当今数据规模爆炸式指数增长,为了应对互联网体系结构与不断变化的用户需求之间的矛盾,信息中心网络被提出,并且这种以信息为中心的网络优化架构已逐步成为未来网络研究工作的重心之一。信息中心网络体系架构摒弃了传统生产者驱动的点对点通信模式,更关注信息对象本身、数据自身属性以及消费者兴趣驱动的内容获取和分发。覆盖全网的网内缓存是信息中心网络的关键技术,学术界对缓存方案进行了不同程度地优化,但仍存在诸多问题,例如现有研究较少考虑与当前IP网络的过渡性、拓展性,以及链路限制和网络拥塞带来的影响。另外现有方案通常只利用了单层的网络优化因素,带来的优化效果无法兼顾用户体验和缓存命中率两个方面的性能指标。本文针对网内缓存的新特性以及上述网内缓存方案仍存在的问题展开研究,首先提出了新型面向分域信息中心网络的混合缓存技术,该机制通过网络分解算法将任意缓存网络区分成核心网络和边缘网络,不同网络区域实现差异化的缓存目标,在核心网络中采用非沿路的HASH协作机制,提高网络中缓存的多样性;在边缘网络采用沿路的回退协作机制,创建二元组标签保存缓存放置的信息并作用于后续的请求转发,隐式地结合了内容流行度和缓存重复性。该方案利用内容空间的分域和耦合效应实现内置缓存的合理放置和寻址,同时在整体上更好地平衡网络资源利用和用户体验,并且在不同网络区域采用不同协作机制也使得混合缓存技术在大型ISPs中拓展性更好。在混合技术框架的基础上,本文进一步研究边缘网络中的沿路缓存技术,提出了基于链路拥塞和生存时间的信息中心网络缓存方案,以优化下载延迟为目标同时兼顾缓存命中率,核心思想是通过记录节点介数选出传输路径上相对重要的节点,再在这些节点上根据延迟节省、内容流行度和内容项大小计算生存时间,决定内容项的存储和替换。本文提出的方案确保缓存只发生在位于网络中心的节点,并且流行度高和延迟节省大的内容能在节点缓存更久,减少了网络缓存冗余的同时实现了对内容更平衡的放置,并且尽可能避免后续请求通过拥塞链路获取内容,使方案对拥塞敏感。通过仿真对比发现,本文提出的方案在网络拥塞时较传统策略显著减少了下载延迟,同时在缓存命中率、响应跳数上也有一定提高。