伴随着移动通信业务和互联网技术的进一步发展,移动用户对互联网服务的响应速度也有着更高的要求,但目前传统的移动通信网络架构无法满足该要求。而移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)的提出,为该问题提供了一种切实有效的解决方案。与传统的移动通信网络架构相比,MEC在移动用户附近部署大量能提供存储和计算功能的服务器,通过将服务器下沉到移动网络边缘的方式,能有效降低互联网服务的响应时间。但是MEC资源十分有限,因此无法快速响应移动用户的所有请求。又由于移动用户请求的动态性较强,所以研究MEC中内容缓存与资源租赁的联合问题十分具有挑战性。对此,本文提出了一种新的联合算法以解决MEC中内容缓存与资源租赁的联合问题。首先,本文提出了内容缓存和资源租赁联合设计算法,其目的是租赁服务器构建MEC,在最大化系统服务量的同时,最小化系统的租赁成本。内容缓存和资源租赁联合设计算法由两个步骤组成:第一步是利用未到期资源最大化系统的服务量;第二步是在响应移动用户剩余请求的同时,最小化系统的租赁价格。其次,本文还设计了内容缓存和资源租赁迭代设计算法,与内容缓存和资源租赁联合算法相比,该迭代算法虽然需要更长的运行时间,但是其在系统性能方面表现更优。最后,本文进一步提出了缓存和路由平衡算法。该算法重量轻,可以作为内容缓存和资源租赁联合设计算法与内容缓存和资源租赁迭代设计算法的伴随算法而频繁执行,其目的是动态地调整系统的缓存放置和请求路由,以最大化系统的总服务量。仿真结果表明,与传统的缓存放置算法相比,本文提出的联合算法能显著提高系统的服务量,有效降低系统的租赁成本,并控制系统的平均响应时延在一个相对可接受的范围内。不仅如此,该联合算法在处理动态性较强的请求时具有一定的鲁棒性,因此本文提出的联合算法具有更广泛的实际应用价值。