時間を低減する技術として複数のキャッシブジェクト組がキャッシュに挿入される場合、共起リュサーバが存在するとき、共起を考慮したキャッシュストに共起ペアを保存してからオブジェクト組を分解制御を行うことで、同じキャッシュサーバに単一のする。次に各オブジェクトを挿入するキャッシュサーWeb ページにアクセスした際に要求されるオブジェクバを決定するが、共起リストの情報を参考に、新しくトを可能な限り集約させる。キャッシュ制御は挿入時キャッシュするオブジェクトを追加することによって、と置換時の 2 つがあり、挿入時に共起を考慮すること各キャッシュサーバで新たに作成可能な共起オブジェで同じサーバに共起組のオブジェクトを集約させ、置クト組の数を算出する。そして新たに作成可能な共起換時に共起を考慮することで共起組のオブジェクトがオブジェクト組が最も多く存在するキャッシュサーバ排出されにくくなる。本節では、共起を考慮したキャを、そのオブジェクトを挿入するキャッシュサーバにッシュ制御、つまり共起するオブジェクト組を構成す決定する。新たに作成可能な共起オブジェクト数が同るオブジェクトを単一のキャッシュサーバに可能な限数の場合は、それらキャッシュサーバの中で最初にチり集約する手法を提案する。

ェックを行ったものを選択する。

3.3.1 挿入ポリシィ

図 5 ではオブジェクト 1 と 2 の組を挿入している。

複数のキャッシュサーバが存在するとき、オブジェ共起リストを確認すると、オブジェクト 1 の共起ペアクトを挿入するキャッシュサーバを選択する必要があとしてオブジェクト 3 と 4 があげられる。キャッシュ

るが、HTTP/2 の並列取得効果を得るためには、共起オに挿入するオブジェクトのペアが存在するか探索する

ブジェクト組は同一のキャッシュサーバに収納すること、キャッシュ 1 及びキャッシュ 2 にそれぞれ一つずとが望ましい。

つ存在する。この場合、キャッシュ 1 を先に探索したそこでオブジェクトをキャッシュサーバに新たにキため、オブジェクト 1 はキャッシュ 1 に挿入される。

ャッシュするキャッシュサーバを選択するとき、既に次にオブジェクト 2 の共起ペアとしてはオブジェクトキャッシュされているオブジェクトに、新たにキャッ1 と 3 があげられる。同様に探索を行うと、キャッシシュするオブジェクトが加わることによって、新たにュ 1 に最も多く共起ペアが存在するため、オブジェク生じる共起オブジェクト組の数をキャッシュサーバ毎

ト 2 はキャッシュ 1 に挿入される。に求め、その値が最も大きいキャッシュサーバを新た3.3.2 置換ポリシィなオブジェクトをキャッシュするキャッシュサーバとキャッシュサーバのキャッシュがあふれたとき、キして選択する。

ャッシュ済みオブジェクトのいくつかを排出する必要がある。提案手法ではオブジェクトを排出する際に、排出オブジェクトの共起ペアがキャッシュ内に存在しているかを確認する。存在していない場合は Least
Recently Used (LRU)方式に基づいて排出するが、存在している場合は排出予定だったオブジェクトを残し、LRU に基づき次の候補オブジェクトを排出する。

図 5 共起組を考慮したキャッシュ挿入の例

また共起を考慮したキャッシュ置換制御では共起オブジェクト組がリクエストされた場合、共起オブジェ
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クト組それぞれの単一のオブジェクトに加えて共起オブジェクト組単位でアクセス順のリストを管理する。

図 6 に、置換ポリシィによる排出制御と単純な LRUリストに従って LRU 方式を用いて排出するオブジェクを用いた排出制御の比較を例示する。キャッシュサートを決定する。このとき、LRU のアクセス順リストをバの中身をオブジェクト 1、2、3、4 があらかじめ格納共起オブジェクト組で管理することで、LRU のアクセされた状態とし、オブジェクト 1 とオブジェクト 5 がス順リスト内には、同じオブジェクトが異なるオブジ順番に参照されるときの動作を示す。その時のオブジェクト組を構成するオブジェクトとして複数回出現すェクト情報を LRU リストに示す。LRU リストに存在する。LRU リスト内に複数回出現するオブジェクトである一番左のオブジェクトが最も過去の時間に参照されったとしても、キャッシュとしてはオブジェクトひとたものを示し、(1,2)のような表記は共起オブジェクトつについては一つしかキャッシュを行わない。そこで、組を示す。まずオブジェクト 1 が参照されるとき、単あるオブジェクトや共起オブジェクト組がリクエスト

純な LRU はオブジェクト 1 の情報を更新するが、提案された際にオブジェクトごとに参照数をカウントする。

方式だとオブジェクト 1 の情報に加えて共起組であるキャッシュ内のオブジェクトが LRU リストから参照さ(1,2)の情報も更新する。次にオブジェクト 5 が参照れている回数を用いてキャッシュにおけるオブジェクされるとき、キャッシュサーバの中身があふれるためトの保持の要否を判断する。

