移动互联网业务的不断扩展,云计算、大数据等技术的兴起对传统网络提出了更加灵活的资源需求。然而现有网络的组网结构复杂度高,相对静态的运行模式都很难迎合这些要求。SDN (软件定义网络)已经得到了业界的广泛认可,它将数据转发与控制相分离的设计思想使得网络组成更加灵活,具有更好的灵活性。SDN已经在众多的企业网络和大型数据中心得到了应用。面对海量的数据处理要求,维持良好的网络性能有着不小的挑战,其中,有效提升网络设备的数据包转发处理能力是一条很好的解决途径。为此,本文对SDN架构下的设备特性和相关技术做了研究与分析,总结了有关提升数据包处理性能的技术优势和局限,综合各技术特点和系统性能需要,提出了一种用户空间的高效数据包解析驱动。本文的主要工作包括了以下三个方面:(1)对SDN架构下的交换机、SDN控制器的特性做了研究和分析,从提高设备网络性能方面提出了研究设计高效数据包解析驱动的需求。然后针对现有的提高数据传输效率的技术做了研究和分析,得出了基于传统Linux网络数据转发处理性能提升存在瓶颈。随后我们研究了 DPDK数据转发平面在数据处理方面的独特优势和形成这些优势的因素,并基于DPDK数据转发技术设计了高效数据包解析驱动的整体架构和工作流程。(2)我们由分析OpenFlow协议下数据包解析的步骤和匹配流程,提出了一种数据包解析的双数组trie树模型。这一数据包解析模型将原有的网络以协议分层进行信息特征提取并作为trie树模型的节点,从而有效的减少了数据包进行流表匹配的时间,提升了数据转发性能。(3)针对多核处理器环境下的数据包解析工作,为了充分利用CPU的处理性能,我们将整个数据包的处理过程分解为多个单独线程,利用CPU亲和性,将线程执行绑定到单独的CPU。这种情况下,CPU可以专一执行绑定的线程,省去了系统线程调度的消耗,有效的提升了系统的整体性能。最后,我们进行了测试环境的搭建、采用有效的测试工具和方法进行了性能测试。通过对比现有实行方案和本文设计得出了相关的性能对比,并进行了分析。