目前随着移动互联网技术和移动终端设备技术的发展,人们可以随时随地地接入到Internet当中。尤其随着移动互联网技术(3G)技术的发展,网络带宽的限制得到很大的缓解,人们可以通过移动终端接入到Internet中进行各种各样的资讯活动。移动云计算的提出,使得人们可以通过移动终端随时随地地通过网络登录到远程的云系统当中,按照自身的需求购买计算能力和服务。随着移动终端设备技术的发展,移动客户终端的存储空间越来越大,为了减少客户在网络通信上的开销,在客户端上使用缓存技术是可行,也是必要的。因此如何在移动云计算环境中,合理地利用移动客户终端的存储空间,实现更好的缓存效果,以便减少用户在网络通信上的开销和数据访问延迟,已经成为了一个非常热门的研究课题。本论文研究基于移动云计算环境下的缓存模型及其一致性维护策略。针对目前移动终端的缓存空间越来越大的特点,本文提出了对移动客户采用主动发送数据机制的缓存模型。当云系统收到客户端的数据请求时,预测用户在将来可能会使用的数据,一并发送到客户端的缓存当中,以便达到减少响应延迟和网络通信开销的目的。针对这个缓存模型,本论文提出了对网络缓存数据根据时间敏感度和紧急程度进行分类,在传统的概率一致性维护机制上的基础上,提出一个改进的缓存一致性维护机制。对不同类型的数据根据用户实际的一致性需求进行区分,在满足用户的一致性需求和减轻系统开销之间取得一个平衡点。另外,本文针对所提出的缓存模型,分别在源数据段和客户端提出了基于动态push和pull的一致性维护策略,并在JiST仿真平台上搭建缓存系统CacheSim进行仿真实验,并通过多次试验所得的统计数据进行性能评估。实验表明,本文所提出的基于预取机制的缓存模型在缓存命中率和一致性维护成本上取得较好的性能效果。