IP网络性能异常的检测与定位对于保证网络服务质量至关重要。如何及时、高效、准确地检测并定位网络中出现的性能异常,是网络管理领域的一个重要课题。本文提出了一种基于主动探测的IP网络性能异常的多路径并行探测与定位算法(简称LSNA算法),目标是减少或避免不必要探测造成的浪费,降低探测选择的轮数和检测成本,从而减少性能异常检测阶段时间,并控制网络中的链路负载。论文的研究涉及性能异常的检测阶段和性能异常的定位阶段。在性能异常检测阶段,本文分析了两种检测策略,提出了一种多路径并行探测方法,该方法适用于单链路性能异常和多链路性能异常的场景。论文还通过分析不同网络拓扑上的实验数据,研究了每时间间隔发送探测数k与网络中总探测数Np的关系,并得出算法实践中参数k的最优值。在性能异常的定位阶段,本文通过避免几种类型的无用探测提高了性能异常的定位效率,并针对不能识别性能异常状态的链路设计了一种基于距离的评估模型来估算的其发生异常的概率。最后本文在具有不同网络拓扑结构的实验环境中运行了目前两种具有代表性的算法及本文提出的LSNA算法,并从检测阶段探测成本、检测阶段链路负载、定位阶段选路轮数和定位准确度等方面进行了分析和比较。实验结果显示,在检测阶段,本文提出的LSNA算法优于现有的算法,其检测阶段探测成本降低18%,并且在允许交叠的策略下,网络中平均链路负载降低33%。在性能异常的定位阶段,本文提出的LSNA算法比现有方法节省了5%的探测成本,同时定位的准确度达到92%以上。