分布式环境下具有高并发扩展能力的缓存技术是当前众多软件系统迫切需要的，尤其是流媒体资源共享存储系统。设计分布式计算环境下的高并发扩展能力的缓存技术，具有广泛的应用前景和重要意义。　　 本文分析了目前主流的各种缓存算法，对各种缓存并发控制策略进行了比较，评估了已有的分布式缓存技术。本文在全面系统的了解分布式缓存技术的研究现状，总结了分布式缓存系统设计经验的基础上，做了以下工作：⑴提出了分布式环境下具备高并发扩展能力的缓存框架MLB-Wrapper。该框架通过在客户端与服务器端同时进行缓存并且分别引入记录缓存历史访问信息的FIFO队列，充分利用了分布式环境下缓存局部性特征，减少了缓存抖动现象。在客户端和服务器端利用批量处理思想消除了锁争用。此外，相对于目前的分布式缓存方案，MLB-Wrapper具有更高的灵活性。⑵提出了分布式环境下流媒体缓存方案。该方案通过在服务器端缓存集群采用多重哈希的思想较好的处理了流媒体的长尾效应，从而提升缓存效率。⑶提出了基于LIRS的ALIRS缓存置换算法。ALIRS通过使用Actor并发模型消除了LIRS缓存置换算法中昂贵的置换操作代价，同时保留了LIRS的高缓存命中率。⑷描述了MLB-Wrapper框架的架构、算法及ALIRS缓存置换算法。通过对MLB-Wrapper和ALIRS进行大量的实验评估，证明了两者在分布式环境下具有高扩展性的优势。因此，具有很高的应用价值和市场价值。