【摘要】：以軟件定義網(wǎng)絡為代表的新興網(wǎng)絡技術發(fā)展使得包分類不再局限于傳統(tǒng)的五元組而是面向更多維度,以開放協(xié)議OpenFlow為例,網(wǎng)絡包分類需要針對幾十個維度,并且維度數(shù)量在持續(xù)增加,這種多維度包分類功能成為了軟件定義網(wǎng)絡實際應用中的性能瓶頸.該文分析了五元組包分類算法向更多維度擴展的局限性,利用網(wǎng)絡流的局部性原理,提出了一種流量自適應的多維度包分類方法.該方法可以根據(jù)網(wǎng)絡流量的實時分類結果動態(tài)調整多維度匹配順序,優(yōu)先匹配當前流量所需要的字段,通過忽略通配字段達到優(yōu)化查找速度的目的.同時,該方法將多維度字段分組,結合具體字段類型選擇最優(yōu)匹配算法.在Open vSwitch中增加所提出方法,實驗結果表明,該方法相比已有的包分類算法在用戶態(tài)模式下性能提高約2倍,相比從五元組包分類算法擴展的方法性能提高40%以上.
[Abstract]:With the development of new network technology represented by software definition network, packet classification is not limited to the traditional five-tuple group, but faces more dimensions. Taking open protocol OpenFlow as an example, the network packet classification needs to be aimed at dozens of dimensions. And the number of dimensions continues to increase, this multi-dimensional packet classification function has become the performance bottleneck in the application of software-defined network. This paper analyzes the limitation of the five-tuple packet classification algorithm extending to more dimensions, and proposes a new multi-dimensional packet classification method based on the local principle of network flow. This method can dynamically adjust the multi-dimension matching order according to the real-time classification results of network traffic, and first match the fields needed for the current traffic, and achieve the purpose of optimizing the search speed by neglecting the matching fields. At the same time, the multi-dimensional fields are grouped and the optimal matching algorithm is selected by combining the specific field types. The proposed method is added to Open vSwitch. The experimental results show that the performance of the proposed method is about 2 times higher than that of the existing packet classification algorithm in user mode, and the performance of the proposed method is improved by more than 40% compared with that extended from the quintuple packet classification algorithm.
【作者單位】： 北京理工大學計算機學院;延安大學網(wǎng)絡信息中心;清華大學計算機科學與技術系;
【基金】：國家自然科學基金(61272510,61432002,61522205) 陜西省教育廳科學研究項目(14JK1825)資助~~
【分類號】：TP393.0

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