【摘 要】
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基于网络流的被动测量是高速网络中重要的测量技术。高速流测量需要满足高速、准确和低代价三方面的要求。目前的流测量技术采用了流采样方法,仅对采样到的分组进行计数,可满足高速和低代价的需求,却对小流测量带来了极大的误差。为此学术界提出了自适应非线性采样算法,对不同大小的流自适应地采用不同的采样率,能取得40Gbps吞吐率,并可做到对大流和小流的准确测量。但已有的自适应非线性采样算法对每个到达分组都要执行
【基金项目】
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国家863计划； 国家自然科学基金；
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基于网络流的被动测量是高速网络中重要的测量技术。高速流测量需要满足高速、准确和低代价三方面的要求。目前的流测量技术采用了流采样方法,仅对采样到的分组进行计数,可满足高速和低代价的需求,却对小流测量带来了极大的误差。为此学术界提出了自适应非线性采样算法,对不同大小的流自适应地采用不同的采样率,能取得40Gbps吞吐率,并可做到对大流和小流的准确测量。但已有的自适应非线性采样算法对每个到达分组都要执行计数器更新算法,产生对片外SRAM的访存,因此难以支持更高速链路（如400Gbps）的线速测量。如何改变已有算法的逐包处理方式并且降低其处理开销是一个新的研究问题。针对此问题,本文对自适应非线性采样算法的结构和处理机制进行了深入研究,取得以下成果:1.提出了缓存加速的自适应非线性采样结构CASE。针对现有自适应非线性采样算法的逐包处理方式,引入了高速片上缓存来解耦分组计数和计数器更新这两个操作过程。真实网络流量具有重尾分布特性,使得绝大多数分组的计数都能在片上缓存中低代价和无压缩地进行,因而提高了测量速率和精度。本文从理论上证明了采用片上缓存的CASE结构可以取得比现有算法更高的测量精度。实验结果显示,CASE结构的平均相对误差比现有最好算法小104倍;在平均分组大小为250字节并且采用1.125MB片上缓存时,吞吐率最高可达301.5Gbps。2.提出了带小流过滤器的自适应非线性采样结构CASE+。对真实网络流量测量发现:流量占比极低的小流带来了较大的片上片下交互开销,形成了限制CASE结构性能提升的瓶颈。为了降低测量小流的开销,本文提出了CASE+结构,在CASE的片上缓存之前加入了小流过滤器,将小流分组滤出后单独进行处理。理论分析和实验表明,CASE+结构可以保证与CASE结构同样高的测量精度,其吞吐率可提升至390.7Gbps。3.提出了改进的计数器更新算法,降低了自适应非线性采样算法的计算量。虽然CASE和CASE+结构极大减少了计数器更新的次数,但是为了进一步提高系统的性能,仍有必要降低计数器更新算法的单次计算复杂度。本文提出了改进的计数器更新算法,利用空间换时间的思想,将高精度浮点运算变为查表操作,并且对中间变量的计算精度进行了控制,对计算步骤进行了改良。基于FPGA原型的实验结果表明,改进算法能在保证测量精度的同时大幅降低计算量。
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