1.基于近似马尔科夫链的网络缓存更新方法，其特征在于：具体包含单缓存节点缓存更新过程和多个缓存节点缓存更新过程；

其中，单缓存节点缓存更新过程具体如下：

步骤1，假设C＝{c1,c2…cK}表示缓存系统中的内容集合，其中，K表示内容的数量，且K为正整数，内容缓存器CS中的缓存容量大小为N，且N为正整数，规定内容的流行度服从Zipf分布，第k个内容的请求概率为 其中，c和α为常数，热点内容按照其流行度等级进行放置；

步骤2，用户对第k个内容ck发出请求，即对第k个内容的兴趣包到达节点，首先对CS进行最长内容名匹配，如果CS中存在匹配内容，则将对应的数据包返回到兴趣包来源端口；对缓存区域的数据块进行更新；

在步骤2中，对缓存区域的数据块进行更新，具体如下；

步骤2.1，处在ck前置位的数据块均后移一个位置；

步骤2.2，处在ck后置位的数据块均保持在原有的位置不动；

步骤3，如果CS中不存在匹配内容ck，则发生缓存丢失，这时需要向源内容服务器发送请求，对CS的缓存区域进行更新；

步骤3.1，将数据块ck放置在CS的首位；

步骤3.2，将原来处在第1到第N-1位置的数据块均后移一个位置，使其处在第2到第N位置；

步骤3.3，将原来处在第N个位置的数据块从CS中移逐出去；

步骤4，根据马尔科夫链的平稳分布和π(k)和内容的请求概率pk，得到第k个内容处在马尔科夫链状态s的概率μs(k)；

步骤5，引入马尔科夫链的转移概率Tij，表示从状态i转移到状态j的概率，利用和 求马尔科夫链的平稳分布；

Tii＝μi(k),1≤i≤N+1

Ti1＝pk,2≤i≤N+1

T12＝1-μ1(k)

Tii+1＝1-pk-μi(k),2≤i≤N

Tij＝0,j≠{1,i,i+1}

步骤6，根据马尔科夫链的平稳分布获取缓存命中的概率Phit，具体为：

2.根据权利要求1所述的基于近似马尔科夫链的网络缓存更新方法，其特征在于：多个缓存节点缓存更新过程具体如下：步骤A，用户对第k个内容ck发出请求：首先对内容存储器CS进行最长内容名匹配，若内容存储器CS中存在匹配内容，则将对应的数据包返回到兴趣包来源端口，然后对缓存区域的数据块进行更新：步骤B，若内容存储器CS中不存在匹配内容ck，则查看待定请求表PIT中是否存在匹配条目，如果待定请求表PIT中存在匹配条目，则将本次请求数据包的来源端口添加到待定请求表PIT中，然后丢弃兴趣包；

步骤C，若待定请求表PIT中不存在匹配条目，则查询FIB，其中，FIB为节点的兴趣包提供下一跳的转发信息；

若FIB中发现匹配条目，则按照FIB中的信息对匹配条目按照最短路径路由算法进行转发，并将该次请求记录到PIT中；

若FIB中不存在匹配条目，则说明如何处理此次请求的节点并不知道如何处理此次请求，于是丢弃该兴趣包，缓存未命中；

步骤D，假设节点对数据包ck发出请求，且在源服务器上命中，则根据LCD缓存更新策略在最短路径上进行缓存放置，当节点v对数据包发出请求，接收到的内容的总概率将不再是pk，而是p'k'，具体如下：其中，λk(v)表示沿着最短路径转发到节点v的概率；

步骤E，将单缓存节点模型下的pk全部改为p'k'，可以得到多缓存节点模型下的缓存命中率为：在步骤A中，对缓存区域的数据块进行更新具体如下：步骤A1，处在ck前置位的数据块均后移一个位置，即等级降低一位；

步骤A2，处在ck后置位的数据块均保持在原有的位置不动。