置換を行う必要がある。単純な LRU だと排出されるオあるオブジェクト、あるいは共起オブジェクト組のブジェクトが 2 となるが、提案方式だとオブジェクトリクエストが発生したとき、他の共起オブジェクト組2 が排出されても LRU リストに(1,2)が残っているためによってそれらのオブジェクトは既にキャッシュ内にオブジェクト 2 を排出できない。そのため排出されるは存在しているものの、LRU のリストにはリクエストオブジェクトは 3 となる。のあったオブジェクトあるいは共起オブジェクト組が存在しない状況が発生する。そのようなとき、LRU の４.将来展望リストにリクエストされたオブジェクトあるいは共起これまでに単一の拠点に複数のキャッシュサーバがオブジェクト組を追加し、キャッシュされているオブ存在する場合に、それらキャッシュへの Web オブジェジェクトの参照数をインクリメントする。

クトの挿入・置換を、オブジェクトの共起度を考慮し排出するオブジェクトを決定するとき、LRU に従いて行うことを検討した。ところでコンテンツ事業者が最も使われていないオブジェクトまたは共起オブジェ

複数の CDN 事業者を利用したり、複数のコンテンツ事

クト組を取り出し、そこに含まれるオブジェクトにつ業者が提供するオブジェクトを１つの Web ページに併いて、キャッシュの参照数をデクリメントする。参照せて表示したりするなど、１つの Web ページが複数の数が 0 になったオブジェクトは、キャッシュから削除

CDN 事業者の提供オブジェクトで構成される場合も多する。これを、必要な数の空き領域が得られるまで繰い。しかし CDN 事業者は独立して CS を構築・運用するり返す。

ため、異なるコンテンツ事業者の提供オブジェクトを同一の CS からは配信できない。しかし仮想マシンを用いて CDN を構築する仮想 CDN を用いることで、複数CDN 事業者間で物理マシンを共有できる。
さ ら に 同 一 物 理 マ シ ン を 使 用 す る 仮 想 CS 間 で
HTTP/2 の TCP セッションを共有できる仕組みを確立す
れば、異なる CDN 事業者のオブジェクトの並列配信が可能となる。この際、クラウド事業者が仮想 CS 間のオ

図 6 共起組を考慮したキャッシュ挿入の例

ブジェクトの共起度を計算し、共起度の高いオブジェクトが同一の物理ホストにキャッシュされるよう、仮6

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想マシンを物理マシンに割り当てることが有効である。

Secirity, Jun. 2012[8] Alexa, https://www.alexa.com/siteinfo

そこで共起度を考慮したキャッシュ制御方式を、仮想マシンでキャッシュを構成している場合に拡張することが期待される。

この研究は、平成２９年度ＳＣＡＴ研究費助成の対象として採用され、平成３０年度～令和２年度に実施さおわりにれたものです。

本研究では、Web 応答時間を低減する仕組みとして普及している HTTP/2 の効果の向上のためには、同一Web ページを構成するオブジェクトをできるだけ同一のキャッシュサーバに集約させる必要がある。そこで本研究では、同一の Web ページを構成する複数のオブジェクト組が、他の Web ページでも出現する現象を共起と呼び、共起するページの数を共起度として定義し、実際の Web ページを測定して共起現象がどの程度、出現するかを分析した。さらに複数のキャッシュサーバで共起を考慮したキャッシュ挿入・置換法を提案した。
参考文献[1] M. Butkiewicz, H. V. Madhyastha, and V. Sekar,
Understanding

WebsiteComplexity:

Measurements, Metrics, and Implications, ACM
IMC 2011.
[2] J. Mickens, Silo: Exploiting JavaScript and DOM
StorageforFasterPage

Loads,USENIX

WebApps 2010.
[3] S. Sundaresan, N. Feamster, R. Teixeira, and N.
Magharei, Characterizing and Mitigating Web
Performance Bottlenecks in Broadband AccessNetworks, ACM IMC 2013.
[4]X.

S.

Wang,A.

Balasubramanianm

A.

Krishnamurthy, and D. Wetherall, How speedy isSPDY?, NSDI 2013[5] E. Nygren, R. Sitaraman, and J. Sun, The
Akamai

Network:Performance

AInternet

Platform

forHigh-Applications,ACM

SIGOPS 2010[6] M. Jiang, X. Luo, T. Miu, S. Hu, and W. Rao, Are
HTTP/2 Servers Ready Yet?, IEEE ICDCS 2017[7] Not as SPDY as You Thought, Guy’s Pod,
Thoughts and research on Web Performance ¥&7TELECOM FRONTIER No.115 2022 SPRING