信息中心网络是众多未来互联网体系结构研究中受到广泛关注的一类。与传统基于IP地址的路由机制不同，在信息中心网络中，可独立命名的信息内容成为网络的基本处理单元。路由标识是信息名字，而不是主机的IP地址。互联网信息规模庞大且更新频繁，信息中心网络的路由面临严峻的可扩展性问题。本文分别从贪婪路由和网络内缓存两个角度寻求解决方案。贪婪路由将拓扑信息嵌入到节点名字中，通过节点名字计算路由;网络内缓存利用信息访问局部性，在路由器内部仅存储频繁访问信息的路由表项，可以有效提高路由可扩展性。本文具体贡献如下:　　1、针对已有贪婪嵌入算法预计算较多，且依赖于特定节点的问题，提出一种基于虚拟力的贪婪嵌入算法。节点间虚拟力的设置使得相邻节点距离较近（吸力），不相邻节点彼此远离（斥力），符合贪婪嵌入要求。该算法能够以自组织的方式执行，且不需要初始配置。针对算法不能满足严格贪婪属性的不足，设计了一种增强型的贪婪转发机制，确保全网路由可达。基于真实互联网AS拓扑的实验表明，基于虚拟力的贪婪路由可以实现100％路由成功率，且平均拉伸小于1.2。　　2、局部最小现象是导致贪婪转发失败的根本原因，本文从规避局部最小入手，提出一种局部最小驱动的贪婪嵌入算法。其基本思路是当有数据包由于局部最小而发生贪婪转发失败时，将发生局部最小的节点向远离目标节点的方向移动。与基于虚拟力的嵌入方法类似，局部最小驱动嵌入也通过自组织的方式实现，且可以获得更好的贪婪嵌入质量。仿真实验表明，局部最小驱动的贪婪嵌入算法较同类算法的路由成功率高出20％左右。　　3、缓存布局直接影响网络内缓存性能，基于多对象设施选址理论(multi-commodityUFL)，提出一种计算给定网络环境下最优缓存布局的方法，使得网络中缓存的平均命中率最高。除了最优化算法本身，本文还通过大量仿真实验研究了影响缓存布局和缓存性能的多种环境因素，包括拓扑特征，网络规模，内容流行度，内容集大小和缓存替换算法等。　　4、缓存替换算法是影响网络内缓存性能的另一个重要方面。本文从当前研究默认使用的LRU替换算法入手，发现了多跳LRU的缓存退化现象:在首跳缓存节点发生缺失的请求，也很难命中下游的缓存节点。针对这一问题，提出一种基于预过滤的PLRU缓存替换算法，并给出相应的理论分析。仿真实验结果表明，PLRU在保持O(1)复杂度的前提下，可以提高单个节点和整个网络的缓存命中率（5％～20％），有效缓解缓存退化现象。