面向TCAM-SRAM架构的包分类范围匹配算法研究

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数据包分类在Internet应用程序中的使用相当广泛,例如路由、过滤、入侵检测、计费、监视和虚拟专用网络等。包分类根据指定的过滤规则将每个数据包映射到一个流中,这些规则通常是数据包首部的某个字段(比如IP字段)或是某些字段(IP字段,端口字段,协议等)的组合。系统首先对数据包进行协议解析和字段抽取操作,接着依据协议类型以及分类字段对数据包进行分类处理,如转发、拒绝和丢弃等。通常对于数据包分类问题的解决方案包括软件算法和硬件算法。典型的基于硬件的解决方案是使用三态内容寻址存储器(TCAM),TCAM可有效的支持千兆级别网络的环境。TCAM的三态性便于实现精确匹配和前缀匹配,但不能直接支持范围匹配,需要将范围字段转换为多条匹配表项来进行表达,这也被称作范围膨胀。范围膨胀的弊端在于,其会降低TCAM空间的使用效率,也将造成较大的配置负载,且会提高其更新代价,从而使TCAM的功耗更为严重。本文针对该范围膨胀问题,提供了可行的解决方案。主要研究贡献如下:1)提出了面向TCAM-SRAM架构的包分类范围匹配算法。该算法采用并行查找的方式,在TCAM中查找TCAM range,在SRAM中一次读取对应的SRAM range块,再把两者的结果一起送到优先级比较模块中,得到最优匹配。这种方式可以保证匹配过程的时间复杂度为O(1)。2)讨论了将TCAM-SRAM架构与不同编码算法结合的包分类范围匹配方案。主要包括格雷码编码算法SRGE、最佳编码算法OPT两种情况。并给出了其对应的范围存储以及范围查找方法。3)对比分析了不同包分类范围匹配算法的范围膨胀情况。其中,TCAM-SRAM架构与OPT相结合的方案可将最坏情况下的范围膨胀进一步降低至2[wb+1)/2]。仿真实验表明,在随机规则集、真实网络规则集的情况下,提出的面向TCAM-SRAM架构的包分类范围匹配方案,相比于单纯的编码算法,能有效的降低范围膨胀,提高TCAM的空间利用率。
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