传统冯·诺依曼体系结构中,计算资源与存储资源(包括物理存储设备及保存在其上的系统数据和用户数据等)静态绑定在一起,这种相对独立的状态一方面严重影响了计算实体内部资源综合效用地发挥,另一方面分散式地管理与维护相对独立的计算实体,工作量庞大,并且需要根据计算实体数量支付相应的软件版权费用。网络计算模式的出现,实现了计算和存储的分离,即存储在存储资源中的系统数据不再属于某一特定计算主体,而可以被网络中所有计算资源共享。如果能让多个主机共享存储资源中的一份操作系统和其它应用软件,则整体软件成本将大大减少,同时方便管理。但多个主机共享同一份数据存在着数据一致性的问题,目前已有许多研究成果,但都存在着一定得缺陷,如断电后数据丢失,重构速度慢等。本文以研究如何由一份共享的系统卷和私有数据重构出被多个主机重用的系统卷为基础,提出了一些相关地加速启动的方法。具体研究内容如下:(1)引入蚁群算法的思想来分析多个主机启动过程中操作共享系统卷的情况,并得出主机操作共享系统卷的规律。(2)基于上述理论基础,提出了主机系统卷重构的相似性模型:多个主机启动过程中读或写的数据块一般比较相似。由此设计出了多主机系统卷重构算法。数据结构采用位图和索引相结合,查找数据快速方便,空间利用率较高。该算法能够快速地定位改写块及改写后存放的地址,保持了各个主机系统卷的数据一致性。(3)以多主机系统卷重构模型为基础,设计了基于样本命中率的顺序预取和马尔科夫二重跳转的预取算法。该预取算法结合了顺序预取和跳转预取的优点,具有较高的命中率,同时是否进行真正的预取取决于样本命中率,该方法进一步提高了命中的准确率。