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互联网中IPv6取代IPv4已经成为必然趋势,而目前路由器转发表的急剧膨胀并不会因为IPv6协议的采用而有所缓解。因此设计IPv6核心路由器必须解决大容量IPv6转发表的高速查找问题。受当前IPv6部署规模的限制,目前还不存在真实的大容量IPv6转发表,因此对各种相关算法的性能评测必须采用预测的方式来产生大容量的IPv6转发表。目前在针对大容量IPv6转发表的预测问题上,CISCO公司采用了基于IPv4扩展的局部随机添加方法,ARAM预测模型提出基于IPv6路由表结构的一种参数化模拟方法。但上述方法都没有基于现有IPv6路由器中转发表信息进行预测,难以及时反映最新IPv6网络中地址分配和前缀聚合的特点。因此本文提出了一种新型的预测方法——FPR(Fixed-Point Random)算法。该算法通过对未来大容量IPv6转发表的规模、结构及动态变化等属性进行模拟,预测生成了符合未来发展实际的大容量IPv6转发表。论文的主要工作和贡献包括:(1)通过对当前IPv6地址体系结构的研究,分析了当前对大容量IPv6转发表预测的几种方法,包括基于IPv4扩展的预测方法和基于IPv6路由表结构的预测方法,并指出了这些方法的不足。(2)针对现有预测方法难以及时反映最新IPv6网络中地址分配和前缀聚合特点的不足,提出了FPR预测算法。该算法基于对当前真实IPv6路由表样本的分析,通过定点随机的方式产生IPv6前缀。论文对算法的实现流程及前缀组织方法进行了深入研究。(3)基于CERNET2网络中真实IPv6路由表的样本,使用FPR方法预测并生成了不同规模的大容量IPv6转发表。并针对MPFS(Massive Parallel Forwarding and Switching)体系结构特点,提出该结构下IPv6分组转发性能的评测方法。上述工作对MPFS体系结构的评测具有重要意义。本文的工作对大容量IPv6路由器设计,特别是高性能网络处理器中IPv6转发表查找算法的性能评测具有一定的应用参考价值。